• 정보보호학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-124
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• 2009

현재 피싱 공격을 방지하는 여러 가지 기법들이 연구 되고 있다. 이들 중에서 작업관리창이나 브라우저의 주소창에서 피싱 사이트를 구별해 주는 프로그램들이 있으나 이런 프로그램들은 사이트의 도메인이나 IP주소로만 피싱 사이트를 판단한다. 이 접근 방법으로는 DNS 파밍 공격 등은 방어할 수 있지만 숨겨진 공격(Hidden Attack) 등의 HTML 코드를 변경하는 기법에는 취약하다. 이 논문에서는 프로그램이 IP 나 사이트의 도메인을 분석하여 피싱 및 파밍 여부를 판단하는 기존의 방식이 아닌 플러그인과 서버 사이에서 HTML 코드의 변경 유무를 파악하고 피싱 여부를 팝업이나 플래시 등으로 위조하기 어려운 시스템 트레이와 풍선도움말을 사용하여 접속 사이트와 시스템 트레이의 그림을 사용자가 비교함으로서 직접 피싱 및 파밍 여부를 쉽게 결정할 수 있도록 하는 이미지 비교를 통한 인지 기반의 접근 방법을 제시한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권2호
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• pp.1-8
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• 2022

This work provides a reliable and classified stocks dataset merged with Saudi stock news. This dataset allows researchers to analyze and better understand the realities, impacts, and relationships between stock news and stock fluctuations. The data were collected from the Saudi stock market via the Corporate News (CN) and Historical Data Stocks (HDS) datasets. As their names suggest, CN contains news, and HDS provides information concerning how stock values change over time. Both datasets cover the period from 2011 to 2019, have 30,098 rows, and have 16 variables-four of which they share and 12 of which differ. Therefore, the combined dataset presented here includes 30,098 published news pieces and information about stock fluctuations across nine years. Stock news polarity has been interpreted in various ways by native Arabic speakers associated with the stock domain. Therefore, this polarity was categorized manually based on Arabic semantics. As the Saudi stock market massively contributes to the international economy, this dataset is essential for stock investors and analyzers. The dataset has been prepared for educational and scientific purposes, motivated by the scarcity of data describing the impact of Saudi stock news on stock activities. It will, therefore, be useful across many sectors, including stock market analytics, data mining, statistics, machine learning, and deep learning. The data evaluation is applied by testing the data distribution of the categories and the sentiment prediction-the data distribution over classes and sentiment prediction accuracy. The results show that the data distribution of the polarity over sectors is considered a balanced distribution. The NB model is developed to evaluate the data quality based on sentiment classification, proving the data reliability by achieving 68% accuracy. So, the data evaluation results ensure dataset reliability, readiness, and high quality for any usage.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권11호
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• pp.1441-1451
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• 2015

최근 가장 주목받고 있는 연구 분야 중 하나인 사물인터넷(Internet of Things, IoT)은 네트워크에 연결된 매우 많은 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. IoT 환경에서 IoT 디바이스는 매우 많은 개수가 사용되는데 각 IoT 디바이스에 대한 DNS(Domain Name System) 네임을 일일이 수동으로 설정하는 것은 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 IPv6 기반의 IoT 환경에서 IoT 디바이스의 DNS 네임을 자동으로 생성하고 관리하는 DNS Name Autoconfiguration(DNSNA)이라는 기법을 제안한다. DNS 네임을 생성 및 등록하는 과정에서 Internet Engineering Task Force(IETF)에서 재정된 표준 프로토콜을 이용한다. 본 기법은 유니캐스트로 DNS 서버를 통해 IoT 디바이스의 DNS 네임을 IPv6 주소로 레졸루션(Resolution)하기 때문에 멀티링크 네트워크 환경에서는 기존의 멀티캐스트 기반의 mDNS(Multicast DNS) 기법보다 트래픽을 적게 발생시킨다. 따라서 본 기법은 멀티홉으로 구성된 IoT 네트워크에서 mDNS 보다 더 적합하다. 본 논문은 제안한 기법의 디자인과 스마트 홈과 스마트 로드에서의 서비스 시나리오를 설명한다. 또한 본 논문은 스마트 그리드 환경에서 구현 및 테스트에 대하여 설명한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.746-758
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• 2006

광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.

