• 직업교육연구
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• 제35권4호
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• pp.131-153
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• 2016

NCS의 성공은 직업능력개발훈련 기관인증평가자의 역할과 역량에 달려 있다. 이 연구는 NCS기반 직업능력개발훈련 기관인증을 위한 평가자의 역할과 역량을 도출하는 데 목적이 있다. 델파이 기법을 적용하여 평가자의 구체적 역할을 다각적으로 탐색하고, 필요한 지식과 기술, 태도 그리고 특성을 도출하여 그 타당성을 검증하고자 하였다. 이를 위해 교육훈련 전문가와 심사평가 전문가를 패널로 선정하여 3차에 걸친 델파이 연구를 진행하였다. 연구 결과, 평가자의 역할은 총 8개로 운영자, 조정 중재자, 협력자, 분석가, 검증가, 기관평가자, 기관컨설턴트, 학습자로 분류되었고, 각 역할에 따른 역량은 총 25개로 도출되었다. 지식 영역은 HRD 지식, NCS 지식, 직업능력개발훈련 지식, 훈련기관인증평가 지식의 총 4개의 역량이 포함되었다. 기술 영역은 갈등관리 능력, 대인관계 능력, 문서작성 능력, 문제해결 능력, 분석 능력, 사전준비 능력, 시간관리 능력, 의사결정 능력, 정보이해 활용 능력, 종합적사고 능력, 직업훈련기관에 대한 이해 능력, 커뮤니케이션 능력, 피드백 능력, 핵심파악 능력의 총 14개의 역량으로 구성되었다. 태도영역은 객관성 및 공정성, 서비스 마인드, 소명의식, 윤리의식, 자기개발, 책임감, 팀워크의 총 7개로 정리됐다. 이 연구의 결과로 도출된 역할과 역량은 평가자가 일정한 요건을 갖추어 공정하고 체계적으로 인증평가할 수 있도록 평가자 대상 교육프로그램을 설계하고 운영하는 데 유용할 것이다. 특히, 평가자의 경험과 역할에 따라 기초교육 및 향상 교육을 실시할 수 있도록 역량별 교육 프로그램을 모듈별로 설계하고, 지속적으로 평가자의 품질을 관리하는 데 기초자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.71-84
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• 2013

