미국(CS2013)과 일본(J07-CS)은 고등교육의 수준에서 변화하는 사회를 반영하는 표준 정보교육과정을 구성하고 있다. 본 연구는 한국의 고등 정보교육과정 표준 구성에 대한 시사점을 제공하기 위해 미국의 표준교육과정 변화를 분석하고, 한국의 대학 교육과정 구성 현황 분석 및 내용 지식에 근거하여 과목을 구성하였다. 연구 진행 결과 미국의 고등 정보교육과정은 변화하는 컴퓨팅 환경을 반영하는 교육과정으로 진화하고 있었다. 국내 대학의 정보교육과정은 CS2013의 지식영역을 52% 정도만 포함하고 있었다. 본 연구는 일본의 교육과정 과목 구성방침에 근거하여 과목 구성의 예를 제시하였으며, 대학의 표준 정보 교육과정이 없는 상황에서 교육과정 구성을 위한 단초를 제공했다는 점에 의의를 두고 있다.
조직은 정보보안정책을 제공하고 이를 준수하기 위한 교육 및 지원 등 지속적인 노력을 하고 있으나, 조직 구성원의 보안 미준수에 따른 사고는 끊이지 않고 있다. 본 연구는 조직 구성원의 정보보안정책 준수행동에 영향을 주는 요인들을 Triandis 모델을 적용하여 규명하였으며, 요인들간의 영향 관계를 구조방정식모델링 기법인 PLS(Partial Least Squares)를 통해 살펴보았다. 가설검증 결과 조직은 정보보안정책과 이를 지원하는 촉진조건을 통해 구성원의 정보보안정책 준수의도 및 행동을 유도할 수 있으며, 조직의 정보보안정책에 대한 구성원의 기대가치, 습관 및 감정이 중요함을 증명하였다. 본 연구는 Triandis 모델을 정보보안 분야에 적용하여 분석하고, 구성원의 정보보안 행동에 대한 방향성을 제시하였다는 점에 의의가 있다. 그리고 본 연구 결과를 통해 조직의 정보보안정책 수립 및 구성원의 준수행동을 높이기 위한 방안을 제공할 수 있을 것이다.
본 논문에서는 인체 추적에 필요한 인체의 각 부위들을 구성요소로 각각 검출하여 연결하는 인체 모델을 통해 각 구성요소를 개별적으로 추정하게 된다. 여기서 인체의 구성요소 중 동작 추적에 가장 필요한 6개 부위로 구성된 구성요소인 머리, 몸통, 왼팔, 오른팔, 왼발, 오른발 등을 검출하여 추적한 후, 각 구성요소의 중심값과 색상정보를 이용하여 이전 프레임과 현재 프레임 간에 연결성을 두여 각 구성요소를 개별적으로 확률 전파를 통해 추적되어지고, 각 구성요소의 추적 결과는 구성요소들의 추정 결과를 구성요소 기반 확률 전파를 이용하여 인체의 동작을 추정하는 방법을 제안한다. 입력 영상에서 피부색 등의 색상 정보를 이용하여 인체 부위 또는 인체 모델의 구성 요소들 각각의 중심값과 색상정보를 가지고 확률전파를 통해 이것이 어떤 동작인지 동작 추정이 가능하다. 본 논문에서 제안하는 인체 동작 추적 시스템은 유아의 동작교육에 이용되는 7가지 동작인 걷기, 뛰기, 앙감질, 구부리기, 뻗기, 균형 잡기, 회전하기 등에 적용하였다. 본 논문에서 제안한 인체 모델의 각 구성요소 부위들을 독립적으로 검출하여 평균 96%의 높은 인식률을 나타냈고, 앞서 적용한 7가지 동작에 대해서 실험한 결과 평균 88.5% 성공률을 획득함으로써 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 보였다.
