최근 인테넷을 이용한 각종 해킹 및 사이버 범죄가 크게 증가하고 있으나, 아직까지 공격의 주범인 해커들의 수준을 파악하지 못한 상황이다. 과거에 해커 분류를 시도한 경우가 있었지만 적용한 분류 기준은 대부분 해커들의 행동 양식이었다. 이에 본 문서에서는 해킹 수행 코드(exploit code)를 작성할 수 있는 가의 여부를 바탕으로 해커의 능력을 분류하고 그들이 사용할 수 있는 해킹 기법과 그 수준을 확인해 보도록 한다. 이러한 해커의 수준에 따른 해킹 기법 분류를 기반으로 내부망의 보안성 평가에 활용할 수 있을 것이다.
일원분류 모형에서 표준 F-검정을 하기 위해서는 오차항에 대한 등분산성을 가정한다. 그러나 실제로 이러한 가정은 지켜지기 힘들며, 이에 더불어 관찰치가 각 집단별로 일정하지 않고 불균형한 경우에는 F-검정의 유의수준이 지정된 값을 만족시키지 못하며, 따라서 검정력에 관한 분석은 의미가 없게 된다. 본 연구에서는 등분산성이 지켜지지 않고, 자료가 불균형한 경우, 현실적인 상황에서 일반적으로 사용되는 F-검정의 유의수준 유지라는 문제가 어 떤 변화를 겪게 되는지를 확인하고, 더 나아가 유의수준을 유지하기 위해서는 어떤 식의 조정이 가능한지를 살펴보았다.
문서의 텍스트를 바탕으로 각 문서가 속한 분류를 찾아내는 문서 분류는 자연어 처리의 기본 분야 중 하나로 주제 분류, 감정 분류 등 다양한 분야에 이용될 수 있다. 문서를 분류하기 위한 신경망 모델은 크게 단어를 기본 단위로 다루는 단어 수준 모델과 문자를 기본 단위로 다루는 문자 수준 모델로 나누어진다. 본 논문에서는 문서를 분류하는 신경망 모델의 성능을 향상시키기 위하여 문자 수준과 단어 수준의 모델을 혼합한 신경망 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 각 단어에 대하여 문자 수준의 신경망 모델로 인코딩한 정보와 단어들의 정보를 저장하고 있는 단어 임베딩 행렬의 정보를 결합하여 각 단어에 대한 특징 벡터를 만든다. 추출된 단어들에 대한 특징 벡터를 바탕으로, 주의(attention) 메커니즘을 이용한 순환 신경망을 단어 수준과 문장 수준에 각각 적용하는 계층적 신경망 구조를 통해 문서를 분류한다. 제안한 모델에 대하여 실생활 데이터를 바탕으로 한 실험으로 효용성을 검증한다.
메가프로젝트(Mega-Project)는 다양한 유형의 시설군을 복합 개발하는 건설사업으로서 규모가 크고 복잡한 경우가 많기 때문에 종합적인 사업관리에 어려움이 따른다. 따라서 메가프로젝트는 기존의 단위프로젝트 수준이 아닌 프로그램 수준에서의 관리체계를 필요로 하며 그에 적합한 업무분류체계(WBS)를 구축해야 한다. 업무분류체계는 사업관리를 위한 전체적인 구조를 수립하는 기반으로서, 현재 프로그램 관리 수준의 업무분류체계의 기준이 갖추어지지 않은 상황이다. 이에 본 연구에서는 메가프로젝트를 위한 업무분류체계기준(WBS Basis)를 개발하여 메가프로젝트의 업무분류체계 구축을 지원하고자 한다. 메가프로젝트 생애주기에 포함되는 전체 시설군, 업무 및 용역, 기록문서, 정보 등을 대상으로 하였으며, 기존 사례분석과 관련 분류체계들을 바탕으로 초안을 작성하였다. 이후 현장시험을 통한 검증을 거쳐 최종 업무분류체계기준을 완성하였고 분류내용과 활용방안을 소개한다.
금번 실시한 기술분류/수준조사는 복잡 다양한 기술중 우리에게 관심의 대상이 되는 몇가지 장비만을 선별하여 전문가의 평가를 종합한 것으로서, 그 가치판단이 객관적인 타당성을 가지면서 현실과 부합하는지를 확인하고, 향후 주기적으로 실시하게 될 기술수준조사의 가능성과 가치를 평가하는 기회였다.
