현재 개인정보보호법 및 정보보안에 대한 중요한 이슈가 되고 있다. 데이터 유출사고의 약 76%가 외부조직에서 발견되었고, 피해조직의 내부에서 발견된 비율 중 절반 이상이 최종 사용자에 의해 발견되었다. 관제대상과 범위가 주로 네트워크 영역으로 한정되어 있고 외부로부터 유입되는 공격에 대한 모니터링에 집중하는 보안관제 체계가 사고의 원인으로 파악되었다. 즉 내부 PC를 대상으로 하는 공격이나, 패턴기반의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 취약점을 이용한 APT공격, 사회공학적 공격 등에는 한계를 보이는 경우이다. 향후 사물인터넷(IoT)의 증가로 인하여 더 많은 취약점 공격과 대량의 비정형 데이터가 증가할 경우 내외부적인 공격에 보안 체계가 더 체계적이고 계층적 방어 보안 모델로 대응해야 한다.
최근 농작물에 대한 각종 선충류의 피해가 주목되어 있는 실성에 비추어 필자는 선충류연구의 기초적 과제로서 온실내의 화훼류 근부에서 발견되는 선충류 중 농업상 비교적 중요하다고 인정되는 종류와 그밖에 몇 종류에 대하여 형태적인 특징을 기술하였다. 즉 취급된 종류들은 다음과 같다. 1. Meloidogyne arenaria Chitwood 2. Scutellonema coheni Andrassy 3. Paurodontus gracilis Thorne 4. xiphinema americaum Cobb 5. Rhabditis sp 6. Cephalobus sp 7, Diplogaster sp 그리고 이상 7종류의 기주식물 및 기생정도를 보면 Meloidogyne arenaria Chitwood는 Begonia에 만 기생하였고 그밖에 화훼류에는 기생을 볼수 없었다. Scutellonema choeni Andrassy는 꽃치자, 소펄, 이마리 리스, 제브리나에 가장 많이 발견되었고, Paurodonthus gracilis Thorne는 동백나무, 청목. 지내고사리, 카네이션, 충에서 가장 많이 발견되었다. 그리고 Xiphinema americanum Coob는 산호수, 서향, 코피나무, 시크라맨, 용설란, 동백 등에서만 발견되었으나 그중에 용설란, 동백에서 가장 많이 볼 수 있었다. Rhabditis sp.는 초본류 화훼류의 대부분에서 발견되었으나 그중에도 산세배리아에서 가장 많았다 Diplogaster sp는 대부분의 화훼류에서 발견되었으며 그중에 크로톤에 비교적 많았다. Cephalobus sp.는 전반적으로 발견되었으며 발견정도는 모두 비슷하였다. Monhystera app. , Mononchus spp. , Dorylaimus app. 등도 조사란 과반수의 화훼류들에서 발견되었으나 특히 많이 발견되는 화훼류는 없었다. 이상 선충류중 근류를 형성하여 피해가 가장 주목되는 Mceloidogyne arenaris Chitwood에 대해서 온실내에서 그의 유일한 기주식물인 Begonia의 품종별 기생정도를 비교조사한 결과 semperflorens 품종에 가장 기생률이 높았고 metarica 품종은 중정도였으며 erytholopylla와 argento-guttata 품종들에는 기생이 없었다. 이 점은 매우 의의있는 사실로서 앞으로 더욱 연구할 과제로 삼았다. 끝으로 Sanceberia에서 많이 발견되는 Rhabditis sp를 $18^{\circ}C$, $25^{\circ}C$, $30^{\circ}C$, $35^{\circ}C$의 동온도별의 incubator에서 사육한 결과 본 종의 생육적온이 $30^{\circ}C$라는 사실을 알았다.
