딥뉴럴네트워크는 머신러닝 분야 중 이미지 인식, 사물 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있다. 그러나 딥뉴럴네트워크는 적대적 샘플(Adversarial example)에 취약점이 있다. 적대적 샘플은 원본 샘플에 최소한의 noise를 넣어서 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하게 하는 샘플이다. 그러나 이러한 적대적 샘플은 원본 샘플간의 최소한의 noise을 주면서 동시에 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 샘플을 생성하는 데 시간이 많이 걸린다는 단점이 있다. 따라서 어떠한 경우에 최소한의 noise가 아니더라도 신속하게 딥뉴럴네트워크가 잘못 인식하도록 하는 공격이 필요할 수 있다. 이 논문에서, 우리는 신속하게 딥뉴럴네트워크를 공격하는 것에 우선순위를 둔 신속한 오인식 샘플 생성 공격을 제안하고자 한다. 이 제안방법은 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않고 딥뉴럴네트워크의 오인식에 중점을 둔 noise를 추가하는 방식이다. 따라서 이 방법은 기존방법과 달리 별도의 원본 샘플에 대한 왜곡을 고려하지 않기 때문에 기존방법보다 생성속도가 빠른 장점이 있다. 실험데이터로는 MNIST와 CIFAR10를 사용하였으며 머신러닝 라이브러리로 Tensorflow를 사용하였다. 실험결과에서, 제안한 오인식 샘플은 기존방법에 비해서 MNIST와 CIFAR10에서 각각 50%, 80% 감소된 반복횟수이면서 100% 공격률을 가진다.
국가 공공기관이나 기업에서는 질 높은 서비스를 제공하기 위하여 인테넷 망을 통해 정보 및 자료를 제공하고 있다. 하지만 자료의 송수신간에 악성코드 감염에 노출되어 각종 보안위협에 노출되게 된다. 이러한 이유로 2008년부터 국가 기관의 망 분리 사업이 진행되고 있고, 망 분리 기술로 망 연계 스토리지를 이용하여 물리적 망 분리와 더불어 데이터 연동을 하게 된다. 하지만 망 연계 스토리지는 동일 데이터가 내부 망 스토리지와 외부 망 스토리지에 각각 존재하게 되어 자원의 낭비와 더불어 데이터 관리에 문제점을 가지게 된다. 따라서, 본 연구는 물리적 망 분리의 한계점을 극복하기 위한 방안으로, NAS 스토리지를 이용한 내외부망 데이터 연계 방안을 제안하고, 망 분리 최적화를 위한 항목의 우선순위를 AHP기법을 통하여 검증하고자 한다.
본 연구는 4차산업 혁명을 뒷받침하고 국가 경제의 중추적 역할을 하는 중소기업들이 해킹이나 기술유출 등으로 경제 활동을 할 수 없다면, 이는 국가 사회적, 경제적으로 엄청난 손실을 초래할 수 있다. 이러한 국내 중소기업에 대한 정부의 정보보호 지원 정책에 대해 형황 및 문제점 분석과 개선 방안을 도출하여 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 선행연구 검토 분석, 중소기업의 정보보호 실태 현황과 주요국의 중소기업 정보보호 지원 정책에 현황과 문제점을 분석해보고 분석결과를 토대로 실수요자인 중소기업들의 정보보호 지원 정책의 우선순위 등을 실태조사를 통해 검증하고자 한다. 연구결과 향상된 지원 정책으로 정보보호 인식제고 강화, 법적 근거 마련, 자발적 역량강화, 공동 대응체계 구축, 전문인력 및 예산 지원 강화, 지역 안전망 구축, 언택트 시대 지원 강화, 지역 전략산업 보안 내재화 등이 도출되었다. 이는 향후 포스트 코로나19 대비 중소기업의 정보보호 수준 제고를 위한 정부의 중소기업에 대한 정보보호 지원 정책으로 활용이 가능하다.
