유비쿼터스 기술의 보편화에 따라 유비쿼터스 환경의 보안 취약성을 해결하기 위한 보안기술의 연구가 주목받고 있다. 그러나 현재의 대다수 보안 시스템은 고정된 규칙을 기반으로 하는 것으로서, 유비쿼터스 기반 사용자의 다양한 상황에 제대로 대응하지 못하는 문제점이 있다. 또한 기존의 상황인식 보안 연구는 ACL (Access Control List) 혹은 RBAC (Role-Based Access Control) 계열의 연구가 많이 수행되고 있으나 보안정책의 관리에 대한 오버헤드가 크고, 또한 예상하지 못한 상황에 대한 대응이 어렵다는 문제점을 보이고 있다. 이에 본 논문에서는 FCM (Fuzzy C-Means) 클러스터링 알고리즘과 퍼지 결정트리를 이용하여 다양한 상황을 인식하고 적절한 보안기능을 제공하는 상황인식 보안 서비스를 제안한다. 제안 모델은 기존의 RBAC 계열의 시스템이 가진 고정 규칙에 따른 문제나 충돌 문제, 관리상의 오버헤드를 개선할 수 있음을 확인할 수 있다. 제안 모델은 헬쓰케어 시스템이나 응급구호 시스템 등 상황 인식을 통하여 사용자의 상황에 적합한 서비스를 제공하는 다양한 애플리케이션에 응용 가능할 것으로 기대된다.
Jini 서비스는 개발자에게 분산시스템을 쉽게 개발할 수 있는 하부구조를 제공한다. Jini 서비스 중 하나인 JavaSpace는 자바환경의 분산 컴퓨팅 모델로서 객체를 저장하고 저장된 객체에 접근할 수 있는 공간을 말한다. 이러한 JavaSpace 서비스는 객체를 공유하는 방법으로 매우 유용하게 사용되고 있지만, 보안성이 취약하여 객체정보에 대한 접근 보안이 요구되는 분산시스템의 개발에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 JavaSpace의 취약한 보안성을 강화시켜 안전한 JavaSpace 서비스를 제공하는 SecureJS 시스템에 대하여 설명한다. Jini2.0 기반의 SecureJS 시스템은 자바객체를 저장할 수 있는 ObjectStore와 사용자에 대한 ObjectStore의 접근을 제어하는 AccessManager 그리고 공개키를 관리하는 KeyManager로 구성되어 있다.
폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.
최근 Chen 등은 태그 인증 시 서버의 전수조사를 막기 위해 제곱근을 구하는 어려움에 기반한 이차잉여를 이용한 상호인증기법을 제안하였다. 하지만 리더가 인증시작 시 악의적으로 같은 랜덤 값을 보내는 경우 태그의 위치가 노출되는 문제가 발생한다. 또한 제한된 연산능력을 가진 저가태그에 해쉬함수와 제곱연산을 동시에 수행해야 하는 어려움이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Chen 등의 기법을 살펴보고, 이 기법이 갖는 문제점을 지적한다. 또한 태그에서 인증 시마다 랜덤 값을 새롭게 생성하여 위치추적에 안전하며, Chen 등의 기법과 달리 제곱연산만을 사용함으로써 보다 효율적인 이차잉여기반의 상호인증 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 중앙 서버의 전수조사 없이 태그 인증이 가능하며 인증 시마다 비밀값의 갱신 없이도 전방향안전성을 만족하여 비밀값 동기화 과정이 필요 없다.
웹 서비스는 개방형 서비스로 정보 공유가 주요 목적이다. 하지만 상대적으로 웹 서비스에 대한 공격 및 해킹 사고 또한 급증하고 있다. 현재 웹 해킹 등의 공격을 탐지하기 위해서는 웹 로그의 분석을 통해 우선적으로 수행 가능하며 중요한 역할을 수행하고 있다. 실제 웹 로그 분석을 통해 웹 서비스의 취약점을 분석하고 보완하는 사례가 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 대용량의 웹 로그 정보에 대해 SOM 알고리즘을 적용하여 웹 DoS 공격 등과 같은 웹 서비스에서의 이상 탐지를 수행하였다. 구체적으로 대용량 웹 로그 정보에 대해 SOM 기반으로 BMU(Best Matching Unit)의 발생 빈도를 조사해 발생 빈도가 가장 높은 유닛을 이상(Abnormal) 유닛으로 판단하여 입력된 웹 로그 데이터에 대한 DoS 공격 탐지 성능을 향상시킬 수 있었다.
Objectives : The purpose of this study was to identify correlation of personality preference, and achievement goal orientation, academic self-efficacy, test anxiety in selecting college students who majored in dental hygiene. This study also provides a basic data regarding personality for education of dental hygiene students. Methods : 192 students of S college who majored in dental hygiene were asked to answer the MBTI GS form, academic self-efficacy scale, achievement goal orientation scale and test anxiety scale during the month of May, 2009. The total of 160 copies were analyzed. MANOVA, independent-sample t-test were conducted. Results : 1. Looking at distribution of personality preference type of the students, extroversion type (63.1%) was more than introversion type(36.9%), sensing type(87.5%) was more than intuition type(12.5%), thinking type(54.4%) was more than feeling type(45.6%), judging type(59.4%) was more than perceiving type (40.6%) 2. In subscale of achievement goal orientation, performance approach level was higher in extroversion type than in introversion type. Performance avoidance level was lower in extroversion type than in introversion type. However, other preference personality type didn't show any significant difference in subscale of achievement goal orientation. 3. Academic self-efficacy was higher in extroversion type and thinking type than in introversion type and feeling type. There wasn't any significant difference between judging type and perceiving type, sensing type and intuition type. 4. In subscale of academic self-efficacy, confidence was higher in extroversion type than in introversion type. Task difficulty preference and self-regulated efficacy were higher in thinking type than in feeling type. 5. There wasn't any significant difference between personality preference type and test anxiety. Conclusions : Professor should find out difference between students through using information of preference personality and develop a teaching strategy that can encourage strength and make up weakness of each students.
