본 연구에서는 아동발달의 변화성과 다양성을 고려하여 시간의 경과에 따라 학령기 아동의 게임 사용시간의 변화궤적을 유형화하고, 각 유형에 영향을 미치는 예측요인을 다차원적으로 검증하였다. 이를 위해 한국아동 청소년패널조사의 초1패널의 2차년도에서 6차년도까지의 자료를 활용하였으며, 본 연구의 최종 분석대상자는 총 1959명이다. 분석방법으로는 학령기 아동의 게임 사용시간 변화궤적 유형화를 위해서 잠재계층성장분석을 실시하였으며, 이후 다중로지스틱 회귀분석을 통해 유의미한 예측요인을 검증하였다. 분석결과, 학령기 아동의 게임 사용시간 변화궤적은 '게임 저사용 증가집단', '게임 초기 고사용-변동 집단', '게임 고사용 증가집단'으로 분류되었으며, 성별, 공격성, 주의집중, 방과후 보호자 부재, 주양육자의 교육수준, 형제자매, 방임, 가구소득, 연간 가족여행 횟수, 학교성적, 또래관계가 각 유형의 분류에 유의미한 영향을 미치는 예측변인으로 나타났다. 이러한 연구결과들을 바탕으로 학령기 초기 아동의 게임 과다사용에 대한 예방적 개입의 필요성을 강조하고 유용한 실천적 제언을 하였다.
본 논문은 긍정적인 유머 스타일과 부정적 유머스타일이 어떻게 매개하고 서로 상호관련성이 있는가에 대하여 SBS에서 방영되는 예능 프로그램 <런닝맨>을 통해 분석하였다. 이론적 배경은 Martin 과 동료들이 개발한 유머스타일 질문지(Humor Style Questionnaire: HSQ)를 선택하였다. 연구방법은 먼저 <런닝맨> 멤버들의 유머스타일 유형을 분류한 후, 긍정적 유머스타일과 부정적 유머스타일은 유머생성에 어떻게 매개하고 있는 지와 멤버들 유머스타일은 어떤 상호 관련성이 있는가에 대하여 분석하였다. <런닝맨> 나타난 긍정적 유머스타일과 부정적 유머스타일 유형은 4대 4로 균형을 이루었으며, 나이와 경력, 그리고 권력에 따라 분류되었다. 유머생성 매개는 유머가 대립하는 지점에서 발생하였고, 유머스타일 상호 관련성은 반전과 상관관계가 있는 것으로 나타났다.
사람의 DNA가 변하지 않는 것과 같이 사이버상의 악성코드도 변하지 않는 고유의 행위 특징을 갖고 있다. APT(Advanced Persistent Threat) 공격에 대한 방어수단을 사전에 확보하기 위해서는 악성코드의 악성 행위 특징을 추출해야 한다. 이를 위해서는 먼저 악성코드 간의 유사도를 계산하여 유사한 악성코드끼리 분류할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 Windows OS 상에서 동작하는 악성코드 간의 유사도 계산 방법으로 'TF-IDF 코사인 유사도', 'Nilsimsa 유사도', '악성코드 기능 유사도', 'Jaccard 유사도'를 사용해 악성코드의 유형을 예측해보고, 그 결과를 보인다. 실험결과, 유사도 계산 방식마다 악성코드 유형에 따라 예측률의 차이가 매우 컸음을 발견할 수 있었다. 모든 결과에 월등한 정확도를 보인 유사도는 존재하지 않았으나, 본 실험결과를 이용하여 특정 패밀리의 악성코드를 분류할 때 어떤 유사도 계산 방식을 활용하는 것이 상대적으로 유리할지를 결정할 때 도움이 될 것으로 판단된다.
최근 4차 산업 혁명 기술 중 하나인 딥러닝(Deep Learning) 기술은 보안 분야에서는 탐지하기 어려운 네트워크 데이터의 숨겨진 의미를 식별하고 공격을 예측하는 데 사용되고 있다. 침입탐지에 사용될 딥러닝 알고리즘을 선택하기 전에 데이터의 속성과 품질 분석이 필요하다. 학습에 사용되는 데이터의 오염여부에 따라 탐지 방법에 영향을 주기 때문이다. 따라서 데이터의 특징을 파악하고 특성을 선정해야 한다. 본 논문에서는 네트워크 데이터 셋을 이용하여 악성코드의 단계적 특징을 분석하고 특성을 추출하여 딥러닝 모델을 적용하였을 때 각 특성이 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 네트워크 특징에 따른 특성들의 비교에 대한 트래픽 분류 실험을 진행하였으며 선정한 특성을 기반으로 96.52% 정확도를 분류하였다.
