최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
본 연구는 제7차 교육과정에 의한 중학교 1학년 기술 $\cdot$ 가정과 $\ulcorner$청소년의 영양과 식사$\lrcorner$단원의 학습 효과를 높일 수 있는 웹 기반 실천적 문제 해결 학습을 위한 교수 $\cdot$학습 과정안을 개발하였다. 식생활 영역 관련 선행연구를 고찰한 후, 영양, 식품자원, 식품 선택의 3개의 영역에서 비만 음식쓰레기. 가공식품. 유전자조작식품. 수입식품의 5개 학습 주제를 선정하여 교수 $\cdot$ 학습 과정안과 학습 자료를 개발하였다. 웹 기반 실천적 문제 해결 학습을 위한 교수 $\cdot$ 학습 과정안은 문제인식. 정보수집 및 평가, 대안 및 최선의 행동 선택, 행동하기, 그리고 행동평가의 5단계로 구성되었다. 그리고 효과적인 수업을 위한 보조 학습자료로 개별 학습지, 협동학습지, 비만도 검사, 애니메이션, 관련 사진자료, 모듈을 개발하여 함께 제공하였다. 본 연구에서 개발한 교수 $\cdot$학습 과정안은 현장 수업에서 직접 활용이 가능하여 가정과 교사들에게 도움이 될 것으로 기대된다.
본 연구는 청소년들이 스스로 인지하고 있는 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가가 청소년들의 아침식사 행태와 신체적 정서적 건강 자각증상 및 학습효능감과의 관련성을 알아보고 이를 통해 청소년기의 영양공급 균형과 한식 위주의 쌀을 기반으로 한 식사의 중요성을 밝혀내고자 하였다. 그 결과는 다음과 같다. 1) 일반적 행태에서 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가에 따른 그룹별 유의적 차이를 나타낸 것은 운동시간과 1일 공부시간이었다. 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가 점수가 높은 그룹일수록 주간 운동 횟수와 1일 공부시간이 높게 나타났다. 2) 아침식사 실태에서 아침식사를 한번이라도 안 한 이유에 대한 응답 중 유의적으로 나온 '습관이 되어서'의 경우 A그룹은 14.1%, B그룹은 21.3%로, '아침식사 준비가 안되서'라고 응답한 경우는 A그룹 (12.9%)과 B그룹 (7.9%) 간에 차이가 있었다. 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가 점수가 낮은 B그룹은 습관적으로 아침식사를 거르는 이유 비율이 높았다. 아침식사를 1회 이상 한 이유에 대한 응답 중 그룹별 유의적 차이를 나타낸 '습관이 되어서'는 A그룹이 45.4%, B그룹이 31.2%이었으며, '체중조절중이어서 먹는다'는 A그룹 2.3%, B그룹 0.0%이었다. '부모님 강요에 의해' 아침식사를 한다는 A그룹이 24.7%, B그룹은 34.8%로 나타났다. '건강하려고'를 아침식사 이유로 응답한 경우는 A그룹이 35.6%, B그룹이 26.9%로 유의적 차이가 있었다. 아침식사를 1회 이상 한 이유 중 유의적인 차이를 보인 응답들은 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가가 높을수록, 즉 스스로 중요성을 자각하고 있을수록 아침식사를 적극적으로 하는 행동으로 이어진다는 것을 알 수 있다. 또한, 아침식사 주메뉴 중 A그룹의 경우 아침식사를 한다는 응답자 중 79.9%가 한식 즉 밥을 중심으로 하는 식사를 하고 있었다. 3) 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적인 평가 점수가 높은 A그룹의 학생들은 신체적 건강 자각 증상에 있어서 긍정적 문항인 '그렇다' 응답비율이 높았으며, 부정적 문항인 '그렇지 않다' 응답 비율이 높게 나타나 청소년 스스로 알고 있는 인식도와 긍정적 마인드가 실제 자기 효능감과 높은 관계성을 갖고 있었다. 4) 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가에 대한 점수가 높은 그룹일수록 스스로 느끼는 정서적 건강 자각 증상에 있어 긍정적 생각 비율이 높고 부정적 생각에 있어서는 그 비율이 낮았으며 통계적으로 그룹별 유의적인 차이를 보였다. 또한, 학습효능감도 유사한 결과를 보였다. 5) 학생들이 평가한 부모님의 아침식사에 대한 중요도 인식에 대한 이해도는 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가 점수가 높은 그룹일수록 높았는데, 이는 청소년의 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가에 있어 부모님의 인식이 중요함을 보여주고 있다. 결론적으로, 청소년의 쌀의 영양과 쌀을 기반으로 한 식사에 대한 긍정적 평가는 신체적 자각증상, 정서적 자각증상, 학습 효능감과 유의적인 관계성이 있는 것으로 나타나 한식 위주의 쌀을 기반으로 한 식사가 청소년의 영양 균형, 건강, 학습에 중요한 요인임을 밝혔다.
