본 논문은 미국 등 선진국에서 적용하고 있는 무기체계 전 수명주기 동안에 사이버보안을 향상 시킬수 있는 방안에 대해 현재까지 진행되고 있는 연구에 대해 알아보고, 국내 무기체계 획득시의 제한사항을 분석하여 효과적인 보안평가 방안을 제시하였다. 국내 실정에 맞는 사이버보안 시험평가 방안에 임무 기반의 위험평가를 획득 전 단계에서 일관성있게 수행함으로써 주요 의사결정 조직에 주요한 정보를 적시에 제공하여 의사결정을 지원하고, 사이버보안 측면에서 식별된 취약점에 대해 보호대책을 검증할 수 있도록 교전규칙을 설정하여 모의침투를 수행하는 방안을 제안하였다. 또한 제안하는 사이버보안 시험평가 체계를 국내 무기체계 시험평가와 비교 평가를 수행하였다. 이를 통하여 지금까지 진행된 사이버보안 시험평가체계 연구에 임무 기반의 위험평가 요소를 접목하여 획득 사업간 적시에 위험을 식별하여 주요 의사결정을 지원하는 역량을 보완하였다.
본 논문은 데이터 통신의 전송효율 측면에서 OSI 표현계층에서 수행되는 문자의 원천부호화에 대하여 연구하였다. 데이터링크 계층의 HDLC와 PPP 프로토콜은 프레임과 프레임간의 식별 및 수신기의 동기화 패턴용으로 프레임의 맨 앞뒤에 FLAG 바이트를 삽입한다. 이 FLAG 바이트는 "01111110"의 8비트열로 구성된다. 그러므로 데이터비트열에서 "0"비트 이후 "1"의 비트가 연속하여 5개 이상 발생될 경우 데이터비트열이 플래그(flag)로 혼동되어 질 수 있다. 이를 방지하기 위해 HDLC에서는 데이터 비트열에 "1"의 비트가 5개 이상 연속될 경우 5번째 비트 다음에 "0"비트를 인위적으로 추가해 주고 있다. 그러므로 문자 부호에 연속 5개의 "1"비트열이 많이 발생하도록 부호화하게 되면 데이터 통신의 전송 효율에 영향을 주게 된다. 본 본문에서는 문자부호에 연속 5개 이상의 비트"1"이 발생 되지 않도록 하는 문자부호화 규칙을 제시하였다.
OPAC내에 전자책 패키지의 서지레코드 구축시 서지레코드의 중복과 비일관된 목록기술은 이용자의 자원 식별에 어려움을 주었다. 이에 본 연구는 전자책 패키지의 서지레코드 표준화를 위해 공급자중립 전자책 서지레코드 지침의 적용방안을 모색하였다. 연구방법으로 문헌연구를 통해 전자책 목록에 관한 이론적 배경, 국내외 전자책관련 목록규칙 및 입력지침, 공급자중립 전자책 서지레코드 입력지침을 조사하였으며, 홈페이지 조사를 통해 국내 15개 대학도서관의 전자책 패키지의 서지레코드 구축현황을 조사하였다. 이를 바탕으로 국내 전자책 패키지의 서지레코드 표준화를 위한 공급자중립 전자책 서지레코드 지침의 적용방안을 목록규칙, KORMARC, 중립레코드 측면에서 제시하였다. 본 연구는 국내 도서관과 공급자 모두를 위한 전자책 패키지 서지레코드의 입력지침 방안을 모색한 것으로 OPAC에서 전자책의 FRBR 구현을 가능하게 할 것이다.
본 논문은 비교마이닝(comparison mining)의 일환인 비교 문장 유형 자동 분류에 관하여 연구한다. 비교마이닝은 텍스트 마이닝의 한 분야로서 대용량의 텍스트를 대상으로 비교 관계를 분석하며, 크게 세 단계의 과정을 거치게 되는데 첫 번째 단계는 대용량의 문서에서 비교 문장만을 식별 후 추출해 내는 과정이고, 두 번째 단계는 추출된 비교 문장들을 비교 유형별로 분류하는 과정이며, 앞의 두 선행 과정이 끝나면 유형별로 비교 속성을 추출 및 비교 관계를 분석하는 세 번째 단계를 수행하게 된다. 본 연구에서는 변환 기반 학습(transformation-based learning) 기법을 이용하여 비교 문장들을 일곱 가지의 유형으로 자동 분류하는 두 번째 과제를 수행한다. 자연어 처리 분야 여러 부문에서 사용되고 있는 변환기반 학습은 오류를 감소시키는 최적의 규칙을 자동으로 생성하여 정답을 찾아가는 규칙 기반 학습 방법이다. 웹상의 다양한 도메인에서 추출된 비교 문장들을 대상으로 유형 분류를 수행한 결과 정확도 80.01%의 성능으로 일곱 가지 유형을 분류할 수 있었다.
