본 논문은 여러 개의 독립적인 시계열로 구성된 시계열 패널 자료를 이용하여 비선형 모형인 GRCA모형과 신경망을 이용하여 예측값을 구하여 서로 비교 분석하고자 한다. 먼저 GRCA모형에 대하여 연구하고 신경망의 구조와 예측값을 구하기 위한 여러 가지 변환함수를 유도한다. 단기 예측에서는 신경망 방법의 예측값이 더 좋았고, 장기예측에서는 비선형모형을 이용한 예측값이 더 좋은 것으로 나타났다.
현재의 고도 디지털 정보화 사회에서는 많은 자료들이 디지털로 생산, 관리, 이용, 보존되고 있으며 이들의 안전한 장기보존은 역사의 연속성 측면에서 매우 중요한 문제이다. 공공기관, 민간기업 등 대규모 조직에서는 조직의 연속성을 보장하기 위해 이런 디지털자료의 보관을 위해 많은 노력을 기울이고 있으나 개인의 디지털 자료는 영속성 있게 보관하기가 매우 어렵다. 이 논문에서는 개인이 소유한 디지털 유산도 안전하게 장기보존될 수 있어야 한다는 필요성을 제시하고 이를 위해 필요한 정책적, 기술적 방안들에 대해 검토해 보고자 한다.
멀티미디어 자료는 빠르게 증가하고 있는 반면, 텍스트 기반의 검색엔진을 이용한 멀티미디어 자료 검색은 자료 내부를 검색할 수 없는 단점으로 인하여 검색된 정보의 정확성과 정확한 정보의 위치를 찾는 것이 어렵다. 그래서 이러한 문제를 해결하고자 멀티미디어 Deep Tagging 개념을 이용하여 비디오 파일에 자동으로 Deep Tagging 을 생성하고 또한 기존 하이퍼텍스트 기반의 하이퍼링크를 하이퍼비디오로 확장한 브라우저를 제안한다.
본 연구에서는 정보 교육을 기반으로 하여 데이터 조직을 하고 그것을 바탕으로 하여 학습자로 하여금 알고리즘적 사고력을 길러 프로그래밍과 같은 추상적인 분야까지의 사고력의 신장을 기를 수 있도록 하는데 연구의 중점을 두었다. 현재 초등학교에서는 응용 소프트웨어의 지도 수준에 머무르고 있어, 컴퓨터 시스템과 데이터의 흐름에 대한 인식이 부족하다. 이는 학습자의 흥미를 유발하여 컴퓨터에 대한 친근감을 갖게 할 수는 있지만, 컴퓨터교육으로 질에 대한 충분한 이해가 결핍된 교육 방법이다. 또한 초등 컴퓨터 교육에 있어서 컴퓨터 내용학에 대한 지도는 거의 이루어지고 있지 않고 있고, 이에 대한 인식도 부족하다. 당면하고 있는 정보화 사회에서는 논리적이고 체계적인 접근방법으로 컴퓨터 내용학 지도가 이루어져 학습자 스스로 정보를 생성, 조직할 수 있는 논리력을 기를 수 있어야 한다. 또한 컴퓨터 내용학의 기초인 자료구조는 중요성과 타 컴퓨터 내용학에 파급되는 효과에 비해서 선행연구가 부족하였기 때문에 보다 쉽게 학습자에게 이해 가능하도록 하는 지도 방법이 이루어지도록 연구의 내용에 제안하였다.
