본 논문에서는 국가 R&D관련 기관들의 데이터베이스에서 사용되고 있는 데이터 코드를 표준화하기 위해 R&D관련 4개 주요 기관들의 데이터베이스에서 사용되고 있는 코드를 비교분석하고, 코드 표준을 제정하기 위한 선행조사에 대하여 논한다. 조사결과 4대 주요 R&B관련 기관들의 DB에서 현재 코드로 관리하고 있는 개수는 340여개를 넘고 있었으며 이들 340여개 중에서 공통적이고 일반적인 것들이 150개로 서로 관련성이 있었다. 일반적이고 공통적인 150개 코드들에 대해 본 논문에서는 이들 150개 코드를 코드 의미에 따라 18개로 분류하고 코드 표준화를 위한 선행 조사를 행하였다.
통계청에서는 지역별고용조사, 인구총조사 등 다양한 조사를 실시하고 있다. 이러한 조사에서는 응답자의 사업체명, 사업체가 주로 하는 일, 응딥자가 한 일, 부서 및 직책 정보 등을 조사해서 조사되어진 자료를 토대로 한국 표준 산업분류 형태로 코드를 부여해 주고 있다. 각 조사에서는 자연어 형태로 입력을 받아서 자료처리 기간에 코딩작업을 하는 조사가 있고 조사원이 입력을 하면서 자동코딩시스템을 이용해서 산업분류 코드를 입력하는 방식도 있다. 본 연구에서는 전자의 방법을 자동화하는 것에 초점을 두었다. 딥러닝 알고리즘을 이용해서 기존에 코드부여가 완료된 자료를 가지고 실험을 해본 결과 조사된 모든 항목을 사용했을 때에는 CNN이 81.36%로 가장 좋은 성능을 보였고, 항목을 2가지로 (사업체가 주로 하는 일/응딥자가 한 일) 줄였을 경우 전체적으로 더 좋은 성능을 보였다. 그 중에 CNN-LSTM이 85.91%로 가장 좋은 성능을 보였다.
모바일 기기를 이용하는 인터넷 서비스가 증가하고 있다. 반면 응용소프트웨어의 보안 허점을 노린 바이러스, 웜, 악성코드는 나날이 증가하여 개인은 물론 기업, 국가차원의 대책이 요구되고 있다. 악성코드는 악의적인 목적을 위해 작성된 코드를 통칭하며 시스템 성능저하, 개인정보 유출, 파일 감염 및 손상을 입힌다. 본 논문에서는 모바일 기기의 악성코드 종류, 증상, 감염경로를 알아보고, 보안 취약성에 대한 학부생의 인식도를 조사하여 예방하는데 그 목적을 둔다. 이러한 인식도 조사를 통해 모바일 악성코드에 대한 학부생의 인식을 향상시키고, 기초 예방만으로도 쉽게 감염률을 낮출 수 있도록 백신을 설치하고 수시로 업데이트하여 이용자들에게 악성코드 감염 증상과 사례의 심각함을 알려줌으로써 예방 인식도를 함양 시킬 수 있다.
최근 전세계적으로 마이크로-블로그 형태의 소셜네트워크 서비스가 확산되어가고 있으며, 트위터(Twitter)란 이러한 가장 대표적인 소셜네트워크 서비스이다. 본 논문에서는 트위터를 매개로써 이루어지는 악성코드 유포 행위를 조사하기 위해 트위터에 올라오는 게시물(Tweet)들에서 약 93 만개의 링크를 임의 추출하여 다운받았고, 이중 7 개의 악성코드 배포 계정을 검출하여 해당 게시물과 계정의 특징을 조사하였다.
인터넷 사용매체 및 네트워크 접속방법이 다양해지면서 인터넷 사용량은 매우 빠르게 증가하고 있다. 이러한 인터넷은 현대사회에서 꼭 필요한 자원이지만 악성코드, 스팸, 개인정보 유출 등 이를 악용한 범죄도 증가하고 있다. 또한 전 세계적으로 유행중인 코로나로 인해 관련된 접종정보, 동선, 재난문자 등으로 위장한 피싱 공격도 증가하고 있다. 대다수의 공격자들은 사이버 범죄를 저지르기 위해 악성코드 유포사이트를 통해 악성코드를 유포한다. 이러한 범죄를 예방하기 위해선 악성코드 유포사이트에 대한 초기 대응이 필수이며, 사용자가 악성코드 유포사이트에 접근하기 전에 차단할 수 있는 실시간 탐지 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 탐지 기술 중 URLDeep, POSTER, Random-Forest, XGBoost와 같은 기계학습을 이용한 탐지 기술의 연구동향을 조사하였다.