비정형 텍스트 문서를 다중 범주로 분류하는 문제에 있어서, 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 분류 성능이 우수한 것으로 알려져 있다. 기존 문헌과 다르게 본 연구에서는 사전에 범주들의 계층 구조가 정의된 상황에서 계층적 분류 방법과 비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 수자원 분야 기후변화 적응기술과 관련한 논문 분류 데이터와 20NewsGroup 오픈 데이터를 대상으로 계층적/비계층적 분류 방법의 성능을 비교하였다. 본 연구결과 기존 문헌과 다르게 계층적 분류 방법이 비계층적 분류 방법에 비하여 언제나 성능이 우수한 것은 아님을 확인하였다. 계층 구조의 상위/하위 수준에서의 상대적 유사도에 따라서 계층적/비계층적 분류 방법의 성능에 차이가 있음을 확인하였다. 즉, 상위 수준의 유사도가 하위 수준보다 상대적으로 낮은 경우 상위 수준에서의 오분류 감소로 계층적 분류 방법의 성능이 개선됨을 확인하였다.
본 연구에서는 필요한 수준의 성과품 납품을 위해 교량정보모델의 상세수준을 분류하고 각 상세수준에서 요구되는 세부정보를 분석하였다. 이는 기본적으로 교량 설계 업무가 단계별로 이루어지며 각 단계마다 성과품을 납품하도록 규정 되어있다는 사실을 바탕으로 연구가 이루어졌다. 이를 위하여 본 연구에서는 우선, 국내의 교량 설계준공단계 성과품 납품 항목 중 교량정보모델에 요구되는 항목을 분류하였으며 분류한 요구항목에 맞춰 3D객체와 속성정보수준을 정하여 업무 프로세스 단계별 상세수준을 정의하였다. 또한, 정의한 상세수준을 기준으로 하여 각 상세수준에서 포함하도록 요구되는 세부정보 분석을 수행하였으며, 분석된 세부요구정보는 성과품 납품에 활용가능하다.
본 논문은 최근 6년간 시행된 국내 외 기술수준조사(Technology level evaluation) 및 기술수준평가(Technology level assessment)의 동향을 정리한 것이다. 국내의 기술수준조사는 기술수준의 평가를 위해 기존의 기술분류 체계를 사용하거나, 평가 대상기술의 특성에 따라 새로운 분류체계를 작성하였다. 기술수준의 평가는 델파이(Delphi) 설문과 정량적인 특허 및 논문 분석 등이 동시에 수행되었다. 국외의 기술수준평가는 주로 특허, 논문, 연구원 수 등의 정량적인 평가를 중심으로 수행되었으며, 제한적으로 설문, 토론회 등의 정성적인 평가가 함께 수행되었다.
데이터 분류(classification)란 이미 분류된 객체집단군 즉, 학습 데이터에 대한 분석을 바탕으로 아직 분류되지 않는 개체의 소속 집단을 결정하는 작업이다. 현재까지 제안된 여러 가지 분류 모델 중 결정 트리(decision tree)는 인간이 이해하기 쉬운 형태를 갖고 있기 때문에 탐사적인 데이터 마이닝(exploatory)작업에 특히 유용하다. 본 논문에서는 결정 트리 분류에 다중 추상화 수준 문제(multiple abstraction level problem)를 소개하고 이러한 문제를 다루기 위한 실용적인 방법을 제안한다. 데이터의 다중 추상화 수준 문제를 해결하기 위해 추상화 수준을 강제로 같게 하는 것이 문제를 해결할 수 없다는 것을 보인 후, 데이터 값들 사이의 일반화, 세분화 관련성을 그대로 유지하면서 존재하는 유용화할 수 있는 방법을 제시한다.
이 연구는 국가직무능력표준 개발에서 기초적으로 검토가 되어야 하는 직무체계 중 환경분야 직무체계 개발에 목적이 있다. 세부적인 연구목적은 환경분야의 직무분류와 직무수준을 개발하고자 하는데 있다. 이 연구는 산업현장에서 통용되는 용어를 중심으로 직무분류를 수행하였으며, 각각의 직무는 배타적으로 설계하였습니다. 직무분류시 전문가 집중토의를 통하여 세부직무를 분류하였습니다. 이러한 분류결과를 살펴보면 환경 분야의 직무군은 크게 대분류 3개, 중분류는 12개, 이들 중분류를 다시 분류하면 총 41개의 직무가 환경분야에서 요구되는 직무로서 도출되었다. 환경분야 직무수준은 해당 직무군 및 직무분야에서 전문 인력의 가치를 창출하기 위해 필요한 전문성 정도를 고려하였다. 이에 따라 환경분야의 전문분야별 직무수준을 반영하여 6단계로 구분하였다. 또한 환경 분야의 고유한 특성을 고려하여 크게 '환경계획 및 평가'와 '환경 측정 분석', '환경관리', '환경설계 시공', '환경보건관리', '환경자원관리', '환경경영 및 컨설팅', '환경교육'으로 구분하여 직무수준을 설정하였다. 이를 바탕으로 하여 환경 분야 현장전문가 및 학계 전문가 등으로 구성된 전문가 협의회를 통하여 각 직무별 정의와 직무별 수준별 수행기준을 도출하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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