기업내부에 존재하는 비즈니스 룰은 정형화되고 집중화된 하나의 시스템으로 구축되어 있는 것이 아니라 여러 서브시스템이나 실무자의 경험속에 산재되어 존재한다. 산재되어 존재하는 비즈니스 룰을 정형화된 형태로 집중관리가 가능하도록 구축한 도구가 BRE(Business Rule Engine)이다. BRE는 비즈니스 룰 관리를 빠르고 용이하게 하여, 기업의 경쟁력 향상에 매우 효과적인 기여를 한다. 하지만 BRE도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 뚜렷한 기준을 가지고 있지 못 하기 때문에 고가의 솔루션인 BRE도입에 많은 어려움을 겪고 있다. 본 연구에서는 국제 표준 ISO/IEC 9126를 기반으로 BRE가 갖추어야 할 품질특성을 정의하고 BRE 도입시 고려해야 할 품질특성을 판단할 수 있는 판별분석기법을 통해 BRE를 명확히 이해할 수 있는 품질평가모델을 제시함으로서 이러한 문제를 해결하고자 한다. 또한 본 연구의 결과는 실제 구축된 BRE 사례들에 대해 판별분석기법을 통해 검증하며, 검증된 품질평가모델의 활용방안을 제시한다.
본 연구의 목적은 질분만을 한 여성의 만족을 측정하기 위해 질분만만족 측정도구를 한국어로 번안하고 한국형 질분만만족 측정도구의 타당도와 신뢰도를 평가하는 것이다. 한국형 질분만만족 측정도구는 205명의 산모를 대상으로 평가하였고, 준거타당도를 평가하기 위해 분만경험지각을 측정하였다. 탐색적 요인분석결과 6요인, 23문항으로 나타났다. 확인적 요인분석결과 좋은 수렴타당도와 판별타당도를 보였고, 요인간 상관관계는 0.11~0.57이었다. 한국형 질분만만족 측정도구는 분만경험지각 측정도구와 좋은 동시타당도를 나타냈다. 전체 문항의 내적일관성 신뢰도인 Cronbach alpha는 .91, 하부요인은 .80에서 .90 사이였다. 따라서 한국형 질분만만족 측정도구는 신뢰도와 타당도가 검정된 도구이므로 산후 2, 3일째 병원에서 산모의 질분만만족 평가에 사용할 수 있다.
이 논문의 목적은 대학생의 디지털 역량을 진단하기 위한 검사 도구를 개발하는 것이다. 이를 위해 디지털 역량 관련 선행연구를 고찰하고 내용 요소를 선정하여 6개 영역, 40개 문항의 1차 검사 도구를 개발하였다. 이후 223명의 대학생을 대상으로 설문 조사하고, 요인분석을 통해 디지털 역량을 측정하기 위한 요소와 문항을 정제하였다. 그리고 확인적 요인분석을 통해 모형적합도를 통계적으로 만족시킨 6개 요인, 18개 문항으로 구성된 대학생 디지털 역량 검사 도구를 최종적으로 확정하였다. 이 연구에서 개발한 대학생용 디지털 역량 검사 도구는 디지털 기기 운용, 소통 및 협업, 정보 검색·처리·관리, 문제 해결 및 학습, 보안, 디지털 윤리 등과 같은 6가지 하위 구성요소로 구성되었다. 이렇게 개발된 검사 도구는 집중 타당도와 판별 타당도가 높아 대학생의 디지털 역량을 측정하는데 적합한 검사 도구임을 확인하였다. 이 연구에서 개발된 디지털 역량 검사 도구는 대학생의 현재 역량 수준을 파악하고 교육적 지원을 통해 학생들의 디지털 역량을 향상하는데 활용될 것으로 기대한다.
포렌식 수사에 있어서 많은 포렌식 도구들이 수사에 사용되고 있지만 기존의 포렌식 도구는 일반 수사관이 사용하기에 불편하다는 단점이 있다. 정보 유출과 관련하여 긴급히 증거를 수집해야 할 상황에서 데이터를 수집해 증거로 활용할 수 있게 만들 때까지는 시간이 걸린다. 따라서 일반 수사관이 간단한 클릭만으로도 증거를 수집하고 또한 심층 수사로 갈 것인지를 판별할 수 있는 사전 조사격의 포렌식 도구가 필요하다. 따라서 본 고에서는 활성 시스템에서 수집할 수 있는 증거에 대해 알아보고 사전 조사에 사용할 수 있고 일반 수사관이 다루기 쉬운 포렌식툴을 설계 및 구현하고자 한다.
외상성 뇌손상(TBI)은 외부적 충격에 의해 뇌가 손상되는 것을 의미한다. 이로 인해 주의력, 기억력, 추론력, 집행기능, 화용언어 등이 전반적으로 저하된다. 본 연구에서는 외상성 뇌손상 환자의 인지-화용언어 능력 평가도구(CAPTBI)를 개발한 후, 그 신뢰도 및 타당도를 구축하고, 정상군과 환자군 간 변별에 유용한 인지-화용언어의 하위 영역들이 무엇인지를 분석하였다. 연구 대상은 정상군 226명, TBI 환자군 62명으로 평균 연령은 각각 43.95(${\pm}11.92$), 46.37(${\pm}11.87$)세, 남녀 비율은 각각 110:116, 48:14였다. CAPTBI는 내적일관성 신뢰도와 검사-재검사 신뢰도가 높았고, 내적 구성타당도와 공인타당도가 입증되었다. 또한, 두 집단은 CAPTBI 총점 및 9개 하위 영역 모두에서 유의미한 차이를 보여 CAPTBI가 집단 간 변별에 유용한 것으로 입증되었다. 두 집단 간 변별에 기여하는 하위 영역은 조직화 능력, 기억력, 집행기능, 지남력, 문제해결력, 화용언어, 추론력, 주의력, 시지각력 순으로 높았다. CAPTBI의 판별기능 적중률은 95.5%로 전체 집단 사례 중 정상군의 97.3%, 환자군의 88.7%를 정확히 판별하였다. 이에 따라, CAPTBI는 TBI 환자의 인지-화용언어 능력 평가도구로서 신뢰도와 타당도가 높고, 정상군과 환자군 간 변별에 유용한 도구임을 확인하였다.
