최근 빅데이터 분석 수요의 지속적 증가와 함께 관련 기법 및 도구의 비약적 발전이 이루어지고 있으며, 이에 따라 빅데이터 분석은 소수 전문가에 의한 독점이 아닌 개별 사용자의 자가 수행 형태로 변모하고 있다. 또한 전통적 방법으로는 분석이 어려웠던 비정형 데이터의 활용 방안에 대한 관심이 증가하고 있으며, 대표적으로 방대한 양의 텍스트에서 주제를 도출해내는 토픽 모델링(Topic Modeling)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 전통적인 토픽 모델링은 전체 문서에 걸친 주요 용어의 분포에 기반을 두고 수행되기 때문에, 각 문서의 토픽 식별에는 전체 문서에 대한 일괄 분석이 필요하다. 이로 인해 대용량 문서의 토픽 모델링에는 오랜 시간이 소요되며, 이 문제는 특히 분석 대상 문서가 복수의 시스템 또는 지역에 분산 저장되어 있는 경우 더욱 크게 작용한다. 따라서 이를 극복하기 위해 대량의 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 군집별 분석을 통해 토픽을 도출하는 방법을 생각할 수 있다. 하지만 이 경우 각 군집에서 도출한 지역 토픽은 전체 문서로부터 도출한 전역 토픽과 상이하게 나타나므로, 각 문서와 전역 토픽의 대응 관계를 식별할 수 없다. 따라서 본 연구에서는 전체 문서를 하위 군집으로 분할하고, 각 하위 군집에서 대표 문서를 추출하여 축소된 전역 문서 집합을 구성하고, 대표 문서를 매개로 하위 군집에서 도출한 지역 토픽으로부터 전역 토픽의 성분을 도출하는 방안을 제시한다. 또한 뉴스 기사 24,000건에 대한 실험을 통해 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하였으며, 이와 함께 제안 방법론에 따른 분할 정복(Divide and Conquer) 방식과 전체 문서에 대한 일괄 수행 방식의 토픽 분석 결과를 비교하였다.
최근 모바일 멀티미디어 기기들의 사용이 증가하면서 고성능 멀티미디어 프로세서에 대한 필요성이 높아지고 있는 추세이다. DSP 기반의 시스템은 범용성에 기인하여 다양한 응용 분야에서 사용될 수 있으나 주문형반도체 보다 높은 가격과 전력소모 그리고 낮은 성능을 가진다. ASIP는 주문형반도체의 저비용, 저전력, 고성능과 범용 프로세서의 유연성이 결합된 새로운 형태의 프로세서로서, 단일 칩 상에 H.264, VC-1, AVS, MPEG 등과 같은 다양한 멀티미디어 비디오 표준 및 OFDM과 같은 통신 시스템을 지원하고 또한 고성능의 처리율과 계산량을 요구하는 차세대 비디오 표준의 구현을 위한 효과적인 해결책으로 주목되고 있다. 본 기술 문서에서는 ASIP의 특징과 애플리케이션의 가속 방법, ASIP을 위한 컴파일러 설계 및 응용에 관하여 기술한다.
최근, 기업은 급변하는 비즈니스 환경 속에서 업무 효율성 극대화가 비즈니스를 수행하는데 필요로 한다고 인식하고, 이를 위한 해결책이 조직원간 정보공유를 활성화하기 위한 지식경영 시스템을 도입하고 있다. 지식경영 시스템의 근간이 되는 디지털 문서들은 복사 및 전달이 쉽고 빠르게 이루어 질 수 있다는 문제점이 있다. 이에 따라, 기업은 업무 효율성을 높이면서 동시에 기밀정보의 유출을 방지하기 위한 정보보안 정책을 세우고 있는 실정이다. 대부분 기업들의 초창기 정보화 과정에서는 네트웍 보안에 치중하여 대다수의 기업 내부 정보 유출 사레가 내부자의 소행이라는 것이 밝혀지면서 업무의 효율성이라는 측면과 기업 내부 정보 보안을 위한 보안 기술을 채택하고 있다. 이에, 본 논문에서는 누출차단과 식별을 위한 다큐먼트 보안을 디자인함으로써, 디지털 정보보안 체계 확립과 더불어, 디지털 정보자산을 안정적으로 관리할 수 있게 되었다. 또한, 발생할 수 도 있는 디지털 정보자산의 불법유출을 사전에 차단함으로써 기업/기관의 노하우 및 정보자산을 안정적인 보호로 피해를 방지할 수 있게 되었다.