최근 들어 SW산업이 모바일과 클라우드 기술환경으로 패러다임이 급격하게 변화하고 있는데, 국내 SW인력양성의 현황 및 문제점을 PEST-SWOT분석을 통해 PEST요인과 연계하여 내외부 환경요인을 도출하였다. 또한 산학연 전문가를 대상으로 AHP모형을 적용한 설문조사를 하여 실증 분석한 결과, 스마트 산업 생태계의 변화에 대응하기 위한 SW인재 양성정책 방향으로서 SW융합인재 양성, 창의성이 요구되는 SW분야 대학교육 내실화, 글로벌 인재양성 및 교류, 인프라인 SW벤처생태계 활성화 등을 도출하였다. 그리고 AHP모형으로 SW인재정책비전에 대한 정책우선순위를 분석한 결과, SW기술 활용증대에 따른 SW융합인재 양성, SW벤처 생태계 활성화, SW창업 활성화를 통한 일자리 창출, SW분야 대-중소기업 상생발전 조성, 창의적 SW인재양성, 글로벌 우수인재 확보 순으로 중요도가 높았다.
대표적인 비디오 스트리밍 서비스인 MPEG은 특성상 영상에 따라 프레임의 데이터 크기가 변동하며 QoS를 만족하기 위한 대역폭이 시간에 따라서 변동하게 된다. 따라서 인터넷을 통한 비디오 스트리밍 서비스에 있어서 망 관리 측면에서 비디오 스트리밍 서비스의 우선순위를 높게 부여하더라도 예기치 못한 혼잡상황에서는 순간적인 대역폭 부족으로 인하여 영상이 끊어지는 현상이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 MPEG 특성에 맞는 대역폭 할당 및 트래픽 엔지니어링 방안을 고찰하였다. 인터넷 트래픽 양의 시간적 변동패턴을 기반으로한 LSP 설정과 고정 대역폭 할당을 통하여 지연시간을 단축과 전송효율 향상을 기하고 인입 라우터에서 CQ_LLQ 방식을 적용한 트래픽 shaping 과정을 통해 QoS를 만족할 수 있도록 하였고 OPNET을 이용한 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 제안한 방안의 성능을 확인하였다.
식스시그마는 시장과 고객의 패러다임과 트렌드의 변화에 맞추어 모든 사업의 프로세스와 전략을 개선하는 경영 혁신운동이다. 식스시그마 프로젝트 선정에 관한 기존의 연구는 있으나 불완전한 정보환경 하에서 프로젝트 선정을 위한 연구는 거의 없다. 본 연구의 목적은 불완전한 정보 하에서 올바른 프로젝트 선정을 위해 통합 MCDM 기법을 적용 방법을 제안하는 것이다. 식스시그마 프로젝트 선정을 위해 4단계인 1) 평가기준 간 가중치 결정 2) 팀 멤버 간 전문역량의 상대적 중요도 결정 3) 프로젝트 선호도 척도 산정 4) 최종 프로젝트 우선순위 결정 등을 위해 그룹 Fuzzy AHP, 불완전한 정보환경 하에서의 비퍼지화 TrFN 변환, GRA의 통합기법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 식스시그마 프로젝트 선정단계의 적용방안에 대한 이해를 돕기 위해 수치예가 제시되었다.
본 연구는 65세 이상 노인 36명을 대상으로 커뮤니티 케어 사업에서의 주거환경수정이 낙상 위험환경과 대상자의 건강상태에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 주거환경 및 대상자의 특성에 대한 평가를 위해 HOME FAST와 WHODAS-K 2.0을 사용하였으며, 집단 사전·사후 실험연구로 진행되었다. 평가를 바탕으로 주거환경수정 서비스를 시행한 결과, 낙상 위험수준은 통계적으로 유의하게 감소되는 변화를 나타내었으며(p<.01), 건강상태의 경우에는 이동성(p<.01)과 사회참여(p<.05)영역에서 통계적으로 유의하게 향상되어 전반적 건강상태(p<.05)의 변화에도 긍정적인 변화를 보이는 것으로 확인되었다. 향후 더 많은 연구 대상자 확보하고, 포괄적인 주거환경 평가를 활용한 연구가 필요하며, 주거환경수정의 질적 서비스 제공을 위해 대상자 우선순위 선별과정과 전문인력 인프라 확충이 요구된다.