최근에 중시되고 있는 컴퓨터 원리 학습에 대한 교육적 요구에 부응하여, 본 논문에서는 간단한 사칙연산의 과정을 통하여 초등학생의 수준에서 자료구조와 알고리즘에 대한 기본적인 이해를 도모하고 흥미를 갖도록 효과적인 교육내용과 방법을 제시하였다. 이를 위해 unplugged 방식의 컴퓨터 학습자료를 제작하여 활동을 통해 컴퓨터가 데이터를 받아들이는 방법을 알 수 있도록 하였으며 학생들에게 애니메이션 자료를 제작하여 배열과 연결리스트에 의한 수식 표현과 알고리즘에 대하여 학습할 수 있도록 하였다. 연구의 교육적 실효성을 알아보기 위해 OO광역시 소재의 초등학교 5학년 한 반을 대상으로 논문에서 제시한 교육내용과 방법을 통하여 실험연구를 하였다. 연구 결과 학생들은 컴퓨터의 계산방식과 사람이 계산하는 방식에 있어 차이점이 있다는 것을 알게 되었고 그로 인해 알고리즘과 자료구조에 대한 기초적인 이해가 가능하였으며 알고리즘과 자료구조에 대한 긍정적인 반응을 나타내었다. 이를 통해 알고리즘의 원리학습은 눈높이 맞게 제시된다면 초등학생에게 효과적으로 교육할 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다.
현재 거의 모든 운영체제는 여러 웹 서비스를 지원하기 위하여 운영체제 수준의 보안성을 제공하고 있다. 하지만, 많은 부분에서 운영체제 수준의 보안성이 취약한 것이 사실이다. 특히, TCSEC(Trusted Computer System Evaluation Ceiteria)에서 정의한 B2 레벨 이상의 보안성을 만족시키기 위한 Security Kernel 레벨에서의 감사/추적 기능이 필요하다 이를 위해 시스템 콜 호출시 감사 자료를 생성하고, 모든 이벤트에 대해 동일한 포맷의 감사 자료를 생성하여 추후 역추적 하는데 필요한 정보를 제공토록 한다. 본 논문에서는 안전한 증거 확보를 위하여 기존 리눅스 커널에 대해 변경 없이 적용 가능한 LKM(Loadable Kernel Module) 기법을 이용한 감사/추적 시스템 모듈을 제안하였다. 이는 침입탐지시스템과 같은 외부 감사자료 등을 동시에 활용할 수 있는 인터페이스를 제공하고, 시스템 관리자와 보안 관리자를 구분하여 역할기반의 안전한 시스템을 제공한다. 이러한 자료 등은 추후 법적 대응이 가능한 컴퓨터 포렌식스의 자료로 활용하고자 한다.
최근에 중등학교 학내 전산망에서 동영상 위주의 멀티미디어 학습 자료를 이용한 학습이 많아짐에 따라, 실제 수업 시간이나 자율 학습 시간에 동영상 학습 자료를 활용했을 때 트래픽 특성이 구체적으로 어떻게 나타나는 지를 정량적으로 규명하는 것이 요구된다. 이에 본 논문에서는 고등학교 1개교와 중학교 1개교에 대해 동영상 학습 자료를 이용한 학습 시 학내 전산망에서 나타나는 트래픽 특성을 트래픽 분석 도구를 이용하여 분석하였다. 특히, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무, 컴퓨터 접속 대수 등을 주요 변인으로 하여 동영상 실행 시 나타나는 현상들에 대한 측정 결과들을 제시하였다. 측정 결과로부터 다음과 같은 특성들을 얻어낼 수 있었다. 첫째, 학교 내에 자체 웹 서버의 유무가 전송 트래픽 량에 상당한 영향을 주었다. 둘째, 동시 컴퓨터 접속 대수의 증가가 끊김 현상과 같은 트래픽 특성에 영향을 주었다. 이러한 측정 및 분석 결과를 볼 때, 적게는 수십 명 많게는 수백 명의 학생이 동시에 인터넷을 통해 학습을 한다면 학내 전산망의 구성 형태나 동시 접속자 수에 따라 원활한 학습을 가져오지 못하고 많은 문제를 가져 올 것으로 예상되었다.