수중 자원 탐색 및 해양 탐사, 환경 조사 등 수중 통신에 대한 수요가 급격하게 증가하고 있다. 하지만 수중 무선 통신을 사용하기 앞서 많은 문제점을 가지고 있다. 특히 수중 무선 네트워크에서 환경적 요인으로 인해 불가피하게 발생하는 불필요한 지연 시간과 노드 거리에 따른 공간적 불평등 문제가 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 ALOHA-Q를 기반으로 한 새로운 NAV 설정 방법을 제안한다. 제안 방법은 NAV 값을 랜덤하게 사용하고 통신 성공, 실패 유무에 따라 보상을 측정한다. 이후 보상 값에 따라 NAV 값을 설정 한다. 수중 무선 네트워크에서 에너지와 컴퓨팅 자원을 최대한 낮게 사용하면서 NAV 값을 강화 학습을 통하여 학습하고 한다. 시뮬레이션 결과 NAV 값이 해당 환경에 적응하고 최선의 값을 선택하여 불필요한 지연 시간문제와 공간적 불평등 문제를 해결할 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션 결과 설정한 환경 내에서 기존 NAV 설정 시간 대비 약 17.5%의 시간을 감소하는 것을 보여준다.
산업 인공지능의 발달과 함께 반도체의 수요가 크게 증가하고 있다. 시장 수요에 대응하기 위해 패키징 공정에서 자동 결함 검출의 중요성 역시 증가하고 있다. 이에 따라, 패키지의 자동 불량 검사를 위한 딥러닝 기반의 방법론들의 연구가 활발히 이루어 지고 있다. 딥러닝 기반의 모델은 학습을 위해서 대량의 고해상도 데이터를 필요로 하나, 보안이 중요한 반도체 분야의 특성상 관련 데이터의 공유 및 레이블링이 쉽지 않아 모델의 학습이 어려운 한계를 지니고 있다. 또한 고해상도 이미지를 생성하기 위해 상당한 컴퓨팅 자원이 요구되는데, 본 연구에서는 분할정복 접근법을 통해 적은 컴퓨팅 자원으로 딥러닝 모델 학습을 위한 충분한 양의 데이터를 확보하는 방법을 소개한다. 제안된 방법은 높은 해상도의 이미지를 분할하고 각 영역에 조건 레이블을 부여한 후, 독립적인 부분 영역과 경계를 학습시켜, 경계 손실이 일관적인 이미지를 생성하도록 유도한다. 이후, 분할된 이미지를 하나로 통합하여, 최종적으로 모델이 고해상도의 이미지를 생성하도록 구성하였다. 실험 결과, 본 연구를 통해 증강된 이미지들은 높은 효율성, 일관성, 품질 및 범용성을 보였다.
