로그 데이터는 네트워크 및 보안장비, 서버시스템, DBMS, 서비스 등에서 사용자의 행위를 기록하여 보관하며 있으며, 이를 통해 시스템의 안정적인 운영을 지원하거나, 해킹 등의 불법 침해를 당하였을 때 침입경로 추적과 취약점을 찾아내어 보완할 수 있는 중요한 자료이다. 하지만 로그 데이터는 여러 시스템에 각각 다른 형태로 산재하며 일시적인 기간 동안 저장되어 있거나, 해커에 의해 고의적으로 삭제되기도 하며, 저장 용량 문제로 인해 필요시에 없을 경우가 많다. 본 연구에서는 네트워크 장비와 보안장비의 표준로그인 syslog와 유닉스/리눅스 시스템과 윈도우즈서버의 로그에 대한 특성을 고찰하였으며, 특히 서비스로그로서 아파치 웹서버와 IIS서버의 로그에 대한 특징을 정리하였다. 여러 종류의 시스템에서 발생되는 로그를 통합하여 관리하기 위해서는 이기종 로그 데이터의 생명주기 방법론을 제시하였다. 또한, 최근에 IT보안 사고에 대응하여 규제준수를 요구하고 있는 국내외의 IT컴플라이언스에서 로그에 대한 관련 내용을 살펴보고, 그 준수할 방안을 제시한다. 결론으로 IT 인프라의 보안강화적인 측면과 IT컴플라이언스 준수를 위해, 효율적인 로그에 대한 수집과 보관 및 활용성 측면에서의 이기종의 통합로그관리도입 필요성, 생명주기, 기술적 준비사항, 컴플라이언스 요구사항을 제시한다.
1992년 3월 전북 군산에서 한국 남해산 통구멍과 어류 중 전장 166.9mm되는 1개체를 수집하여 동정한 결과 지금까지 우리나라에서는 서식이 확인되지 않은 미기록종인 Uranoscopus tosae로 동정되었다. 본종의 외부 형태는 Uranoscopus oligolepis와 대단히 흡사하나 양쪽 측선 위의 목부분에 비늘이 매몰되어 있고, 전비공은 관상이나 후비공은 slit형 이며, 호흡판이 좁고 길며, 전새개골의 하연에는 4개의 가시돌기가 있는 점 등이 U. oligolepis와는 달리 U. tosae와 일치하게 나타났다. 본 종의 한국명은 측선 위에 비늘이 있는 점을 들어 "비늘통구멍"이라고 명명하였다.
현재 중국에서는 100개 이상의 식물원이 있으며, 대부분의 식물원은 희귀식물이나 멸종위기 식물의 생식질 자원을 보유하고 있다. 중국의 식물원에서 현지 외 보전과 이와 관련한 일을 수행하기 위하여 1999년 REPC-CBG-DATA라는 데이터베이스를 구축하였다. 본 데이터베이스 구축 결과에 따라 중국내 389종의 희귀 및 멸종위기 식물에 대한 다양한 정보와 보전상태를 분류하였으며, 이를 토태로 관리보전에 활용할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 중국 내 희귀 및 멸종위기 식물의 보전을 위하여 각 식물원에 수집된 식물종을 대상으로 REPC-CBG-DATA를 바탕으로 각 해당 식물종의 관리에 대하여 토론하였다.
본 실험은 한국잔디 신품종 '세녹'(특허출원:10-2003-0072018) 개발에 관한 것이다. 한국에서 수집한 유전자원 중 갯잔디와 금잔디간에 인공교배를 수행해서 F1계통을 얻었다. 작성한 F1계통을 포장상태에서 방임수분을 통해 변이확대를 하였으며, 이들 방임수분 후대에서 선발한 것이 '세녹'이다. '세녹'은 유전적으로 잔디의 녹색도가 진하며, 낮게 자라는 특성이 있고 품질이 우수하며 잎의 강직성이 높다. 엽폭이 3.1mm로 중엽형이며, 초장이 14cm로 낮고, 잎각도가 67.3도로 넓다. 지면으로부터 최하위 엽의 잎 몸 기부까지의 길이가 2cm로 낮은 형태적 특성을 갖고 있어 낮은 잔디깍기에 적응할 수 있는 영양번식형 잔디이다. 또한 RAPD 밴드 특성에서 한국잔디 신품종 세녹(Senock)이 특이 밴드를 갖고있어 식별성이 높다.
두족류의 우리말 사용에 따른 혼란을 해결하고, 한국산 두족류 총 목록 작성의 예비연구로써 이미 국내에 보고된 분류군의 우리말 이름을 수집 조사하였다. 우리말 이름을 가진 두족류의 어원과 조사 결과 나타난 문제점을 제시하고, 우리말 통일 작업이나 제정에 필요한 원칙을 제언하였다. 제언을 토대로 갑오징어목 2고 14종, 오징어목 7과 17종, 문어목 3과 7종에 대한 우리말 이름을 재정립하였다.
IoT 서비스는 이기종의 다양한 IoT 장치들로부터 수집된 데이터를 목적에 맞게 가공, 저장, 처리하여 사용자에게 서비스를 제공한다. 본 연구에서는 이기종의 IoT 서비스에서 공유 가능한 접근 제어를 위해 스마트 컨트렉트를 사용하고자 한다. 이를 위해 IoT 데이터 공유를 위하여 탱글 네트워크 환경에서 실행되는 스마트 컨트렉트(Smart Contract)를 사용한 IoT 서비스 접근 제어를 설계하였다. 본 연구를 통해 이기종의 다양한 사물인터넷 서비스들이 탱글 네트워크를 통해 스마트 컨트렉트를 공유함으로써, 중앙 제어 없이 IoT 데이터 접근이 안전하게 이루어 질 수 있다.