기업 정보 시스템에서의 근태 및 식수 관리와 같은 인적 자원 관련 업무는 개인의 업무 성과 관리를 위한 중요한 기초 자료로써 이에 대한 중요성은 지속적으로 증가하고 있다. 하지만, 많은 기업에서는 이러한 시스템들이 분산되어 운영됨에 따라 자료의 일관성 확립하고 신뢰성 있는 자료를 획득하기 어렵다. 또한 이로 인한 추가적인 중복적 업무 부담이나 불필요한 인력을 소모하게 됨에 따라, 기업에서는 효율적이고 효과적인 인적 자원 관리가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 바코드 기술의 대체물로 각광받고 있는 RFID 기술을 적용하여 기업 인력을 효율적이고 효과적으로 관리하기 위한 "ERP와 연계를 통한 RFID 기반의 인적 자원 관리 시스템"을 제안하고 구현한다. RFID 기술이 가지고 있는 비접촉성, 편리함, 자체 데이터 저장 능력을 활용하여 제안된 시스템을 실제 중소기업에 적용함으로써, 효율적으로 인적 자원을 관리할 수 있었다. 또한 기존의 시스템과 제안된 시스템의 비교 및 평가를 통해 제안된 시스템의 효율성을 보인다.
지난 호에서도 언급한 바와 같이 컴퓨터용어는 아직 순화단계에 있어 남한에서도 통일된 것이 없고, 같은 영어 낱말을 여러 가지로 사용하는 경우가 많다. 예로 「interrupt」를 정익사판 컴퓨터용어사전에는 「인터럽트」로 영어발음을 그대로 우리말로 표기한 반면, 다른 용어사전에서는 「가로채기」, 「개입중단」등으로 되어 있다. 현재 남한에서 발간 된 컴퓨터용어 관련자료로는 크라운사, 교학사, 대은사 및 정익사 발행의 컴퓨터용어사전과 하이텔 이용자 모임순화안, 서울대 뉴미디어통신공동연구소 HDTV용어사전, 한국과학기술원 인공지능연구센터안, 교육부 편수자료 등이 있고 1993년 1월에 발간된 문화체육부의 전산기 기본용어 순화시안이 최신 것이라 하겠다. 이곳에서는 주로 1990년 정익사에서 출판한 한국정보과학회편 「컴퓨터용어사전」과 1986년 북한의 과학, 백과사전 출판사에서 발간한 전웅편저「전자계산기프로그람용어사전」을 참조하여 비교하였고, 참고로 문화체육부에서 내어놓은 순화시안도 함께 병기하였다. 지면상 모든 용어를 비교한다는 것은 불가능하여 남한과 북한에서 서로 다르게 부르는 용어 중 일부분만을 다음 표에 나열한다.
최근 컴퓨터와 인터넷의 급속한 발전과 더불어 컴퓨터의 데이터를 파괴하거나 바이러스를 이용해 정보를 빼내기 위한 해킹 등이 만연하고 있다. 이에 컴퓨터의 데이터를 외부 침입물질에 대해 자체적인 보호와 제거 기능을 가진 생체 면역시스템을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 생체 면역 시스템은 바이러스나 병원균 등의 낮선 외부의 침입자로부터 자신을 보호하기 위해 크게 선천성 면역과 후천성 면역을 제공한다. 본 논문은 선천성 면역에는 오용탐지기법과 후천성 면역에는 비정상행위 탐지 기법을 이용한 하이브리드 침입탐지 시스템을 제안한다. 감사 자료 수집은 멀티레벨 파라미터 모니터링을 통해 감사 자료를 수집한다. 선천성 면역에서는 피부와 여러 가지 감각 기관의 분비물을 이용하듯이 방화벽과 같은 비슷한 기능을 하는 서비스 제한 에이전트와 기존에 알려진 버그와 해킹 기법을 시나리오 지식베이스를 이용하는 오용탐지 기법을 사용한다. 그리고, 후천성 면역에서는 유전자 알고리즘을 이용해 침입을 탐지하고 대응한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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