국가기록원이 공공기록물 폐기를 통제할 수 있는 방법은 많지 않다. 공공기록물법 개정을 통해 폐기중지제도가 도입될 것을 기대하고 있지만 이 제도만으로 기록의 체계적인 평가를 도모하거나 부문별한 처분을 통제하는 데에 한계가 있다. 기록이 이미 폐기되었다면 이에 대한 진상을 파악하고 이러한 잘못된 폐기가 반복되지 않도록 해당 기관이 시정조치 및 개선방안을 마련하도록 해야 한다. 본 연구의 목적은 "기록관리 감독 및 보고제도"를 기반으로 하는 무단 처분에 대한 점검 프로그램을 분석하고, 이를 토대로 우리나라 평가처분 통제제도 개선을 위한 시사점을 발견하는 것이다. 이 프로그램은 특히 허가받지 않은 처분의 예방과 사후 처리에 효과적이다. 본 연구에서는 첫째, 미국의 연방기록 관리 감독 및 보고제도를 법령과 규정을 중심으로 조사하였고, 둘째, NARA의 무단 처분 감독 현황과 사건 사례를 분석하였으며, 점검 조사 과정을 도식화하였다. 마지막으로 이 제도가 우리에게 주는 시사점을 정리하였다.
자율운전자동차의 성능을 높이기 위해서는 차량과 차량, 인프라와 차량을 연결하는 통신 기술인 V2X의 도입이 필수적이다. 상대 차량의 움직임 정보를 알고 있더라도 회전교차로에서 정확한 연산을 위해 교차로의 구조와 거리 계산 알고리즘이 필요하다. 이 논문에서는 국가 회전로 설계 규칙을 준수하고 정확한 계산이 가능한 회전교차로 설계 기법을 제안하여 Matlab으로 구현하였다. 제안한 기법은, 첫째, 회전로와 진출입로를 원으로 가정하고 수평 이동에 의해 두 원을 근접시켜 임의의 지점에 있는 차량간 거리 측정 기법을 제안하고 이를 Matlab으로 구현하였다. 둘째로, 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송한다. 가지간 각도와 진출입로의 곡률 반경을 임의로 가변시켜 지형에 적합한 회전교차로를 설계하고 주행하는 두 차량의 충돌이 예상될 때 경고 신호를 전송함으로써 완전 자율운전 차량에서 이용할 수 있음을 제시하였다. 결과는 차량에 설치된 OBU에서 속도를 제어하는 알고리즘으로 사용할 수 있으며 자율운전 차량뿐만 아니라 운전자에게 교통 상황을 알려주는 기능을 제공한다.
최근 지진조기경보시스템(EEWS)의 성능 개선과 진앙지 또는 진앙 근처 지역의 지진방재 효과를 보완하기 위해 현장 지진조기경보시스템(On-Site EEWS)의 개발이 시도되고 있다. 지진에 대한 연구 및 관측을 위한 지진관측망을 이용하여 지진 방재에 활용하는 국가 차원의 EEWS와 달리 On-Site EEWS는 지진방재를 목적으로 하므로 성능 및 비용 측면의 효율적인 설계와 평가가 필요하다. 현재 우리나라는 EEWS 뿐만 아니라 On-Site EEWS 개발에 기존 EEWS의 설계 기준 및 평가방법을 사용하는 등 필요한 핵심기술과 운영 노하우가 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 지진·화산재해대책법에서 규정하는 지진 가속도계의 요구 사항을 기반으로 On-Site EEWS의 국산화 개발에 필요한 지진 데이터 수집, 데이터 처리 및 분석 부분의 하드웨어 및 소프트웨어적 설계 방향과 성능평가 항목 및 방법을 제안한다.
공공 정보통신기술(ICT)사업의 투자 평가 체계를 세우는 것은 궁극적으로 정부 재정이 투자되는 공공 ICT사업의 성공률을 높이고 사업의 활성화를 꾀함으로써 국가 경제 성장 기반 구축 및 글로벌 ICT산업 경쟁력을 제고 하는 것이다. 본 연구에서는 기존 평가 체계에 따라 수립된 공공 ICT사업 투자 평가 요인이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 실증적으로 검증하고, 향후 투자 평가 요인에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 선행 연구를 통해 공익성, 경제성, 기술성, 정책성 및 예산효율성 등 다섯 개의 평가 요인을 도출하였고, 이를 실제 사업에 직접 참여했던 전문가들의 설문을 통해 이러한 평가 기준이 실제 사업 성공에 미치는 영향을 검증하였다. 또한 ICT사업의 투자 평가 요인과 사업성공 사이에서 정부의 지원제도에 대한 조절 작용 여부도 확인하였다. 측정 도구의 신뢰도 및 타당도, 구조 모형 분석, 경로 분석 등을 실증분석하고, 기존 ICT 투자 평가 요인의 유의성을 검증하였다.
The aim of this study is to provide the dynamic convergence index that reflected the inherent characteristics of the convergence phenomenon and utilized the nationally-funded R&D projects data, thereby suggesting useful information about the direction of the national convergence R&D strategy. The dynamic convergence index that we suggested was made of two indicators: persistency and diversity. From a time-series perspective, the persistency index, which measures the degree of continuous convergence of multidisciplinary nationally-funded R&D projects, and the diversity index, which measures the degree of binding with heterogeneous research areas. We conducted the empirical experiment with 151,248 convergence R&D projects during the 2015~2021 time period. The results showed that convergence R&D projects in both public health and life sciences appeared the highest degree of persistency. It was presumed that the degree of persistency has increased again due to the COVID-19 pandemic. Meanwhile, the degree of diversity has risen with combining with disciplinary such as materials, chemical engineering, and brain science areas to solve social problems including mental health, depression, and aging. This study not only provides implications for improving the concept and definition of dynamic convergence in terms of persistency and diversity for national convergence R&D strategy but also presented dynamic convergence index and analysis methods that can be practically applied for directing public R&D programs.