본 연구에서는 김광회 등(2015)의 체육영재의 영재성 검사도구에 대한 타당도를 검증하는 연구로써 이를 위하여 총 3회에 걸친 지도자 관찰평가를 실시하였다. 이 후 관찰평가 결과의 하위영역(실천지능, 학습지능, 훈련지능)과 영재 학생들의 체력 및 종목적합률(KOSTASS) 향상도간 상관분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 종목별 지도자의 영재성 하위 영역간 상관성은 모든 영역에서 0.8 이상으로 유의한 상관성을 보였다. 둘째, 체육영재성의 모든 하위영역은 제자리멀리뛰기, 50m 달리기, 사이드스텝 테스트 향상도와 유의한 정적 상관성을 보였다(p<.05). 셋째, 체육영재성의 모든 하위영역은 KOSTASS와 유의한 상관성을 보이지 않았다(p>.05). 이상의 결과는 김광회 등(2015)이 제시한 영재성 평가도구가 체육영재 학생들의 기초체력 요인의 향상도 수준을 충분히 반영하고 있지 않음을 의미한다. 하지만 학습과정이 요구되는 체력요인에 대한 상관결과는 체육영재성 평가도구가 학습과정 및 과제습득 수준을 포함하고 있음을 확인할 수 있었다.
인터넷이 데이터 저장 및 서비스를 위한 도구로 폭넓게 활용되고 있으며, 이 과정에서 웹 서버 방문객에 대한 정보인 로그가 발생된다. 이러한 로그는 방문객 주소, 참조 페이지, 방문 시각 등의 정보를 포함하고 있다. 웹 로그에 대하여 패턴분석(pattern analysis), 군집분석(clustering), 판별분석(classification) 등의 통계적 분석을 통하여 방문객이 관심을 가지는 항목이나 항목간의 연관관계 등 새로운 정보를 생성하여 웹 디자인 또는 비즈니스에의 적용에 대한 연구가 활발히 논의되고 있다. 본 연구에서는 웹 로그 분석에 대하여 소개하고 웹 로그 분석을 위한 방안을 제시하고자 한다.
레거시 시스템은 수년간 기업에서 많은 노력과 투자하여 개발되어 왔으며 현재는 기업의 중요한 자산으로 여겨지고 있다. 하지만 수많은 수정을 거치면서 시스템은 점차 비구조화 되어지고 그에 따른 문서화 작업이 제대로 이루어지지 않았으며, 과거의 중앙 집중적인 메인 프레임환경을 웹과 같은 분산 환경으로 이전하고자 하는 비즈니스 요구사항이 점차 증대되고 있다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈(EJB)으로 생성하는 지원도구 개발의 일환인 레거시 컴포넌트 식별 기법을 소개한다. 제안된 식별 기법은 비즈니스 로직을 변수 분류(Variable Classification), 슬라이싱 판별 기준, 워크플로워 분석을 이용한 레거시 컴포넌트 후보를 식별하는 방법을 제시한다.
Wavelet 변환은 신호를 분석하고 해석하는데 효과적인 수학적 도구로 알려져 여러 응용분야에서 다양한 연구가 진행되고 있다. Wavelet 변환은 Fourier 변환과 유사한 측면도 있으나, Fourier 변환과는 달리 다양한 Wavelet 모함수를 사용함으로써 해석 속도가 빠르고, 시간-주파수 영역에서 국재화가 가능하다는 특징을 가지고 있을뿐만 아니라 고주파 성분에 대해선 시간 분해능이 높고, 저주파 성분에 대해선 주파수 분해능이 좋다는 장점을 가지고 있으므로, 전력계통의 다양한 고장 전류의 판별에 적극 이용할 수 있을 것으로 생각된다. 본 논문에서는 고장 전류의 특성을 해석하는데 용이한 복소형의 Morlet Wavelet 모함수를 사용하여 전력계통의 고장기록장치로부터 얻어지는 선로의 전류 데이터를 Wavelet 변환하였고, 이로부터 다양한 고장 모드를 판별할 수 있었다. 실험 결과 Wavelet 변환을 이용하여 선로의 고장 모드를 판별하는 것이 기존의 고속 Fourier 변환을 이용하는 것보다 특징점 고찰에 더욱 유용하다는 것을 확인할 수 있었다.
현재의 인터넷 환경에서는 트래픽 폭주 공격, 웜 공격 등으로 인해 많은 경제적 손실이 발생하고 있으며 이러한 문제들은 향후 IP 주소의 고갈로 인해 IPv6로 대체되었을 경우 더욱 심각해질 것이다. 따라서, 본 논문에서는 IPv6 환경에서 발생할 수 있는 공격을 예상하여 이러한 공격을 탐지할 수 있는 트래픽 분석 도구를 설계하고 구현하였다 제안한 트래픽 분석 도구는 패킷 생성 모듈, 패킷 수집 모듈, 판별 모듈, X 윈도우 기반 디스플레이 모듈로 구성되며, 실험 결과, IPv6 환경에서 DAD-NA 메시지 공격, TCP SYN 플러딩 공격, UDP 플러딩 공격, ICMP 플러딩 공격 등을 효과적으로 검출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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