본 논문은 소프트웨어의 취약점을 표현하기 위한 방법으로 단위 취약점을 기반으로 한 의미기반 취약점 식별자 부여 방법을 제안하고 있다. 의미기반 취약점 식별자 부여를 위해 기존의 취약점 단위를 DEVS 모델링 방법론의 SES 이론에서 사용되는 분할 및 분류(Decomposition/Specialization) 절차를 적용하였다. 의미기반 취약점 식별자는 취약점 점검 규칙 및 공격 탐지 규칙과 연관 관계를 좀 더 낮은 레벨에서 맺을 수 있도록 해주고, 보안 관리자의 취약점에 대한 대응을 좀더 편리하고 신속하게 하는 데 활용될 수 있다. 특히, 본 논문에서는 Nessus와 Snort의 규칙들이 의미기반 취약점 식별자와 어떻게 맵핑되는 지를 제시하고, 보안 관리자 입장에서 어떻게 활용 될 수 있는 지를 3가지 관점에서 정리하였다. 본 논문의 기여점은 의미기반 취약점 식별자 개념 정의 및 이를 기반으로 한 취약점 표현과 활용 방법의 제안에 있다.
제안한 개선안은 인쇄, 바코드, QR코드 등 콘텐츠 유형에 따라 고정된 길이를 사용하여 코드 자체의 활용이 용이하면서 기존 식별자도 최대한 활용할 수 있게 한다. 이를 위해 우선 UCI 식별메타데이터 요소를 변경하여 기존의 UCI 식별자를 key로 변경하고 새로운 식별자를 UCI로 정의하여 사용하며, 새로운 UCI는 변환서비스 및 표현에 사용하고, key는 내부DB 관리용으로 사용한다. 또한 개체코드는 의미가 있는 코드와 의미가 없는 코드로 분류하며, 의미를 부여할 경우에는 음악, 만화, 영화 등의 콘텐츠 분야별 또는 게임, 광고 등 비즈니스 영역별로 표준화된 분류체계에 따른 의미의 부여가 가능하다. 한 기관이 자체적으로 의미를 부여해도 무관하지만 코드를 활용하고 이용하는 데는 불편함이 따를 경우에는 등록 관리기관 또는 단체에서 콘텐츠의 분류체계를 표준화하고, 이를 코드별 의미를 총괄기관에서 제정할 수 있도록 지원한다.
시맨틱 웹은 웹 환경에서 데이터의 의미를 표준화된 방법으로 표현함으로써 데이터의 상호 운용성을 보장하고 기계가 활용 가능한 데이터의 웹을 가능하게 해준다. 온톨로지에서 데이터는 식별자(URI)를 사용해서 의미가 명확화되고, 표준 기술 방법(RDF)를 통해서 어플리케이션 간 데이터의 통합 및 재사용을 가능하게 해준다. 최근 미국과 유럽을 중심으로 링크드 데이터 프로젝트를 통해서 시맨틱 데이터들의 상호연계가 활발하게 추진하고 있다. 그러나 다양한 출처들의 데이터를 연계하는 과정에서, 동일한 객체에 서로 다른 식별자가 할당된 경우 식별자를 통한 시맨틱 정보 연계에 문제가 발생할 수 있다. OWL에서는 동일 객체에 대한 2개 이상의 식별자가 부여된 경우 owl:sameAs를 이용해서 식별자들이 동일 객체를 가리키고 있음을 명시한다. 본 연구에서는 서로 다른 식별자를 가진 객체들이 owl:sameAs를 사용해서 동일 객체로 표현되었을 경우, 동일 객체에 부여된 식별자 정보를 효과적으로 관리하고, 이를 서비스에 활용하기 위한 관리 서버를 설계하였다. 관리 서버를 통해 동일 객체에 대한 식별자들의 체계적인 관리는 물론, 동일 객체를 찾기 위한 질의 횟수를 감소시켜서 서비스 소요시간을 줄일 수 있다.
