본 연구는 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식 정도와 실천정도를 파악하고 이를 요인분석하여 산업장의 예방적 건강행위를 이끌기 위한 프로그램의 기틀을 세우기 위해 시도되었다. 연구도구는 참고문헌과 선행연구 등을 참조하여 본 연구자가 만든 설문지를 사전 조사후 수정, 보완하여 사용하였다. 연구대상은 경기도 소재의 2개 기계제조업체에 근무하는 근로자들이였으며 1989년 5월 5일부터 10일까지 자료를 수집하였다. 수집된 자료 중 탈락 및 기재가 불충분한 질문지를 제외한 284명의 응답자를 분석에 사용하였다. 자료분석은 SPSS를 이용하여 전산처리하였으며, 연구결과는 다음과 같다. 1) 예방적 건강행위의 필요성 인식정도의 평균은 122.1점으로 매우 높은 점수분포를 나타냈으며, 실천정도의 평균은 87.6점으로 필요성 인식정도 보다는 낮은 실천정도를 나타냈었다. 2) 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식정도와 실천 정도간의 상관관계를 분석한 결과 29개 예방적 건강행위 중 20개의 항목에서 통계적으로 유의한 상관관계를 보였다. 이것을 예방적 건강행위에 대한 필요성 인식정도가 높을수록 실천정도가 높은 것을 의미하는 것으로 인식정도가 행위에 영향을 미침을 반영하고 있다. 3) 요인분석결과 29개의 예방적 건강행위 항목들은 7가지의 요인으로 범주화되었으며 각 범주들은 요인부하량이 높은 것들을 참고로 하여 보건의료자원활동을 통한 예방적 건강행위, 개인위생에 대한 예방적 건강행위, 작업과 관련된 건강행위, 식습관을 통한 예방적 건강행위, 휴식을 통한 예방적 건강행위, 기호습관(금연, 금주)을 통한 예방적 건강행위, 활동을 통한 예방적 건강행위등으로 명명할 수 있었다. 결론적으로 생산직에 종사하고 있는 근로자들은 예방적 건강행위에 대한 필요성을 깊이 인식하고 있으나, 실천정도는 그에 미치지 못하고 있었다. 그러나 예방적 건강행위의 필요성 인식정도와 실천정도간의 상관관계에서 29개 항목중 20개 항목에서 유의한 상관관계를 보여 인식정도가 높을 수록 실천정도가 높은 것으로 나타났다. 이는 근로자의 건강에 대한 인식 및 태도가 가장 직접적으로 영향을 미칠 수 있는 산업간호사의 역할 중 보건교육에 대한 업무가 보다 중요한 비중으로 수행되어져야 함을 시사하는 결과라고 볼수 있다.
본 논문에서는 다중 분류기의 통합을 위해 퍼지 행위지식 공간을 구성하고 이를 이용하는 방법을 제안한다.기존의 행위지식 공간은 각 분류기들이 서로 독립적일 필요가 없고 적응적 학습이 가능한 것으로 단지 하나의 클래스 레이블만 을 출력하는 분류기들의 통합에 가장 최적의 방법으로 알려졌다.그러나 행위지식 공간은 각 분류기가 출력하는 클래스 레이블에 대한 측정값과 경험적 지식을 통합과정에 반영하기 어렵다는 문제점을 갖고 있다.이러한 행위지식 공간의 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 퍼지개념을 이용한 퍼지 행위지식 공간을 정의하고 이를 다중 분류기의 통합에 적용하기 위한 방법을 기술한다.또한,퍼지 행위지식 공간의 유용성을 증명하기 위해 각 분류기로 부터 얻어진 클래스 레이블들과 이에 관련된 측정값을 포함하는 분류결과들의 통합에 적용된 실험결과를 기술한다.
컴퓨터를 통한 침입을 효과적으로 탐지하기 위해서 많은 연구들이 오용탐지 기법을 개발하였다. 최근에는 오용 탐지 기법을 개선하기 위해서 비정상행위 탐지 기법에 관련된 연구들이 진행중이다. 이 논문에서는 비정상행위 탐지에서 사용자의 정상행위 패턴을 생성하기 위해 지지율에 기반한 새로운 클러스터링 알고리즘을 제시한다. 제시된 알고리즘에서는 사용자의 과거행위보다 최근행위에 보다 많은 비중을 두는 방법을 적용하였다. 한편, 사용자의 행위를 다양한 각도에서 분석될 수 있도록 사용자의 행위를 여러 판정요소로 분류하고 각 판정요소에 제시된 알고리즘을 이용하여 사용자의 정상행위 패턴을 생성한다. 결과적으로 사용자의 비정상행위가 효과적으로 탐지될 수 있다.
