• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
• /
• pp.637-639
• /
• 2003

컴퓨터 시스템의 발달로 인해 여러 사용자가 여러 자원을 동시에 사용할 수 있는 환경으로 발전하면서 기존의 사용자 기반의 접근제어가 아닌 역할을 중심으로 하는 접근제어 모델이 제안되었다. 이러한 역할기반 접근제어 기법을 위한 참고 모델로서 역할 그래프 모델이 소개되었지만, 엄격한 충돌 처리 방식 때문에 실제 응용시스템에 적용하는 것은 한계가 있었다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 충돌되는 권한을 세분화하고 이를 이용하여 좀 더 유연한 권한 삽입 연산을 할 수 있도록 하였다. 이러한 유동적 권한 삽입 방식을 통해 역할 그래프 모델을 좀 더 다양하게 적용한 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제7권5호
• /
• pp.109-121
• /
• 2006

컴퓨터 시스템이 다양화된 분산시스템 환경으로 발전하면서 시스템에 존재하는 정보를 부적절한 사용자로부터 보호하기 위한 접근통제 정책이 매우 중요하게 되었다 본 논문에서는 강제적 접근통제모델의 등급과 역할기반 접근통제 모델의 제약조건과 역할계층을 체계적으로 변경함으로서 격자기반 역할그래프 보안 관리 모델을 제안한다. 이 모델에서는 기존의 역할그래프 모델의 역할계층에서 상위역할의 권한남용 문제를 해결하였으며 권한간의 충돌발생시 제약조건을 통해 주체의 등급을 재조정함으로서 정보의 무결성을 유지할 수 있다. 또한 역할계층에 의한 권한상속 뿐만 아니라 사용자의 보안레벨에 의해서 통제되도록 함으로서 강화된 보안기능을 제공한다. 그리고 본 모델을 운영하기 위해 역할그래프 보안 관리 알고리즘을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권6호
• /
• pp.91-98
• /
• 2009

본 논문에서는 정보의 중요도나 관련성의 정보에 기반한 퍼지함수를 적용하여 강제적 접근통제정책의 비밀성과 무결성을 보장하였으며, 보안등급을 이용하여 접근권한의 흐름을 통제할 수 있는 흐름정책과 역할그래프 생성 알고리즘을 제시하여 상속특성으로 인한 권한남용문제를 해결하였다. 또한, 상업적인 환경에 적용이 가능하도록 정보특성별로 역할을 그룹핑하여 역할계층을 구성함으로써 새로운 역할을 추가하는 것이 용이하여 다단계 보안시스템에서도 효과적으로 접근통제를 할 수 있을 뿐만 아니라 대규모 보안시스템으로 확장할 수 있는 장점을 갖는다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제18권1호
• /
• pp.267-276
• /
• 2004

이 글은 초등학교 학생들을 대상으로 상호변화적(covariational) 개념으로 변화율에 대한 교수실험을 담고 있다. 기하적 문맥에서 함수의 그래프를 자연스럽게 도입하고, 함수의 변화율에 대한 상호변화적 질적 접근의 예를 제시한다. 또한 언어적 명령을 통하여 스스로 함수의 그래프를 만들어보도록 하고 함수의 그래프를 분석하는 경험을 가지게 하여 이후 함수와 그 역함수와의 개념을 마이크로월드에서 경험하도록 하는 환경과 그 역할에 대하여 논의한다. 이 과정을 통한 마이크로월드, 학생, 연구자의 역할과 상호작용을 알아보고 이 후의 대수식의 도입에 대한 문제를 논의한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보보호학회 1998년도 종합학술발표회논문집
• /
• pp.495-507
• /
• 1998

개방형 통신환경에서 접근제어의 목적은 컴퓨팅 자원 및 통신 정보자원 등을 불법적인 사용자로부터의 사용, 노출, 수정, 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 보호하는데 있다. 본 논문에서는 상업적인 환경에서 조직의 관련된 작업을 기반으로 하는 역할기반정책에 주체와 객체에 등급을 부여하여 정보의 무결성을 보장하는 Biba 모델과의 연관성을 논하였다. 또한 인가등급을 갖는 주체를 역할그래프에 동적으로 배정할 수 있는 역할배정규칙과 제약조건을 정의하였으며 객체의 보안등급 비교유무에 따른 read-write 역할을 세분하여 그래프로 도식화하였다.