본 논문은 함정 전투체계의 아키텍처를 설계하고 세부 기능을 분석 및 구현하기 위한 방안 연구를 위해 작성되었다. 함정 전투체계와 같이 복잡도 높은 대규모 시스템에서 문서 산출물에 근거한 개발은 산출물 간 유기적인 연결이 어렵고 요구조건의 변화에 따른 영향 요소 식별 및 반영이 어렵다는 단점을 갖는다. 이에 대한 대안으로 제시된 모델 기반 개발 방법론을 함정 전투체계에 적용하기 위해 미 국방 분야 표준 아키텍처인 DoDAF와 이를 지원하는 UPDM, 시스템 엔지니어링과 소프트웨어 엔지니어링 분야의 모델링을 지원하는 SYSML/UML을 살펴보고 함정 전투체계에 적합한 모델 구성 및 각 개발 단계 별 모델링을 수행하는 절차에 대한 가이드라인을 제시한다.
VDES는 2015년 ITU-R M.2092-0가 발행된 이후로 다년간 기술 개발 및 개정 작업을 통해 2022년에 ITU-R M.2092-1이 발행되었다. 2026년 1월부터 VDES를 필수 규제 체계에 도입하기 위해 IMO는 2021년 MCS 103회의를 시작으로 NCSR 10에서 SOLAS 4장 및 5장의 수정안과 성능 기준 및 지침 개발을 논의하였고 24년 6월이면 작업이 완료될 것으로 예상된다. 자율운항선박 과제에서는 VDES를 이용하여 자율운항 선박의 안전관련 필수 정보들을 육상-선박 뿐만 아니라 선박-선박 연결에서도 데이터 교환을 할 수 있도록 VDES 시스템을 통신 방식 중 하나로 적용하여 개발하고 있으며 최신의 VDES 관련 표준을 유지할 수 있도록 지속적인 표준 분석 및 시스템 적용을 수행하고 있다. 본 논문에서는 VDES의 MAC 계층 설계를 위해 IEC에서 개발 중인 시험 표준을 분석하고 VDES 개발 시제에 적용하여 검증 및 평가를 수행하였다.
A document control system (DCS), ANSIM (KAERI Advanced Nuclear Safety Information Management) was designed for the purpose of documents preparation, review, and approvement for JRTR (Jordan Research and Training Reactor) project. The ANSIM system consists of a document management, document container, project management, organization management, and EPC (Engineering, Procurement and Construction) document folder. The document container folder run after specific contents, a revision history of the design documents and drawings are issued in KAERI. The EPC document work-scope is a registry for incoming documents in ANSIM, the assignment of a manager or charger, document review, preparing and outgoing PM memorandum as attached the reviewed paper. On the other hand, KAERI is aiming another extra network server for the NRR (New Research Reactor) by the end of this year. In conclusion, it is the first, computation system of DCS that provides document form, document number, and approval line. Second, ANSIM increases the productivity of performance that can be recognized the document work-flow of oneself and all participants. Finally, a plenty of experience and knowledge of nuclear technology can be transmitted to next generation for the design, manufacturing, testing, installation, and commissioning. Though this, ANSIM is expected to allow the export of a knowledge and information system as well as a research reactor.
오늘날 우리는 행정기관을 비롯하여 학교, 은행, 병원, 일반 기업 등 다양한 기관에서 해당 기관의 방문 없이 집 사무실 등 어디서든, 24시간 365일 인터넷을 통해 필요한 서류를 발행 받을 수 있는 서비스를 받고 있다. 하지만, 서비스를 제공 및 이용하기 위해서는 인터넷을 통해 전달되는 정보에 대한 위변조 위협 및 출력 문서에 대한 위변조 위협에 대응할 수 있는 보안 기능이 요구된다. 이에 본 논문에서는 온라인상으로 문서를 발급하는 경우 해당 과정 동안에 발생할 수 있는 보안 위협을 도출하고, 이를 통해 온라인증명서 발급시스템이 반드시 갖추어야 할 필수 보안 기능을 공통평가기준 V3.1을 기반으로 도출하고자 한다. 이는 온라인증명서 발급시스템 평가 및 도입 시 참고자료로 충분히 활용될 수 있을 것이다.
