본 연구는 가족스트레스 이론적 모델인 Double ABCX Model과 일과 가정생활의 역할 긴장에 관한 선행연구를 기초로하여 제안된 이론적 모델을 검증하는데 목적이 있다. 이론적 모델의 검증을 통하여 일과 가정생활의 역할 stressor나 두 가지 역할의 누적으로 쌓이는 역할 긴장이 가족스트레스 이론으로 설명될 수 있는가\ulcorner 또한 매개 변수인 가족자원과 대처방안에 의해 어떻게 중재되어 삶의 질에 영향을 미치는 가를 규명하고자 한다. 미국 로스앤젤레스 지역의 한국교민 중 맞벌이 부부인 가족을 연구대상으로 선정하고 설문지법으로 남편과 부인의 자료를 분리하여 표집하였는데 본 연구에서는 153명의 부인으로부터 얻은 자료만을 분석하고자 한다. 자료는 이론적 검증에 유용한 LISREL VII 프로그램을 사용하여 분석한다. 자료의 분석결과가 처음 제안된 모델은 검증하지 못했지만 가족자원 변인과 대처방안 변인간의 상호 관계 효과를 고려하여 수정된 모델은 가족스트레스 이론으로 일과 가정생활을 병립하는데서 오는 stressor나 누적된 역할 긴장을 이해할 수 있음이 검증되었다. 모델의 검증을 통하여 맞벌이 부부가족의 부인에게는 일과 가정생활의 stressor가 누적되어 역할긴장을 증가시켰으며 이 역할긴장은 주로 가정생활의 역할 stressor에서 기인하는 것으로 나타났다. 또한 가족자원은 일과 가정 생활의 두 역할 stressor에 의해 강도를 더하는 역할 긴장을 감소시키고 삶의 질을 증가시키는 중요한 매개변수로 나타났다.
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.
현재의 역할기반 시스템에서 보안 관리자가 사용자에게 역할을 지정하는 일을 하고있다. 이와 같이 보안 관리자에 의한 역할 지정은 분산 환경 하에서 관리의 어려움을 더욱 증대시킬 수 있다. 역할 기반 위임은 사용자에게서 사용자에게로 역할의 권한을 위임하는 것에 의해 분산 환경 하에서 역할 기반 접근 제어를 적용하기 위한 수단을 제공한다. 역할 기반 위임의 기본 개념은 사용자가 어떤 기능을 수행할 수 있는 자신의 역할의 권한을 다른 사용자에게 위임하는 것을 의미한다. 이 논문은 하나의 역할기반 위임 모델을 제시한다. 이 위임 모델은 확장된 역할기반 접근통제(ERBAC : Extended RBAC) 모델에서 사용자 수준의 위임에 대한 구현을 반영한다. 확장된 역할기반 접근제어 모델은 기존의 RBAC모델에 추가로 주체 및 객체를 고려한 모델이다.
역할기반 접근통제는 추상적 기본 개념의 임의적 접근통제나 강제적 접근통제에 비하여 응용 개념의 역할에 기반한 접근통제 모델이다. 모델은 BLP 모델에서 출발한 커널 단위의 액세스 제어의 제한적 기능과 달리 다양한 컴퓨터 네트워크 보안분야에 있어서 유연성과 적용성을 제공한다. 본 논문에서는 기존의 역할기반 접근통제 기본 모델인 $RBAC_0$ 모델에 주체 및 객체의 역할을 추가로 고려한 역할 계층을 포함하는 확장된 역할기반 접근통제 ($ERBAC_0$ : Exteded $RBAC_0$ 모델을 제안하였다. 제안된 $ERBAC_0$ 모델은 기존의 $RBAC_0$ 모델에 비하여 주체 및 객체 수준에서의 역할을 계층적으로 정교하게 할당하고, 할당된 역할에 기반하여 접근통제 서비스를 보다 유연하게 제공할 수 있다.
오래 전부터 많은 컴퓨팅 시스템에서 기분적으로 제공되어지는 원리인 임무분리는 중대한 업무를 둘 이상의 사용자에게 나누어줌으로써 단독 사용자가 시스템을 손상시키는 것을 막도록 하는 것이 목적이다. 역할기반 접근통제에서 임무분리 원리를 제공하는 종류로는 정적 임무분리, 동적 임무분리, 기능적 임무분리, 객체기반 임무분리 등이 있다. 여기서 우리는 정적 임무분리를 만족시키는 모델로서 상호 배제 역할 쌍을 이용한 모델과 역할유형을 이용한 모델 그리고 상호 무관 역할 쌍을 이용한 모델을 제안한다
본 논문에서는 워크플로우 모델링 도구인 ICN(Information Control Net) 모델을 이용하여 워크플로우 역할 의존성 분석 메커니즘을 제안하였다. 즉, ICN 모델로 정의된 워크플로우의 각 액티비티(activity)들 간에 존재하는 역할 의존 관계를 표현하기 위하여 역할 의존 넷(Role Dependency Net)을 정의하였고, ICN 모델로부터 역할 의존 넷을 생성하는 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서 제시된 알고리즘을 이용하여 생성된 역할 기반의 워크플로우 모델은 any-cast 워크플로우와, multi-cast 워크플로우 작업환경을 제공함으로써 현재 대부분 조직에서의 작업 환경인 객체지향 작업 환경 및 분산 작업 환경에서 워크플로우 관리 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 워크플로우 모델을 바탕으로 역할을 기반으로 하는 새로운 개념의 모델을 제안하였으며, 이에 따른 워크플로우 업무 관리 시스템의 설계 및 구축 분야에서 역할 중심 업무 분산 체계(role oriented distribution)에 필요한 이론적 바탕을 마련하기 위한 역할 기반 모델(role based model)의 개념을 정의하고, 정의된 모델을 전형적 업무 관리 시스템인 워크플로우에 적용하였다. 본 논문에서 제시되어진 역할 기반 워크플로우 모델은 선택 할당(any-cast)방식 및 다중 할당(multi-cast)방식의 워크플로우 작업환경을 제공함으로써 현재 대부분 조직에서의 작업 환경인 객체지향 작업 환경 및 분산 작업 환경에서 워크플로우 관리 시스템을 구축할 수 있다.
