전통적인 네트워크기반 침입탐지시스템은 네트워크에 흐르는 모든 패킷을 수집하여 이를 가공, 분석, 보고하는 과정을 거친다. 하자만, 네트워크에서 과도한 트래픽의 발생이나 침입탐지시스템에 대한 의도적인 Dos(Denical of Service) 공격은 침입탐지시스템이 침입으로 간주될 수 있는 패킷을 처리하지 못하도록 함으로써 불법적인 접근을 얻어낼 수 있는 방법이 된다. 본 논문에서는 자체 개발한 내장형 리눅스 기반의 라우터에서 패킷의 필터링 작업을 수행함으로써 일차적으로 내부 네트워크와 네트워크 센서로의 트래픽을 줄이고, 이차적으로 정책기반 라우팅을 이용하여 네트워크 센서에게 직접 라우팅 하도록 함으로써 네트워크센서가 모든 트래픽을 수집하지 않고, 침입을 방지하고자 하는 정책에 기반하여 보내지는 패킷만을 수집, 분석 토록 함으로써 네트워크 센서에 집중되는 부하를 최소화하는 시스템의 구성을 제안한다.
본 논문은 지금까지 비특정 개인정보들이 모바일메신저를 통해 아무런 보호 없이 각종 기업들의 자원적 가치를 가진 정보로 수집 및 활용되어왔던 현상을 설명하고, 관련 개인정보법률과 정책, 각 모바일메신저 기업들의 이용약관과 개인정보처리방침을 분석하여 현재 비특정 개인정보 보호정책의 문제점을 밝힌다. 이를 통해 앞으로 비특정 개인정보 활용에 있어 제도적으로는 개인정보 수준의 보호규정 보완을, 기술적으로는 비특정 정보 통합관리시스템 개발을 통한 보완 등을 제안하여 이를 활용 시나리오를 통해 검증함으로써 비특정 개인정보 수집 및 활용에 관한 개선방안을 제시한다.
본고는 국가 대표 정보센터의 역할을 수행할 한국과학기술정보연구원(KISTI)의 정보수집 최적화 방안을 모색하기 위한 기초 연구이다. 이를 위해 우선 국내와 해외의 도서관 및 연구소 자료실의 정보수집 현황을 살펴보고 KISTI의 정보수집 현황을 분석하였다. 그리고 정보수집의 최적화를 위한 방향을 제시하고 향후 수행해야 할 정책적 과제에 대하여 언급하였다.
컨텍스트가 필요한 서비스 및 스마트 기기의 수가 증가함에 따라, 사용자에게 편의성과 유연한 보안성을 탑재한 새로운 보안 정책의 필요성이 강조되고 있다. 특히 현재의 보안 기술을 사용하는데 많은 어려움을 겪고 있는 어린이나 노인, 장애인 등의 IT 취약 계층을 위한 새로운 보안 정책은 절실하다. 편의성과 유연한 보안 정책은 사용자의 서비스 이용 패턴, 위치 등과 같이 공격 상황을 판단할 수 있는 정보를 수집, 분석하여 사용자에게 적합한 보안 서비스 제공 기술이 정의되어야 한다. 본 연구는 언급한 요구사항들을 반영한 사용자 상황인지 기반 네트워크 보안 아키텍처 설계, 사용자 상황인지 데이터 수집, 사용자 상황 분석 플랫폼 연구 그리고 상황인지 기반 보안 어플리케이션 연구 및 분석을 담고 있다.
RFID의 무선을 통해 자동 인식 기술은 산업, 상업 그리고 의료 분야에 혁신적인 개선을 가져다 줄 것으로 기대되고 있다. RFID 기술의 핵심은 물리적인 물체에 관련한 정보를 쉽게 수집할 수 있다는 것이다. 미들웨어는 RFID 리더와 응용 사이에 위치하면서 RFID 정보를 실시간으로 수집하고 기업응용에 전달해주는 중요한 역할을 담당한다. 따라서 네트워크로부터의 공격이나 잘못된 명령으로부터 미들웨어를 보호하기 위해 적절한 접근제어가 필요하다. 본 논문은 RFID 미들웨어에 적용가능한 접근제어 정책을 제안한다. 이 정책은 제공가능한 태그 범위, 접근가능한 리더, 명령, 보고가 배달되어질 주소등을 제한할 수 있도록 고안되었다. 또한, 접근제어 정책을 수행하는 프로세스의 구현 알고리즘을 제시한다.
인공지능과 소프트웨어가 중요한 역할을 하는 시대가 되었고, 이를 학생들에게 교육하여 미래의 AI/SW 인재를 양성하는 것에 많은 관심이 집중되고 있다. 해외 주요국에서는 이러한 시대적 흐름에 맞추어 AI/SW 분야의 인재 양성을 위해 노력하고 있으며, 국내에서도 여러 부처에서 관련된 다양한 정책을 시행하고 있다. 본 논문에서는 SW교육 관련 소셜미디어와 언론 데이터를 수집하고 이를 분석하여 국내 AI/SW교육에 대한 시사점을 제시하려고 한다. 이를 위해 2014년부터 2018년까지 총 5개년도의 데이터를 수집하고, 네트워크 분석 방법을 활용하여 연도별 SW교육의 흐름, 주요 등장 키워드, 연관 검색어들을 파악하였다. 이를 활용하여 미래의 AI/SW 교육 정책 수립 및 개선을 위한 시사점을 모색해보고자 한다.
