이 논문의 목표는 표준적인 베이즈주의가 믿음 기반 약화 증거(undermining evidence)에 의해서 촉발된 믿음 갱신을 잘 다룰 수 없다는 와이즈버그의 주장에 답변하는 것이다. 우리의 인식론적인 직관에 따르면, 믿음 기반 약화 증거는 몇몇 관련된 신념도를 감소시켜야 하는 듯하다. 하지만 와이즈버그에 따르면 그런 믿음 변화는 표준적인 믿음 갱신 규칙, 즉 (제프리) 조건화를 통해서는 이루어질 수 없다. 그 이유는 (제프리) 조건화를 통해서는 일부 명제들 사이에 성립하는 확률적 독립성 관계가 보존되기 때문이다. 그러나 나는 이 논문에서 그러한 반베이즈주의적인 결론은 다소 성급하다고 주장할 것이다. 특히, 나는 다른 종류의 조건화가 또 있으며, 그 조건화를 이용하면 믿음 기반약화 증거를 통한 믿음 갱신도 충분히 베이즈주의적 이론틀 속에서 다루어질 수 있다는 것을 논증할 것이다. 그러한 조건화는 종종 '고차 조건화'라고 불리는 것이다.
본 논문에서는 공공자격처리시스템의 관리 효율성을 극대화하기 위한 지침서의 신개발 사양으로 다양한 이론에 근거한 IT 거버넌스 체계를 적용하여 모델을 개발하고 실제 운영시스템에 적용한다. 모델의 개발은 정보기술자원과 정보를 공공자격처리시스템 개발 전략과 목표를 기준으로 일반적 사항인 계획, 조직, 도입에 대한 사항의 상위개념으로서 구축, 운영, 지원, 모니터링 등에 대하여 시스템 관리자와 함께 일반 행정처리 중심의 사용자를 바탕으로 한 기술 분야의 세부사항을 자세하게 중점적으로 적용하는 방법론을 도입한다. 개발자와 관리자 및 행정사용자가 중심체계가 되는 방법론을 적용하여 관리자 지침서를 모델링하는 본 논문은 공공자격처리시스템 프로젝트를 2개의 대규모 개발 시스템으로 분류하고 각각 7가지의 분야에 대하여 세부사항을 도출하고 운영책임 관리자와 일반 행정처리 사용자에게 적용하여 결과를 평가한다. 국가정보화 IT 거버넌스 혁신을 통하여 8가지 영역의 표준 지침서 제작의 필요성이 대두되어지는 관점에서 본 연구가 국가가 시행하는 공공자격 처리시스템의 특수 분야에서 확장되어진 기술적 공유를 추구할 수 있다.
최근 형사 및 모든 분야의 소송에서 디지털 오디오 및 비디오를 증거로써 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 디지털 포렌식 기법을 이용한 과학 수사가 발전하고 있다. 컴퓨팅 기능과 파일 편집 기술의 발달로 누구나 간단하게 비디오 파일을 조작할 수 있게 되면서 디지털 데이터를 조작하는 사례는 증가하고 있으며, 이로 인해 디지털 데이터에 대한 감정을 통해 증거의 무결성과 신뢰성을 확보하는 일이 요구되고 있다. 본 연구에서는 디지털 포렌식 기법 중 하나로 전력 공급에 대한 지리적 환경에 따른 전력망 그리드를 통해 전력망 주파수 신호(Electrical Network Frequency: ENF)를 추출하고 QIFFT를 이용해 peak 검출을 위한 신호처리 과정을 거치는 기법에 대해 제안한다. 그리고 표준편차를 이용한 탐지 알고리즘을 통해 73%의 정확도로 비디오 파일의 위변조 여부 확인 및 위변조 지점을 찾는 실험을 진행하고 이를 검증하였다.
표준은 호환성 증진, 품질확보 및 안정성 증진, 정보제공 등의 긍정적인 기능과 함께 기술혁신을 유발하는 것으로 알려져 있다. 표준의 순기능이 어떤 특정 기업 집단의 기술혁신 활동이나 사업화에 영향을 주는지 밝히는 것은 표준관련 정책을 수요 집단에 맞춰 적절하게 기획하고 집행하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 표준 정책 수립과 집행에서 증거기반 정책이라는 측면에서 기여하고자 중소기업 중에서 연구개발 동기가 표준 대응인 기업과 기술사업화를 위해서 표준제도 도입이 필요한 기업을 프로파일링하여, 이런 특정 기업을 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 의사결정나무 분석을 통해 표준 대응을 위해 연구개발을 하는 중소기업과 기술사업화를 위해 표준 규격이나 기술인증 정책을 필요로 하는 중소기업의 특징을 데이터마이닝을 통해 프로파일링 했다. 또한 판별분석을 활용하여 프로파일링된 두 가지 조건의 기업군을 몇 가지 변수로 판별할 수 있는 예측모형을 제시하였으며 판별식의 활용 가능성도 통계적으로 확인했다. 연구결과에 따르면 표준 및 규제 대응을 위해 연구개발을 수행하는 기업은 R&D기획 소요기간, 표준산업분류, 종업원 수, 기술의 신규성 등의 변수에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술사업화를 위한 표준정책지원 수요기업의 프로파일링 결과에 따르면 표준산업분류, 주거래처, 연구개발 소요기간, 시험검사 능력 등의 변수에서 차이가 있었다. 본 연구에서 프로파일링 결과와 판별분석을 통해 제시한 모형은 향후 표준관련 정책을 기획하거나 집행할 때 표준지원을 필요로 하는 기업에 대한 객관적인 정보를 제공하여 표준관련 사업 성공률을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.
