본 논문에서는 대규모 네트워크 보안관리를 위한 계층적인 위임 모델을 제시한다. 대규모 네트워크는 라우터, 방화벽, 침입 탐지 시스템, 웹 서버 등의 수많은 구성요소로 이루어진 네트워크들의 집합이며, 각 네트워크마다의 독립적인 지역 정책들로 관리되어 서로간의 협동이 이루어질 수 없기 때문에 이를 효과적으로 통제하고 일괄적으로 관리하기 위해 계층적인 위임 모델이 사용되어야 한다. 제시하는 모델의 중요 구성 요소로는 관리 서버. 정책 설정 고 수준 언어 고 수준 언어 컴파일러, 도메인 서버. 인터프리터, 정책 관리 데이터베이스가 있다. 관리 서버에서 정책 설정 고 수준 언어를 사용하여 세밀하고 정교한 정책을 작성할 수 있고, 이 정책을 고 수준 언어 컴파일러를 통하여 최하위 노드들에게 적절하고 간결한 형태로 만들어낸다. 각 도메인 서버는 이 결과를 하위의 도메인 서버나 인터프리터에게 전달하면서 Keynote 신뢰 관리 시스템을 이용하여 권한을 위임한다. 그리고 인터프리터는 정책을 라우터, 방화벽, 웹 서버 등의 하위 노드에 맞는 실제 룰로 변환하녀 상위 관리 서버에서 전달한 정책을 적용하게 된다. 정책을 적용한 결과를 상위로 전달하여 데이터베이스를 구축한 뒤 후에 작성된 정책이 기존의 정책과 충돌하는지 검사에 이용하고, 충돌한다면 협상 과정을 거쳐 정책에 순응할 수 있는 결과를 도굴하게 된다. 또한 네트워크에서 많은 새로운 형태들의 노드가 추가될 수 있는데, 각각의 인터프리터만 추가함으로서 다양한 하위 노드를 충족시킬 수 있는 확장성을 제공한다.
본 연구는 우리나라 중등교사 임용시험의 형태가 개편된 2014년도 이후부터 2018년도 현재까지 진행된 중등교사 임용시험 관련 선행연구들을 언어네트워크 분석 방법론을 활용하여, 그 연구동향을 분석하였다. 본 연구에서는 2014년도 이후 5년간 진행된 중등교사 임용시험 관련 연구 55건을 대상으로 주요 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어의 언어네트워크 전체 분석 및 3종 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석, 네트워크 값을 반영한 네트워크 그림 시각화 작업 등을 진행하였다. 중등교사 임용시험 관련 선행연구의 주요 핵심어는 분석, 문항, 출제, 인식, 임용후보자, 교과교육학, 국어과, 선정경쟁시험, 개선, 예비교사, 교과내용학, 기출문항, 임용교사, 제도, 탐색 등이었다. 이들 상위 빈도 핵심어들은 나름 높은 연결정도를 가지고 다른 핵심어들간의 의미연결망을 구축하고 있음을 확인하였다, 이런 연구결과는 중등교사 임용시험 주제 연구 진행을 할 때, 연구주제 선정 및 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.
최근 언제 어디서나 네트워크에 접속할 수 있고, 모든 사물이 네트워크로 연결되어 있는 편재형 (Ubiquitous) 컴퓨팅에 관한 연구가 활발히 진행 중이다. 편재형 컴퓨팅을 위해서는 사용자 주변의 상황을 감지하는 상황인식(Context Awareness)과 감지된 상황에 대해서 알맞은 서비스를 하기 위한 미들웨어가 필요하다. 또한 이러한 지능적인 서비스를 하기 위해 상황을 편리하게 표현할 수 있는 체계적인 언어가 필요하나, 이러한 언어에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 상황 인식 처리를 위한 상황 정의 스크립트 언어에 대해서 설계한다.
소프트웨어 개발자는 예전과 같이 PC 나 서버에서만 동작하는 소프트웨어만 만들어야 하는 것이 아니고, 스마트폰, 스마트패드, 스마트 TV, 스마트워치 등 개발해야 하는 플랫폼의 종류가 기하급수적으로 늘고 있다. 그러나 비용문제, 과열된 스타트업 시장으로 인한 채용문제로, 개발 초기 시 클라이언트, 네트워크, 데이터베이스에 숙련된 개발자를 충분히 보유하고 시작하는 경우는 드물다. 본 논문은 HTML 서비스, 실시간 네트워킹, 데이터베이스 CRUD를 지원하는 초보자도 사용하기 쉬운 새로운 언어를 소개한다. 우리는 언어 요구사항, 언어 산출물의 정의를 통하여 언어의 설계 및 구현을 한다. 실제로 실시간 네트워크 서버를 우리의 언어로 제작한 사례 연구를 통하여 우리의 언어가 우수하고 개발자의 노력대비 결과가 좋음을 보인다. 추후 이 언어를 활용하여 게임, 채팅 어플리케이션, 실시간 모니터링 등 특정 도메인에 맞는 어플리케이션을 개발자가 쉽게 작성할 수 있을 것이다.