국내에서 수집된 잡초형 벼 7계통을 Japonica, Javanica 및 Indica 검정종으로 교잡하여 잡종(F$_1$)의 종자임성을 가지고 그들의 재배종과의 친화성을 검토하였다. 그 결과를 요약하면 다음과 같다. 1. 검정종으로 사용된 Japonica, Javanica 및 Indica에 속하는 품종군간의 잡종임성은 각 생태형간의 전형적인 관계를 나타내는 조합도 있었지만 생태형내에서의 분화를 인정할 수 있는 조합도 있었다. 수원조, M. Sinaguing 및 wx817 품종간 조합은 각각 Japonica, Javanica, Indica형간 조합의 곡형적인 것이고 기타 품종들의 조합에서는 각 생태형군내의 분화를 인정할 수 있는 것들이었다. 2. 공시 잡초형 계통들과 검정종들과의 잡종임성은 Japonica와는 반불임내지 완전임성에 가까운 변이를 보였지만 Javanica나 Indica와는 심한 불임을 나타내어 잡초형 계통들이 Japonica에 근록인 것 같이 나타났다. Japonica와의 조합에서 반불임을 보인 출청액미 B나 삼산면 8은 Javanica나 Indica 검정종과의 조합에서 심한 불임을 나타내어 이들이 Indica나 Javanica와 근록인 것 같지는 않았다. 3. 잡초형계통 상호간의 잡종임성은 조합별로는 최저 69%, 최고 96%로 계통평균으로는 75%에서 92%에 달하여 비교적 높은 편이었다. Japonica 검정종과의 잡종에서 반불임을 보였던 2계통은 잡초형계통 상호간 조합평균임성이 1, 2위로 높았다. 4. 잡초형계통들의 Amylose함량, A.D.V.phenol 반응 및 립형은 매우 다양하며, Japonica 검정종과의 잡종친화성도 다양하지만 Javanica나 Indica보다는 Japonica에 유록이 더 가깝지만 Indica 혈통의 영향도 부정할 수 없을 것 같다.
우리나라의 자원식물 중 식용으로 이용할 수 있는 식물종에 대한 연구로서 식용자원의 발생 이황에 대한 연구와 유전자원 수집을 통해 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 우리나라에 발생하는 식용 자원식물 중 74 개과에 속하는 609종의 발생이 확인되었다. 2. 식용 자원식물의 수에 다른 과별 순위는 국화과>백합과>십자화과>콩과>장미과>산형과>화본과>석죽과 순으로 나타났다. 3. 국화과, 십자화과, 백합과에 속하는 대부분의 식용식물은 경엽부를 채소로서 이용하고 있었으며, 장미과의 식물과 콩과 식물 중 일부는 과실이나 종자를 식용 자원으로 이용할 수 있었다. 4. 재배하는 작물종과 식물분류학적으로 근연관계에 있는 종의 수가 많은 화본과 식물은 직접 식용으로 이용할 수 있는 종의 수가 극히 적었다. 5. 수집된 종자들의 발아률은 종마다 다양하여 자원식물의 식용을 위해서는 발아율의 낮은 종의 발아율 개선에 대한 연구가 선행되어야 한다.
중부이남 각지역에서 수집한 727계통의 재래종에 대한 1엽당 엽면적을 측정하고, 이 형질과 이이외의 몇가지 형질들과의 관련성을 조사하였다. 1. 엽면적, 엽장, 엽폭 그리고 엽형지수이전계통에 대한 평균치는 각각 111.4$\textrm{cm}^2$, 12.2cm, 9.1cm, 그리고 1.35이였으며, 이들의 분포는 정규분포에 극히 유사하였다. 2. 엽면적과 엽장, 엽폭, 초장 그리고 종실의 크기와는 고도의 정의 상관관계에 있고, 분지수와는 부의 상관이였고, 절수와 수량과의 상관성이 인정되지 않았다. 한편 엽형지수와 엽면적, 엽장, 그리고 수량간에는 상관이 없었으나, 엽폭과는 고도의 상관관계에 있으므로 엽형은 엽장보다 엽폭변이에 의존하는 것 같다.3. 공시집단을 대엽군과 소엽군으로 분류하고 양군간에 종실수량, 초장 및 절수를 비교한즉 차이가 없었으나, 종실종, 분지수 그리고 엽형지수는 양군간에 유의한 차가 있었다.
수집한 83개의 뽕나무버섯속 균주의 rDNA의 ITS 영역을 증폭하여 염기서열을 분석한 결과 수집한 균주목록과 종이 다르게 동정된 균주가 52%였으며. 같은 종으로 분류한 균주들 간에도 균사 및 균사체의 배양 특성에 많은 차이를 보였다. 수집 균주간의 유전적인 유연관계 분석 결과 A. tabescens, A. mellea, A. novae-zelandia, A. gallica, A. ostoyae 등으로 분류되었고, A. gallica, A, cepistipes, A, gemina는 매우 가까운 유연관계를 보여 ITS 유전자 수준에서 종을 동정하기는 어려웠다. ASI10104 등 12균주는 A. gallica, A, cepistipes, A, gemina와 매우 가까운 유연관계를 보였으며, ASI10017과 ASI10114는 A. sinapina, ASI10045는 A. borealis, ASI10002와 ASI10025는 A. ostoyae와 같은 그룹으로 분류되었다. 따라서 뽕나무버섯속 균주에 대한 보다 정확한 동정을 위해서는 보다 많은 종류의 유전적인 분석이 필요할 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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