어린이 도서관은 일상생활 가까이에서 지역주민에게 지식정보 서비스를 제공할 뿐 아니라 공공도서관과의 연계를 통해 우리나라 전체 도서관 서비스의 수준을 발전시키고자 하는 생활 친화적 문화기반 시설인 소규모 도서관(혹은 문고)시설이다. 즉 어린이 도서관은 접근성을 가장 큰 장점으로 하여 누구나 쉽고 편리하게 이용할 수 있는 고객중심의 공공도서관 서비스라고 할 수 있다. 어린이 도서관의 주 이용고객은 어린이와 주부로서 최근 이들이 함께 도서관을 이용하는 빈도가 증가하면서 어린이 도서관은 단순히 책을 빌리고 공부를 하는 장소에서 나아가 가족단위의 여가활동이 가능한 문화적 공간으로 변모하여가고 있다. 어린이 도서관은 기본적으로 책을 읽는 조용한 공간이지만 주 이용자가 6세 미만의 유아와 초등학교 저학년 어린이이기에 독서행위와 더불어 또래 친구들과의 친교행위. 부모님과의 정서적 유대감 형성행위, 소규모 근육활동과 같은 놀이행위가 병행된다. 또 어린이 도서관에서 사용되어지는 정형적인 모듈의 서가를 비롯한 입식. 좌식 테이블과 의자들은 소수의 디자이너에 의해 만들어진 것이지만 그것을 이용하는 다수의 어린이들은 디자이너의 의도와 방법에 따라 가구를 사용하는 것 외에도 환경적 컨텍스트에 맞추어 가구의 새로운 쓰임을 발견하며 훨씬 더 다채로운 방법으로 가구를 사용하고 있다. 따라서 본 연구의 목적은 독서 및 놀이 행위 시 아동-부모의 상호작용 방법에 기반하여 아동의 가구사용방법(Way of Seat)을 알아보고 이를 바탕으로 어린이의 행태정보를 모델링하여 가구를 사용하는 어린이의 다양한 행위 이면에 내재된 요구를 파악하는데 있다. 가구를 사용하는 어린이의 다양한 행태 이면에 내재한 어린이만의 특성과 요구를 알아보기 위해서는 먼저 어린이 도서관이라는 특수한 물리적 환경요인 및 사용자 컨텍스트(Context)에 대한 이해가 선행되어야 한다. 이를 위해 기반조사 및 어린이 도서관 방문을 통한 정황조사(Contextual Inquiry)를 실시하였다. 이를 통해 6세 미만의 유아와 초등학생의 가구사용방법(Way of Seat)과 독서 및 놀이 행위 시 행태를 관찰하여 Photo Based Research를 바탕으로 어린이의 행태정보를 모델링 하였다.
최근 급격한 컴퓨팅 환경의 발전과 인터넷의 확산에 따라 손쉽게 필요한 정보를 획득, 이용하는 것이 가능해지게 되었으나, 이에 대한 역기능으로 전산망에 대한 해커(Hacker)들의 불법적인 침입과 위험이 날로 증대되고 있다 특히 Unix와 TCP/IP로 구성된 인터넷은 정보 보호 측면에서 많은 취약점을 가지고 있어서, 인증과 접근제어 등의 보안기술만으로는 보안문제를 해결하기에 충분치 못하였고 정보 보호를 위한 2차 방어선으로 침입 탐지 시스템이 개발되었다. 본 논문에서는 베이지안 네트워크를 이용하여 네트워크 행위를 서비스별로 구분하여 프로파일하는 방법을 제안한다. 네트워크 행위를 서비스별로 구분하고, 서비스별 각 세션에서 TCP/IP 플래그를 통한 행위의 전후 관계를 베이지안 네트워크와 확률값으로 정상 행위를 프로파일링을 수행한다 베이지안 네트워크를 이용한 정상 행위 프로파일에 의해서 변형되거나 프로파일에 존재하지 않는 새로운 행위에 대해서도 탐지가 가능하였다. 본 논문에서는 DARPA 2000년 침입 탐지 데이터 집합을 이용하여 시뮬레이션을 수행하였다.
