사이버보안성 평가란 자산분석, 위협분석, 취약성 분석을 통하여 자산 및 시스템의 위험 수준을 평가하여 적절한 보안조치를 적용하는 일련의 과정으로 증가하는 사이버 공격에 대한 대비를 위해 체계적인 사이버보안성 평가가 요구된다. 이에 CWSS, CVSS 등 사이버 보안 수준 측정을 위한 다양한 지표가 개발되고 있으나 표준화된 보안성 평가 결과를 통해 위험 우선순위에 따라 적절한 보안조치를 적용하기 위한 정량적 방법은 미흡한 실정으로 대상자산이 가지는 특성, 적용되어 있는 환경, 자산에 미치는 영향 등을 고려한 평가 체계가 필요하다. 이에 본 논문에서는 기존의 사이버 보안 평가 방법 분석을 기반으로 정량적 위험 평가 모델을 정립하고 정립한 모델에 적용하기 위한 평가 요소들의 정량화를 위한 방법을 제시한다. 사이버 보안성 평가 시 필요한 정성적 속성 요소들의 수준을 AHP 기법을 통한 보안요건별 가중치, 위협 별 영향도, 취약점 요소 별 점수화를 통한 위협 성공 가능성에 대한 확률값 산출을 통해 통계적 데이터를 적용해야 하는 정량적 방법의 한계점을 보완하여 표준화된 사이버 보안 평가 체계를 확립할 것으로 기대된다.
미래 사회를 대비하여 인재를 양성하고자 하는 다양한 정책들이 시행되어 왔다. 그 정책들 중에서 STEAM교육, SMART교육과 SW교육이 대표적인 사례가 된다. 이 정책들이 학교 현장에서 효과적으로 실행되기 위해서는 교사들의 긍정적인 인식과 지도 역량이 요구된다. 본 연구는 특히 예비교사 교육의 중요성을 고려하여 STEAM교육, SMART교육과 SW교육 정책에 대한 초등예비교사의 인식과 지도 준비도 현황을 분석하고, 예비교사 교육에 반영할 수 있는 시사점들을 모색하고자 하였다. 연구 결과, 예비교사들의 각 정책에 대한 필요성 인식 수준은 매우 높았으며, 각 정책에 대한 이해 수준은 비교적 높은 편인 것으로 나타났다. 이와 비교할 때, 예비교사들이 각 정책과 관련하여 교육을 받은 경험은 부족하며, 지도 준비 수준은 매우 낮은 것으로 밝혀졌다. 우선적으로 해결해야 할 과제로는 교사 교육 세미나 운영과 교수-학습 프로그램 및 자료 보급에 대한 선택이 가장 많았다. 예비교사의 개별 특성에 따른 차이를 분석한 결과, 예비교사의 ICT 활용 능력 수준에 따른 차이들이 발견되었다. 이와 같은 연구 결과에 기초하여 예비교사 양성 과정에서 반영해야 할 시사점들을 제시하였다.
정부의 메이커 운동(Maker Movement) 형성을 위한 적극적인 정책과 지원으로 관련 문화와 교육이 매우 활성화되고 있다. 본 연구는 최근 증가하고 있는 국내 메이커 운동의 교육 분야의 현황을 파악하고, 긍정적인 방향의 발전을 위한 메이커 교육 활성화 방안을 제안하는데 목적이 있다. 이를 위하여 첫째, 기존의 메이커 교육 운영자와 참여자를 대상으로 하는 심층 인터뷰를 통해 국내 메이커 교육의 현황과 문제점을 도출한다. 둘째, 인터뷰 스크립트 내용을 기반으로 질적 조사 분석 프로그램(NVIVO)을 통한 키워드 분석과 그 특징을 파악한다. 셋째, 분석 결과를 토대로 국내 메이커 교육의 활성화를 위한 방안과 발전 방향을 제안한다. 메이커 교육을 실행한 교육자와 참여한 학생을 기준으로 분석했을 때, 교육의 전문성을 위해 전문 메이커 교사가 필요했고, 참여한 학생들의 메이커 채널 확장과 전문적인 네트워킹이 요구되었다. 또한, 메이커 교육의 특성을 반영한 전문 프로그램과 적절한 정책 지원이 필요했다. 본 연구는 향후 메이커 교육을 위한 구체적인 지원 방식 및 관련 교육자 양성과 교육 환경 등의 개선에 도움을 주어 메이커 운동의 주요 분야인 메이커 교육의 활성화에 기여하고자 한다.
