정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.
본 연구의 목적은 기업의 전산 시스템 관리자와 일반 사용자에 대해 VDI 도입 성과를 분석하여 도입 시 고려해야 할 요인을 도출하는 데 있다. 본 연구의 내용으로 위계 모형을 활용하여 시스템 관리자와 일반 사용자의 총괄 수준, 중간 수준, 세부 수준별 계층적 도입 성과를 분석하였다. 본 연구에서는 DeLone and McLean의 정보시스템 성과평가 모형을 VDI 성과평가에 적합하도록 수정하여 관리성과(시스템 품질, 보안성, 관리운영)와 사용성과(사용성, 접근성, 사용자 만족)로 구성된 성과측정 모형을 도출하였다. 본 연구의 방법으로는 VDI 도입 기업을 대상으로 통계적 설문조사 분석방법이 사용되었다. VDI 도입 성과 측정모형을 토대로 설문지를 개발하고, VDI를 구축하여 운영 중인 기업을 대상으로 84부의 설문지를 회수한 다음 Smart-PLS를 이용하여 측정모형을 검증하고, SPSS를 이용하여 도입 성과를 비교 분석하였다. 본 연구의 결과로 첫째, 기대성과와 실제성과 비교 결과는 모두 실제성과를 경험하였으나, 기대 수준에는 충족하지 못하는 것으로 나타났다. 둘째, 실제성과 측면에서의 시스템 관리자와 일반 사용자의 수준별 성과를 분석하였다. 총괄성과는 시스템 관리자 성과가 일반 사용자 성과보다 월등히 높게 나타났으며, 이는 성과 인식에 있어 사용자별 차이가 크다는 것을 보여주고 있다. 중간수준성과는 사용자별 사용성과의 차이가 관리성과 보다 더 크게 나타났고, 시스템 관리자는 관리성과와 사용성과의 차이가 가장 작게 나타났다. 즉, 사용자 입장 및 관점에 따라 성과의 차이가 나타나고 있다. 세부성과 비교는 접근성 및 보안성에 두 그룹 모두 탁월한 성과가 있는 것으로 나타났으나, 일반 사용자의 사용성에서 보통 이하의 성과가 나타난 것으로 보아 일반 PC 환경과 비교해볼 때 가장 큰 차이를 보이는 요인으로 측정되었다. 본 연구의 시사점으로 첫째, VDI 도입을 고려하고 있는 기업에서 필요로 하는 도입 사례별 시스템 성능, 보안, 자료관리 등의 요인에 대해 VDI의 도입 성과를 분석해 봄으로써 장점과 고려해야 할 부분을 도출하였다. 둘째, VDI 도입 성과를 시스템 관리자, 일반 사용자로 구분하고, 이들 간의 총괄성과, 중간수준성과, 세부성과를 분석하여 수준별로 요구하는 정보 욕구가 다르고, 사용자 및 관점에 따라 성과가 다르게 나타나는 것을 규명하였다는 점이다.
본 논문에서는 공개의료정보 빅데이터 분석을 위해 클라우드 환경에서 아파치 하둡 기반의 클라우드 환경을 도입하여 컴퓨팅 자원의 유연한 확장성을 제공하고 실제로, 로그데이터가 장기간 축적되거나 급격하게 증가하는 상황에서 스토리지, 메모리 등의 자원을 신속성 있고 유연하게 확장을 할 수 있는 기능을 포함했다. 또한, 축적된 비정형 로그데이터의 실시간 분석이 요구되어질 때 기존의 분석도구의 처리한계를 극복하기 위해 본 시스템은 하둡 (Hadoop) 기반의 분석모듈을 도입함으로써 대용량의 로그데이터를 빠르고 신뢰성 있게 병렬 분산 처리할 수 있는 기능을 제공한다. 빅데이터 분석을 위해 빈도분석과 카이제곱검정을 수행하고 유의 수준 0.05를 기준으로 단변량 로지스틱 회귀분석과 모델별 의미 있는 변수들의 다변량 로지스틱 회귀분석을 시행 하였다. (p<0.05) 의미 있는 변수들을 모델별로 나누어 다변량 로지스틱 회귀 분석한 결과 Model 3으로 갈수록 적합도가 높아졌다.