컴퓨터 시스템 운용 간에 발생하는 많은 정보들이 기록되는 로그데이터는 컴퓨터 시스템 운용 점검, 프로세스의 최적화, 사용자 최적화 맞춤형 제공 등 다방면으로 활용되고 있다. 본 논문에서는 다양한 종류의 로그데이터들 중에서 은행에서 발생하는 대용량의 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경 하에서의 MongoDB 기반 비정형 로그 처리시스템을 제안한다. 은행업무간 발생하는 대부분의 로그데이터는 고객의 업무처리 프로세스 간에 발생하며, 고객 업무 프로세스 처리에 따른 로그데이터를 수집, 저장, 분류, 분석하기 위해서는 별도로 로그데이터를 처리하는 시스템을 구축해야만 한다. 하지만 기존 컴퓨팅환경 하에서는 폭발적으로 증가하는 대용량 비정형 로그데이터 처리를 위한 유연한 스토리지 확장성 기능, 저장된 비정형 로그데이터를 분류, 분석 처리할 수 있는 기능을 구현하기가 매우 어렵다. 이에 따라 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 기술을 도입하여 기존 컴퓨팅 인프라 환경의 분석 도구 및 관리체계에서 처리하기 어려웠던 비정형 로그데이터를 처리하기 위한 클라우드 환경기반의 로그데이터 처리시스템을 제안하고 구현하였다. 제안한 본 시스템은 IaaS(Infrastructure as a Service) 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하며 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함한다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 게다가, HDFS(Hadoop Distributed File System)을 도입함으로써 축적된 로그데이터를 블록단위로 복제본을 생성하여 저장관리하기 때문에 본 시스템은 시스템 장애와 같은 상황에서 시스템이 멈추지 않고 작동할 수 있는 자동복구 기능을 제공한다. 마지막으로, 본 시스템은 NoSQL 기반의 MongoDB를 이용하여 분산 데이터베이스를 구축함으로써 효율적으로 비정형로그데이터를 처리하는 기능을 제공한다. MySQL과 같은 관계형 데이터베이스는 복잡한 스키마 구조를 가지고 있기 때문에 비정형 로그데이터를 처리하기에 적합하지 않은 구조를 가지고 있다. 또한, 관계형 데이터베이스의 엄격한 스키마 구조는 장기간 데이터가 축적되거나, 데이터가 급격하게 증가할 때 저장된 데이터를 분할하여 여러 노드에 분산시키는 노드 확장이 어렵다는 문제점을 가지고 있다. NoSQL은 관계형 데이터베이스에서 제공하는 복잡한 연산을 지원하지는 않지만 데이터가 빠르게 증가할 때 노드 분산을 통한 데이터베이스 확장이 매우 용이하며 비정형 데이터를 처리하는데 매우 적합한 구조를 가지고 있는 비관계형 데이터베이스이다. NoSQL의 데이터 모델은 주로 키-값(Key-Value), 컬럼지향(Column-oriented), 문서지향(Document-Oriented)형태로 구분되며, 제안한 시스템은 스키마 구조가 자유로운 문서지향(Document-Oriented) 데이터 모델의 대표 격인 MongoDB를 도입하였다. 본 시스템에 MongoDB를 도입한 이유는 유연한 스키마 구조에 따른 비정형 로그데이터 처리의 용이성뿐만 아니라, 급격한 데이터 증가에 따른 유연한 노드 확장, 스토리지 확장을 자동적으로 수행하는 오토샤딩 (AutoSharding) 기능을 제공하기 때문이다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 크게 로그 수집기 모듈, 로그 그래프생성 모듈, MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈로 구성되어져 있다. 로그 수집기 모듈은 각 은행에서 고객의 업무 프로세스 시작부터 종료 시점까지 발생하는 로그데이터가 클라우드 서버로 전송될 때 로그데이터 종류에 따라 데이터를 수집하고 분류하여 MongoDB 모듈과 MySQL 모듈로 분배하는 기능을 수행한다. 로그 그래프생성 모듈은 수집된 로그데이터를 분석시점, 분석종류에 따라 MongoDB 모듈, Hadoop기반 분석 모듈, MySQL 모듈에 의해서 분석되어진 결과를 사용자에게 웹 인터페이스 형태로 제공하는 역할을 한다. 실시간적 로그데이터분석이 필요한 로그데이터는 MySQL 모듈로 저장이 되어 로그 그래프생성 모듈을 통하여 실시간 로그데이터 정보를 제공한다. 실시간 분석이 아닌 단위시간당 누적된 로그데이터의 경우 MongoDB 모듈에 저장이 되고, 다양한 분석사항에 따라 사용자에게 그래프화해서 제공된다. MongoDB 모듈에 누적된 로그데이터는 Hadoop기반 분석모듈을 통해서 병렬 분산 처리 작업이 수행된다. 성능 평가를 위하여 로그데이터 삽입, 쿼리 성능에 대해서 MySQL만을 적용한 로그데이터 처리시스템과 제안한 시스템을 비교 평가하였으며 그 성능의 우수성을 검증하였다. 또한, MongoDB의 청크 크기별 로그데이터 삽입 성능평가를 통해 최적화된 청크 크기를 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.909-928
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• 2020

