금융권 기업 대상 클라우드 컴퓨팅 도입 평가모델에 대한 연구 :A Study on the Adoption Assessment Model of Cloud Computing for Financial Companies

김대석

추천

검색

자료유형: 학위논문

저자정보: 김대석 (서울과학기술대학교, 서울과학기술대학교 대학원)

지도교수: 안재경

발행연도: 2017

저작권: 서울과학기술대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수4

이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

금융권 기업 대상 클라우드 컴퓨팅 도입 적합도 평가모델 및 사례연구

김대석 , 안재경 한국경영과학회 학술대회논문집 2018.04 학술대회자료

금융권 기업 대상 클라우드 컴퓨팅 도입 적합도 평가모델 및 사례연구

김대석 , 안재경 대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집 2018.04 학술대회자료

2017

금융권 기업 대상 클라우드 컴퓨팅 도입 평가모델에 대한 연구

김대석 2017.01 학위논문

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

전 세계적으로 4차 산업혁명으로 인해서 산업구조에 큰 변화가 예상이 되고 있으며 금융산업 내 구조변화도 급격하게 진행되고 있다. 빅데이터, AI, 사물인터넷, 블록체인 등 새로운 디지털 기술을 활용한 혁신적인 금융서비스가 태동되고 있으며 이와 같은 서비스의 근간에는 클라우드가 자리잡고 있다. 최근 선진국에서는 클라우드 도입이 활발한 반면 국내는 전체기업 중 4.1%, 중소기업 중 8.8% 만이 클라우드를 도입하여 OECD 35개국 중 27위 수준으로 최하위권에 머물러 있다. 특히 국내 금융산업은 규제산업 특성상 법제도적인 제약사항이 많아 클라우드 컴퓨팅 도입에 보수적이다. 국내는 물리적 망분리 등 비교적 높은 수준의 금융규제로 클라우드 도입이 불가능하였으나 2016년 10월 전자금융감독규정이 개정되면서 클라우드 서비스를 도입할 수 있는 길이 열리게 되었다. 하지만 비중요 정보처리시스템만 클라우드 서비스 도입이 허용되어 중요 정보처리시스템 비중이 높은 금융권에서는 여전히 클라우드 서비스 도입에 회의적이며 부정적인 입장이다.
본 연구는 국내 금융권 기업에 적합한 클라우드 컴퓨팅 도입 평가모델을 제시하여 도입 의사결정에 도움을 주고자 한다. 이를 위해 본 연구는 먼저 선행연구를 통해 클라우드 컴퓨팅 도입여부를 판단할 수 있는 평가항목을 도출하였으며 금융권 기업을 위해 법제도적인 평가항목을 추가하였다. 도출된 평가항목은 요인분석을 통해 타당성과 신뢰성을 검증을 하였으며 AHP 기법을 활용하여 가중치를 산정하였다. 그 결과 법제도적, 관리적, 경제적, 기술적 순으로 비중이 나타났다. 그 다음 사례연구 대상기업 리더급 전문가를 대상으로 중요 정보처리시스템 대한 클라우드 도입 적합 부적합 여부를 9점 척도로 조사하였으며 그 결과 부적합 의견이 매우 높게 나타났다. 따라서 국내 금융권 기업의 클라우드 도입 확산을 위해서는 전자금융감독규정을 모두 만족하는 Best Practice 사례 구축이 필요하며 이를 통해 법제도적인 우려가 해소된다면 국내 금융권 기업의 클라우드 전환이 본격적으로 확산될 수 있을 것으로 기대된다

Due to the Fourth Industrial Revolution, a major change is expected in the industrial structure worldwide. Structural changes in the financial industry are also proceeding rapidly. Innovative financial services using new digital technologies such as Big Data, AI, Internet of Things and Block Chain are emerging and Clouds are used in the backbone of these services. In recent years, cloud adoption has been active in developed countries. In Korea, however, only 4.1% of all companies and 8.8% of SMEs used the cloud. Korea ranks 27th among 35 OECD countries and belongs to the lowest group. In particular, the domestic financial industry is conservative in adopting cloud computing due to the many legal restrictions. In Korea, it was impossible to adopt the cloud due to relatively high financial regulations such as physical network separation. However, with the revision of the Electronic Financial Supervision Regulation in October 2016, a new way of adopting cloud services was opened. But, only non-critical information processing systems are allowed to adopt cloud services. Financial companies with high percentage of critical information processing systems are still a negative stance on cloud services adoption.
The purpose of this study is to suggest a cloud computing adoption evaluation model suitable for domestic financial companies and to help decision -making of adopting the cloud computing. For this purpose, this study first chose an evaluation item that can judge whether or not to adopt cloud computing through precedent research. In addition, this study has added legal evaluation items for financial companies. The selected items were tested for validity and reliability through factor analysis. In the next step, the weight was calculated by using the AHP analysis methodology. As a result, priorities were legal, administrative, economic, and technical. In the final step, we conducted a case study with a 9-point scale survey on the suitability of adopting a cloud for critical information processing system. The result showed that there were lots of negative opinions, consequently, the company has a negative stance on cloud services adoption, but if the cloud service provider satisfies the electronic financial supervision regulations, the critical information processing system can also be commissioned. Therefore, in order to spread the adoption of cloud by domestic financial companies, it needs to build a best practice that satisfies electronic financial supervision regulation. If legal anxieties are resolved through this, it is expected that the transition of domestic financial companies to the cloud will spread in earnest.

#클라우드 컴퓨팅 #클라우드 서비스 #도입 적합도 #평가모델 #금융권

I. 서 론 1
1. 연구의 배경 및 목적 1
2. 연구의 방법과 구성 3
II. 이론적 고찰 4
1. 클라우드 컴퓨팅 개념 4
2. 클라우드 컴퓨팅 현황 7
3. 클라우드 컴퓨팅 관련 선행연구 13
4. AHP 분석방법론 16
III. 연구 설계 19
1. 연구 방법 19
2. 자료수집 및 표본의 특성 20
3. 평가요인 측정항목 21
IV. 실증분석 24
1. 요인분석 24
2. AHP 연구모델 27
3. 사례연구 결과분석 28
V. 결 론 35
1. 연구결과 요약 및 시사점 35
2. 연구의 한계 및 향후 연구방향 38
참고문헌 39
영문초록(Abstract) 41
감사의글 43

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (3)

초록· 키워드

목차

최근 본 자료

댓글(0)