전자상거래의 발달은 산업구조와 상거래의 변화를 가져왔다. 기존의 제조업체와 도, 소매상과 소비자와의 관계 변화에 따라 물류에 대한 중요도가 더해 가고 있다. 인터넷상에서 실시간으로 이루어지는 전자상거래에서 물류는 그 성패를 가늠할 만큼 중요한 요소라 할 수 있다. 국내에서는 변화하는 정보화시대에 대비하여 정부차원에서 지난 90년대 중반부터 물류분야에서 종합물류정보망을 구축하여 수출입물류와 국내물류의 정보화를 추진하고 있다. 통관망과 더불어 종합물류정보망은 수출입물류에 있어 전자문서교환(EDI)과 컨테이너터미널에서의 게이트자동화와 터미널운영정보서비스를 제공하고 있다. 육상에서는 첨단화물운송정보시스템(CVO)을 구축하여 화물차량실시간추적 및 수배송주선서비스를 제공하고 육상과 수출입물류에서 정보관리와 통계서비스를 제공하고 있다. 전자상거래에 따른 산업구조와 기술개발 등의 변화 외에도 남북한 긴장완화, 동북아시아 환경변화, 환경친화형 사회 구축 등에 따른 물류정보화에 대한 접근이 필요하게 되었다. 이에 따라 외국에서의 전자상거래의 발달에 따른 물류정보화의 추세, 통신 및 정보기술(IT)의 발달에 따라 구현가능한 물류정보화 서비스를 살펴보고 국내에서 추진중인 종합물류정보망의 서비스와 시스템의 추진방향에 대해 다루어 보았다. 종합물류정보망에서는 향후 수출입물류정보서비스, 첨단화물운송(CVO) 서비스, 통합물류DB서비스, 물류거점시설정보서비스, 물류 e-Marketplace 서비스를 구축, 제공할 예정이다.
일반적으로 사용하는 컴퓨터의 저장소는 예상치 못한 오류나 사고로 인해 파일이 삭제되는 일이 발생할 수 있다. 또한 악의적인 목적을 가진 누군가가 안티 포렌식을 목적으로 직접 데이터를 삭제하기도 한다. 이렇게 삭제된 파일이 범죄와 연관된 증거이거나 업무상 중요한 문서인 경우 복구를 위한 대책이 있어야 한다. NTFS, FAT, EXT와 같은 파일 시스템은 삭제된 파일을 복구하기 위한 기법이 활발히 연구되었고 많은 도구가 개발 되었다. 그러나 최근 NAS 및 CCTV 저장소에 적용된 XFS 파일 시스템을 대상으로는 삭제된 파일을 복구하기 위해 제안된 연구개발 결과가 거의 없으며 현재까지 개발된 도구들은 전통적인 시그니처 탐지 기반 카빙 기법에 의지하고 있어서 복구 성공률이 저조한 상황이기 때문에 이에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 XFS 파일 시스템에서의 삭제된 파일을 복구하기 위해 메타데이터 기반 복구 방법과 시그니처 탐지 기반 복구 방법을 제안하며 실제 환경에서 실험하여 검증하였다.
빅데이터 처리 분야에서 중요한 이슈 중 하나는 인터넷의 주요 키워드를 추출하고 이것을 이용하여 필요한 정보를 가공하는 것이다. 현재까지 제안된 대부분의 키워드 추출 방법들은 대형 포털 사이트의 검색기능을 기반으로 이미 게시된 글이나 작성된 문서 또는 고정된 내용에 기반하고 있다. 본 논문에서는 SNS에 게시되는 다양한 이슈, 대화, 관심 분야, 의견 등 동적인 메시지를 기반으로 이슈 키워드 및 연관 키워드를 추출하여 잠재적 쇼핑 연관 키워드 광고 마케팅에 도움을 주는 시스템(KAES: Keyword Advertisement Extraction System based on SNS)을 개발한다. KAES 시스템은 특정 계정 리스트를 작성하여 SNS에서 빈도수가 가장 많은 핵심 키워드 및 연관 키워드를 추출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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