미국 정부는 1970년대 초반부터 모의해킹만으로는 제품의 보안 품질을 향상시킬 수 없다는 것을 인지하기 시작하였다. 모의해킹팀의 역량에 따라 찾을 수 있는 취약점이 달라지며, 취약점이 발견되지 않았다고 해서 해당 제품에 취약점이 없는 것은 아니기 때문이다. 제품의 보안 품질을 향상시키기 위해서는 결국 개발 프로세스 자체가 체계적이고 엄격하게 관리되어야 함을 깨달은 미국 정부는 1980년대부터 보안내재화(Security by Design) 개발 방법론 및 평가 조달 체계와 관련한 각종 표준을 발표하기 시작한다. 보안내재화란 제품의 요구사항 분석 및 설계 단계에서부터 일찍 보안을 고려함으로써 제품의 복잡도(complexity)를 감소시키고, 궁극적으로는 제품의 신뢰성(trustworthy)을 달성하는 것을 의미한다. 이후 이러한 보안내재화 철학은 Microsoft 및 IBM에 의해 Secure SDLC라는 이름으로 2002년부터 민간에 본격적으로 전파되기 시작하였으며, 현재는 자동차 및 첨단 무기 체계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 문제는 현재 공개되어 있는 Secure SDLC 관련 표준이나 가이드라인들이 매우 일반적이고 선언적인 내용들만을 담고 있기 때문에 이를 실제 현장에서 구현하기란 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 Secure SDLC를 기업체가 원하는 수준에 맞게 구체화시키는 방법론에 대해 제시한다. 우리가 제안하는 CIA(functional Correctness, safety Integrity, security Assurance)-Level 기반 보안내재화 프레임워크는 기존 Secure SDLC에 증거 기반 보안 방법론(evidence-based security approach)을 접목한 것으로, 우리의 방법론을 이용할 경우 첫째 경쟁사와 자사간의 Secure SDLC 프로세스의 수준 차이를 정량적으로 분석할 수 있으며, 둘째 원하는 수준의 Secure SDLC를 구축하는데 필요한 상세한 세부 활동 및 산출해야 할 문서 등을 쉽게 도출할 수 있으므로 실제 현장에서 Secure SDLC를 구축하고자 할 때 매우 유용하다.

• 지능정보연구
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• 제20권3호
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• pp.109-131
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• 2014

최근 전 세계적인 원전 설비의 수요 증가로 원자력 전략물자 취급의 중요성이 높아지는 가운데, 국외 수출을 위한 원전 관련 물품 및 기술의 신청 또한 급증하는 추세이다. 전략물자 사전판정 업무는 통상 원자력 물자 관리에 해박한 전문가의 경험 및 지식에 근거하여 수행되어 왔지만, 급증하는 수요에 상응하는 전문 인력의 공급이 부족한 실정이다. 이러한 문제를 극복하기 위하여, 본 연구진은 전략물자 수출 통제를 위한 사례 기반 지능형 수출 통제 시스템을 설계 및 개발하였다. 이 시스템은 현장 전문가의 전담 업무이던 신규 사례에 대한 전략물자 사전판정 과정 업무의 주요 맥락을 자동화 하여 전문가 및 관계 기관이 감당해야 할 업무 부담을 줄이며, 빠르고 정확한 판정을 돕는 의사결정 지원 시스템의 역할을 맡는다. 개발된 시스템은 사례 기반 추론 (Case Based Reasoning) 방식에 기반을 두어 설계되었는데, 이는 과거 사례의 특성을 활용하여 신규 사례의 해법을 유추하는 추론 방법이다. 본 연구에서는 자연어로 작성된 전자문서 처리에 널리 사용되는 텍스트 마이닝 분석 기법을 원자력 분야에 특화된 형태로 응용하여 전략물자 수출통제 시스템을 설계하였다. 시스템 설계의 근거로 선행 연구에서 제안된 반자동식 핵심어 추출 방안의 성능을 보다 엄밀히 검증하였고, 추출된 핵심어로 신규 사례와 유사한 과거 사례를 추출하는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방안은 텍스트 마이닝 분야의 TF-IDF 방법 및 코사인 유사도 점수를 활용한 결과(${\alpha}$)와 원자력 분야에서 통용되는 개념적 지식을 계통으로 분류하여 도출한 결과(${\beta}$)를 조합하여 최종 결과 (${\gamma}$) 를 생성하게 된다. 세부 요소 기술의 성능 검증은 임상 데이터를 활용한 실험 및 실무 전문가의 의견수렴을 통해 이루어졌다. 개발된 시스템은 사전판정 전문 인력을 다수 양성하는 데 드는 비용을 절감하는 데 일조할 것이며, 지식서비스 산업의 의미 있는 응용 사례로서 관련 산업의 성장에 기여할 수 있을 것으로 보인다.