• 시큐리티연구
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• 제17호
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• pp.143-155
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• 2008

이 연구는 경비업무에 대한 경비요원의 인식을 빌딩내 근무하는 사원을 중심으로 실증 분석해보고 경비요원에게 업무성과의 향상을 위한 목적이 있다. 이를 위해 첫째, 경비요원의 활동에 대해 논의하였다. 둘째, 경비요원의 필요성에 대한 직장인들의 인식, 경비요원의 불필요성, 업무인식 향상을 위한 경비요원의 요건 대한 인식으로 연구틀을 설정하였다. 현재 생활의 경비업무 인식의 변화는 멈추지 않는 경제 발전과 다양해지는 직종에 비해 다소 뒤떨어지는 면이 있다. 지금에도 경비업무의 표현을 아직도 예전 시설물이나 아파트 등의 관리인이라는 인식을 가지고 있다. 다시 말해 아파트 수위라는 직종에서 경비로의 명칭 전환만이 이루어지는 정도로만 인식 한다고 할 수 있다. 지금의 직업군에서 경비업무는 시설관리, 다양한 통제 등 경호. 경비의 일환으로서 전문영역으로 자리 잡고 있으며 영역 확장이 되고 있다. 단순 붙박이 형식을 취하는 근무 형태가 아닌 사회에서 발생하는 여러 범죄행위의 분석과 예방을 목적으로 하고 다양하게 발생될 사고에 미연 방지하는 역할을 가지고 대안을 이끌어 내는 전문직이다. 경비업무에 대한 필요성을 극대화하기 위한 목적으로서 경비업무의 영역은 전문적인 경비요원의 배치, 경비요원의 업무 만족도의 배려, 급속도로 변하는 안전사고에 대한 예방 교육, 현장의 충실도를 갖추어야한다. 끊임없는 노력과 경비요원 스스로의 전문성 인식 고취로서 한층 세련된 경비업무 영역을 갖기를 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제16권1호
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• pp.61-76
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• 1996

The purpose of this study was to apply the instructional strategies for conceptual change prescribed by Posner et al(1982) to the astronomic content domain taught in the elementary and middle school and to analyze the characteristics of students' knowledge revealed in the test before, during and after the instruction. Also, it was to investigate the intercorrelation of cognitive levels, spatial ability and science achievement. The major findings of this study are as follows: 1. Students had a great variety of misconceptions related to the motion of the moon before the instruction, that is, the phases, the names of phases and the cause of changing phases by the moon's orbit about the earth, the moon's appearance and location at the given time, the relative positions of earth, moon and sun during a lunar eclipse, the cause that a full moon is not at the line of node once a month. In the analysis of students' responses concerning the cause of changing phases of the moon and a lunar eclipse, the results indicate that the great majority of students had rote learning rather than meaningful learning in the middle school. 2. Students' reponses during the instruction concerning the changing phases of the moon and the predictive knowledge about the motions of the earth and the moon were analyzed. 1) According to the results of the test given before and after experiment, after discussion, achievement score of the whole of subjects and groups in both preformal and formal cognitive levels appeared to increase linearly. 2) There was no statistically significant differences of achievement scores before and after experiment, after discussion between preformal group and formal group in cognitive levels. 3. Distribution of achievement scores according to the whole of subjects and groups in preformal and formal cognitive levels shows that there was a statistically significant difference between pretest and posttest. 4. Types of conceptual changes concerning the cause of changing phases of the moon that occurred from pretest to posttest were classified as accommodation, incomplete accommodation, assimilation, no change and no model. Six of the seven students starting instruction with alternative frameworks didn't sustain those alternative models throughout instruction. Five of these six students accommodated completely and the last one partially. Seventy-nine percentage of students taking instruction with fragmental models assimilated correct propositions at the end of the instruction. These results suggest that conceptual change model prescribed by Posner et al(1982) has promised the meaningful learning to students taking with fragmental models, especially in cases where students with misconception enter instruction. 5. High correlation between achievement score of simple-recall items and that of written items in pretest and posttest indicates that the higher students got the score in simple-recall items the better they also performed in written items. However, there was no statistically significant differences among cognitive levels, spatial ability and science achievement in the whole of subjects and groups according to the cognitive levels.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.169-177
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• 2020