대부분의 전기화재는 전기제품의 전원코드나 확장형 콘센트 등 저압 배선에서 주로 발생한다. 최초발화에 기인한 단락흔(1차 단락흔)의 외형적 판단기준을 제시하고자 발화원인이 규명된 전기화재의 감정사례로부터 비닐평형코드에 형성된 단락흔의 형태학적 비교분석결과 단락흔 자체 형태만으로 1차단락으로 판정하기는 용이하지 않지만 1차 단락흔은 2차 단락흔과 달리 용융방울이 미세하게 형성되고, 흑색으로 착색되는 경향이 있으며, 특히 절연피복의 손상을 줄 수 있는 선행된 원인이 있는 곳에서 만 특징을 나타내는 것을 알 수 있었다.
사이버 테러 형 범죄인 DDoS를 줄이기 위해 ISP에서 이용하는 방법은 제한적이며, 악성코드의 근본적인 원인에 대하여 연구하고 유포지를 수집하여 원인을 규명하기 위한 사례는 찾아보기 어렵다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 DDoS 공격에 대한 악성코드의 근원과 누가 유포하였는지에 대한 조사를 지원하는 악성코드 유포지 수집(MCSP) 시스템을 개발하였다. 감염된 좀비 PC의 자료나 파일을 수집하여 악성코드 유포지에 대한 조사에 도움을 주는 스크립트에 대하여 MCSP 시스템을 사용하는 것은 감염된 PC의 근원적인 정보를 확인하는데 도움을 줄 것이다.
소프트웨어 내제되어 있는 보안약점과 보안취약점으로 인해 사회적으로 많이 비용이 발생함에 따라 안전한 소프트웨어를 개발하고자하는 요구가 증가하고 있다. 최근 바이너리 코드에 내제된 보안약점을 분석하기 위해서 중간코드를 이용하여 정적분석을 수행하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 중간 언어를 사용함으로 실행환경에 따라 달라지는 바이너리 코드가 중간언어로만 변환이 된다면 동일한 형태의 보안약점 분석기술을 통해 효과적인 수행이 가능하다. 이 기술의 핵심은 바이너리 코드로부터 얼마나 코드내의 자료형 및 변수를 재구성하여 중간언어로 변환하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같은 바이너리 코드로부터 보안약점 분석을 위한 중간언어 변환시 효과적으로 자료형 및 변수 등에 관한 정보를 재구성하는 기법들에 대해서 조사 분석하였다.
본 논문은 통계청에서 실시하는 인구주택 총조사로부터 획득된 각 개인의 직업 및 직종을 기술하고 있는 자연어를 입력받아 입력된 자연어가 의미하는 한국 표준 산업/구업 분류 코드의 후보들을 생성하는 산업/직업 코드 분류 도구를 제안한다. 코드 분류는 분류할 코드를 문서 범주로 간주하면 문서 분류와 동일한 문제로 생각할 수 있다. 하지만 본 산업/직업 코드 분류 문제는 입력되는 자연어의 길이가 한 두 문장 정도로 매우 짧아 문서 분류에 사용될 자질들이 개수가 주어 기존의 문서 분류 기법을 적용하기 어렵다. 이에 본 논문은 표준 코드를 기술하고 있는 내용을 미리 색인하고 입력된 자연어로부터 질의어를 생성하여 벡터공간모델로 질의어를 검색후 질의어와 일치율이 가장 높은 코드들을 분류될 후보 코드로 계시하는 정보검색 기법을 이용한 산업/직업 코드 분류 도구를 개발하였다.
본 연구는 인터넷상에서 제공되는 지적콘텐츠에 대한 영속적이고 고유한 식별 체계인 DOI 상용 서비스의 일환으로 DOI 구문을 구성하고 있는 Prefix와 Suffix 식별코드를 개발하였다. 이를 위해서 현재 인터넷상에서 지적콘텐츠를 유통시키고 있는 기관들을 조사 분류하여 콘텐츠 보유기관 식별코드를 개발하였다. 또한 지적콘텐츠의 속성 및 유형 분석을 토대로 Suffix 코드의 구조 및 식별코드를 개발하였으며 관련 콘텐츠간의 연계를 위한 저작권 식별기호를 고려하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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