웹 상에 수 많은 문서가 등장함에 따라 기존 문서와 내용이 중복되는 문서를 찾아서 제외함으로써 새로운 문서를 찾는 노력을 줄일 수 있어 문서 수준의 신규성 탐지(novelty detection)가 중요해졌다. 최근 연구에서는 합성곱 신경망(CNN) 구조 기반의 신규성 탐지 모델 구조가 제안되었고 상당한 성능 향상을 나타내였다. 본 논문에서는 기존의 CNN 기반의 모델에서 문서 수준의 정보가 제한적으로 사용되는 것을 관측하고 문서의 신규성을 결정할 때 문서 수준의 정보가 중요하므로 제한적인 사용이 문제가 된다고 가정하였다. 이에 대한 해결책으로, 본 논문에서는 합성곱 신경망 기반 신규성 탐지 모델 구조를 개선하여 문서 수준 정보를 효과적으로 사용하는 두 가지 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 대상(target) 문서와 증거로 주어진 출처(source) 문서 사이의 상대적(relative) 정보를 추출하여 신규성을 분류할 대상 문서의 특징 벡터를 구성하는 것에 초점을 맞춘다. 본 논문에서는 표준 벤치마크 데이터 셋인 TAP-DLND 1.0를 이용하여 여러 실험을 통해서 제안한 방법의 우수성을 보여준다.
경상북도 칠곡군에 위치한 가산(902 m)의 관속식물상을 밝히고 주요 식물들의 분포를 파악하기 위하여 2014년부터 2015년까지 10회의 현지조사를 수행하였다. 현지조사 결과 가산의 관속식물 81과 212속 289종 8아종 20변종 5품종으로 총 322분류군의 분포를 확인하였다. 조사된 분류군 중 한반도 특산식물은 14분류군, 희귀식물은 6분류군이 확인되었고 식물구계학적 특정식물종은 48분류군이었으며 귀화식물은 14분류군으로 나타났다. 조사지역은 세잎승마와 노랑무늬붓꽃의 분포한계 지역이었으며 가산산성 일대에서 금붓꽃과 노랑무늬붓꽃의 잡종개체군을 확인하였다. 조사지역에서 수집된 관속식물 증거표본 325점은 한국한의학연구원 한약표준표본관에 보관하였고 디지털 이미지로 만들어 https://oasis.kiom.re.kr/herblib/ 에 공유하였다. 본 연구는 국내 식물상 연구분야에서 증거표본의 디지털 이미지를 공유한 최초의 연구로서 큰 의미를 갖는다.
본 연구는 건축물에 범죄예방설계가 도입되는 내용이 포함된 건축법 개정안이 통과됨에 따라 앞으로 활성화될 방범하드웨어 개선사업이 증거에 기반하여(evidence-based) 수행되기 위한 기초자료를 확보하기 위해 대상물 강화(target hardening)에 초점을 두고 침입범죄의 수법과 도구에 관한 조사를 실시하였다. 분석을 통해 침입수법에 대한 통계자료 구축방식의 개선, 침입수법에 대한 형사사법기관과 방범산업계, 관련 전문가들의 적극적인 공유 및 협력 강화, 지역주민 대상으로 침입수법에 대한 교육 등 범죄예방 안전교육 활성화와 같은 정책적 시사점을 도출하였다. 본 연구를 바탕으로 지역주민의 안전수준을 획기적으로 제고하기 위해서는 본 연구 결과에 기반하여 주요 침입구인 출입문, 창문, 창살 등 방범하드웨어의 침입저항 성능시험 연구, 성능에 대한 표준 및 인증체계에 관한 연구, 방범하드웨어의 개선과 범죄율과의 관계 관한 연구 등 다양한 후속연구가 활성화될 필요가 있다.
