최근 정보시스템의 개방성과 접근성의 확대는 조직 내 외부로부터 보안위협을 증가시키고 있다. 일반적으로 정보시스템은 패스워드를 이용하여 사용자 인증과 자료의 접근을 제한하고 있으므로 패스워드의 선택은 정보보안에 있어서 매우 중요하다. 적절한 패스워드의 선택은 정보시스템의 오 남용 방지 및 불법적인 사용자의 제한 등의 보안효과를 가져올 것이다. 본 연구의 목적은 정보를 보호하기 위한 적절한 패스워드선택을 위한 사용자의 보안행위의도에 미치는 요인을 분석하는 것이다. 이를 위하여 정보시스템 사용자의 적절한 패스워드의 선택에 영향을 미치는 핵심적인 요인으로 위험분석 방법론을 토대로 한 위험을 활용한다. 또한 위험을 사용자의 보안의식과 패스워드 관리지침을 패스워드 선택의 태도에 영향을 미치는 요인으로 보고, 사용자의 적절한 패스워드의 보안행위의도를 TRA (Theory of Reasoned Action)를 기반으로 모형을 설계하였다. 본 연구를 분석한 결과 정보자산이 위험에 관련성이 없는 반면, 정보자산을 제외한 위협, 취약성, 위험, 사용자의 보안의식, 패스워드 보안상태, 보안행위의도는 요인간에 유의한 영향을 미치는 것으로 분석되었다.
본 논문은 제한된 계산 자원을 가진 환경에서 대규모 구조해석을 위해 고안된 보조기억장치를 활용하는 선형 직접해법에 대해 논의한다. 대용량 구조해석은 많은 기억공간과 계산량을 요구하기에 계산 자원이 부족할 경우 보조기억장치를 활용하는 해법을 개발할 필요가 있다. 본 연구는 한정된 주기억장치의 활용성을 극대화하고 상대적으로 느린 보조기억장치 저장량을 최소화하는 다중프론트 해법의 알고리즘을 소개한다. 구조해석 문제의 대칭성을 활용한 스택 공간 사용 기법과 역순 스택 자료 구조, 데이터 블록 크기에 따른 선택적 저장 기법과 데이터 복원 기법을 제시하였다. 본문에서 논의된 방법들을 적용한 다중프론트 해법이 여러 성능비교 문제에서 더 나은 계산 성능을 보임을 확인할 수 있다.
3D 그래픽스는 이제 전문가들만의 전유물이 아니다. 하드웨어 기술의 비약적인 발전으로 누구나 저렴한 가격으로 불과 몇 년전의 워크스테이션급 이상의 3D 그래픽스 환경을 갖출 수 있게 되었다. 그러나 3D 그래픽스 환경을 조작하기에 적합한 특수 장비는 여전히 일반 소비자가 사용 할 수 없을 정도의 고가이며 대중화는 요원한 실정이다. 따라서 일반적인 2D 기반의 입력장치를 활용한 데스크탑 가상현실에서의 효과적인 인터페이스의 연구가 필요하다. 사용자가 최초로 가상 환경내의 객체를 조작하기 위해서 취하는 행동은 선택이다. 그러나 일반적인 데스크탑 환경에서 3D 객체의 선택은 정확성이 떨어지며 오류의 정정도 번거롭다. 본 논문에서는 일반적인 마우스를 가지고 3D 가상환경의 객체를 정확하게 선택할 수 있도록 돕는 인터페이스를 제안한다. 시스템은 사용자가 선택한 객체와 관련된 선택 가능한 후보 객체들로 구성된 선택 트리를 제시하며, 선택 트리 내에서의 순회를 통해 사용자가 정확한 선택과 오류 정정을 하도록 돕는다.
DNA 클로닝과 조작기술의 발전은 어떤 유전자의 특정한 위치에 선택적으로 돌연변이를 도입할 수 있는 site-specific mutagenesis 기술을 창출해 내었다. 이 기술로 DAN 염기의 치환, 결실, 삽입등을 클론된 유전자에 직접 도입할 수가 있게 되어 생체의 유전자 조작이나 유전자의 산물인 단백질의 구조와 기능을 의도적으로 변화시키는 protein engineering에 광범위하게 이용되고 있다. Protein engineering은 주로 단백질의 촉매 및 생리활성의 증가, 효소의 특성및 기질 특이성의 변화, 단백질 구조의 안정화 및 내염성 증가, 분자량의 감소, 효소및 생리활성 단백질의 구조의 안정화및 내열성 증가 등에 활용되고 있으며 산업적 유용성이 큰새로운 단백질의 창조에도 기여할 것으로 기대를 모으고 있다. Site-specific mutagenesis 기술로 현재 가장 널리 이용되는 것이 in vitro상에서 수행하는 oligonucleotide-directed site specific mutagenesis이다. 이 방법은 생화학적으로 합성한 특정한 염기서열을 가진 oligonucleotide들을 일종의 mutagen으로 사용하거나 효소적 DNA 합성을 위한 primer로 사용하여 클론된 DNA의 염기서열을 선택적으로 개조하거나 혹은 다른 조작을 하는 것이다. 여기서는 돌연변이율을 높이는 여러가지 개량된 방법들이 나왔으며 그중의 몇가지를 소개하였다.