본 연구는 생태학적 모델을 바탕으로 교육대학원 체육교육전공 학생들이 임용고사 시험에 중도포기하거나 탈락할 수 있는 요소들을 탐색하는데 본 연구의 목적이 있다. 교육대학원 체육교육전공으로 학업중인 재학생 10명을 대상으로 심층면담을 실시하였다. 그 결과 개인요소 측면으로는 학업에 영향을 끼치는 현재 직업을 임용고사를 준비하는데 있어서 어떻게 긍정적으로 활용해야 하는지에 대한 노력이 필요했으며 이를 해결하기 위해 임용고사 준비를 위한 우선순위를 명확하게 결정 할 필요가 있었다. 개인 간 요소 측면으로는 주관적 규범에 의해 부정적 영향을 끼치고 있었으며 이로 인해 개인 맞춤형 멘토링 프로그램이 제공될 필요성이 있었다. 조직 간 요소 측면으로는 학비지원의 미흡과 학업을 위한 부적합한 장소가 강조되었으며 실기 지도 강사 혹은 임용시험 준비반과 같이 실질적 도움이 될 수 있는 지원이 필요했다. 이를 종합하여 본 연구에서는 '임용시험 대비 통합시스템'에 대해 소개하였다.
본 연구는 즉시 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템의 취약점 평가 방안 및 시간의 경과에 따른 위험의 크기를 정량적으로 파악하는 것이다. 연구 대상은 상용 OS가 탑재된 계측제어시스템의 취약점 발견과 영향의 크기이다. 연구에서는 즉각 취약점 조치가 힘든 디지털 계측제어시스템의 취약점 분석 및 조치방법을 연구함으로써, 계측제어시스템이 존재하는 핵심기반시설의 전체적인 사이버보안 위험과 취약점을 정량적으로 파악하는 것이다. 본 연구에서 제안한 확률론적 취약점 평가 방안은 즉각적인 취약점 패치가 어려운 상용 운영체제 기반의 계측제어시스템에서 취약점 패치 우선 순위 및 패치가 불 가능시 수용 가능한 취약점의 임계값 설정, 공격 경로에 대한 파악을 가능하게 하는 모델링 방안을 제시한다.
본 연구는 관리적 목적에서 대학의 학과 홈페이지 평가를 위한 TOPSIS 기반의 응용을 제시한다. 학령인구 감소시대를 맞아 대학의 학과 홈페이지는 입시 전략의 관점에서는 중요한 홍보 수단의 의미를 갖는다. 하지만 대부분 리뉴얼과 같은 전면적 개편 전에는 관리가 잘되지 않는다. 비록 입시전략 차원에서 홈페이지 관리는 중요한 일이지만 단순한 관리 목적의 평가에 많은 노력이나 비용을 투자하기는 어렵기 때문이다. 그래서 본 논문은 현실성을 고려하여 관리 목적에서 대학의 학과 홈페이지 평가에 부분적으로 수정된 TOPSIS를 적용하여 그 유용성을 보이고자 한다. TOPSIS는 각 기준에 대한 이상적인 목푯값으로 부터 편차 거리를 기반으로 하여 우선순위를 결정해 주는 개념적 이유로 목표 관리를 위한 평가도구로 사용하기에 합당하다고 본다. 그리고 사용되는 평가 기준들의 방향성이 같은 단조증가 함수 같은 경우 본 연구에서 제시된 바와 같이 부분적으로 수정된 절차를 통하여 계산량을 줄여도 동일한 결과를 얻을 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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