포털 사이트의 인터넷 뉴스 댓글, SNS, 커뮤니티 사이트 등의 온라인상에서 명예 훼손 사건이 최근 점점 증가하고 있다. 온라인상의 차별 및 혐오 표현은 명예 훼손 문제뿐만 아니라 사생활 침해, 인신 공격 등 다양한 형태로 온라인 서비스 이용자들을 위협하고 있다. 지난 몇 년간 산업계와 학계는 이러한 문제를 해결하고자 다양한 방법으로 연구해왔다. 하지만 한국어 대상으로 수행된 딥러닝 기반 혐오 표현 탐지 연구는 아직까지 부족한 상황이다. 본 연구의 목적은 혐오 표현뿐만 아니라 다양한 차별적 표현에 대한 탐지를 위해 데이터셋을 구축하고 이를 분류하기 위한 딥러닝 모델링을 실험하는 것이다. 데이터셋 구축은 10명의 인원이 교차적으로 검토를 하면서 7개 항목에 대한 라벨링 기준을 확립했다. 본 연구는 약 137,111개에 해당하는 한국어 인터넷 뉴스 댓글 데이터셋에 대해 7개의 항목을 각각 이진 분류하고, 이를 딥러닝 기법을 통해 분석한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 어텐션 기반 다중 채널 CNN 모델링 기법이다. 실험 결과 7개 항목에 대해 가중 평균 f1 점수를 평가했을 때, 70.32%의 성능을 달성했다.
최근 국방 기술의 발전은 인공지능이 탑재된 드론과 같은 첨단 자산의 도입으로 디지털화되고 있다. 이러한 자산들은 산업용 사물 인터넷, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등의 현대 정보기술과 통합되어 국방 영역의 혁신을 촉진하고 있다. 그러나 해당 기술의 융합이 사이버 위협의 전이 가능성을 증가시키고 있으며, 이는 국방 자산의 취약성을 증가시키는 문제로 대두되고 있다. 현재의 사이버 보안 방법론들이 단일 자산의 취약점에 중점을 두는 반면, 임무 수행을 위해서는 다양한 군사 자산들의 상호 연동이 필요하다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 인식하고, 임무 기반의 자산 관리 및 평가 방법론을 제시한다. 이는 임무 수행에 중요한 자산을 식별하고, 사이버 보안 측면에서의 취약점을 분석하여 국방 부문의 사이버 보안성 강화를 목표로 한다. 본 논문에서는 임무를 수행하기 위한 기능과 자산 간의 연계분석을 통해 임무 종속성을 분류하며, 임무에 영향을 미치는 자산을 식별 및 분류하는 방안을 제안한다. 또한, 공격 시나리오를 통해 핵심 자산 식별 사례연구를 수행했다.
본 연구는 사회성측정(sociometry)을 통한 사회적지위의 유형에 따라 초등학생의 학업성취도에서 차이가 나타나는지를 알아보는데 있었다. 이를 위하여 K시에 소재한 S초등학교 6학년 201명을 대상으로 성별의 분리를 적용하여 7가지(인기, 평범, 배척, 높은 공격성에 의한 배척, 높은 수동성에 의한 배척, 무시, 양면성아동)로 지위유형을 분류한 다음, 각각의 지위집단 유형이 보여주는 학업성취도를 종속변인으로 하여 사회적지위 유형과 학업성취도간의 관계를 알아보았다. 5가지 사회적지위 유형을 분류하기 위하여 안이환(2007)에 의해 개발된 한국형 사회성 측정의 전산프로그램이 사용되었으며, 나머지 2가지 하위유형 분류는 실험조건에 따라 분류되었다. 종속변인은 2011학년도 1학기 중간학력평가 교과군별 점수였다. 성별과 지위유형에 따라 인문군(국어와 사회)과 자연군(수학과 과학)의 평균치가 비교되었다. 이때의 준거집단은 평범아동 집단이었다. 본 연구의 결과, 남자아동의 경우, 인문군과 자연군에서 모두 무시된아동의 성적이 가장 높게 나타났으며, 양면성아동이 인문군과 자연군에서 모두 가장 낮은 성적을 보였다. 여자아동의 경우에는 인문군과 자연군에서 모두 인기, 무시, 양면성아동이 유사한 범위에서 가장 높은 성적을 보였으며, 배척아동이 인문군과 자연군에서 모두 가장 낮은 성적을 나타냈다. 이러한 결과로 볼 때, 학업성취도는 초등학생의 사회적지위 유형과 관련되어 있음을 알 수 있었다. 관계지향적 학습형태를 지향하는 오늘날의 교육과정에 대한 흐름을 고려해 볼 때, 초등학생들의 학업성취도를 높이기 위한 사회적관계의 연구에 대한 필요성이 시사되었다.