본 연구의 목적은 서비스 이용구매상황에서 기존의 행위예측모델에서 고려되지 않았던 서비스 규범개념을 정립하고 관련 개념들과의 영향관계를 파악하는 것이다. 아울러 태도와 규범개념이 행위의도에 미치는 상대적 영향력을 조절하는 변수에 대해 고찰하고자 한다. 연구결과를 살펴보면, 기존의 계획된 행위이론에서 제시했던 소비자 태도, 주관적 규범, 지각된 행위통제는 이용구매의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구에서 새롭게 확장된 개념으로 제시한 참여고객 규범 또한 이용구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 하지만 새롭게 확장된 개념으로 제시한 서비스제공자 규범은 이용구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 아울러 자기 감시성의 조절효과를 χ2 차이검증을 통해서 비교한 결과, 서비스제공자 규범과 참여고객 규범이 행위의도에 미치는 영향력에 대한 자기 감시성의 조절효과가 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 소비자들이 서비스시스템 내에 있는 다른 참여고객의 반응을 의식한다는 것을 고려하여 주요 고객층들이 서로 잘 어우러질 수 있는 서비스 고객관리에 만전을 기해야 한다는 시사점을 제시하였다.
비정상행위 탐지를 위해서는 사용자의 정상적인 행위 모델링이 중요한 이슈가 된다. 이러한 정상적인 행위를 간략한 프로파일로 생성하기 위해서 기존의 데이터 마이닝 기법들은 주로 고정된 데이터 집합을 이용하였다. 하지만 이러한 접근 방법들은 단순히 사용자 행위의 정적인 면만을 모델링 할 수 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 사용자의 행위를 연속된 데이터 스트림으로 처리해야 한다. 본 논문에서는 데이터 스트림을 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 이를 위해서, 사용자의 행위의 특성을 표현하는 다양한 특징들로 분류한다. 따라서 각 특징에 대해, 제안된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 지금까지 관찰된 특징 값들을 기반으로 클러스터 탐색하게 된다. 결과적으로 사용자의 과거 행위들을 유지할 필요 없이 사용자의 새로운 행위를 클러스터링 결과에 연속적으로 반영될 수 있다.
일반적으로 비정상행위를 탐지하는데 통계적인 기법을 사용하여 왔다. 본 논문에서는 통계적인 기법의 단점을 보완하기 위해 베이지안 네트워크(Bayesian Network)의 장점들을 이용한 비정상행위에 대한 판정 및 분석에 효과적인 방법을 연구하고자 한다. 리눅스 시스템의 감사자료(LSM audit data)로부터 사용자의 정상행위에 대해 베이지안 네트워크 학습에 효율적인 Sparse Candidate 알고리즘을 사용하고, 감사자료의 일부가 결여되어 있는 경우에도 추론이 가능하도록 Gibbs Sampling 방법을 적용하여 시스템 사용자의 비정상행위를 판정하는데 도움이 되도록 한다.
본 논문에서는 지능형 감시 시스템을 위해 공간적 확률 분포와 방향 서술자를 이용하여 다양한 배회행위를 검출하는 방법을 제안한다. 적응적 배경 모델링 기법을 이용하여 움직이는 객체를 검출하고, 검출된 객체로부터 움직임의 정보를 추출한다. 추출된 객체의 움직임 정보는 이동 궤적과 방향에 대해 특징벡터를 생성한다. 생성된 특징벡터는 k-Nearest Neighbor를 통해 최종적으로 배회행위를 검출하게 된다. 제안한 방법을 실내외 다양한 환경에서 테스트하여 배회 행위를 검출하는 결과를 나타내었으며 이는 실시간으로 검출되는 것을 확인하였다.
본 논문은 현재 컴퓨터 사용자들에게 많은 피해를 입히고 있는 악성 스크립트 코드에 대한 탐지기법을 제시하고자 한다. 스크립트 언어는 타 언어에 비해서 단순하며, 상위 수준의 언어로 작성된 소스를 직접 분석가능하기 때문에 기존의 이진 파일 형태의 바이러스 비해 정적 분석 기법 적용이 용이하다. 제안하는 탐지 기법은 기존의 스코어링 방식을 기반으로 한 패턴 매칭과는 달리 스크립트가 수행하는 악성 행위의 분석을 통해 행위 패턴을 생성하고, 이 패턴들을 정적 분석 기법을 통해 패턴간의 관계 분석을 통해 보다 확실한 악성 행위를 탐지하여 스크립트에 포함된 악성행위들을 보고한다. 기존 대부분의 바이러스 탐지 도구들은 이미 알려진 바이러스들만을 탐지 할 수 있다. 정적 분석 기법을 이용한 악성 스크립트 탐지 방법은 악성 행위 별 패턴 존재 여부를 판단하므로 이미 알려진 바이러스는 물론 알려지지 않은 바이러스를 탐지 할 수 있는 방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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