본 연구에서는 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경에서의 다중 세션을 잘 유지하기 위하여 웹 노트 오류 제어를 위한 관리기에 대해서 기술한다. 웹 기반 멀티미디어 공동 작업 환경은 멀티미디어 협력 작업에 웹의 동기화 기술을 확장한 웹 노트, 즉 복제형 구조에 기반을 둔 응용 공유의 동작 원리를 이용하여 동기화를 수행할 수 있는 환경을 의미한다. 각 세션의 생성에 따라 서비스 제공자는 생성된 서비스 제공자 인스턴스를 생성하게 되고 이 인스턴스는 부모인 서비스 제공자의 자원을 이용하여 다수 세션을 지원한다. 이러한 환경에서의 웹 노트 오류 제어 시스템을 기술한다.
본 논문에서는 기존의 네트워크 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에 존재하는 취약성을 해결하기 위한 방법을 제안한다. 현재 룰 기반의 침입탐지 시스템인 Snort에서는 룰 자체를 보호하기 위한 방법을 제공하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문에서는 해쉬함수를 이용하여 룰 자체에 대한 보호를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 이러한 기법을 통하여 룰 자체에 대한 무결성과 기밀성을 제공할 수 있을 것이다.
코로나 19에 따라 온라인 교육이나 재택근무 등 비대면 서비스에 대한 관심과 이용이 높아지면서, 비대면 서비스의 보안취약점으로 개인정보 유출과 해킹 등의 피해 우려도 제기되고 있는 상황이다. 본 논문에서는 오픈소스 IDS인 SNORT를 이용하여 침입탐지가 발생했을 경우 미리 설정해 놓은 priority에 따라 이메일 또는 문자메시지로 관리자에게 실시간 알림을 보내기 위한 방법을 제안한다. 제안한 시스템은 여러 개의 구성 요소로 이루어져 있다. Snort는 이벤트를 모니터하고 경계시키며(alert), 시스템 규칙을 사용하여 수신된 보안 이벤트로부터 경고를 생성한다. 경고를 파일에 LOG 형식으로 쌓게 되고 쉘 스크립트를 이용해 침입탐지를 분석하여 관리자에게 메일이나 SMS형태로 전송하게 된다.
인터넷을 통한 서비스 및 사용자가 급격하게 증가하고 있다. 이에 따라 사이버 공격도 증가하고 있으며, 정보 유출, 금전적 피해 등이 발생하고 있다. 정부, 공공기관, 회사 등은 이렇게 급격한 사이버 공격 중 알려진 악성코드에 대응하기 위하여 시그니처 기반의 탐지규칙을 이용한 보안 시스템을 사용하고 있지만, 시그니처 기반의 탐지규칙을 생성하고 검증하는 데 오랜 시간이 걸린다. 이런 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 잠재 디리클레 할당 알고리즘을 통한 시그니처 추출과 트래픽 분석 기술 등을 이용하여 시그니처 기반의 탐지규칙 생성 및 검증 시스템을 제안하고 개발하였다. 개발한 시스템을 실험한 결과, 기존보다 훨씬 신속하고, 정확하게 탐지규칙을 생성하고 검증하였다.
본 연구의 목적은 공동체의 맥락에서 일어나는 교사 학습을 관찰하는데 있다. 이를 위하여 공동체에서 교사가 노티스(주목) 하는 것의 종류와 공동체를 구성하게 한 파트너십의 역할에 관한 연구 문제를 제기하였다. 본 연구에서 관찰한 학습 공동체는 PRIME이라는 전문성 발달 프로젝트를 통해 대학과 학교간의 파트너십을 기반으로 생성된 팀들 가운데 하나로 세 명의 멘토교사와 세 명의 예비교사, 한 명의 대학에서 온 감독관이 참여하였다. 연구를 위하여 학교에서의 미팅은 오디오 녹음으로 자료화하고 관찰 노트와 인터뷰 등의 여러 자료를 내러티브 분석법을 이용하여 분석하였다. 연구 결과 참가자들은 학습 공동체에서의 활동을 통하여 교실 활동 상황을 포함한 교수 학습에 관한 활동과 자신들의 교수 학습에 관한 신념 등을 새롭게 노티스하게 되었다. 파트너십은 교사들 간의 관계를 강화하고 임무를 할당하며 다양한 공동체를 구성하는데 필수적인 역할을 하였다.
최근 비오이 하이디스에서는 무제한의 광시야각과 시야각에 따른 색변화가 최소화된 선명한 색 특성을 갖는 Advanced FFS(Fringe Field Switching) 기술을 개발하였다. 이 기술은 resin 기술적용(평탄화에 의한 고개구율)없이 종래의 FFS 기술에서 액정의 전기 광특성을 최적화하는 새로운 디자인 룰을 찾아내어 실현하였다. 진보된 화소 개념은 전극의 모서리 구조, 전극 간격/폭, 칼라 필터의 블랙 마트릭스(BM)와 전극 간격등의 key parameters들의 최적화에 의해 달성되었고 액정 셀 내의 모서리와 전기장등이 액정을 미세하게 조정할 수 있도록 있게 된 것이다. 이러한 진보된 설계 개념은 모든 FFS 제품에 반영되어 개발되었다. 뿐만 아니라 12.1" XGA 제품에서 투과율이 22% 증가하고 흑백 대비비(Contrast Ratio)는 33% 증가한 600 : 1의 세계 최고 사양을 갖는 제품을 개발하게 되었다. 특히 태블릿과 노트북용 TFT- LCD 모듈에서 단일 도메인(Single Domain) 모드로도 White상태에서 시야각에 따른 색변화가 0.02 이하의 특성을 갖고 180도/180도의 무제한 시야각을 갖고 있다. Advanced FFS 기술의 브랜드 이름과 슬로건으로 'Viewiz'와 'Vision Magic'을 정하여 마케팅 중이며 세계적인 Top Tier 고객에 제품을 판매 중이고, 2004년 3분기에는 태블릿 시장에서 점유율 70%로 1위를 차지하였다.