구문 분석은 문장을 구성하는 단어들 간의 관계를 알아내 문장의 구조를 분석하는 작업이다. 구문 분석은 구구조 분석과 의존 구문 분석으로 나누어지는데 한국어처럼 어순이 자유로운 언어는 의존 구문 분석이 적합하다. 최근 구문 분석은 심층 신경망을 적용한 방식이 중점적으로 연구되고 있으며, 포인터 네트워크를 사용하는 모델이 가장 좋은 성능을 보였다. 그러나 포인터 네트워크만으로 구문적인 정보를 학습하기에는 한계가 있다. 본 논문에서는 멀티헤드 어텐션을 함께 사용하여 포인터 네트워크만을 사용 했을 때보다 높은 성능(UAS 92.85%, LAS 90.65%)을 보였다.
정형명세 언어인 Z는 상태기반의 명세언어로써 시스템의 기능성을 명세하고 검증하기 좋은 장점을 가지고 있다. 또한 Z에서 제공하는 스키마를 이용하여 복잡한 구조의 상태를 나타내기에 용이하다. 하지만 2개 이상의 시스템으로 구성된 네트워크 상의 통신을 나타내기가 힘든 단점이 있다. 본 논문에서는 Z를 이용하여 네트워크 프로토콜을 명세하기 위한 프레임워크를 제시하고 사례연구를 통해 적용가능성을 살펴본다. 본 연구결과를 토대로 네트워크로 구성된 안전 필수 시스템의 명세 가이드라인을 제시한다.
플랫폼과 프로그래밍 언어에 상관없이 애플리케이션을 이용할 수 있는 웹서비스가 차세대 플랫폼의 대안으로 부상하고 있다. 현재의 웹서비스는 XML을 이용한 애플리케이션 통합에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 웹서비스를 이용한 네트워크 관리 시스템의 구조를 제안한다. 또한 다양한 플랫폼. 프로그래밍 언어를 이용하여 개발되어 있는 기존의 개별적인 네트워크 관리 시스템에 웹서비스를 도입하는 방안을 제시한다. 본 논문의 웹서비스 네트워크 관리 시스템은 에이전트를 이용하여 사용자가 요청한 웹서비스를 탐색. 전달해 준다.
코퍼스그람에서 실험이 필요한 부분은, 첫 번째는 변수 d와 dust의 정의 부분이다. 즉, 변수 d만을 이용한 경우, 변수 dist만을 이용한 경우, 그리고 변수 d와 dist를 모두 이용한 경우를 실험해 보아야 한다. 두 번째는 코퍼스그람에서 거리가 가까운 단어들의 조합, 예를 들어 명사와 명사, 동사와 명사, 형용사와 명사, 동사와 부사를, 조사하여 그 의미를 해석하여 보는 것이다. 세 번째로는 코퍼스그람의 단어들에 대하여 거리를 중심으로 단어 연결(connection) 네트워크를 구성하고 의미 네트워크와 비교하여 보는 것이다. 네 번째로는 연결 네트워크를 정보 검색 등의 응용에 적용하여 효과를 확인하는 것이다. 그리고 언어 처리, 온톨로지 등에 중요한 요소인 부분-전체 관계에 대하여 소개하였다.
목적 지향 대화 시스템은 자연어 이해, 대화 관리자, 자연어 생성과 같은 세분화 모델들의 결합으로 이루어져있어 하위 모델에 대한 오류 전파에 취약하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 자연어 이해 모델과 대화 관리자를 하나의 네트워크로 구성하고 오류에 강건한 심층 Q 네트워크를 제안한다. 본 논문에서는 대화의 전체 흐름을 파악 할 수 있는 순환 신경망인 LSTM에 심층 Q 네트워크 적용한 심층 순환 Q 네트워크 기반 목적 지향 대화 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안한 심층 순환 Q 네트워크는 LSTM, 심층 Q 네트워크보다 각각 정밀도 1.0%p, 6.7%p 높은 성능을 보였다.
이 연구는 대학부설 과학영재교육원의 교육프로그램에 제시된 학습목표를 Bloom의 신교육목표분류체계와 언어네트워크분석 방법을 통해 분석하고 결과를 비교함으로써 학습목표를 분석할 때 언어네트워크분석 방법의 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 27개 대학부설과학영재교육원의 교육프로그램 중 과학 분야 169개 주제에 제시된 702개의 학습목표를 분석대상으로 선정하여 Bloom의 신교육목표 분류체계에 따라 분류하고 코딩한 후 각 학습목표 사이의 구조적 특성을 알아보기 위해 언어네트워크분석을 사용하였다. 분석 결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 주제 별로 사용된 학습목표의 특성을 살펴본 결과 초등은 약 3개, 중등은 약 6개의 서로 다른 범주의 학습목표가 사용되고 있었다. 둘째, 연구방법과 학교 급에 관계없이 지식차원의 사실적 지식, 개념적 지식과 인지과정 차원의 '기억하다', '이해하다', '창안하다'의 비중이 높게 나타났다. 셋째, 단순 통계 분석 결과로는 확인할 수 없지만 언어네트워크분석 방법을 통한 가중치에 근거하여 살펴본 결과 초등 단계는 과학적 사실에 대한 학습을 통해 실제실험과정에 적용해 보는 활동을 강조한 반면, 중등 단계는 이보다는 과학적 사실, 개념 자체를 이해하는 것을 더욱 강조하고 있었다. 이와 같은 결과로 볼 때 기존 단순 통계적 연구를 통해 분석한 것에 비해 보다 다양한 학습목표의 특성을 해석할 수 있는 것으로 보아 언어네트워크분석방법이 학습목표를 분석하는데 적용 가능성이 높은 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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