배경 및 목적: Stand A형 급성대동맥박리증의 박리 시발점이 수술치환부위 내에 있는 경우와 그렇지 않은 경우의 임상적 차이점을 분석하여 치료에 도움을 주고자 하였다. 방법: 1991년 3월부터 1999년 7월까지 본원에서 급성상행대동맥박리증으로 진단되어 상행대동맥치환술을 받은 40명의 환자를 대상으로 병력기록을 근거로 수술 소견 상 찢어진 부위를 발견한 환자 27명을 1군, 발견 못한 나머지 13명을 2군으로 나누고 환자의 술 전 상태와 수술소견 및 술후 경과의 임상적 차이점을 분석하였다. 결과: 1군에서 술전에 저혈압, 대동맥판막부전, 심허혈, 신부전 등이 더 많이 발생되었다. 수술 소견 상 대동맥근부 이상은 1군에서 많았다. 가성 내강 내 혈종은 2군에서 더 많이 관찰되었지만 통계적으로 유의하지는 않았다. 술후에 2군에서는 신부전이 더 많이 발생하였고 술후 출혈로 인한 재수술은 1군에서 더 많았다. 조기 수술사망은 1군에 6명으로 사망률은 22.2%이었고 2군에는 사망 례는 없었다. 결론: 본 연구를 통하여 상행대동맥에서 내막 파열이 발견된 1군에서는 2군에 비해 술전 상태가 불량하였고 대동맥판막 병변으로 수술이 복잡해져 사망률이 높다고 생각된다. 반면 원위부 하행대동맥에서 박리가 진행되어 상행대동맥으로 이어진 2군에서는 1군에 비해 순환 장애로 인해 술후에 신부전이 더 많이 발생되었다. 결론적으로 상행대동맥내막에 파열점이 없었던 군에서 수술 예후는 상행대동맥내막에 파열점이 있는 군보다 더 좋았다.
궤적(trajectory) 데이타는 실세계 어디에서든지 쉽게 찾아볼 수 있다. 최근 들어, 위성, 센서, RFID, 비디오 및 무선 통신 기술의 발전으로 말미암아 이동 객체를 체계적으로 추적하고, 많은 양의 궤적데이타를 수집할 수 있게 되었다. 이에 따라, 궤적 데이타의 분석에 대한 필요성이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 대규모 궤적 데이타를 위한 마이닝 툴을 개발한다. 본 마이닝 툴에서는 가장 널리 사용되는 마이닝 연산인 집단화(clustering), 분류(classification), 이상치 발견(outlier detection)을 제공한다. 궤적 집단화는 공통적인 이동 패턴을 발견하며, 궤적 분류는 궤적에 기반하여 이동 객체의 범주를 예측하며, 궤적 이상치 발견은 나머지 궤적들과 크게 다르거나 일관적이지 않은 궤적을 발견한다. 본 마이닝 툴의 가장 큰 장점은 데이타 마이닝 도중에 부분 궤적 정보를 활용한다는 점이다. 본 마이닝 툴의 우수성은 다양한 실제 궤적 데이타 셋을 사용하여 입증되었다. 본 논문의 결과로 궤적 데이타 마이닝을 위한 실용적인 소프트웨어를 개발하였고 많은 실제 응용에 적용될 수 있을 것이라 사료된다.
동해안의 6개 예정입지 지점의 다년간 기상데이터를 분석한 결과 3개지점 정도의 유수한 후보지를 발견하였다. 특히 장기갑의 평균풍속은 제주도 월항지역 보다 더 우수한 결과를 얻었다. 이 지역에 설치할 수 있는 풍력터빈의 형식으로 수직축 Darrieus Type을 검토한 결과 무리가 없음을 알 수 있었다. 수직축 터빈은 풍속 6m/s이상이면 정격의 발전모드에 진입하니, 3개 지역의 분석결과 년4000시간 이상의 발전은 가능하리라 사료된다. 단위 풍력발전 용량은 향후 상세설계가 뒤따라야 하겠지만, 대략 150-200KW로 산정되며 년간 단위 기계에서 600-800Mwh의 전력을 얻을 수 있으리라 예상된다.
본 논문은 장치산업에서 적용되는 다변량 EWMA 공정제어와 통계적 공정감시 통합시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 통합시스템은 자동공정제어(APC)의 예측, 조정기능과 통계적 정정감시(SPM)의 이상점 발견 및 제거등의 각각의 장점을 이용하였다. 기존의 다변량 EWMA연구는 데이타간의 독립성을 가정하였으나 본 논문은 데이타간의 종속적인 형태인 IMA(1,1)모델을 대상으로 하였다.
본 논문은 CIMS에서 적응되는 ARMA 공정제어의 새로운 3단계절차를 제안한다. 첫번째 단계는 다변량 ARMA모델을 식별하여 모수를 추정하고, white noise로 진단된 잔차 series에 대하여 다변량 제어통계량(즉, 다변량 Hotelling T$^2$통계량, 다변량 CUSUM, 다변량 EWHA 통계량, 다변량 MA 통계량)등을 계산한다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 8가지 다변량 제어통계량을 상호비교하여 이상점을 발견한다.
