IT 산업이 발달하면서 개인 정보 및 회사 기밀 등과 같은 정보의 보안 문제 중요성이 대두되고 있다. 하지만 최근 들어 침입의 기술이 고도로 발달되면서 단순한 침입탐지 시스템으로는 다양한 보안사양을 만족하기 힘들다. 침입탐지 시스템은 침입을 즉각적으로 탐지하며 보고, 대처하는 기술들을 포함하는 시스템이다. 본 논문에서는 NSA(National Security Agency)의 IDS PP(Intrusion Detection System Protection Profile)와 국가기관용 IDS PP의 개념을 비교하고 TOE의 위협부분을 비교, 분석하였다.
의료정보 교환 국제 표준인 HL7의 처리를 위한 인터페이스 소프트웨어에서 다양한 버전 사이의 호환성 문제의 해결 방법으로 객체 지향적 구조에 기반한 HL7 파서(Parser)의 구조가 설계되었다. 그러나 수천개의 HL7 메시지 및 구성요소를 처리할 수 있는 HL7 파서를 직접 구현하기 위해서 많은 시간과 인력이 필요하다. 또한, 구현된 파서의 기능 변경 시 수천 개의 파일을 프로그래머가 직접 수정하는 방법은 매우 비효율적이다. 따라서 본 연구에서는 버전 상호 호환 가능한 HL7 파서의 설계에 따라 HL7 파서를 효과적인 구현할 수 있는 방법을 제안한다. 제안한 방법에 따라 HL7 파서를 구현하고, HL7 메시지의 버전 간 변환 테스트를 수행하여 개발한 파서의 효용성을 확인한다.
매니코어 CPU 시스템에서의 병렬 I/O 는 현재의 리눅스 시스템의 LRU 관리 방법의 한계로 확장성에 문제를 가지고 있다. 본 연구에서는 이 문제를 해결했던 하기 위한 개선된 FinerLRU 를 제안한다. LRU 락을 최대 코어 개수만큼 증가시키고 세분화된 Lock 관리를 통해 버퍼 캐시를 사용하는 파일 시스템의 병렬 I/O 성능을 향상시킨다. 리눅스 5.18.11 에 제안한 방법을 구현하였으며, 64 개의 물리적 코어와 256 개의 논리적 코어를 가지는 Intel Knights Landing 프로세서를 이용한 실험을 통해 두 배 가량의 성능 향상을 얻을 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 웹 소프트웨어의 복잡도와 객체지향 프로그래밍 측정자인 클래스 수(NOC), 메서드 수(NOM)와의 상관관계를 통하여 순환복잡도를 정량적으로 분석하고자 한다. 웹 환경에서 소프트웨어의 복잡도, NOC, NOM의 빈도분포를 근거로 복잡도한계값과 NOC한계값, 복잡도 한계값과 NOM한계값의 상관관계를 파악하기 위하여 실제 사용되는 10개의 웹 프로젝트에서 4,000여개의 ASP 파일이 표본으로 사용되었다. 실험 결과 NOC한계값은 21, NOM한계값은 40이었고 복잡도는 68의 높은 값을 보였으며 10개의 프로젝트 중 NOC, NOM이 특히 높은 빈도를 보이는 2개의 프로젝트를 제외한 8개의 프로젝트는 NOC한계값은 12, NOM한계값은 21이었고 복잡도 한계값도 52의 상대적으로 낮은 값을 나타내 상관관계가 있는 것으로 판명이 되었다. 또한 복잡도, NOC, NOM의 한계값이 낮은 8개의 프로젝트는 내부 관리 소프트웨어이었고 나머지 2개의 프로젝트는 외부 매매 서비스 소프트웨어임이 밝혀져 업무 특성에 따라 설계 단계에서 클래스 수, 메서드 수가 결정됨에 따라 복잡도도 미리 추정할 수 있어 품질 향상에 기여할 수 있을 것이다.
유비쿼터스 사회화에 따른 개인의 정보를 보호하기 위한 방안들이 많이 제시되고 있다. 이런 방안의 한 분야로 CPU와 메모리를 가진 스마트카드가 널리 사용되고 있으며, 스마트카드 중에서도 다양한 응용 프로그램을 사용 가능하게 하는 자바카드의 사용이 확대되고 있다. 자바카드 파일 시스템의 표준은 따로 정의되어 있지 않지만, 일반적으로 스마트카드 파일 시스템 표준을 따른다. 하지만 스마트카드 파일 시스템 표준을 따름에 있어서 자바카드 가상기계의 특성상 데이터 및 코드의 중복사용으로 메모리 공간의 비효율적인 사용과 처리 속도가 늦어지는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 자바카드의 이러한 단점을 해결하기 위해 File Cache 기법과 Direct Access 기법을 제안하여 최소한으로 코드 수를 줄여 메모리 공간의 효율적인 사용과 처리 속도를 개선한다.