본 연구는 입자 내에서 패치의 위치를 정교하게 제어할 수 있는 새로운 친환경 공정기술에 관한 것이다. 물리화학적으로 안정한 소재를 활용한 미세성형 기술과 패치의 위치를 제어할 수 있는 선택적 제거방법을 결합하여 수행하였다. 미세성형 기술에는 이방성 구조의 패치입자의 형상을 안정적으로 구현하기 위하여, perfluoropolyether (PFPE) 마이크로몰드를 사용하였다. 이를 통하여, 소수성의 패치소재가 poly(dimethylsiloxane) (PDMS) 마이크로몰드 내로 확산되는 문제를 극복할 수 있었다. 그리고, 이는 패치의 우수한 형상 안정성과 소수성 패치소재를 이용한 패치입자 제조를 가능하게 하였다. 마지막으로 패치의 위치가 서로 다른 12종의 패치입자를 제조하여 향상된 공정 안정성을 확인하였다. 본 연구에서 제시한 미세성형 기술과 패치의 선택적 제거방법은 패치의 위치가 선택적으로 제어된 이방성의 입자를 적은 공정의 수를 거쳐 빠르게 제조할 수 있는 장점을 가진다. 또한 제조된 패치입자는 방향성이 유도된 자기조립 분야, 조절이 가능한 약물 전달 시스템 등의 다양한 연구에 널리 활용될 수 있으리라 기대한다.
본 연구는 많은 사람들이 직업 및 직무적성을 고려하지 않고 선택한 진로선택으로 인해 잦은 이직과 직무불만족에 따른 직무성과가 저하되는 경우가 빈번하고 이에 따른 개인 및 조직의 경제적 손실을 증가하고 있어, 이와 같은 문제를 최소화하고 조직과 개인의 역량강화 및 동기를 부여할 수 있게 디자이너에게 명리이론을 적용하여 디자인직무의 진로만족도를 향상시키기 위한 방안에 대한 연구이다. 이 연구는 명리학의 오행과 육친을 기반으로 시각디자인분야의 직무와 디자이너의 사주를 연관시켜 개인의 타고난 운명(본성, 주어진 환경)을 고려한 디자인 직무 및 진로선택 방안을 통해 바람직한 디자이너의 직무선택 및 진로모색방안으로 활용될 수 있을 것이다.
본 논문에서는 최적화 기법에 기반한 지능형 시스템의 재무응용사례를 다룬다. 본 연구에서 제안하는 모형은 대표적인 최적화 기법 중 하나인 시뮬레이티드 어니일링인데 이는 유전자 알고리듬과 유사한 최적화 성능을 가지고 있는 것으로 알려져 있으나 재무분야에서 응용된 사례가 거의 없다. 본 연구에서 제안하는 지능형 시스템은 시뮬레이티드 어니일링과 기계학습 기법을 결합한 것이다. 일반적으로 최적화와 기계학습 기법을 결합하는 방법은 특징선택(feature selection), 특징 가중치 최적화(feature weighting), 사례선택(instance selection), 모수 최적화(parameter optimization) 등의 방법이 있는데 선행연구에서 가장 많이 사용된 것은 특징선택에 두 기법을 결합하는 방식이다. 본 연구에서도 기계학습 기법을 재무 문제에 활용함에 있어서 최적의 특징선택을 위해 시뮬레이티드 어니일링을 결합하는 방식을 사용한다. 본 연구에서 제안된 기법의 유용성을 확인하기 위하여 실제 재무분야의 데이터를 활용하여 예측 정확도를 확인하였으며 그 결과를 통하여 제안하는 모형의 유용성을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 카페테리아 복리후생의 기본개념의 고찰과 함께 국내 및 국외에서 활용되고 있는 카페테리아 플랜에 대한 사례연구를 통해 A항공사(航空社)를 중심으로 새로운 종업원 복리후생제도 도입을 제시하고자 한다. 복리후생제도 도입방안은 다음과 같다. 첫째, 선택적 복리후생제도에 대한 종업원들의 공감대를 형성하는 것이다. 항공사는 대체로 노동조합이 잘 발달되어 있는 편이고 종업원들의 학력수준도 높은 편이다. 따라서 사내교육 등을 통하거나 노조 설명회를 통하여 전반적인 사회변화에 따른 다양한 선택적 복리후생제도의 효율성, 종업원 니즈에 대한 충족도의 우수성, 저가항공사의 난립에 따른 필연적 M&A 등이 발생할 경우를 대비하여 필요하다는 점, 종업들의 원가에 대한 이해(cost contiousness)가 높아질 수 있다는 점, 등에 대해 알리고 이해를 시킬 필요가 있다. 