This study was designed to develop a basic plan for computerization of nursing records. The subjects were 7 nursing record forms, 58 charts, 23 nurses, 2 nurse managers, a nurse and computer specialist, 16 master course students and 3 professors. Data collection was conducted through questionnaire, observation and interview. The collected data were analyzed for problems, plan of improvement and needs for computerization. Based upon these results, it is recommended that nursing record computerization was needed a basic plan to integrate needs of nursing record computerization. The basic plan as fellows : 1. To illustrate a data flow path of nursing record and data dictionary that show nurse's work and record process. 2. To establish a system in order to use multi -tasking and graphic user interface. 3. To establish hardware and software in order to embody integrated management of computer based system through structured walkthrough. 4. To choose effective database management system and to achieve Log as record unit.
Nowadays, cloud computing is being adopted for more organizations. However, since cloud computing has a virtualized, volatile, scalable and multi-tenancy distributed nature, it is challenging task to perform attack detection in the cloud following conventional processes. This work proposes a solution which aims to collect web server logs by using Flume and filter them through Spark Streaming in order to only consider suspicious data or data related to denial-of-service attacks and reduce the data that will be stored in Hadoop Distributed File System for posterior analysis with the frequent pattern (FP)-Growth algorithm. With the proposed system, we can address some of the difficulties in security for cloud environment, facilitating the data collection, reducing detection time and consequently enabling an almost real-time attack detection.
최근 빅데이터 활용과 분석기술의 발전을 위하여 많은 연구가 이루어지고 있고, 빅데이터를 분석하기 위하여 처리 플랫폼인 하둡을 도입하는 정부기관 및 기업이 점차 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 빅데이터의 처리와 분석에 대한 관심이 고조되면서 그와 병행하여 데이터의 수집 기술이 주요한 이슈가 되고 있으나, 데이터 분석 기법의 연구에 비하여 수집 기술에 대한 연구는 미미한 상황이다. 이에 본 논문에서는 빅데이터 분석 플랫폼인 하둡을 클러스터로 구축하고 아파치 스쿱을 통하여 관계형 데이터베이스로부터 정형화된 데이터를 수집하고, 아파치 플룸을 통하여 센서 및 웹 애플리케이션의 데이터 파일, 로그 파일과 같은 비정형 데이터를 스트림 기반으로 수집하는 시스템을 제안한다. 이러한 융합을 통한 데이터 수집으로 빅데이터 분석의 기초적인 자료로 활용할 수 있을 것이다.
최근 SNS, 클라우드 서비스, IoT 등 신기술이 발전함에 따라서 개인 정보 보호와 보안에 관심이 대두 되었다. 때문에 기업들은 고객 정보 보호를 위한 보안 솔루션 구축이 필수불가결해졌다. 이러한 기업의 니즈를 충족시키기 위해 ESM이라는 보안 관리 시스템이 등장하고 최근에는 SIEM으로 넘어가고 있는 추세이다. SIEM은 관리자가 로그들을 모니터링 하는 방식으로 많은 양의 로그가 발생하거나 축적된 로그들을 분석하는 것은 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 빅 데이터 시스템을 이용하여 로그들을 축적하고 머하웃을 이용하여 축적된 로그들을 분석하는 자동화 시스템을 제안한다.