2008년 도서관분야 국가승인통계 생성과 더불어 국가도서관통계시스템이 구축되었다. 본 연구는 국가도서관통계시스템 구축 이후 10년을 맞이하여 도서관통계데이터를 제공하는 국가도서관통계시스템이 도서관 정책 및 연구의 기초자료로 활용된 사례를 분석하였다. 데이터 수집은 한국한술지인용색인(KCI) 및 온-나라정책연구(PRISM)를 활용하여 2008년~2018년도에 발행된 학회지와 정책연구를 대상으로 하였다. 해당 데이터는 국가도서관통계시스템을 참고한 논문 95건, 정책연구보고서 39건이다.
2021년에 발생한 일련의 소프트웨어 공급망 공격으로 미국 연방 정부의 사이버보안 개선 정책이 가속됐다. 이중 소프트웨어 구성 정보를 유통하는 SBOM 정책은 SW 구성요소의 투명성을 강화하여, 이를 활용하는 공급자와 수요자의 보안 인식 개선에도 도움을 줄 것이 기대된다. 다만 SBOM으로 공급망 보안 위협을 완화하려면 해결해야 할 기술적 이슈가 있고, SBOM 수집자를 위한 구체적인 가이드도 마련되지 않아 제도 정착에는 시간이 걸린다. SW 공급망 문제는 SW 개발 관행에 대한 지속적인 개선이 요구되며, 글로벌 연쇄 위험으로 결코 혼자서는 해결할 수 없다. 따라서 우리는 실태조사, 실증사업 등을 시작으로 현실에 맞는 정책을 먼저 적용하고, 제도적 조화를 위한 국제협력에도 힘써야 한다.
현재까지 국가기록원을 비롯하여 각급 공공기관에 보존되어 있는 식민지 시기의 영구기록들은 조선총독부 기록관리활동의 결과라고 할 수 있다. 그것은 공공기관의 영구기록들이 조선총독부 본부 및 소속기관에서 생산하였거나 수집한 것으로 해방 이후 미군정에 의해 인계되었기 때문이다. 그러나 공공기관에 남아 있는 식민지 시기 영구기록은 기록의 완전성을 유지하지 못한채 극히 일부만이 파편적으로 남아 있는 실정이다. 따라서 현재의 기록만으로는 당시의 업무 과정을 복원하기가 사실상 거의 불가능한 상황이다. 그것은 조선총독부의 평가선별 기준에 의해서 제도적으로 폐기된 측면도 있으나 해방과 동시에 조직적으로 문서과 기록을 파기한 결과이기도 하다. 한편, 조선총독부의 수집정책에 의해서 보존되고 있던 기록은 조직적 폐기를 모면하였으나, 수집정책에 따라서 역사기록의 범위와 대상이 달라졌다. 조선총독부의 각급 조사기관에서 관리한 역사기록들은 식민통치의 정보로 활용하거나 조선사 편찬을 위해 수집된 것이다. 그러나 조선총독부가 수집한 기록들은 한국사회를 기록화한다는 관점이 아니라 식민통치의 목적이 우선되었기 때문에 파편성을 면할 수 없었다. 조선총독부의 기록관리제도는 일본본국정부의 제도를 도입한 것이었으나 조선의 역사기록 수집과 그 활용 과정에서 식민지적 특성이 잘 나타났다.
본 논문은 ECC(error correcting code)의 오버헤드를 고려한 패리티의 저장 정책 및 그에 따른 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제안한다. 일반적인 낸드 플래시 메모리의 용법은 데이터 영역과 스페어 영역을 분리하는 것이다. ECC 패리티는 낸드 플래시 메모리에 데이터가 입력될 때 생성된다. 일반적으로 ECC의 메시지 길이는 낸드 플래시 메모리의 한 페이지 보다 작기 때문에, 각 메시지의 패리티를 모두 모아 스페어 영역에 저장하게 된다. 읽기 동작 시에는 데이터 영역에 이어 스페어 영역의 ECC 패리티까지 모두 읽은 후에 ECC 처리를 통한 데이터 정정이 가능하다. 이 때 발생하는 오버헤드를 줄이기 위해 데이터/스페어 영역의 구분없이 ECC 처리된 데이터와 패리티를 연속으로 저장하는 분산형 정책을 사용하였다. 제안된 분산형 정책과 기존의 수집형 정책의 오버헤드를 설계적인 측면과 타이밍 측면으로 분석하고, 그에 맞는 낸드 플래시 메모리 컨트롤러의 구조를 제시한다. 페이지의 크기에 따른 액세스 시간을 시뮬레이션을 통해 분석한 결과, 읽기 동작 시, 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 짧았고 페이지의 크기가 커질수록 감소율이 컸다. 실험에 사용된 16KB의 페이지 크기를 갖는 낸드 플래시 메모리의 경우 분산형 정책의 액세스 시간이 수집형 정책에 비해 13.6% 감소하였다. 이는 4GB 크기의 영상 파일을 읽을 때 약 1분가량의 시간이 단축되는 효과를 얻을 수 있다. 또한 읽기 동작이 많은 SSD(solid state drive)의 특성 상 전반적인 시스템의 성능 향상을 기대할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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