전 세계적으로 국방력 향상을 위해 초정밀무기체계에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 초정밀무기체계는 무기로 사용될 뿐만 아니라 사람이 접근하기 힘든 장소의 정찰 및 감시 역할도 수행하기 때문에 그 활용성이 점차 확장되고 있다. 이러한 무기체계가 공격의 대상이 될 경우, 국가 안보에 중요한 군사 데이터가 유출될 수 있고, 더 나아가 기기가 탈취될 경우 오히려 자국을 위협하는 테러 도구로 사용될 수 있기 때문에 이와 같은 위협을 방지하기 위해서는 무기 체계에 대한 보안이 매우 중요하다. 이러한 무기체계의 보안을 유지하기 위해서는 전원이 인가된 시점부터 응용프로그램이 실행되기까지 시스템 운용의 전반적인 모든 과정에 신뢰성을 부여하는 신뢰체인을 형성하는 것이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 신뢰성 부팅 기술 분석을 바탕으로 신뢰성 부팅 기술을 구성하는 요소 기술들을 도출하고 하드웨어 종속/독립성을 기준으로 분류한다. 본 논문에서 분류한 하드웨어 종속/독립성에 따라 분류한 신뢰성 부팅 구성 요소를 바탕으로 신뢰성 부팅 기술을 적용하기 위해 필요한 최소한의 하드웨어 종속적인 구성 요소를 제시하여 우리 군에서 국방력 향상을 위해 자체개발하는 초정밀무기체계 설계에 적용될 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 PAI-A 증보판 척도가 청소년기 문제행동에 대한 내재화, 외현화 분류를 반영하고 있는지를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 PAI-A 증보판 하위척도 31개 및 자살관념(Suicidal Ideation, SUI) 척도 점수를 가지고 탐색적, 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석 결과, 선행연구와 공통적으로 불안(Anxiety, ANX)과 우울(Depression, DEP)의 하위척도 및 자살관념(SUI) 척도는 내재화에, 반사회적 특징(Antisocial Features, ANT)과 공격성(Aggressive, AGG)의 하위척도는 외현화에 분류되었다. 주목할 만한 특징으로 경계선적 특징(Borderline Features, BOR)의 하위척도에서 정서적 불안정성(Affective Instability, BOR-A), 정체감 문제(Identity Problems, BOR-I), 부정적 관계(Negative Relationships, BOR-N)는 내재화에, 자기손상(Self-Harm, BOR-S)은 외현화에 분리되어 부하되었다. 이후 도출된 내재화 및 외현화 요인구조가 새로운 표본에도 적용될 수 있는지를 확인하기 위해 탐색적 요인분석에 사용된 표본을 제외한 350명의 표본을 무선추출하여 확인적 요인분석을 실시하였다. 분석 결과, 내재화 및 외현화 분류의 적합도가 양호한 수준에 근접한 것으로 나타났다. 따라서 PAI-A의 척도들이 문제행동에 대한 내재화 및 외현화 분류와 이론적 관련성을 가지고 있다고 볼 수 있겠다. 이러한 연구 결과를 근거해서 향후 학교 장면에서 청소년들의 문제행동 평가에 PAI-A 증보판의 활용을 기대할 수 있다. 마지막으로 이 연구의 의의와 제한점을 논의하였다.
본 연구는 경호무도로서 점차 활성화되고 있는 공수도 수련을 탐색해 봄으로서 공수도가 경호무도로서 어떠한 가치를 갖는가를 정립하고자 한다. 연구방법은 문헌연구로 공수도 관련서적과 자료, 타무도를 경호무도로 활용한 선행 연구를 수집, 참고하였다. 경호무도는 일반적인 운동과는 달리 많은 노력과 숙련으로 실제상황을 대비하여 습득하는 무술로서 공격형이 아닌 방어형 무술이라고 할 수 있다. 경호업무에 있어서 한 번의 실수는 곧 경호대상자를 잃게 되는 결과를 초래하기에 경호의 존재가치가 무의미한 것으로 나타나기에 경호업무의 중요성은 날로 그 의미를 더해간다고 볼 수 있다. 이와 연관하여 본 연구자는 경호무도로서 공수도의 가치를 분류하면 다음과 같다. 첫째, 방어수단적 가치이다. 둘째, 신체적 가치이다. 셋째, 심리적 가치이다. 넷째, 기술적 가치이다. 다섯째 교육적 가치이다. 여섯째, 무도론적 가치이다. 이러한 경호무도로서의 공수도 수련의 가치는 세계인들의 나이와 인종 그리고 종교에 관계없이 공경호와 사경호를 위한 경호무도로서 발전되어 가고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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