이동 Ad-hoc 네트워크(MANET) 환경은 기존의 서버/클라이언트 구조인 유선 네트워크와 달리 이동 노드만으로 구성된 네트워크로서, 노드들의 이동이 빈번하게 발생하는 매우 동적인 특성을 가지고 있다. 따라서 서버의 도움 없이 노드들 스스로 네트워크 토폴로지를 효과적으로 구성하고 이를 적절히 유지하는 기법이 요구된다. 본 논문에서는 메모리, 프로세싱, 베터리와 같은 노드 정보와 가용 대역폭, 서비스중인 노드의 수와 같은 네트워크 정보를 이용하어 적응적으로 네트워크 토폴로지를 구성하는 기법을 제시한다. 이 기법은 새로운 노드의 네트워크 참여 여부를 결정하는 토폴로지 디스커버리와 기존 노드의 탈퇴 및 위지 이동 등과 같은 상황에 적응적으로 대처하는 토폴로지 유지 기법으로 구성된다. 또한 기간망에 연결되지 않는 독립 Ad-hoc 네트워크와 기간망에 연결되는 통합 Ad-hoc 네트워크 간의 빠른 전환을 위한 네트워크 설정 자가 구성기법을 제시한다.
분산 데이터베이스 시스템 환경에서는 특정 노드로 집중되는 부하의 분산이나 가용성 및 안정성 제공을 위해 데이터 분할기법 (fragmentation)과 복제기법(replication)을 사용한다. 이때 전송된 데이터에 대한 기존의 색인 재활용 기법과 벌크 로딩(bulk loading) 기법은 효율적인 색인 구성을 위해 논리적인 페이지 포인터를 물리적 주소로 변환하는 물리적 사상구조를 필요로 하거나, 색인 구성시간과 검색성능 모두를 향상시키지 못하는 문제점을 지닌다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 색인 전송기법을 제안한다. 본 기법은 색인 재활용을 위해 물리적 사상구조를 추가로 유지하거나, 검색 성능을 향상시키기 위해 전체 데이터 집합을 정렬하는 것이 아니라, 데이터가 전송될 사이트에 색인구조물 저장하기 위한 물리적 공간은 예약하고 예약된 공간에 색인구조를 전송, 기록함으로써 색인 구성비용을 줄이게 된다. 또한 예약된 공간을 연속적인 페이지구조로 구성함으로써 색인 구성 시 자식노드에 대한 위치정보를 예상하여 부모노드가 지니는 자식노드에 대한 위치정보 기록 비용을 줄일 수 있다.
본 논문에서는 객체관계 데이터베이스를 이용하여 XML문서를 저장하기 위한 효율적인 XML문서 저장 스키마를 제안한다. 제안하는 저장 스키마는 XML 문서를 구성하는 모든 구성요소를 모델링하여 데이터베이스 테이블을 구성하였으므로 스키마 생성과정에서 일부 구성요소를 다루지 않음으로 인해 발생할 수 있는 정보 손실 가능성을 제거하였다. 또한 이는 DTD 독립적인 저장 스키마이므로 모든 XML 문서에 대해 공통 스키마로 이용될 수 있어 효율적이며 저장 및 검색의 투명성을 높일 수 있는 장정이 있다. 제안한 스키마는 상용 객체관계 데이터베이스인 오라클 9i에 적용하여 테이블을 구성하고 저장 및 검색과정을 실험하였으며 실험결과 XML문서의 모든 구성요소에 대해 정보 손실 없이 다양한 형태의 검색이 가능함을 확인하였다.
웹 응용은 서로 의존관계를 가지는 다양한 구성요소들이 복잡하게 뒤섞여 있기 때문에 구성요소를 효과적으로 분석하기 어렵고 개발을 병행하거나 유지보수를 하는 과정에서 않은 비용과 시간을 소요하게 된다. 본 논문에서는 웹 응용의 구성요소들을 아키텍쳐 관점에서 모델링하여 관계형 집합으로 표현하고 종속성을 파악하였다 또한 관련 구성요소들을 독립적인 영역으로 나누는데 필요한 프로토콜 변수를 파악하고자 하였다 본 논문에서 제안하는 웹 응용 아키텍쳐 정보는 관계형 집합으로 DBMS에 테이블로 저장되는 경우 SQL문을 통하여 항해나 패턴 분석, 기타 설계단계에서 웹 응용에 대한 다양한 질의를 가능하게 한다. 이러한 구성요소 정보는 기존의 웬 응용으로부터 역공학을 통해 얻을 수도 있으며, 재구조화를 통해 재공학의 도구로 활용될 수도 있다. 향후 추상화 아키텍쳐를 구체적인 릴 기술과 매핑시킬 경우 자동화를 통해 구현에 필요한 기초 코드를 생성하는데 응용될 수도 있다.