시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.
최근 컴퓨터 그래픽 기술과 영상 처리 기술의 발달로 현실의 공간 및 물체 정보를 3차원 데이터로 표현하는 포인트 클라우드 기술에 관한 관심이 증대되고 있다. 특히, 포인트 클라우드 기술은 공간 정보를 정밀하게 제공할 수 있어 AR (Augmented Reality)/VR (Virtual Reality), 자율 주행 자동차 분야 등 높은 관심을 받고 있다. 그러나 기존의 2차원 영상보다 많은 데이터가 필요로 되는 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠를 사용자에게 서비스하기 위해서는 다양한 기술 개발이 요구된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 국제 표준화 기구인 MPEG (Moving Picture Experts Group)에서는 효율적인 압축 및 전송 방안에 대해 논의를 진행 중이다. 본 논문에서는 기존의 MPEG-DASH (Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)-SRD (Spatial Relationship Description) 기술의 확장을 통해 3차원 포인트 클라우드 콘텐츠의 영역 분할 전송 방안을 제안하고, 네트워크 상황뿐 아니라 사용자의 요구에 따라 선택적으로 품질 파라미터를 결정할 수 있도록 MPEG-DASH 표준에서 정의한 시그널링 메시지에 품질 파라미터를 추가로 정의한다. 또한, ROUTE (Real time Object delivery Over Unidirectional Transport)/DASH 기반 이종망 환경의 검증플랫폼을 설계하고, 결과를 통해 제안한 기술의 타당성을 확인한다.
출판-구독 모델은 정보 생산자와 사용자를 느슨하게 연결해 주어 다양한 기기들의 연결에 많이 사용되고 있다. 출판-구독 모델에서 네트워크 대역폭을 효과적으로 활용하기 위한 방안으로 조건에 따른 메시지 필터링이 사용되고 있으며, 이에 따른 다양한 연구 결과들이 제안되어왔다. Peer-to-Peer(p2p)기반의 출판-구독 모델은 높은 확장성을 장점으로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있지만, p2p 기반특성에 따라 일반적인 필터링 과정이 구독자단에서 이루어지게 되어 구독자에게 추가적인 성능 부담으로 작용하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 subscription사이의 종속 관계를 가지는 계층적인 subscription 구조와 이를 기반으로 하는 계층적 메시지 전송 방식을 제안한다. 본 제안을 통해 subscription 부모가 존재하는 구독자들은 부모로 부터 필터링 된 메시지를 전송 받게 되어 메시지 수가 증가하더라도 상대적으로 적은 수의 불필요한 메시지를 수신하게 되며, 구독자들 간 트리 구조를 통해 메시지 전송 과정을 출판자에서 구독자로 분산시킴으로써 속도 측면에서의 성능 향상을 얻을 수 있다. 제안 기법의 검증을 위해 제안 기법과 기존 기법들 간의 비교 실험을 진행하였으며, 본 제안 기법에서 메시지 유통량과 전체 throughput의 향상을 확인하였다.
정상뇌압수두증은 보행장애, 요실금 및 치매 등의 전형적인 세 가지 증상 외에도 추체외로 증상과 다양한 신경심리 증상이 동반될 수 있다. 이 사례는 불안과 정동증상으로 치료 중 보행장애와 요실금 증상을 보였던 46세 여자 환자에서 항파킨슨 약물의 사용과 기존 정신과 치료 약물의 중단에도 불구하고 증상의 호전이 없었으나, 뇌 컴퓨터 단층 촬영상 뇌실의 확장 소견이 보였고 시험적 뇌척수액 배액에 의해서 수일 내에 증상들이 극적으로 호전되어 정상뇌압수두증을 감별해야 했던 경우이다. 뚜렷한 대뇌 실질의 위축 소견이 없으나 뇌실이 확장되어 있을 경우 추체외로 증상과 신경심리 증상이 있을 경우 정상뇌압수두증의 전형적 세 가지 증상을 보이지 않는다 하더라도 정상뇌압수두증의 가능성을 고려해서 시험적 뇌척수액 배액 등의 시술이 진단과 치료에 도움이 될 수 있음을 보여주는 사례라고 생각된다.