• 한국수학사학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.125-140
• /
• 2006

군환의 특별한 부분환으로 정의된 수어환(Schur ring)은 치환군의 구조 연구를 위해 1933년 I.Schur에 의해 소개되었다. 그 후 30여 년 동안 군론과 표현론에서 응용되던 수어환은 1970년대에 이르러 획기적인 분기점을 맞이하게 된다. 조합론, 특별히 대수적 그래프에 관한 많은 연구 속에서, 그래프를 분류하기위해 수어환을 이용하려는 새로운 시도가 Klin과 Poschel에 의해 제안되었다. 이것은 당시 대수학에서 이룩해낸 유한단순군의 분류에 큰 도움을 받은 것이다. 이 논문에서는 수어환의 발생에 대한 역사적 배경과, 수어환이 군이론에서 어떻게 이용되었는지를 살펴보고, 또한 그래프이론에서의 역할을 조사한다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
• /
• 제23권4호
• /
• pp.157-173
• /
• 2020

일상에서는 통계 그래프의 형태가 매우 다양하지만, 초등학교 수학 교과서에 제시되는 통계 그래프는 교수학적 맥락에 의해 그 틀이 매우 정형화되어 있다. 본 연구에서는 초등학교 수학 교과서에 제시되는 통계 그래프 틀의 교육적인 의의를 고찰하고, 우리나라, 호주, 그리고 MiC 수학 교과서에 제시된 그래프 틀을 분석하였다. 연구 결과, 초등학교 수학 교과서에서 통계 그래프의 틀은 (1) 그래프의 구성 요소에 주목하게 하고, (2) 그래프를 그릴 때 보조적인 역할을 하며, (3) 학습 내용을 통계적 문제해결에 적용하도록 돕는 역할을 한다. 우리나라의 초등학교 수학 교과서는 (1)과 (2)에 주목한 표 형태의 그래프 틀을, MiC 교과서는 (3)에 주목한 다양한 형태의 그래프 틀을 제시하고 있었다. 따라서 저학년 수준에서는 표 형태의 그래프 틀을 이용하였으나, 학년이 올라갈수록 축 형태의 그래프 틀로 점진적인 변화를 추구했던 호주의 초등학교 수학 교과서 사례를 참고할 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.675-677
• /
• 2024

그래프 학습 기술은 실세계의 네트워크를 그래프로 모델링하여 분석함으로써, 네트워크에 내재된 유용한 정보를 도출하는 핵심적인 역할을 한다. 그러나 기존의 그래프 학습 기술에는 두 가지 한계점이 존재한다: (1) 그룹 정보 표현의 한계 및 (2) 동적 관계 학습의 한계. 각 한계를 극복하기 위해 하이퍼그래프 학습 기술과 동적 그래프 학습 기술이 활발하게 연구되었지만, 두 가지 한계를 동시에 극복하기 위한 연구들은 아직까지 충분히 수행되지 못했다. 이러한 동기로부터, 본 논문은 실세계 네트워크를 동적인 하이퍼그래프로 모델링하여, 동적 그래프 학습 기술, 정적 하이퍼그래프 학습 기술, 그리고 동적 하이퍼그래프 학습 기술들의 성능에 대해 비교 분석하고자 한다. 실험 결과, 시간에 따라 변화하는 실세계의 복잡한 관계를 정확하게 포착하는 데는 동적 하이퍼그래프 학습 기술이 가장 효과적이라는 것을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권11호
• /
• pp.1620-1629
• /
• 2004

접근제어의 목적은 컴퓨팅 자원 및 통신 정보자원 등을 부당한 사용자로부터 사용되거나, 수정, 노출 파괴와 같은 비합법적인 행위로부터 보호하는데 있다. 대표적인 보안 정책 중에서 Biba모델은 정보의 무결성을 보장하지만 상업적인 환경에 적용되기는 다소 미흡하며, 역 할기반접근제어 정책은 상업적인 측면의 보안정책에 적용이 가능하지만 접근되는 객체의 중요도에 따른 등급이 고려되어 있지 않아 정보의 무결성을 해칠 우려가 있다. 본 논문에서는 기존의 역할 그래프 모델에 무결성 등급을 갖는 사용자와 객체를 배정하여 주체의 무결성 등급과 역할에 관련된 객체의 무결성 등급에 따라 권한을 부여하므로 수많은 접근권한을 관리하는데 융통성을 제공할 뿐 아니라 정보의 무결성을 보장한다. 또한, 세분화된 역할들의 제약조건들을 명세 언어인 Z를 이용해 정형화된 구조로 명확하게 표현함으로써 접근제어정책에 대한 설계 및 구현시 시간과 비용 절감효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.670-673
• /
• 2022

설명가능한 인공지능은 딥러닝과 같은 복잡한 모델에서 어떠한 원리로 해당 결과를 도출해냈는지에 대한 설명을 함으로써 구축된 모델을 이해할 수 있도록 설명하는 기술이다. 최근 여러 분야에서 그래프 형태의 데이터들이 생성되고 있으며, 이들에 대한 분류를 위해 다양한 그래프 신경망들이 사용되고 있다. 본 논문에서는 대표적인 그래프 신경망인 그래프 합성곱 신경망(graph convolutional network, GCN)에 대한 설명 기법을 제안한다. 제안 기법은 주어진 그래프의 각 노드를 GCN을 사용하여 분류했을 때, 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 가장 큰 영향을 미쳤는지를 수치로 알려준다. 제안 기법은 최종 분류 결과에 영향을 미친 요소들을 gradient를 통해 단계적으로 추적함으로써 각 노드의 어떤 특징들이 분류에 중요한 역할을 했는지 파악한다. 가상 데이터를 통한 실험을 통해 제안 방법은 분류에 가장 큰 영향을 주는 노드들의 특징들을 실제로 정확히 찾아냄을 확인하였다.