현재 기업 및 공공기관에서 주로 사용하고 있는 디지털 프린터는 출력을 비롯하여 복사, 스캔, 팩스 등의 다양한 기능을 통합한 복합 기기로서, 최근에는 산업기술 유출 방지를 위해서 중요 데이터 유출 방지를 위한 보안기능을 구현하고 있다. 이에 일본과 미국에서는 일찍이 디지털 프린터에 대한 공통평가기준(CC, Common Criteria) 평가 인증을 진행하고 있으며, 국내에서도 최근부터 공공기관에 납품되는 제품에 대해 보안적합성 검증을 의무화하고 CC 평가 인증을 시작하고 있다. 하지만, 국내에서는 디지털 프린터에 대한 평가 지식이 부족하여 공통평가기준평가를 준비하는 개발자 및 평가자가 어려움을 겪고 있다. 따라서 차기 평가 수요가 예측되는 디지털 프린터의 보안기능 기반기술 시험방법 및 평가요소기술에 대한 확보가 절실한 상황이다. 이에 본 논문에서는 국내 외 주요 업체들의 디지털 프린터에 포함되어 있는 보안 기능 및 개발 동향을 분석하고, 각 보안기능별 특성을 파악하여 디지털 프린터 보안기능 평가 및 취약성 시험 방법에 대한 가이드라인을 제시한다.
패킷 필터링이란 악의적인 네트워크 패킷들을 거르는 작업을 말한다. 패킷 필터링의 기능을 테스트하기 위해서는 구축된 보안 정책이 의도했던 대로 정확하게 동작하는가를 검증하여야 한다. 그러나 이런 기능을 테스트하기 위한 도구들은 많지 않으며, 테스트 과정에서 많은 사용자의 노력을 요구한다. 대부분의 보안 관리자들은 보안 정책을 새로 수립하거나 기존의 보안 정책을 수정할 때에 새로운 보안 정책을 체계적으로 테스트하는 것에 부담을 느낀다. 이런 부담을 경감해주기 위해 우리는 사용자의 참여를 최소화하는 새로운 테스트 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 테스트 케이스와 테스트 오라클의 생성을 자동화한다. 자동으로 생성된 테스트 케이스는 테스팅 과정의 입력 요소를 선택해야 하는 고민을 덜어주며, 자동으로 생성된 테스트 오라클은 사용자의 도움 없이 테스트 결과에 대한 판단을 가능하게 한다. 우리의 테스트 방법을 구현한 테스트 도구는 테스트 수행의 전체 4단계 중 테스트 준비, 테스트 실행, 테스트 평가의 3단계에 걸쳐 테스트 자동화를 실현하고 있다. 이런 테스트 도구 위에서 테스팅을 수행하게 된다면 결과적으로 테스트 활동의 신뢰도를 보다 높게 향상시킬 수 있다. 이 논문은 우리의 테스트 방법과 테스트 도구의 설계 및 구현에 관한 내용을 기술한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권12호
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pp.157-164
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2021
The aim of this study is to provide empirical evaluation of the accuracy of data-model fit using growing levels of invariance models. Overall model accuracy of factor solutions was evaluated by the examination of the order for testing three levels of measurement invariance (MIV) starting with configural invariance (model 0). Model testing was evaluated by the Chi-square difference test (∆𝛘2) between two groups, and root mean square error of approximation (RMSEA), comparative fit index (CFI), and Tucker-Lewis index (TLI) were used to evaluate the all-model fits. Factorial invariance result revealed that stability of the models was varying over increasing levels of measurement as a function of variable-to-factor ratio (VTF), subject-to-variable ratio (STV), and their interactions. There were invariant factor loadings and invariant intercepts among the groups indicating that measurement invariance was achieved. For VTF ratio (3:1, 6:1, and 9:1), the models started to show accuracy over levels of measurement when STV ratio was 6:1. Yet, the frequency of stability models over 1000 replications increased (from 69% to 89%) as STV ratio increased. The models showed more accuracy at or above 39:1 STV.