기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 그리고 선형 체인 CRF의 세 가지 방법의 분류 망에 따라 세 가지 심층 신경망 모델을 구성하고 종단 간 한국어 자동 띄어쓰기 시스템의 성능을 비교하였다. 세 가지 심층 신경망 모델에서 분류 망으로 선형체인 CRF를 이용한 심층 신경망 모델이 더 우수함을 보였다. 학습 및 테스트 말뭉치로는 최근에 구축된 대용량 한국어 원시 말뭉치로 KCC150을 사용하였다.
최근 주목받는 기술인 차량 클라우드 컴퓨팅은 운전자들에게 다양한 차량 응용 어플리케이션을 위한 클라우드 서비스를 제공해 줄 수 있다. 차량 클라우드는 각각의 차량들이 보유한 리소스를 서로 공유하는 차량들의 집합이다. 차량 클라우드를 형성하기 위해 차량들은 차량 대 차량(Vehicle-to-Vehicle) 통신을 통해 서로 협력해야 한다. 차량 클라우드 형성을 위해 협력하는 차량들은 각각의 속도와 이동 방향 및 현재 위치가 다르므로 차량 클라우드는 다중 홉에 걸쳐 형성되어야 한다. 다중 홉 통신을 이용한 차량 클라우드 형성은 간헐적인 무선 연결성과 제한된 리소스를 보유한 차량의 수가 적은 환경으로 인해 차량 클라우드의 형성이 어렵다. 따라서, 다중 홉 통신 방식을 이용한 차량 클라우드 형성은 차량 간 통신의 안정성을 높여 클라우드의 형성 및 서비스 효율을 높이고, 서비스 지연시간 및 차량 간 교환 패킷의 수 등에서 개선 방안이 필요하다. 본 논문은 요청 차량과 가용 리소스를 제공하는 제공 차량들 간의 연결 시간을 고려하여 클라우드 형성 및 서비스 효율을 높이고 서비스 지연과 전송 패킷의 수를 줄이는 다중 홉 클라우드 형성 방안을 제안한다. 제안 방안은 차량들 사이의 연결 시간을 기반으로 홉과 홉을 연결하기 위한 중간 차량을 선택하여 다중 홉 차량 클라우드 형성의 실패율을 감소시킨다. 다양한 환경에서 수행된 시뮬레이션은 제안 방안이 기존의 방안보다 향상된 성능을 보이는지 검증한다.
스마트폰은 3축 방향 가속도를 기록할 수 있는 MEMS 센서를 포함하고 있고 무선통신망 장치가 내장되어 실시간으로 진동 데이터를 관측하고 전송할 수 있다. 이러한 특징을 기반으로 스마트폰을 지진관측망으로 사용하는 데 큰 장점으로 작용한다. 현재 국내 영남권에 시범적으로 279개의 스마트폰이 설치되어 지진관측망으로 사용되고 있다. 본 연구에서는 스마트폰 관측 지진기록의 유효성을 확인하기 위해 국가지진관측망의 지진관측소 기록과 스마트폰의 관측기록을 비교하였다. 비교에 활용된 데이터는 2019년에 발생한 5개의 지진에 대한 기록이며, 기상청과 한국지질자원연구원의 지진관측소에서 기록한 321개의 데이터와 스마트폰에서 기록한 145개의 데이터이다. 최대지반가속도(PGA)를 추출한 후, 지반운동예측식(GMPE)을 스마트폰 기록에 적용하여 PGA와 최대수평가속도(PHA)의 잔차를 분석하였다. 분석 결과, 스마트폰 MEMS 센서 관측기록의 자연대수 평균 잔차는 0.59로 약 1.8배 큰 PHA를 관측하였다. 또한, 스마트폰 MEMS 센서의 설치 층수가 높아질수록 잔차가 줄어드는 경향을 확인하였는데, 이는 지진파 응답스펙트럼의 경향과 비슷하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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