본 연구는 현재 우리나라 고등학교 1학년 명제단원의 내용 체계가 수학적 논리사고를 함양하기 위한 기초 준비로는 너무 약화되어 있어, 그러한 명제 교육을 받고 대학에 진학한 신입생들이 명제와 관련된 개념 이해에서 많은 어려움을 보일 것이라는 가정 하에서 진행되었다. 이에 본 연구는 제 7차 수학과 교육과정에 따른 명제교육을 받고 지방 중위권 대학에 입학한 이공계 신입생들의 명제에 대한 이해 정도를 알아보기 위해, 대학 기초 수학 학습에서 요구되는 기본 명제 개념들로 이루어진 문제를 적용하고, 그 문제 해결과정에서 보이는 신입생들의 오류와 특징들을 조사, 분석하였다. 본 연구의 결과는 이공계 신입생들의 명제 관련 개념들에 대한 이해 실태를 보고함으로써, 대학 수학 교육에서 수학적 논리 기초 개념들에 대한 지도를 어느 수준까지 해야 할 것인가에 대한 시사점을 제공하는데 그 의의가 있다.
최근 인터넷 보급의 확산은 e-Health 분야의 급속한 발전을 가져오고 있으며, 그 결과 개인의 건강정보에 대한 기록 및 관리의 디지털화에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 개인전자건강기록의 특징을 검토하고, 인터넷 기반의 개인전자건강기록 시스템을 적용한 구글헬스 서비스의 구조를 분석해 보고자 하였다. 구글헬스를 통하여 소비자들은 개인의 건강기록을 구축하고 병원과 약국의 의무기록을 불러와 저장하며 자신의 건강기록을 타인과 공유함으로써 보다 편리하게 건강관리를 할 수 있을 뿐 아니라 온라인 건강정보 검색을 손쉽게 할 수 있다. 이는 현재의 의료시스템에 큰 변화의 흐름뿐 아니라 미래 의료시스템의 발전 방향의 예측을 가능하게 하는 사례로서 중요한 의미를 가진다. 따라서 본 연구는 다양한 서비스로의 발전이 예상되는 e-Health 산업에서 개인전자건강기록의 중요성을 인식시켜 줄 뿐 아니라 장단점을 비교분석함으로써 보다 보완적인 개인전자건강기록의 체계를 제시하여 준다.
본 연구의 목적은 음의 변동성위험프리미엄 특성에 기반한 전통적인 옵션 양매도전략의 문제점을 개선하기 위해, 변동성 예측을 이용한 양매도 포지션의 선택적 진입전략을 제안하고 그 투자 성과를 분석하고자 하였다. 선택적 진입전략은 비대칭적 변동성 전이효과와 SVM 모형을 결합하여 KOSPI 200 주가지수옵션시장의 장중 변동성이 하락이나 횡보로 예측되는 날만 양매도 포지션을 진입하는 옵션의 스트래들 매도전략이다. 2008년부터 2014년까지의 실험데이터에서 변동성의 최적 분류 모형을 찾아내고, 2015년부터 2018년까지의 검증데이터에 적용해 본 결과 제안모형이 비교모형보다 수익은 증가하고 투자 위험은 감소하는 우수한 결과를 보여주었다. 따라서 투자성과지표인 Sharpe Ratio가 증가하는 좋은 결과를 얻을 수 있었다. 제안 모형은 옵션 거래자들에게 언제 포지션을 진입하고 언제 진입하지 말아야 하는지에 대한 가이드라인을 제시하고 있다.
The coarse mesh finite difference (CMFD) method is applied to the discontinuous finite element method based discrete ordinate calculation for source convergence acceleration. The three-dimensional (3-D) DFEM-Sn code FEDONA is developed for general geometry applications as a framework for the CMFD implementation. Detailed methods for applying the CMFD acceleration are established, such as the method to acquire the coarse mesh flux and current by combining unstructured tetrahedron elements to rectangular coarse mesh geometry, and the alternating calculation method to exchange the updated flux information between the CMFD and DFEM-Sn. The partial current based CMFD (p-CMFD) is also implemented for comparison of the acceleration performance. The modified p-CMFD method is proposed to correct the weakness of the original p-CMFD formulation. The performance of CMFD acceleration is examined first for simple two-dimensional multigroup problems to investigate the effect of the problem and coarse mesh sizes. It is shown that smaller coarse meshes are more effective in the CMFD acceleration and the modified p-CMFD has similar effectiveness as the standard CMFD. The effectiveness of CMFD acceleration is then assessed for three-dimensional benchmark problems such as the IAEA (International Atomic Energy Agency) and C5G7MOX problems. It is demonstrated that a sufficiently converged solution is obtained within 7 outer iterations which would require 175 iterations with the normal DFEM-Sn calculations for the IAEA problem. It is claimed that the CMFD accelerated DFEM-Sn method can be effectively used in the practical eigenvalue calculations involving general geometries.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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