2022 개정 교육과정을 논의하는 시기에 정보교육의 정상화에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구는 이와 같은 요구에 부응하는 일환으로 초등학교 고학년 정보 교육과정 사례에 대해 연구를 진행하였다. K광역시 B초등학교 6학년 학생 14명을 대상으로 컴퓨팅시스템, 데이터, 알고리즘과 프로그래밍, 디지털 문화까지 정보 교육과정의 핵심적인 4개 영역을 수업을 통해 다루었으며, Canva, YouTube, Entry, Padlet과 같은 클라우드 기반 애플리케이션을 수업 주제에 따라 적절하게 활용하여 학생간 협력적 수업을 진행하였다. 또한 인공지능 교육 영역을 위한 아이디어를 제시하여 교육과정을 보완하고자 하였으며, 국외의 정보교육 사례를 추가 조사하여 연구의 밀도를 높였다. 단, 현 2015교육과정의 정보교과 시수가 부족하여, 본 사례조사를 위해 프로젝트 형태로 타 교과와 조합하여 수업을 운영할 수 밖에 없었다는 점에서, 정보교과를 독립적으로 편성할 필요성을 강하게 확인하였다. 본 연구가 차후 초등학교 고학년 정보 교육과정의 안착에 작은 밑거름이 되기를 기대한다.
ICT 융합에 대한 관심이 높아진 가운데 독일의 Industry 4.0을 시작으로 제조업과 ICT 융합에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 이를 통해 전통적인 제조업의 제조단가를 낮추고 극적인 품질향상을 기대할 수 있게 되었다. 최근 정부의 제조업 3.0 전략 등에 힘입어 국내에서도 제조업에 대한 고도화가 진행되고 있으며, 이러한 추세에 발맞추어 제조업 운영에서 발생하는 빅데이터에 대한 주문맞춤형 분석 플랫폼을 개발하고 이를 통해 제조 현장의 경쟁력을 높이고자 한다. 주문맞춤형 분석 플랫폼은 확장성을 고려하여 스프링 프레임워크를 기반으로 웹에서 실행되도록 설계되었으며, 제조업 현장에서 발생하는 다량의 데이터를 빠르게 처리하기 위하여 스파크와 하둡 파일 시스템을 이용한다. 실시간으로 스트리밍 된 데이터를 프로세스 마이닝 기반 알고리즘을 통해 처리하고 공장의 현황을 분석하여 제조업 현장의 문제를 파악하고 신속한 의사결정을 지원할 수 있다.
최근 스마트폰의 폭발적인 보급, IoT와 클라우드 컴퓨팅 기술의 고도화, 그리고 IoT 디바이스의 보편화로 대용량 스트리밍 센싱데이터가 출현하였다. 또한 이를 기반으로 데이터의 공유와 매쉬업 통해 새로운 데이터의 가치를 창출하기 위한 요구사항의 증대로 대용량 스트리밍 센싱데이터 환경에서 시맨틱웹 기술과의 접목에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 데이터의 대용량성 스트리밍성으로 인해 새로운 지식을 도출하기 위한 지식 추론분야에서 많은 이슈들에 직면하고 있다. 이러한 배경하에, 본 논문에서는 IoT 환경에서 발생하는 대용량 스트리밍 센싱데이터를 시맨틱웹 기술로 처리하여 서비스하기 위해 RDFS 규칙기반 병렬추론 기법을 제시한다. 제안된 기법에서는 기존의 규칙추론 알고리즘인 Rete 알고리즘을 하둡프레임워크 맵리듀스를 통해 병렬로 수행하고, 공용 스토리지로서 하둡 데이터베이스인 HBase를 사용하여 데이터를 공유한다. 이를 위한 시스템을 구현하고, 대용량 스트리밍 센싱데이터인 기상청 AWS 관측데이터를 이용하여 제시된 기법에 대한 성능평가를 진행하고, 이를 입증한다.