과학기술 분야의 연구·개발 결과는 연구보고서 형태로 국가과학기술정보서비스(NTIS)에 제출된다. 각 연구보고서는 국가과학기술 표준 분류체계 (K-NSCC)에 따른 분류코드를 가지고 있는데, 보고서 작성자가 제출 시에 수동으로 입력하게끔 되어있다. 하지만 2000여 개가 넘는 세분류를 가지고 있기에, 분류체계에 대한 정확한 이해가 없이는 부정확한 분류코드를 선택하기 십상이다. 새로이 수집되는 연구보고서의 양과 다양성을 고려해 볼 때, 이들을 기계적으로 보다 정확하게 분류할 수 있다면 보고서 제출자의 수고를 덜어줄 수 있을 뿐만 아니라, 다른 부가 가치적인 분석 서비스들과의 연계가 수월할 것이다. 하지만, 국내에서 과학기술표준 분류체계에 기반을 둔 문서 자동 분류 연구 사례는 거의 없으며 공개된 학습데이터도 전무하다. 본 연구는 KISTI가 보유하고 있는 최근 5년간 (2013년~2017년) NTIS 연구보고서 메타정보를 활용한 최초의 시도로써, 방대한 과학기술표준 분류체계를 기반으로 하는 국내 연구보고서들을 대상으로 높은 성능을 보이는 문서 자동 분류기법을 도출하는 연구를 진행하였다. 이를 위해, 과학기술 표준분류 체계에서 과학기술 분야의 연구보고서를 분류하기에 적합한 중분류 210여 개를 선별하였으며, 연구보고서 메타 데이터의 특성을 고려한 전처리를 진행하였다. 특히, 가장 영향력 있는 필드인 과제명(제목)과 키워드만을 이용한 TK_CNN 기반의 딥러닝 기법을 제안한다. 제안 모델은 텍스트 분류에서 좋은 성능을 보이고 있는 기계학습법들 (예, Linear SVC, CNN, GRU등)과 비교하였으며, Top-3 F1점수 기준으로 1~7%에 이르는 성능 우위를 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.21-30
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• 2019

본 연구는 초등 예비교원들이 정보교육에서 갖추어야하는 교양 수준의 정보교육과정(안)을 개발하는데 목적이 있다. 목적 달성을 위해 첫째, 초등교원 양성대학의 교육과정, 고교-대학 연계 심화과정, 고등교육과정 표준인 CS2013을 비교 분석하여 내용과 수준을 마련하였다. 둘째, 고등교육과정 표준인 J07-GE 분석과 중등교육과정과의 연계성을 고려하여 과목을 구성하였다. 셋째, 과목과 영역, 내용 체계구성 등을 고려하여 전문가 검토를 통해 과목명을 정하였다. 전문가의 의견 분석 결과, 정보 사회에서 발생하는 문제를 컴퓨터과학의 관점으로 접근하기 위하여 컴퓨터과학 I, 컴퓨팅시스템의 기본적인 원리를 이해하는 영역으로 컴퓨터과학 II, 데이터 관리를 포함한 패턴이나 관계를 파악하는 데이터관리 및 분석을 제안하였다. 본 연구는 교원의 기본 역량 강화를 바탕으로 하는 문제해결 능력 향상뿐만 아니라 고등학교 정보과목에 대한 계속성과 계열성을 고려하여, 교양수준의 과목을 제시했다는데 의의가 있다.