This study deals with underwater explosion (UNDEX) characteristics of various non-explosive underwater shock sources for the development of non-explosive underwater shock testing devices. UNDEX can neutralize ships' structure and the equipment onboard causing serious damage to combat and survivability. The shock proof performance of naval ships has been for a long time studied through simulations, but full-scale Live Fire Test and Evaluation (LFT&E) using real explosives have been limited due to the high risk and cost. For this reason, many researches have been tried to develop full scale ship shock tests without using actual explosives. In this study, experiments were conducted to find the characteristics of the underwater shock waves from actual explosive and non-explosive shock sources such as the airbag inflators and Vaporizing Foil Actuator (VFA). In order to derive the empirical equation for the maximum pressure value of the underwater shock wave generated by the non-explosive impact source, repeated experiments were conducted according to the number and distance. In addition, a Shock Response Spectrum (SRS) technique, which is a frequency-based function, was used to compare the response of floating bodies generated by underwater shock waves from each explosion source. In order to compare the magnitude of the underwater shock waves generated by each explosion source, Keel Shock Factor (KSF), which is a measure for estimating the amount of shock experienced by a naval ship from an underwater explosionan, was used.
최근 이상기후로 인한 집중호우에 따른 하천변 사회기반시설의 침수피해가 증가하고 있으며, 침수 가능성 여부에 대한 신속한 예 경보가 필요한 실정이다. 일반적인 홍수 예 경보는 하천수위를 이용하고 있으며, 수치모형을 이용하여 하천수위를 예측하는 연구가 대부분이었다. 그러나 수치모형을 이용한 하천수위 예측은 결과가 정확한 반면 수치모의 시간이 오래 소요된다는 한계점이 있어 최근에는 인공신경망 등을 적용한 자료기반의 수위예측 모형이 많이 이용되고 있다. 하지만 기존의 인공신경망을 활용한 수위예측 연구는 시간적 매개변수를 고려하지 못하였다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 시간적 매개변수(Time delay= 2시간)를 고려한 NARX 신경망 모형을 사용하여 한강대교의 수위를 예측하였다. 또한 NARX 모형의 적합성을 판단하기 위하여 인공신경망(ANN) 모형과, 순환신경망(RNN)모형의 결과와 비교하였다. 2009년에서 2018년까지 10년간의 수문자료를 이용하여 70%를 학습시키고 검정과 평가에 15%를 사용하여 2018년의 한강대교 3시간 후 수위를 예측한 결과 평균제곱근오차(RMSE)의 경우 ANN, RNN, NARX model이 각각 0.20 m, 0.11 m, 0.09 m, 평균절대오차(MAE)의 경우, 각각 0.12 m, 0.06 m, 0.05 m, 첨두수위 오차(Peak Error)는 각각 1.56 m, 0.55 m, 0.10 m로 나타났다. 연구 대상지역에 대한 시간적 매개변수를 고려한 예측 결과의 오차분석을 통하여 NARX 신경망 모형을 사용하는 것이 수위예측 모형 구축이 가장 적합한 것으로 나타났다. 이는 NARX 신경망 모형이 과거의 입력자료를 고려함으로써 시계열 자료의 변동 추세도 학습 할 수 있으며, 또한 모형 내 활성함수를 쌍곡선탄젠트(Hyperbolic tangent) 및 Rectified Linear Unit(ReLU) 함수를 사용하여 고수위 예측 시에도 정확한 예측 값을 도출할 수 있기 때문이다. 그러나 NARX 신경망 모형은 시퀀스 길이가 길어짐에 따라 기울기 소실문제(Vanishing gradient)가 발생하는 한계점이 있어 향후에는 이를 보완한 LSTM(Long Short Term Model)모형을 이용하여 수위예측의 정확도를 검토하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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