DOI는 디지털 저작물에 식별자를 부여하는 URN의 명세를 따르면서 개방적인 구조를 갖고 있기 때문에 지금까지 개발된 식별자들 중 가장 우수하다고 할 수 있다. DOI가 대상 콘텐츠에 대한 어떠한 설명적 정보를 제공하지 못하기 때문에 DOI 구성체계에서 접미부가 단순한 일련번호인지 혹은 의미를 담고 있는 식별자이어야 하는지 여부는 오랜기간 논란의 대상이 되었다. 비록 DOI 등록기관들은 기존 식별체계인 SICI, ISBN, ISMN등과 같은 국제표준을 DOI접미부 번호부여에 사용해왔다. 이는 의미전달을 위한 접미부의 구성방식에 있어 표준화된 구문형식이 존재하는지 여부와 상관없이 전통적으로 표준화된 식별자 채택의 중요성을 보여주고 있다. DOI식별자는 식별체계의 지능화에 있어 중요한 수단이 될 수 있다는 가능성을 고려해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 DOI식별자를 활용하여 대상 콘텥츠에 대한 주제정보를 전달할 수 있는 새로운 방식의 지능형 DOI식별체계를 전통적인 주제표현 방식중 가장 보편적인 DDC를 이용하여 개발하였다. 국내의 기존 사례로는 KERIS와 KDPC에서 사용하는 DOI 구현방식을 본 연구의 목적에 맞게 사용하였다.
현재의 인터넷은 라우팅과 어드레싱에 대한 심각한 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 확장성의 가장 큰 원인은 멀티호밍, 트래픽 엔지니어링, 집적되지 못하는 주소 할당 등이며, 이로 인하여 백본 지역의 라우팅 테이블 크기가 기하급수적으로 증가하는 현상을 보이고 있다. 또한 현재의 IP 주소는 호스트의 식별자와 위치자의 의미를 함께 사용하기 때문에 호스트의 이동성 및 멀티호밍을 지원하는 데 한계점이 있다. 이러한 현재 인터넷의 문제점 해결 방안으로 식별자와 위치자 분리 구조가 연구되고 있다. 본고에서는 식별자와 위치자 분리 구조에서 필수적으로 요구되는 식별자와 위치자 간의 매핑 시스템에 관한 연구들을 소개하고 각각의 장단점을 분석한다. 본고에서는 현재 인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 IETF(Internet Engineering Task Force)에서 잘 알려진 LISP(Locator Identifier Separation Protocol), HIP(Host Identity Protocol), ILNP(Identifier Locator Network Protocol)에서 제안하는 매핑 시스템들과 미래인터넷 기반의 대표적 식별자와 위치자 분리 구조 중 미국의 MobilityFirst와 한국의 MOFI(Mobile-Oriented Future Internet)에서 제안하는 매핑 시스템들을 중점적으로 소개한다.
단일식별자(Unique feature IDentifier, UFID)란 실세계fl서 존재하는 실체가 있는 지형지물을 참조하는 한가지 방법으로, 데이터베이스에 저장된 지형지물들을 유일한 방법으로 지정하며, 두 개 혹은 그 이상의 데이터베이스를 연결하는데 사용한다. 본 연구에서는 국립지리원의 내부적인 목적의 단일 식별자와 더불어 국가지리정보체계 내에서 정보를 공유할 수 있는 즉 사용자 중심인 외부목적의 단일식별자를 함께 충족시킬 수 있는 단일식별자의 포맷을 제안하였다 제안된 수치지도 단일식별자는 단일식별자의 구성요소에 행정구역코드와 지형지물코드를 사용함으로써, 직접적인 공간자료 색인을 제공하는 의미형 식별자이다. 또한 제안된 checksum 알고리즘의 특징은 단일식별자에 대한 불확실성을 제거하며, 수동으로 입력하거나, 전송 및 처리과정에서 발생할 수 있는 오류를 쉽게 발견할 수 있도록 고안되었다.
소프트웨어 유지 보수 담당자는 코드 식별자를 중심으로 소프트웨어의 소스 코드를 이해한다. 그렇기 때문에 코드의 식별자를 비 일관적으로 사용하게 되면 소프트웨어를 이해하는데 어려움을 격게 되어 결국 소프트웨어의 유지보수 비용이 증가하게 된다. 이러한 비 일관적인 식별자 사용의 문제를 해결하기 위하여 개발자가 상호 검토하는 방법이 있으나 코드의 양이 많은 경우에 전체 코드를 확인하는 것은 불가능할 수 있다. 본 논문에서는 자연어 처리 기법을 사용하여 자동으로 Java 코드 내의 비 일관적인 식별자를 검출하기 위한 기법을 소개한다. 이 기법에서는 프로젝트 내의 모든 식별자를 추출 및 구문 분석하고, 구조상 유사어와 의미상 유사어를 분류한 후 최종적으로 제안된 규칙을 기반으로 비 일관적인 식별자를 검출한다. 본 논문에서는 지원 도구인 CodeAmigo를 개발하여 제안된 방법을 지원하였다. 우리는 지원 도구를 두 가지의 널리 알려진 Java기반 오픈 소스 프로젝트에 적용하고, 검출 결과의 정확도를 계산하여 제안된 접근 방법의 타당성을 확인하였다.
