인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail 데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
Any design process is interwoven with numerous intermediate design representations and information. On the other hand, designers proceed the design through various activities. It has always been a difficult task to model the design process, yet there are many significant research outputs that explain the design process through the cognitive approaches. This research started from the necessity of an interactive system which externalize the elements of design process in a visual or tangible manner. In order to do so, a design model, specifically a design process representation model was necessary to capture and represent design process. Several concepts such as design issue, design concept, and design form were defined through the empirical studies of design practices. The assumption is that the design process can be effectively captured by the presented system and it can help both designers and tutors review and analyze the design process. It should also help novice designers learn from expert designer's design process patterns. The system represents design process pattern in a interactive graphic environment. It also provides various useful features to enhance the analysis of design process. This paper presents theoretical groundwork and development process of the design process visualizer. The representation model is presented, and the application of the system is reviewed. Discussions on the further development directions include critical evaluation of the system.
암호화폐를 위해 개발된 블록체인 시스템은 탈중앙화, 분산원장 및 부분적 실명은닉성의 특징을 가지고 있어 최근 다양한 분야에서 적용이 시도되고 있다. 그 중 부분적 실명은닉성은 사용자 프라이버시를 강력히 보장하지만 범죄악용 등 부작용 또한 나타나고 있어 이를 공격하기 위한 방안들이 지속 연구되어 왔다. 본 연구에서는 2세대 암호화폐의 대표인 이더리움 블록체인 시스템에서의 사용자 행위 식별을 위해 기계학습을 활용한 미확인 스마트 컨트랙트 기능 및 디자인 패턴의 자동 분류 방안에 대하여 제안한다.
최근 디지털 가전과 모바일 컴퓨팅이 화두로 떠오르면서 내장형 기술이 전성기를 맞이하고 있으며, 다양한 내장형 시스템들간의 상호 운용성, 플랫폼 독립성과 이식성을 지원할 수 있는 환경을 제공하는 내장형 미들웨어의 중요성이 부각되고 있다. 미들웨어는 신뢰성, 안전성, 보안성, 실시간성 등과 같은 기능에 직접 포함되지 않는 비기능적 요구를 응용 분야에 따라 요구할 수 있으며, 그 때마다 다양한 비기능적 요구에 맞는 미들웨어를 각기 따로 개발하는 것은 지극히 어려운 일이다. 따라서, 비기능적 요구에 적합하게 미들웨어를 동적으로 재구성하는 컴포넌트 개발 방법이 주목 받고 있으며, 이를 통해 재구성된 내장형 미들웨어에서는 비기능적 요구인 실시간성이 요구되므로, deadline 만족 여부를 확인하는 스케쥴링 분석이 중요하다. 많은 최적의 스케쥴링 분석 알고리즘이 존재하나 그들 중 어느 것도 동적 재구성이 될 때 태스크 집합상의 가정(assumption)이 변경되는 내장형 미들웨어를 만족 시킬 수 없다. 가정에 적합한 스케쥴링 알고리즘으로 대체하기 위한 제안들은 대부분 정적 조립 환경에서 새로운 버전에 의해 기존 클래스를 교체하는 코드 수정에 기반하나, 동적 재구성을 통해 행위를 변경하는 내장형 미들웨어에서는 응용하기 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 동적 재구성 환경에서 수행되는 내장형 미들웨어를 위해, 적합한 스케쥴링 알고리즘으로 대체 할 수 있는 스케쥴러를 런타임 컴포넌트 개조 기술 중 하나인 Type-safe delegation이 적용된 strategy 패턴을 기반으로 설계하였으며, 이를 통해 내장형 미들웨어 스케쥴러의 유연성과 확장성을 증가하는 방안을 제시하였다.
최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.