*.x 확장자는 3D 모델개발자와 3D프로그래머들이 프로그램을 보다 쉽게 개발하기 위해서 주로 사용된다. 오늘날에는 3D프로그래밍을 위한 하드웨어들의 성능이 많이 개선되었지만, 아직도 효율적인 애니메이션 생성을 위한 방법들에 관한 연구는 계속 진행되고 있다. 특히 3D 모델개발자들은 *.x 파일을 이용하여 골격애니메이션을 만들 때 한 부분의 에러가 다른 부분으로 전이되어 찌그러지는 현상이 나타날 수 있기 때문에 에러를 수정하는데 많은 시간이 필요로 하는 문제점을 내포하고 있다. 그래서 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 여러 개의 골격애니메이션을 블랜딩 할 수 있는 방법을 제안하였다. 이를 위해서 3D Max, Maya와 같은 애니메이션 블랜딩을 위한 프로그램이나 *.x 파일을 코딩하여 사용하고 있고, 골격 애니메이션을 합성하는 특수효과를 3D Max8.0을 사용하여 *.x 파일로 구현하였다.
정보통신 기술의 발전으로 우리는 사무실에서 개인용 컴퓨터를 이용한 방식의 회사업무처리에서 벗어나 스마트 기기를 이용하여 언제 어디서나 편리하게 업무를 처리하는 스마트워크 환경을 경험하고 있다. 오피스 프로그램을 이용하여 작성한 문서를 이메일 서비스를 이용하여 주고받던 것을 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 모바일 메신저로 전송하는 것으로 대신할 수 있다. 제조현장에서는 보안문서인 작업지시서를 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 공유하는 것을 쉽게 볼 수 있다. 본 논문에서는 제조현장에서 근로자의 스마트 기기에 남겨지는 보안문서 이미지 파일을 찾아내고 삭제 처리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 광학문자인식 기술을 이용하여 이미지의 글씨를 인식한 후 키워드화 시켜 일치하는 비율을 통해 보안문서 이미지 파일을 검색해내고 삭제 처리한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용할 경우 중소기업에서도 효율성 높은 시스템을 구축하여 보안인식이 낮은 제조현장의 작업자들도 편리하게 보안문서 파일을 관리할 수 있다.
본 연구는 곤충산업 시장에서 지역자원을 활용한 동애등에 체험프로그램을 개발하기 위해 체험객의 곤충체험 지향성에 따라 세분화 하고 세분화된 체험객의 특성을 프로파일 하고자 수행되었다. 문헌연구를 바탕으로 곤충체험 지향성의 주요 속성을 도출하였으며, 곤충 체험객과 곤충체험 박람회의 참석자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 총 325부의 유효표본을 수집하여 실증분석에 사용하였으며 체험 지향성의 속성은 교육 지향성, 정서 지향성, 사회 지향성, 자아 지향성과 연관되었다. 응답자는 학생들과, 자녀가 있는 부모를 대상으로 설문조사에 응답하도록 하였다. 군집분석 결과 2개와 3개의 군집으로 분류되었으며, 예측타당성 및 판별분석 결과 모두 높게 나타나 최종 분석을 위해 응답자를 3개의 군집으로 적절하게 세분화하였다. 3개의 군집은 체험에 소극적, 중도적, 적극적 지향 집단으로 명명하였으며, 적극적 지향 집단은 곤충체험에 대해 다양하게 지향하는 집단으로 5 ~ 9세와, 10 ~ 14세의 자녀를 둔 부모는 감성적 체험 프로그램을 선호하고 체험 프로그램 비용으로 7 ~ 8천원의 지불의사를 밝혔다. 세분 집단의 특성을 살펴본 결과 소극적 지향 집단과 중도지향적 집단은 교육적 체험에 가장 높게 지향하는 것으로 나타났으나 이들을 체험 프로그램에 관심을 갖게 위해서는 교육 지향적 프로그램을 개발하고 홍보마케팅을 강화한다면 참가의도가 높아질 수 있을 것으로 보인다. 본 연구의 결과와 시사점은 곤충산업의 6차 산업화 활성화에도 기여할 수 있는 기초자료로 다양한 지향성을 충족시킬 수 있는 곤충체험 프로그램 개발에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.
소셜 네트워크(Social Network)는 웹 환경에서 개인 중심의 네트워크로 구성되어 웹 사용자별 프로파일을 탐색하고 새로운 연결을 형성함으로써 정보의 소통을 지원한다. 따라서 유사한 내재적 정보를 가진 웹 사용자들로 구성 된 소셜 네트워크를 찾아서 검색에 적용한다면 검색의 효율성과 검색 결과에 대한 웹 사용자의 만족도를 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜 네트워크를 구성 한다. 둘째, 사용자들의 속성(Feature)에 내재된 정보를 이용하여 주제(topic)별 웹 사용자 간 유사성(Similarity)을 산정한 후, 주제(Topic)별 변화되는 유사성에 따라 소셜 네트워크를 재구성한다. 마지막으로 산정된 유사성과 웹 사용자들의 검색결과에 대한 만족도, 즉 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 주제별 유사성이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 이와 같은 사실을 검색에 적용한다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성 및 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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