본 논문은 홈 네트워크 상에서 디바이스들에 대한 자동 IP 구성 관리 기술에 관한 것으로, 홈 네트워크 내의 다양한 디바이스들이 새로 설치 되거나 교체 되었을 때, 홈 네트워크 시스템의 특성에 맞게 시스템을 자동적으로 구성하고 이를 관리하기 위한 것이다. 디바이스는 IP 관리서버와 통신하여 구성 관리 정보를 교환하고, 제공된 구성 관리 정보를 통해 디바이스 구성 관리를 수행한다. 본 논문에서는 홈 네트워크 상에 새로운 디바이스가 설치되거나 교체 되었을 때 자동으로 홈 네트워크에 연결될 수 있도록 편의성을 제공하며, 잘못된 IP 설정으로 인한 문제를 해결하는 방법을 제시한다.
본 논문에서는 ad hoc 네트워크의 성능 향상을 위해서 두개의 네트워크 인터페이스를 갖는 이질적인 노드를 활용하여 구성한 계층적인 ad hoc 네트워크(HANA)를 소개한다. HANA 는 두 계층으로 구성되며, 하위계층을 구성하는 노드(TN)들은 ad hoc 네트워크의 대표적 라우팅 프로토콜인 AODV를 수행하고, 상위계층을 구성하는 백본 노드(BN)는 두개의 네트워크 인터페이스를 갖고 자동 구성(auto-configuration)을 통해서 토폴로지 등 네트워크를 초기화한다. 또한, 본 논문에서는 HANA 구조를 효율적으로 활용하기 위해서 상위계층에서 운용할 라우팅 프로토콜(Extended-AODV)을 제안한다. BN 은 하위계층의 노드들이 발생시키는 AODV 메시지를 통해서 자신이 관할하는 지역에 있는 TN노드의 정보를 얻어내며, 확장된 AODV 메시지를 통해서 BN 상호간 정보를 교환하여 Proactive한 라우팅 정보를 수집한다.
본 논문에서는 네트워크의 구성 정보를 바탕으로 상위 수준에서 하위 수준으로 정책을 변환할 때 나타나는 기존 정책과의 충돌을 탐지하고 순응시키는 메커니즘을 소개한다. 대규모 네트워크는 라우터, 스위치, 방화벽 침임 탐지 시스템, 일반 호스트 등과 같은 다양한 종류의 장비로 구성되어 있으며. 이러한 것들은 각기 다른 접근 일 제어 형식을 가지고 있다. 따라서 트래픽에 대한 일괄적인 통제가 어렵고, 외부의 공격에 대한 신속하고 효과적인 대응이 불가능하다. 또한 대규모 네트워크를 구성하고 있는 장비들을 제어하기 위해서는 그러한 장비들이 포함되어 있는 서브 네트워크의 세부 점보와 각 장비의 고유한 설정 규칙을 필요로 한다. 이러한 점은 대규모 네트워크를 상위 수준의 계층에서 관리를 어렵게 한다. 때문에 하부 계층의 구조나 정보와는 독립적으로 추상화된 고수주의 보안 정책 설정을 위한 도구가 요구된다 이것은 상위 수준의 보안 정책 표현 기법, 하위 수준의 보안 정책 기법, 상위 수준의 보안 정책과 네트워크 구성 정보를 바탕으로 하위 수준의 보안 정책을 도출하는 기법 하위 수준의 보안 정책을 실제 네트워크 구성 요소에 적용하는 기법 등의 네 가지 연구로 구분된다. 본 논문에서는 이 네 가지의 연구와 기법을 바탕으로 관리 네트워크에 새로운 정책이 전달될 때 기존의 단순한 정책 선택을 벗어난 서로의 정책을 변환한 ACL을 최대한 순응시키는 메커니즘을 제안한다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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