본 연구는 최근 급성장하고 있는 이차전지산업을 대상으로 한다. 이차전지산업은 전기차 산업과 밀접한 관련이 있다. 그러나 그 외에도 다양한 요인들이 영향을 미치고 있다. 현재 이차전지 기업들은 기존의 입지 외에도 다양한 요인들에 의해 생산공간을 구축하는 패턴을 보인다. 이러한 생산공간의 재구성 원인을 도출하기 위해 지역 및 국가 단위의 스케일에서 영향을 미친 요인들을 집중적으로 분석했다. 그 결과 이차전지 관련 기업들은 완성차 기업과의 협력 관계, 정부의 정책적 조절행위, 주요 소재 공급의 안정성 등에 따라 입지요인이 결정되었고, 배터리 셀 기업, 소재기업, 혹은 연계를 통한 공간전략을 구사하여 글로벌 생산공간의 입지를 결정하고 있었다.
행태 중심적 공간디자인은 인간의 심리를 기반으로 한 행동의 시스템적 접근을 필요로 한다. 또한 인간과 환경은 상보성(相補性)을 지닌 전체로서의 인식을 필요로 하며, 인간과 공간 역시 상호작용을 전제로 하는 총체적 현상으로 파악하여야 함을 의미한다. 또한 행태 지향적 공간을 디자인하는 것은 단지 물리적 실체를 형상화하고 조정하는 행위뿐만 아니라 심리적, 행위적 현상들을 이해하고 해석하여 반영하는 것을 의미한다. 그리고 인간개인에 대한 분석뿐만 아니라 인간집단의 상호작용에 관한 이해이다. 또한 공간인식에 있어서 물질의 이동이 아닌, 에너지의 순환과 변화요인에 대한 분석이 중요하다. 이것은 이용자의 행태와 심리에 대한 파악이 단순히 편리함을 위한 합리적 목적을 지향하는 것이 아님을 뜻한다. 즉, 인간과 공간에 대한 구조를 물리적 요소로 분해하고 정형화된 데이터에 근거하여 디자인하는 것과 달리, 공간과 인간 사이에 발생하는 행동패턴과 심리적 현상을 이해하는 것에 목적이 있다. 따라서 행태가 일어나는 본질을 파악함으로써 보다 인간 중심적인 공간 디자인을 구현할 수 있다. 그리고 이용자 중심의 또 다른 관점의 디자인 프로세스를 창출할 수 있으며, 인간, 공간, 환경의 총체적 어메니티, 즉 보다 나은 환경 질을 만들 수 있다. 이를 위해서는 인간활동, 즉 행위체계에 대한 자각이 선행되어져야 하며, 디자인을 위한 접근이 예측적 관념이 아닌, 준 과학적 체계 속에서 프로세스로 구현되어야 한다. 본 연구는 이러한 관점을 기초로 인간의 행태를 기본으로 한 디자인 언어로 도출되는 프로세스를 모색한다. 즉, 이용자의 관찰을 통해 공간 행태의 본질과 행위체계를 분석하고, 이를 공간디자인 프로그램에 반영하여 조형언어로 발전된다면 인간과 환경에 대한 새로운 디자인 프로세스가 나타날 수 있다. 결론적으로, 이용자의 행위와 심리를 디자인에 반영함으로써, 물리적 데이터에 근거한 기존의 공공공간 디자인과는 달리, 인간 삶의 질적 향상을 지향하고 보다 인간 중심적인 디자인이 창출될 수 있다.
국내 외 해킹공격 전담 대응조직(CERTs)들은 침해사고 피해 최소화 및 사전예방을 위해 탐지패턴 기반의 보안장비 등을 활용하여 사이버공격에 대한 탐지 분석 대응(즉, 보안관제)을 수행하고 있다. 그러나 패턴기반의 보안관제체계는 해킹공격을 탐지 및 차단하기 위해 미리 정의된 탐지규칙에 근거하여 알려진 공격에 대해서만 대응이 가능하기 때문에 신 변종 공격에 대한 대응은 어려운 실정이다. 최근 국내 외에서는 기존 보안관제의 이러한 문제점을 극복하기 위해 다크넷이라는 기술을 활용한 연구가 주목을 받고 있다. 다크넷은 미사용 중인 IP주소의 집합을 의미하며, 실제 시스템이 존재하지 않는 다크넷으로 유입된 패킷들은 악성코드에 감염된 시스템이나 해커에 의한 공격행위로 간주 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 효율적인 보안관제 수행을 위한 다크넷 트래픽 기반의 악성 URL 수집 및 분석방법을 제안한다. 제안방법은 국내 연구기관의 협력을 통해 확보한 8,192개(C클래스 32개)의 다크넷으로 유입된 전체 패킷을 수집하였으며, 정규표현식을 사용하여 패킷에 포함된 모든 URL을 추출하고 이에 대한 심층 분석을 수행하였다. 본 연구의 분석을 통해 얻어진 결과는 대규모 네트워크에서 발생하고 있는 사이버 위협상황에 대한 신속 정확한 관측이 가능할 뿐만 아니라 추출한 악성 URL을 보안관제에 적용(보안장비 탐지패턴, DNS 싱크홀 등)함으로서 해킹공격에 대한 사이버위협 대응체계를 고도화하는데 목적을 둔다.