최근 정부기관, 기반시설, 제조 기업 등의 제어시스템을 대상으로 사이버 위협이 빈번히 발생하고 있다. 이러한 사이버 위협에 대응하기 위해서는 제어시스템의 다양한 자산에서 발생하는 보안정보를 일괄 수집하여 상관관계 분석 등을 수행하고, 그 결과를 공유하는 CTI(Cyber Threat Intelligence) 도입이 필요하다. 이를 위해서 제어시스템의 보안정보 수집이 필요한데, 가용성이 최우선적으로 고려되는 제어시스템 특성상 PLC(Programmable Logic Controllers) 등과 같은 제어장치에 보안 솔루션 도입의 제약이 있어 보안정보를 수집하기에 어려움이 따른다. 또, 제어시스템에 존재하는 다양한 자산에서 발생하는 보안정보 포맷이 상이한 문제도 존재한다. 따라서 본 논문에서는 효율적인 제어시스템 보안정보 수집을 위한 방안을 제안한다. 기존 IT의 CTI 모델 중 제어시스템 도입에 용이한 CybOX/STIX/TAXII를 활용하여 제어시스템 자산의 보안정보를 수집할 수 있도록 포맷을 설계하였다. 포맷 설계 대상은 윈도우 및 리눅스 등의 범용 OS를 사용하는 제어시스템 자산의 OS 수준의 시스템 로그, 정보보호 시스템 로그, 제어시스템 PLC 관리를 위한 EWS(Engineering Workstation System) 응용프로그램 로그로 선정하였다. 또, 설계한 포맷이 반영된 보안정보 수집 시스템을 설계 및 구현하여 제어시스템 통합 관제 시스템 구축 및 CTI 도입에 활용할 수 있도록 한다.
초고속 인터넷의 웹 서비스를 사용하여 WAS를 통한 DBMS 접근이 늘어나고 있다. 불특정 다수에 의한 DBMS에 대한 3-Tier와 우회접속에 대한 접근 및 권한제어를 위해서는 DB보안 기술의 적용이 필요하다. WAS를 통해 DBMS에 우회접속을 하면 DBMS는 우회접속 사용자의 IP정보를 저장하지 못하고, 직전 시스템에 접속한 사용자인 WAS의 정보를 저장하게 된다. 본 논문에서는 WAS를 통해 DBMS에 우회접속하는 쿼리정보를 역추적하여 보안감사기록과 포렌식자료를 연구한다. 통신 경로에서 MetaDB를 구축해 웹을 통해 login한 사용자에 대한 세션과 쿼리 정보를 저장하고, DBMS에도 로그 되는 쿼리 정보를 저장해서 time stamp쿼리를 비교 매핑 하여 실제 사용자를 식별한다. 보안 신뢰성의 향상 방법으로, log을 받아 Pattern분석 후에 Rule을 만들어 적용하고, Module을 개발해 정보의 수집 및 압축을 통해 데이터 저장소에 보관한다. 보관된 정보는 지능형 DB보안 클라이언트를 이용한 분석과 정책 기반 관리 모듈의 통제를 통해 역추적의 오탐률을 최소화할 수 있게 한다.
본 연구는 국내 일일 평균 섭취량이 많은 들깻잎을 대상으로 미생물 안전성을 평가하고 미생물에 대한 오염도를 조사하였고, 검출빈도가 높은 S. aureus와 B. cereus의 오염원을 조사하였다. 들깻잎의 미생물 오염도 조사 결과 일반세균수 수준은 4.82 log CFU/g이었다. 대장균군의 오염수준은 0.83-5.33 log CFU/g으로 농가 간 차이가 크게 나타났으며 50% 농가의 들깻잎에서 4.00 log CFU/g 이상 검출되었다. 또한 병원성미생물 분석결과, E. coli는 3%(4/114)의 들깻잎에서 1.00 log CFU/g 이하로 검출되었으며 S. aureus의 경우 검출빈도는 7.9%(9/114)였고 1.6%(2/114)의 들깻잎에서 S. aureus가 2.00 log CFU/g 이상으로 다소 높게 검출되었다. B. cereus는 0-3.81 logCFU/g 수준이었고 검출빈도는 46.5%(53/114)였으며 2곳의 농가에서 3.00 log CFU/g 이상으로 높게 검출되었다. 한편 E. coli O157:H7, Salmonella spp, 그리고 L. monocytogenes는 모두 검출되지 않았다. 또한 들깻잎 생산환경(토양, 수질, 작업자 및 포장대 등)에서 위생지표세균과 S. aureus와 B. cereus를 조사한 결과 일반세균수와 대장균군이 대부분의 시료에서 3.00 log $CFU/100cm^2$ 이상 검출되었고 일부 손, 수확용기 및 포장대에서 대장균군이 4.00 log $CFU/100cm^2$, hand 이상으로 높게 검출되었다. S. aureus는 관개용수, 포장대, 포장비닐, 작업자의 손과 복장에서 검출되었고 검출 수준은 0.33-1.31 log $CFU/100cm^2$이었다. B. cereus의 경우는 다양한 시료에서 빈번하게 검출되었고 특히 앞서 위생지표세균결과에서 오염도가 높았던 수확용기와 포장대에서 최고 5.50 log $CFU/100cm^2$까지 검출되었으며 수확 전 들깻잎보다 수확 후 들깻잎에서 B. cereus 수준이 증가되는 경향을 보였다. 이상의 결과를 통하여 들깻잎의 유해미생물 오염은 생산단계부터 발생되고 있으므로 이러한 유해미생물의 오염을 사전에 관리하는 GAP제도를 도입해야 할 것이다.