현재 인터넷 아키텍처가 가지고 있는 가장 큰 문제는 routing과 addressing의 핵심으로 사용되는 IP 주소의 의미의 중복 (overloading semantics)이다. 즉 IP 주소는 라우팅을 위한 정보 (how), 단말의 위치 정보 (where), 그리고 이 외에 전송 계층 상위에서 사용되는 단말의 식별자 정보(who)로 사용되며, 이 의미 중복은 결국 global routing의 scalability문제를 발생시키게 된다. 즉 이러한 IP 주소의 의미 중복을 분리한다면 멀티호밍, Traffic engineering, 그리고 renumbering 등을 scalability에 영향을 주지 않고 이것들을 지원할 수 있게 되는 것이다. IETF는 이러한 라우팅과 어드레싱의 확장성 문제를 해결하기 위하여 68차 IETF 회의에서 ROAP (ROuing and Addressing Problem) BoF (Birds of a Feather) 회의를 공식적으로 개최 하였으며, 이를 통해 결정된 사항은 새로운 인터넷 아키텍처를 설계하기 위해 식별자(Identifier)와 위치정보(locator)를 분리하는 구조(ID/Loc 분리) 또는 다중 계층의 위치정보 획득이 가능한 구조(Multi-level locator design)로의 새로운 아키텍처를 만드는 것이다. 이 작업은 ROPA BoF회의 이후 IRTF의 RRG (Routing Research Group)에서 계속적으로 진행되고 있으며, 현재 관련 많은 솔루션들이 나온 상황이다. 본 논문은 이러한 ROAP에 관한 기본적인 설명과 함께, 문제점 그리고 논의되고 있는 솔루션들의 분류, 목적, 그리고 공통 이슈들에 대한 최근 동향을 설명한다.
본 논문에서는 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 이용한 운송 컨테이너 식별자 인식 시스템을 제안한다. 일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 글자의 색이 검정색 또는 흰색으로 이루어져 있는 특정이 있다. 이러한 특성을 고려하여 원 컨테이너 영상에 대해 검은색과 흰색을 제외하고는 모든 부분을 잡음으로 처리하기 위해 퍼지 추론 방법을 이용하여 식별자 영역과 바탕영역을 구별한다. 식별자 영역으로 구분 된 영역은 그대로 두고, 바탕 영역으로 구분된 영역 은 전체 영상의 평균 픽셀 값으로 대체시킨다. 그리고 Sobel 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 추출된 에지를 이용하여 수직 블록과 수평 블록을 검출 하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화한다. 이진화 된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 4 방향 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출 한다. 개별 식별자 인식을 위해 자가 생성 지도 학습 알고리즘을 제안하여 개별 식별자 인식에 적용한다. 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘은 입력층과 은닉층 사이의 구조를 ART-l을 개선하여 적용하고 은닉층과 출력층 사이에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 및 인식 성능을 개선한다. 실제 80 개의 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 식별자 추출 방법이 이전의 개별 추출 방법보다 추출률이 개선되었고 FCM 기반 자가 생성 지도 학습 알고리즘보다 제안된 자가 생성 지도 학습 알고리즘이 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 있어서 개선된 것을 확인하였다.색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료
최근 분산 컴퓨팅 환경은 인터넷 기반으로 규모가 확장됨에 따라 광역 컴퓨팅 환경으로 변화되고 있다. 이러한 환경에서 클라이언트가 원하는 객체나 자원들의 투명성을 제공하는 메커니즘은 필수적이다. 그러나 기준의 네이밍 또는 트레이딩 서비스가 다루는 객체에 대한 식별자는 이름 대 주소 그리고 속성 대 주소의 한쌍으로 이루어져 위치에 따라 객체나 자원에 대한 식별자를 변경해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 이동 객체와 중복객체에 대한 위치 서비스는 더더욱 제공하기 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 식별자를 이름/속성에 따르는 객체 핸들 그리고 컨택 주소로 나누고 각각 독립적인 서비스로 관리하는 통합 바인딩 서비스를 제안하였다. 본 논문에서는 통합 바인딩 서비스에서 위치서비스가 관리하는 컨택 레코드 상에 컨택 주소가 여러 개가 등록이 되어 있을 경우, 중복된 객체를 의미한다. 이러한 중복된 객체들 중에 이들이 존재하는 서버의 부하정보를 이용하여 하나의 컨택 주소를 선택하는 과정을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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