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 상황 인지 역할 기반 접근 제어(CA-RBAC: Context-Aware Role-based Access Control) 모델을 제안한다. 이 모델의 설계는 이러한 응용에서 상황 기반 접근 제어 요구사항에 의해 안내된다. 이러한 요구사항은 역할에서 사용자의 멤버쉽(memership), 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 하나의 응용 환경에서 상황 기반 서비스 통합과 관련된다. 상황 정보는 역할 멤버에 의한 수행을 허용하는 것과 관련된 정책과 역할 멤버에 의해 역동적으로 인터페이스되는 서비스의 접근과 관련된 정책인, 역할 허용 정책에서 사용되어진다. 상황 정보의 역동적인 속성은 어떤 상황 조건이 유지되는데 실패했을 때, 허용 활동과 역할 멤버쉽의 해제를 위한 모델 수준의 지원을 요구한다. 이러한 모델을 근거로 하여 본 논문에서는 상황 인지 응용을 구축하기 위한 프로그래밍 프레임워크를 표현하고 상황 기반 접근 제어 요구 사항을 명시하고 강화하는 메커니즘(mechanism)을 제공한다.
본 연구의 목적은 가족스트레스 이론과 선행연구를 바탕으로 하여 제안된 이론적 모델의 검증을 통하여 일과 가정생활의 두 역할을 병행하는 데서 기인하는 역할긴장이 매개변수인 가족자원과 대처방안에 의해 어떻게 중재되어 삶의 질에 영향을 미치는가를 규명하는데 있다. 다단계 추출법으로 미국 로스엔젤레스에 거주하는 한인교포 중 맞벌이부부를 연구대상으로 선정하여 질문지를 통해 남편과 아내의 자료를 표집하였지만 본 연구에서는 117명의 남편의 자료만을 결과 분석하였다. 분석방법은 이론적 검증에 유용한 LISREL Ⅶ 프로그램이 사용되었다. 처음에 제안된 이론적 모델의 검증에는 문제를 보였지만 PSI Matrix를 고정하고 가정생활의 역할 stressor와 가족자원의 경로를 첨가하여 수정된 모델은 자료에 의해 충분히 검증되었다. 그러나 남편의 이론적 모델은 가족스트레스 이론을 일반화시키지 못했기 때문에 일과 가정생활의 두 역할을 병행하는 데서 기인하는 남편의 역할긴장을 가족스트레스 이론으로 설명하는데는 문제가 있는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로 본 연구에서 제안된 이론적 모델의 의미와 제한점 등을 살펴본 후 미래연구가를 위한 방안이 제시되었다.
의미역 결정은 문장 속에서 서술어와 그 논항의 관계를 파악하며, '누가, 무엇을, 어떻게, 왜' 등과 같은 의미역 관계를 찾아내는 자연어 처리 기법이다. 최근 수행되고 있는 의미역 결정 연구는 주로 말뭉치를 활용하여 딥러닝 학습을 하는 방식으로 연구가 이루어지고 있다. 최근 구글에서 개발한 사전 훈련된 Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) 모델이 다양한 자연어 처리 분야에서 상당히 높은 성능을 보이고 있다. 본 논문에서는 한국어 의미역 결정 성능 향상을 위해 한국어의 언어적 특징을 고려하며 사전 학습된 SNU KR-BERT를 사용하면서 한국어 의미역 결정 모델의 성능을 살펴보였다. 또한, 본 논문에서는 BERT 모델에서 과연 어떤 히든 레이어(hidden layer)에서 한국어 의미역 결정을 더 잘 수행하는지 알아보고자 하였다. 실험 결과 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용하였을 때, 언어 모델의 성능은 66.4% 였다. 히든 레이어 별 언어 모델 성능을 비교한 결과, 마지막 4개의 히든 레이어를 이었을 때(concatenated), 언어 모델의 성능은 67.9% 이였으며, 11번째 히든 레이어를 사용했을 때는 68.1% 이였다. 즉, 마지막 히든 레이어를 선택했을 때보다 더 성능이 좋았다는 것을 알 수 있었다. 하지만 각 언어 모델 별 히트맵을 그려보았을 때는 마지막 히든 레이어 임베딩을 활용한 언어 모델이 더 정확히 의미역 판단을 한다는 것을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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