봇넷은 금전적인 요구부터 국가적 위협에 이르는 다양한 목적을 위해 악용되어왔으며 사이버보안 분야에서 가장 위협적인 공격 유형 중 하나이다. 봇넷은 초창기 중앙집중식 구조로 출현한 이후 P2P 구조로 발전되어 왔다. 비트코인은 2008년 Satoshi Nakamoto가 발표한 최초의 블록체인 기술 기반의 온라인 암호화폐로 전 세계에서 가장 널리 통용되고 있는 암호화폐이며 비트코인 사용자가 증가함에 따라 비트코인 네트워크는 더욱 확장되고 있다. 이에 따라, 비트코인 네트워크를 C&C 채널로 사용하는 봇넷이 등장했으며 최근에는 다양한 연구가 수행되고 있다. 본 연구에서는 비트코인 환경에서 암호화된 봇넷 C&C 통신 메커니즘과 기법을 제안하고 비트코인 테스트넷에서 실제로 구축한 후 다양한 실험을 통해 성능평가를 해봄으로써 제안 기법의 유효성을 확인하고 궁극적으로는 비트코인 네트워크에서의 봇넷 위협의 가능성과 대응 필요성을 알리고자 한다.
본 연구는 COVID-19 발생 이전과 이후 보도된 빅데이터 기반의 '독거노인' 관련 언론 기사를 비교함으로써 '독거노인' 관련 언론 기사에 있어 어떠한 변화가 나타나는지 분석하고자 하였다. 이를 위해 COVID-19 발생 이전은 2018~2019년, 발생 이후는 2020~2021년으로 선정하였으며, 빅카인즈를 이용하여 '독거노인' 관련 언론 기사를 수집, 분석하였다. 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, COVID-19 발생 이전에 비해 이후에 관련 기사 건수가 감소하였다. 둘째, 연관어 분석에서 큰 차이가 나타나지 않았다. 셋째, 관계도 분석에서 COVID-19 발생 이전에는 '임직원'이, 이후에는 '코로나 19'가 가장 가중치가 크게 나타났다. 본 연구는 '독거노인'과 관련하여 감염병 확산 상황에서 국가 정책 및 제도의 개선안을 마련하는 데 있어 기초 자료로 활용될 것으로 기대한다.
본 논문에서는 산업제어시스템(Industrial Control System, ICS)을 위한 보안기술의 동향과 인공지능 활용을 설명한다. 산업제어시스템은 대규모의 국가적 주요기반 및 산업분야에 적용되어 사용되기 때문에 사이버 공격에 의한 사소한 문제라도 막대한 경제적 비용을 발생 시킬 수 있다. 산업제어시스템은 기존의 IT (Information Technology) 시스템과는 다른 특성을 가지고 있기 때문에 최신 보안기술 개발을 위해서는 산업제어시스템에 맞는 보안위험요소를 고려해야한다. 산업제어시스템에서 최근에 발생되었던 사이버 공격의 방법, 기술을 분석한 프레임워크를 설명한다. 또한, 산업제어시스템의 보안을 위한 대표적인 기술인 침입탐지시스템의 동향을 알아보고 침입탐지시스템에 활용된 인공지능 기술을 분석한다. 구체적으로 침입탐지를 위한 인공지능 기술 적용을 위해 필요한 데이터 수집 및 분석, 인공지능 모델, 인공지능 모델 성능평가를 위한 기법을 설명한다.
부동산 가격은 국가, 기업, 가계에 영향을 미치며 최근 급등하는 부동산 가격에 부동산 버블에 관한 연구가 많이 시행되고 있다. 하지만 부동산 버블 예측에서 단순히 부동산 가격만을 비교하거나, 부동산 매매에서 핵심적인 심리적 변수를 반영하지 못한다면 버블 예측 모형의 정확성이 떨어진다 판단할 수 있다. 본 연구는 오토인코더 기법을 사용하여 지역별 부동산 버블 상황을 설명할 수 있는 예측 모형을 설계하는 것이 목적이다. 기존의 부동산 버블 분석 연구들이 가격에 영향을 미치는 다양한 종류의 변수를 설정하지 못하였고 주로 선형 모형을 기반으로 연구를 진행했다는 부분에서, 본 연구는 기존 부동산 버블 연구에 사용되지 않았던 기법과 변수들의 도입 가능성을 시사한다.
본 논문은 캠퍼스 내 건물별 출입구에 출입명부를 관리할 수 있는 장치를 설치하고, 수집된 데이터를 근거로 코로나19 확진자에 대한 감시 및 추적 시스템을 소개한다. 기존 QR 기반의 전자출입명부는 스마트폰으로 QR 코드를 인식해야 하는 불편함과 건물 내 출입자의 온도를 측정할 수 없다는 단점이 있다. 또한, 국가가 캠퍼스 내의 확진자와 접촉자 정보를 관리함에 있어, 구성원들에게 신속한 정보 공유와 추적이 쉽지 않다. 이는 확진자와 밀접 접촉한 이가 또 다른 확진자를 만드는 경우를 초래할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 이에 대응하기 위해 얼굴 인식 기능과 온도센서를 포함한 장치를 캠퍼스 내 건물 출입구에 설치하고, 관리자가 실시간으로 건물별 구성원들의 출입현황을 모니터링하여 신속하게 추적할 수 있는 기능을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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