라이프스타일이 빠르게 변화하고 있고, 식생활과 식품가공 기술의 발전에 따라 가구별로 식품 소비패턴이 매우 다양하다. 본 논문은 가구 단위의 농식품 구매 정보를 담고 있는 농촌진흥청이 구축하고 있는 소비자 패널 데이터의 식품군을 재분류하고 농식품 소비행위 주체인 패널 대표자의 연령대별로 그룹화하여 농식품 소비 특성 비교를 하였다. 연령대 구분의 기준은 대사질환 유병률로 20% 이상인 60대 이상 그룹과 10% 미만인 30~40대 그룹으로 나누었다. LightGBM 알고리즘을 사용하여 30~40대와 60대 이상의 식품 소비패턴의 차이를 분류 분석한 결과 정밀도는 0.85, 재현율은 0.71, F1_score는 0.77로 나타났다. 변수중요도의 결과는 과자류, 엽경채나물류, 조미채류, 과채류, 수산물류 순이었으며, SHAP 지표의 상위 5개 값은 과자류, 수산물류, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류 순이었다. 이상치에 민감한 평균을 대신한 중앙값으로 소비패턴을 이진 분류한 결과 과자류의 경우 30~40대가 60대보다 두 배 이상 높은 것을 알 수 있었다. 이외의 변수에서도 30~40대와 60대 이상 사이에서 유의미한 차이를 보였다. 연구 결과 30~40대는 60대보다 과자류를 두 배 이상 소비하는 패턴을 보였으며, 60대의 경우 30~40대보다 수산물, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류를 두 배 이상 섭취하였다. 상위 5개 품목 외에도 밀가공식품인 과자, 빵류, 면류에서 30~40대의 소비가 높았으며, 이는 60대의 식품 소비패턴과 차이를 보였다.
본 연구는 서핑 참여자를 대상으로 입문과정에서부터 레크리에이션 전문화가 형성되는 과정을 횡단적으로 분석하여 국내에서 생소한 서핑이라는 여가활동을 소개하고 국내의 서핑참여자에 대한 이해를 제공하는데 목적이 있다. 이 연구는 참여자 각 개인이 서핑을 통해 레크리에이션 전문화에 관한 경험을 세밀하게 분석하기 위하여 문화기술지를 통해 참여자가 서핑을 즐기게 되면서 바뀌는 일상과 문화 행위패턴을 파악하면서 서핑을 통해 변화되는 삶의 의미를 도출하려고 하였다. 연구참여자는 유목적 표집법을 활용하여 11월~3월 진행되는 겨울 서핑캠프에 연구자가 참여해 10명의 연구대상자를 선정하였다. 심층 인터뷰 데이터 분석을 통해 총 531개의 개념적 단어를 식별하고 첫 번째 분류를 설정하였다. 둘째, 서핑 참가자들은 처음 서핑을 하기 전에도 서핑에 대한 기대가 높았다. 셋째, 서핑 참가자들은 여가제약을 경험하고 레크리에이션 전문화 과정에 도달하기 전 문제를 해결하기 위해 노력하였다. 넷째, 서핑 참가자들은 레크리에이션 전문화 과정을 거치는 것으로 밝혀졌다. 다섯째, 서핑 참가자들은 삶의 변화를 겪는 것으로 나타났다. 그들은 신체 훈련, 서핑 기술 향상, 자신의 비디오 분석을 통해 일상생활에서 열심히 일하면서 서핑을 더 즐기는 것으로 조사되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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