많은 경제 시계열 자료 중에서 주가는 국내외 경제상황은 물론 정부정책 등 시장 외적인 영향에 가장 민감하게 반응한다. 하지만, 지금까지의 주가예측에 있어서는 이러한 외부의 영향, 즉 개입(Intervention)이 발생했을 때 주가의 변동에 능동적으로 대처하는 모형이 부재하였다. 실제로 이러한 개입사실을 예측모형에 반영하지 않는다면, 주가예측 있어 그 예측력을 따진다는 것은 무의미하다고 판단된다. 따라서, 개입시점을 발견하고, 이 개입효과를 측정하여 이를 모형에 반영한다면 좋은 예측결과를 얻을 수 있을 것이다. 이 연구에서는 이상점 탐지절차를 이용하여 개입 시점을 발견하고 개입의 효과가 개입시점에만 영향을 주는 모형과 효과가 일정기간 지속되는 모형으로 두 개의 개입시계열모형을 구축하고, 이러한 두 모형의 예측성과와 인공신경망모형을 이용한 예측성과를 비교하였다. 초단기예측(개입 직후 예측)에 있어서 개입의 효과가 지속되는 경우에는 개입시계열이 인공신경망보다 좋을 결과 를 나타내긴 했지만 그 차이는 크지 않았으며, 개입의 효과가 시점에만 영향을 준 경우에는 인공신경망의 결과가 더 우수한 것으로 나타났다. 단기예측(개입 후 20 일후의 예측)에 있어서는 개입 효과의 지속여부에 상관없이 인공신경망이 개입시계열모형보다 우수한 것으로 나타났다.
특정점 개념을 적용한 ECDLP 병렬 계산 방법은 현재까지 가장 효율적인 것으로 알려져 있다. 이론상으로는 특정점에 대한 비율이 증가할수록 충돌쌍을 발견할 때까지의 계산량 및 수행시간은 점진적으로 감소한다. 하지만 우리의 실험적 결과는 특정점 비율이 일정 수준 이상 증가할 경우 오히려 계산량 및 수행시간도 증가함을 보여준다. 클러스터 환경 실험에서 얻은 이러한 결과를 바탕으로 본 논문에서는 통신부하를 고려한 실질적 수행시간을 이론적으로 분석함으로써 실험적 결과가 합리적임을 밝힌다. 더욱이 계산 환경에 맞는 특정점 비율을 축소 모델링을 통하여 결정할 수 있는 메커니즘을 제안한다.
SSL(Secure Socket Layer) 과 TLS(Transport Layer Security)는 네트워크 통신환경에서 주고받는 데이터를 보호하기 위해서 암호화를 해주는 통신 규약으로 널리 사용되고 있다. 그러나 이 통신 규약들의 설계 결함과 실제 구현에서의 오류로 인해서 보안 이슈가 끊이지 않고 있으며 특히 많은 서버들이 이를 이용하고 있기 때문에 보안취약점으로 인해 심각한 피해를 일으킬 수 있다. 본 논문에서는 서버의 SSL과 TLS 보안 취약점을 자동으로 빠르게 탐지하고 주기적으로 검사할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 개발한 취약점 스캐닝 시스템은 기존의 취약점 검사 툴에 비하여 주요 SSL과 TLS 관련 취약점을 내부 네트워크에서 빠르게 검사하여 탐지하는 것이 가능하며 검사 스케쥴링 및 시각화 기능을 제공한다. 개발한 취약점 스캐닝 시스템을 이용하여 네이버 망에서 실제 운용되고 있는 서버에서 SSL과 TLS 관련 취약점들을 탐지하여 그 결과를 분석하였다. 네이버 주요 서비스 및 관계사 도메인 213개에 대해 검사를 수행하여 각 도메인 당 평균 4.2개, 즉 총 816개의 취약점이 발견되었다. 7개 이상의 취약점이 발견된 도메인 21개 중 일반 사용자들이 직접 사용하는 도메인은 없었으나 46개의 도메인에서 2016년도 보안 취약점에 노출되어 있었다. 본 논문에서 개발한 취약점 검사 시스템을 이용해서 네이버 망의 서버에서 발견된 보안 취약점들을 빠르게 대응하여 패치를 수행할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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