둘째, 기존에 일률적으로 제공되고 있는 우대탑승제도는 종업원마다 매년 일정한 한도가 부여되지만 티켓을 소비하는 횟수는 각각 다르다. 또한 항공업의 특성상 성수기로 인해 원하는 시간에 원하는 곳을 갈 수 없다는 큰 문제점이 발생하고 곧 니즈 욕구에 대한 불만족으로 직결 한다. 우대탑승 제도에 부여된 항공 티켓 지원은 비수기나 여유 있는 좌석상황에 따라 소비할 수 있기 때문에 종업원의 만족도는 높지 않게 나타난다. 따라서 종업원의 수혜수준을 종업원이 스스로 선택할 수 있게 함으로써, 사원 스스로의 니즈에 맞게 복리후생 계획을 세울 수 있게 하는 카페테리아플랜 즉 선택적 복리후생제도의 도입의 검토가 필요하다. 이런 선택적 복리후생제도는 종업원의 측면에서 좀 더 자신의 상황과 요구에 부합하는 복리후생을 수혜함에 따라 만족도가 증가하고, 스스로 복리후생을 선택함으로써 동기를 부여하는 측면의 의의가 있다. 그러나 현 기업의 능력과 종업원 의식에 대한 정확한 분석 및 이해가 없는 외부 성공사례의 도입은 지금까지 우리나라 많은 기업들의 경영기법 도입사례와 같이 일과성으로 끝나는 위험성도 크다. 따라서 보다 깊은 자기 성찰을 통한 제도의 수용과 이를 부분적으로 개선 및 보완하여 적용할 줄 아는 지혜가 무엇보다도 우선되어야 할 것이다.
최근 랜섬웨어는 일반 PC 사용자에 비해 상대적으로 수준 높은 보안 체계를 갖추고 있는 기업과 정부 기관에 침입하여 상당한 피해를 입히는 등 기존 보안 체계의 허점을 찾아 진화하는 모습을 보이고 있다. 이처럼 계속해서 변화하는 랜섬웨어를 탐지하기 위해 랜섬웨어의 특징을 파악하는 정적 분석과 동적 분석과 관련된 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구에서는 582개의 랜섬웨어 샘플과 942개의 정상 샘플 프로그램을 쿠쿠 샌드박스 가상환경 내에서 실행시킨 뒤, PC에서 이루어지는 30,967가지의 행동 여부를 기록한 동적 분석 자료를 활용하여 랜섬웨어 분류에 유의한 변수를 탐색하기 위한 여러 변수 선택 방법의 적용과 랜섬웨어 분류를 위한 기계학습 모형들을 구축하고자 하였다. 변수 선택법으로 LASSO와 이항변수 만으로 이루어진 고차원 자료라는 특성을 활용하기 위한 카이제곱검정을 이용한 변수 선택, 선행 연구에서 이용된 방법인 상호정보를 이용한 변수 선택법을 적용하였으며 기계 학습 모형으로는 능형 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 랜덤 포레스트, XGBoost가 활용되었다. 연구 결과, 정상 프로그램과 구별되는 랜섬웨어 프로그램만의 특징적인 행동을 확인할 수 있었으며 여러 변수 선택법과 기계학습 분류 모형들의 조합 중, 주어진 자료에서 카이제곱검정을 이용한 변수 선택법과 랜덤 포레스트 모형의 조합이 가장 높은 탐지율과 정분류율을 보이는 것을 확인하였다.
색센서는 액상 내 존재하는 특정 물질에 대하여 선택적인 색상변화를 통하여 대상물질을 검지할 수 있다. 기존 유기염료를 이용한 색센서는 단일종의 중금속 이온만을 검지한다는 단점이 있지만, 디티존(dithizone, DTZ)은 최소 5개 이상의 중금속 이온을 서로 다른 색상 변화로 검지해 낼 수 있다는 장점이 있다. 즉 다중검지용 색센서 물질로 사용할 수 있다. 그러나 디티존은 액상에서 주로 사용되어서 종이나 분말형태로 제조된 사례가 없어서 활용범위가 제한적이다. 이에 본 연구에서는 폴리스티렌(polystyrene, PS)과 디티존을 결합시켜 DTZ/PS 펠렛을 제조하여 10가지 중금속 이온에 대한 선택적인 색상변화를 관찰하였다. 제조한 DTZ/PS 펠렛에 대하여 10 ppm의 중금속 이온의 노출 결과, 수은과 코발트가 뚜렷한 색상 변화를 보였으며 선택적인 중금속 이온 검지에 활용할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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