최근 모바일, 클라우드, 그리고 사물인터넷의 융합으로 다양한 스마트팩토리 서비스가 제공되고, 많은 기업에서도 관심을 가지고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 근로자 관점에서 구현되지 않았기 때문에 근로자로부터 외면 받고 있다. 이에 본 논문은 스마트공장 서비스를 수요자들이 정의하여 사용할 수 있도록 서비스 제작을 현장 근로자가 직접할 수 있는 개발도구를 구현하였다. 서비스에 사용되는 제조데이터는 제조설비와 연결된 센서로부터 실시간으로 수집하여 스마트팩토리 플랫폼 내에 저장된다. 그리고 플랫폼에 저장된 제조데이터로부터 설비 모니터링, 공정상태분석, 설비 제어 등 다양한 스마트 공장 서비스를 근로자가 직접 드래그앤드롭 방식으로 매우 쉽게 만들 수 있다. 구현된 시스템은 특히 소규모 제조 기업에서 기업의 특정 목적에 맞게 수시로 서비스를 변경해야하는 환경에서 더욱더 큰 효과를 낼 것으로 예상된다. 또한, 현장 근로자의 스마트팩토리 운용 및 활용 능력 향상은 물론 중소기업의 스마트팩토리 인재 양성에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
의학기술의 발전과 소득수준의 증가로 "건강하게 오래살기"에 관심이 높아지면서 적극적으로 건강을 증진하고 유지하는 웰니스가 확대되고 있다. 또한 맞춤형 의료서비스에 대한 수요가 증가하고 방대한 의료 빅 데이터를 이용한 질병 예방의 움직임도 나타나고 있다. 이 논문에서는, 의료 시장에서 주요 관심분야로 부각되고 있는 웰니스를 지원하기위해 빅 데이터 기반의 의료 질 향상을 통한 환자중심의 의료서비스를 목적으로 한다. 환자를 약물에 의존적으로 치료만 하는 것이 아니라 식생활 개선을 기반으로 질병예방과 치료를 위해 빅데이터를 분석한다. 개인 트윗터를 분석해서 일상생활정보를 획득하고 웰니스 사전을 기반으로 질병예방과 치료를 목적으로 한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 실험결과 저장시간의 경우 63%, 데이터 통합의 경우 18%, 전체 테스트 시간을 기준으로 26%로 하나의 노드로 처리하는 경우보다 세 개의 노드로 처리하는 것이 효율적임을 실험을 통해 확인하였다.
최근 클라우드 서비스업체들이 제공하는 SaaS(Software as a Service)는 소프트웨어 유통 패러다임의 혁신을 가능케할 수단으로서 많은 관심을 모으고 있다. 반면, 높은 관심에도 불구하고, 아직 SaaS를 적극적으로 활용하는 이용자들은 많지 않다. 본 연구는 SaaS 사용의도에 영향을 미치는 선행요인들을 규명 및 분석하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서는 기술수용모델을 기반으로 하여 SaaS 사용의도를 예측하기 위한 연구모델을 제시하였다. 본 연구를 위해 소프트웨어 실사용자들을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 수집된 실증데이터는 SPSS와 AMOS를 이용하여 그 신뢰성 및 타당성을 분석하였으며 측정모델 및 가설의 검증을 실시하였다. 실증분석 결과, SaaS의 기능성, 상호운용성 및 경제적 효익은 사용의도에 긍정적 영향을 미치는 반면, 시스템 품질은 사용의도에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 본 연구결과에 대한 시사점 및 한계점을 논의하였으며, 향후 연구의 방향도 제시하였다.
본 연구에서는 설문조사를 통해 공공도서관이 디지털통합적 지역사회 구축자로서의 역할에 어느 정도 기여하고 있는지를 파악하고자 하였다. 이를 위해 국가도서관통계시스템에 등록된 전국 공공도서관 935개 기관을 대상으로 설문을 수행하였다. 그 결과 첫째, 컴퓨터, 노트북, 스캐너, 태블릿 PC 등 장비 인프라, 인터넷 인프라 등은 비교적 높은 수준에 있는 것으로 파악되었다. 둘째, 이용자가 이용할 수 있는 전자책, 디지털 및 가상참고서비스, 도서관서비스 모바일 앱 등 서비스나 자원은 비교적 높은 수준이나 협업과 그룹작업을 지원하는 소프트웨어나 참여공간의 가용성 등은 상당히 낮게 나타났다. 셋째, 기술과 관련된 리터러시 훈련 비율은 22.4%에 지나지 않았고, 교육주제도 자원탐색 주제로 집중되어 있으며, 화상회의기술 사용법이나 클라우드 컴퓨팅 어플리케이션 교육 등 다소 미래지향적인 기술교육은 하지 않는 것으로 나타났다. 결론적으로 문화향유 공간 또는 창의적인 공간으로서의 도서관의 다양한 역할 변화를 모색해야 하는 이 시대의 흐름에 따라 기술 및 장비의 제공확대, 그리고 미래지향적 서비스 및 교육제공을 고려해야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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