본 연구는 가공식품의 제조·가공 업소를 대상으로 기계학습 분야의 지도학습(Supervised Learning) 예측 모형을 적용하여 부적합이 예상되는 업체를 사전에 적발하는 단속 선별시스템을 마련하여 단속 활동의 효율성을 높이고자 하였다. 본 연구에서는 머신러닝의 예측 모델링을 위한 목적 정의, 데이터의 기초 분석과 시각화, 특성 변수 도출 및 예측 모형의 선정 및 예측 등으로 기계학습 수행의 표준적인 절차에 따라 연구를 수행하였다. 종속변수는 2014년도부터 2018년까지 과거 5년 동안 지도점검 적발 건수로 설정하였고, 목적함수는 실제 부적합업체를 사전에 판정하여 단속활동이 이루어지는 것을 최대화하는 것으로 하였다. 제조가공업소의 매출액, 영업일수, 종업원 수 등 기본속성뿐만 아니라 과거 지도점검 단속 이력 정보를 반영하여 자료를 재구성하였다. 특성 변수 추출 방법을 적용하여 부적합 판정에 영향을 미치는 업체 위험, 품목 위험, 환경 위험 및 과거 위반 이력 등을 특성 변수로 도출하여 머신러닝 알고리즘을 데이터에 적용하였다. 랜덤포레스트 모형이 식품의약품안전처 지도점검 업무 목적에 가장 적합한 것으로 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 식품안전 관리 국가 사무가 데이터기반의 과학적인 행정 체계로 발전할 수 있는 기반이 되기를 기대한다.
한류3.0은 기존의 문화콘텐츠 뿐만 아니라 전통문화, 문화예술을 포괄하는 'K-Culture'를 핵심어로 내세우며 한국적인 모든 것을 한류문화콘텐츠의 재료로 삼고 있다. 한류문화콘텐츠는 현재 우리 사회상을 반영하는 중요한 증거적 가치를 지닌 기록물로써 보존할 필요성이 있다. 이러한 사회적 환경과 함께, 본 연구에서는 다양한 한류문화콘텐츠들에 대한 현황분석을 통하여 체계적인 기록관리를 위한 AtoM 기반의 기록관리시스템을 제안하고자 하였다. 최근 한류문화콘텐츠 관리는 K-Pop, K-Food, K-Movie 등 특정분야의 단체가 개별적으로 진행하고 있지만 해당 분야 내에서도 관련 기관간의 연계가 부족하여 정보 축적이 제한적이며 콘텐츠에 대한 재생산 또한 미흡한 실정이라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 오픈소스 소프트웨어인 Access to Memory(AtoM)를 사용하였다. AtoM은 기록의 수집에서부터 축적 및 분류, 기술, 목록관리, 검색 등의 기록관리 기능을 지원하며 무료로 사용가능한 웹 기반의 소프트웨어라는 장점이 있다. 한류문화콘텐츠의 기록화를 위해 기록관리시스템의 기능요건에 따라 AtoM을 적용하였다. 특히 K-Food와 관련된 기록콘텐츠를 모델로 선정하여 관련 기록물을 수집 및 분류하였으며 ISAD(G) 표준에 맞추어 기술하였다. 마지막으로 AtoM을 이용한 한류문화콘텐츠 기록화에 대한 기대효과와 한계 및 연구의 의의를 밝혔다.
미국 정부는 1970년대 초반부터 모의해킹만으로는 제품의 보안 품질을 향상시킬 수 없다는 것을 인지하기 시작하였다. 모의해킹팀의 역량에 따라 찾을 수 있는 취약점이 달라지며, 취약점이 발견되지 않았다고 해서 해당 제품에 취약점이 없는 것은 아니기 때문이다. 제품의 보안 품질을 향상시키기 위해서는 결국 개발 프로세스 자체가 체계적이고 엄격하게 관리되어야 함을 깨달은 미국 정부는 1980년대부터 보안내재화(Security by Design) 개발 방법론 및 평가 조달 체계와 관련한 각종 표준을 발표하기 시작한다. 보안내재화란 제품의 요구사항 분석 및 설계 단계에서부터 일찍 보안을 고려함으로써 제품의 복잡도(complexity)를 감소시키고, 궁극적으로는 제품의 신뢰성(trustworthy)을 달성하는 것을 의미한다. 이후 이러한 보안내재화 철학은 Microsoft 및 IBM에 의해 Secure SDLC라는 이름으로 2002년부터 민간에 본격적으로 전파되기 시작하였으며, 현재는 자동차 및 첨단 무기 체계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 문제는 현재 공개되어 있는 Secure SDLC 관련 표준이나 가이드라인들이 매우 일반적이고 선언적인 내용들만을 담고 있기 때문에 이를 실제 현장에서 구현하기란 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 Secure SDLC를 기업체가 원하는 수준에 맞게 구체화시키는 방법론에 대해 제시한다. 우리가 제안하는 CIA(functional Correctness, safety Integrity, security Assurance)-Level 기반 보안내재화 프레임워크는 기존 Secure SDLC에 증거 기반 보안 방법론(evidence-based security approach)을 접목한 것으로, 우리의 방법론을 이용할 경우 첫째 경쟁사와 자사간의 Secure SDLC 프로세스의 수준 차이를 정량적으로 분석할 수 있으며, 둘째 원하는 수준의 Secure SDLC를 구축하는데 필요한 상세한 세부 활동 및 산출해야 할 문서 등을 쉽게 도출할 수 있으므로 실제 현장에서 Secure SDLC를 구축하고자 할 때 매우 유용하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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