네트워크 공격이 다양해지고 빈번하게 발생함에 따라 이에 따라 해킹 공격의 유형을 파악하기 위해 다양한 보안 솔루션이 생겨났다. 그 중 하나인 통합보안관리시스템은 다양한 로그 관리와 분석을 통해 보안 정책을 세워 차후에 있을 공격에 대비할 수 있지만 기존 통합보안관리시스템은 대부분 관계형 데이터베이스의 사용으로 급격히 증가하는 데이터를 감당하지 못한다. 많은 정보를 가지는 로그데이터의 유실 방지 및 시스템 저하를 막기 위해 대용량의 로그 데이터를 처리하는 방식이 필요해짐에 따라 분산처리에 특화되어 있는 하둡 에코시스템을 이용하여 늘어나는 데이터에 따라 유연하게 대처할 수 있고 기존 NoSQL 로그 저장방식에서 나아가 로그 저장단계에서 정규화를 사용하여 처리, 저장 능력을 향상시켜 실시간 처리 및 저장, 확장성이 뛰어난 하둡 기반의 로그 수집 시스템을 제안하고자 한다.
시스템에 이상 징후가 발생하거나 해킹을 당했을 때, 전문가들은 가장 먼저 로그 파일을 확인한다. 이처럼 로그파일을 관리하고 분석하는 것은 시스템을 관리 하는 것에 있어서 필수불가결하다. 하지만 보안을 담당하는 장비에서 발생하는 로그들은 저장 공간의 한계 때문에 일부만 저장되었다가 사라지거나 HDD가 없는 보안장비들은 로그를 남길 수 없다. 따라서 이러한 단점을 해결하기 위해 본 논문에서는 보안 로그 수집과 분석에 하둡 에코 시스템을 접목시켜 방대한 로그를 저장하고, 이를 R프로그래밍으로 분석 할 수 있는 시스템 모델을 제안한다. 제안한 시스템 모델을 구현하기 위한 아키텍처에 대해서도 상세한 결과를 서술하였다.
As the 4th industrial revolution based on ICT is progressing in the manufacturing field, interest in building smart factories that can be flexible and customized according to customer demand is increasing. To this end, it is necessary to maximize the efficiency of factory by performing an automated process in real time through a network communication between engineers and equipment to be able to link the established IT system. It is also necessary to collect and store real-time data from heterogeneous facilities and to analyze and visualize a vast amount of data to utilize necessary information. Therefore, in this study, four types of controllers such as PLC, Arduino, Raspberry Pi, and embedded system, which are generally used to build a smart factory that can connect technologies such as artificial intelligence (AI), Internet of Things (IoT), and big data, are configured. This study was conducted for the development of a program that can collect and store data in real time to visualize and manage information. For communication verification by controller, data communication was implemented and verified with the data log in the program, and 3D monitoring was implemented and verified to check the process status such as planned quantity for each controller, actual quantity, production progress, operation rate, and defect rate.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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