본 논문에서는 임의의 단어를 인식하기 위하여 음성학적으로 최적화된 (phonetically-optimized word) 음성 데이터베이스를 사용하여 훈련된 가변어휘 고립단위 음 성인식기의 실제 인식기 사용 환경에서의 성능을 평가하였다. 이를 위하여, 훈련 데이터베이 스에서와 상이한 환경에서 수집된 음성학적으로 균형 잡힌(phonetically-balanced word) 고 립 단어 음성을 테스트 데이터로 사용하였다. 테스트 데이터는 일반적인 사무실에서 작동하 는 노트북 PC에서 내장 마이크를 사용하여 녹음되었다. 이렇게 녹음된 음성을 사용하여 고 립단어 인식기의 인식률을 측정하였다. 이 인식기는 최대 사후(maximum a posteriori) 추정 알고리듬을 사용하여 화자의 변화에 적응하였다. 컴퓨터 모의실험 결과에 의하면 화자 적응 을 하지 않은 기본 시스템은 깨끗한 음성에 대하여 81.3%에서 사무실 환경 음성에 대하여 69.8%로 인식률이 저하되었다. 사무실 환경 음성에 대하여, 비교사 점진(unsupervised incremental) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 화자적 응을 하지 않은 경우에 비하여 9%의 에러를 감소시키며, 50단어의 적응 단어를 사용하여 교사 묶음(supervised batch) 모드에서 최대 사후 추정 화자 적응 알고리듬을 적용하였을 경우에는 16%의 에러를 감소시켰다.
무선랜은 경제성, 유연성, 설치의 용이성, 스마트 기기의 보급으로 인해 사용과 AP(Access Point)구축의 단순화로 사무실, 매장, 학교에서 쉽게 접할 수 있다. 무선랜은 공기를 전송매체로 사용하기 때문에 전파가 도달하는 영역에서는 보안 위협에 항상 노출이 되며 불법 AP 설치, 정책위반 AP, 패킷 모니터링, AP 불법 접속, 외부 AP 및 서비스 접속, 무선네트워크 공유, MAC 주소 도용 등 새로운 보안 위협을 지닌다. 본 논문에서는 시그니처 기반의 Snort를 사용하여 무선 침입 탐지 시스템 개발 방법을 제안한다. 공개된 해킹 툴을 사용하여 모의 해킹을 실시하고, Snort가 해킹 툴에 의한 공격을 탐지하는지 실험을 통하여 논문의 적합성을 검증한다.
일상생활에서 디지털 스크린을 오랜 시간 사용하면 눈의 피로, 안구 건조, 두통 등 컴퓨터 시각 증후군을 경험하게 된다. 컴퓨터 시각 증후군을 예방하기 위해서는 스크린 사용 시간을 제한하고 수시로 휴식을 취하는 것이 중요하다. 최근 스마트폰에서는 스크린 사용 시간을 알 수 있도록 도와주는 다양한 애플리케이션이 존재한다. 하지만, 사용자는 스마트폰 스크린뿐만 아니라 데스크탑, 노트북, 태블릿 등 다양한 스크린을 보기 때문에 이러한 앱만으로는 한계가 있다. 본 논문에서는 color, IMU, lidar 센서 데이터를 이용하여, 사용 중인 스크린 디바이스를 감지하는 머신 러닝 기반 모델을 제안하고 여러 가지 모델의 성능을 비교한다. 성능 비교 결과 신경망 기반 모델이 전통적인 머신 러닝 모델보다 높은 F1 스코어를 보였다. 신경망 기반 모델에서는 MLP, CNN 기반 모델이 LSTM 기반 모델보다 높은 스코어를 보였으며, 전통적인 머신 러닝 모델에서는 RF 모델이 가장 우수했으며, 다음으로는 SVM 모델이었다.
딥러닝 기술의 도래로 인하여 수많은 산업과 일반적인 응용에 적용됨으로써 우리의 생활에 큰 영향을 발휘하고 있다. 특정한 분야의 문제를 해결하기 위해서는 그 문제에 적합한 딥러닝 모델을 작성해야 한다. 근래에는 COVID-19 사태로 인하여 다양한 문제들을 딥러닝으로 해결하고자 하는 사례들이 늘고 있다. 이러한 일환으로 본 논문에서는 갑자기 급증할 수 있는 병원의 외래환자들을 미리 예측을 위한 시계열의 딥러닝 모델을 제시하고자 한다. 제시하는 딥러닝 모델은 주피터 노트북에서 케라스로 작성하였다. 예측결과는 실제 데이터와 그래프로 비교하며 유효성 데이터를 활용하여 과소적합과 과대적합의 여부를 손실률로 분석할 수 있도록 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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