러프집합에서 누락된 속성 값들은 Reduct와 Core 계산, 더 나아가서 결정 트리 구축에 있어서 식별 불능의 패턴 부합 문제를 가진다. 현재 누락된 속성 값들의 추정과 관련하여 보편적인 속성 값으로의 대체, 속성들의 모든 가능한 값 할당, 이벤트 포장 방법, C4.5, 특수한 LEM2 알고리즘과 같은 접근방식들이 적용되고 있다. 그렇지만, 이들 접근방식은 결국 전형적으로 자주 등장하는 속성 값 혹은 가장 보편적인 속성 값으로의 단순 대체를 나타내기 때문에, 주요 속성 값들이 누락된 경우에 정보 손실이 큰 의사 결정 규칙들이 유도되기 때문에 의사결정 규칙들의 교차 검증에서 문제가 된다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선시키기 위해 속성들간에 엔트로피 변동을 활용하여 정보 이득이 높은 방향으로 누락된 속성 값들을 대체하는 방식을 제안한다. 제안된 접근방식에 관한 타당성 검토는 비교적 가까운 유사 관계에 의해 누락 값 대체 방식을 적용하는 ROSE 프로그램과의 비교를 나타낸다.
기업은 지속적인 경쟁 우위를 확보하기 위해 전략을 수립하고 추진하는 과정에서 변화가 심한 시장의 소리를 정확히 수집할 수 있는 역량과 이를 위한 비즈니스 프로세스의 구축 및 관리를 해야 한다. 비즈니스 프로세스의 수립, 운영, 개선, 평가 등 프로세스와 관련된 전 과정에서 업무 규칙과 프로세스를 정의하고 측정하여 기업의 문화에 맞게 프로세스를 정확하고 효율적으로 수행할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 기업에서 수행하는 업무에 대해 규칙과 프로세스를 룰로 정의하여 프로세스의 정확한 수행을 가능하게 하고자 한다. 또한, 프로세스 수행의 주체인 개개인의 역량에 대한 정확한 데이터의 수집과 반영을 통해 프로세스 수행 결과에 대한 결함을 미리 예방할 수 있고 프로세스 개선점을 식별할 수 있는 기반 환경을 제안하였다. 이로써 룰로 표현한 업무 지식과 프로세스를 활용하여 높은 가시성을 확보할 수 있으며 철저한 측정 데이터 기반의 프로세스 개선을 통해 프로세스 중심의 업무 문화(혹은 시스템)를 조직에 정착시키는데 일조할 수 있다.
융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.
금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 ISO/DIS 28560을 분석하여 우리나라 도서관에서의 RFID 대응 방안을 모색하는데 있다. 이를 위하여 ISO/DIS 28560 제1부의 사용자 데이터 요소와 제2부 및 제3부의 인코딩 규칙이 분석되었다. 또한, ISO/DIS 28560의 사용자 데이터 요소에 대한 대응 사례가 조사되었고, 이를 바탕으로 우리나라 도서관 RFID 환경에서 최적의 사용자 데이터 요소를 제안하였다. 본 연구에서 제안한 사용자 데이터 요소는 <고유 자료 식별자>, <소장 도서관 코드>, <세트 정보>, 4개이다. 본 연구는 앞으로 우리나라 도서관 RFID 환경에서 RFID 태그 내 사용자 데이터 요소를 결정하는데 있어서 논의의 시발점이 되기를 기대한다.
본 논문에서는 미지의 비선형 계통에 대한 동적 퍼지모델 기반 고장 검출 및 진단(FDI) 계통 설계 기법을 제시한다. 비선형 계통에 대한 일반적인 모델 기반 FDI 계통에서는 선형화된 모델을 이용하고 있다 이러한 방법은 계통에 대한 정확한 수학적 모델을 요구하게 되어 복잡한 비선형 계통에의 적용시 많은 어려움이 있다 제안되는 FDI계통에서는 미지의 비선형 계통을 다수의 선형 모델을 갖는 동적 퍼지모델 형태로 식별한다. 잔차벡터는 온라인 알고리즘에 의해 추정되는 파라미터의 변동치와 비선형 계통의 동작 영역을 나타내는 퍼지 규칙들의 소속값들로 구성된다. 계통의 고장 검출 및 진단은 잔차벡터와 고장종류간의 관계를 학습한 신경망 분류기에 의해 수행된다. 제안된 FDI 계통 설계법을 이용하여 2 탱크 계통에 대한 FDI 계통을 설계하고 시뮬레이션 연구를 통하여 그 유용성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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