최근 딥러닝 분야가 빠르게 발전하는 가운데, 다양한 영역에서 거대 언어 모델을 활용하기 위한 많은 연구들이 진행되고 있다. 하지만 언어 모델의 개발 및 활용을 위해서는 방대한 데이터와 고성능 자원이 필요하다는 현실적인 어려움이 존재한다. 이에 따라 프롬프트를 활용하여 언어 모델을 효율적으로 학습할 수 있는 문맥 내 학습이 등장하였지만, 학습에 효과적인 프롬프트가 무엇인지에 대한 명확한 기준은 구체적으로 제시되지 않았다. 이에 본 연구에서는 문맥 내 학습 방법 중 하나인 PET 기법을 활용하여 기존 데이터의 문맥과 유사한 PVP를 선정하고, 이를 통해 생성한 프롬프트를 학습하여 모델의 성능을 향상시킬 수 있는 프롬프트 기반 학습 성능 향상 방법론을 제안한다. 제안 방법론의 성능 평가를 위해 온라인 비즈니스 리뷰 플랫폼인 Yelp에서 수집된 레스토랑 리뷰 데이터 30,100개로 실험을 수행한 결과, 제안 방법론이 기존의 PET 방법론에 비해 정확도와 안정성, 그리고 학습 효율성의 모든 측면에서 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
통합 운영의 중요성이 대두되고 있으나 기존 교육 정보 시스템은 표준화 기반으로 개발되지 못하고 있다. 이로 인해 교육적 Asset의 필요성과 재사용 가능한 교육 서비스의 확보가 시급한 실정이다. 이미 개발된 컨텐츠의 활용도를 높이기 위해 특히 국제적 표준인 Sharable Content Object Reference Model(SCORM)을 기반으로 컨텐츠를 관리하고, 교육용 어플리케이션 개발도 재사용이 가능한 Asset을 이용하여 조립, 생산할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 체계적인 교육자원을 개발하고 지원하기 위한 교수-학습지원 시스템 개발에 초점을 두었다. 교육적 도메인의 접근과 Model Driven Architecture(MDA) 개발 프로세스의 각 단계별 Asset을 통해 시스템을 개발한다. 또한, 학습 컨텐츠 메타 모델을 기반으로 컨텐츠 저장소에 관한 분석과 설계를 통하여 MDA 자동화 도구를 이용한 교수-학습지원 시스템을 개발하고자 한다. 이를 통해 교수자와 학습자가 필요로 하는 교육컨텐츠 재사용성을 높이고 전체 개발 프로세스의 Asset을 이용하여 교육용 응용소프트웨어 개발 기간의 단축과 개발비용의 절약 및 생산성을 높일 수 있다.
연구는 학습 지도안 작성의 효율성을 제고하고 교사 서로간의 수업 아이디어를 공유 할 수 있는 시스템의 개발을 목적으로 한다. 이를 위해 첫째 학습 지도안 구성방식에 대한 기존 연구 및 시스템에 대한 분석을 통하여 학습지도만 작성 지원 시스템이 갖추어야할 시사점을 추출한 후 시스템의 기본 방향을 다양한 수업 모형의 지원, 교사의 수업 아이디어 공유, 작성의 수월성에 두었다. 둘째 응용 프로그램 차원에서 본 시스템의 자원 활용을 원하는 다른 시스템을 위하여 데이터 전송방식을 XML로 서비스하도록 설계하였다. 셋째 실제 현장에서 활용 가능한 학습 지도안 작성 지원시스템을 실험적인 수준에서 구현하였다.
제7차 교육과정의 시행과 더불어 정부와 민간에서 모든 교과의 교수 학습에서 ICT를 활용할 수 있는 디지털 컨텐트를 다양하게 만들어 서비스하고 있으나 일관된 계획이나 표준안이 없이 필요에 따라 자료를 분류하여 만들어지다 보니 단위 수업 시간에 직접 투입하기에는 알맞은 자료를 검색하여 재가공을 하여 활용하거나 여과 없이 사용하게 되는 문제점이 제기되고 있다. 따라서, 본 연구에서는 단위 수업 중 자료투입시기를 분석하여 초등학교 교육환경에 필요한 메타데이터 요소를 탐색하고 메타데이터 요소를 추출하여 국제적인 메타데이터 표준인 DC Core Education 의 메타데이터 표준안을 기반으로 하는 멀티미디어 교육자료 검색 및 활용을 위한 베타데이터 요소를 추가 하였다. 초등교육 현장에서 생성되는 다양한 멀티미디어 교육 자료와 원상에 존재한 양질의 교육 정보 자원들을 일반적인 수업 흐름인 도입, 전개, 정리의 메타데이터 요소를 추가하여 통합검색과 체계적인 인터페이스를 제할 수 있는 기반을 마련함으로써 초등학교 교사가 쉽고 편리하게 단위 수업에 유용한 것을 찾아내고 수업에 투입할 수 있을 것이며 향후 교수학습 자료를 수업에 직접 필요한 형태로 분류하여 제공하여 효율적인 교수 학습 자료를 공유하게 함으로써 ICT활용 수업에 실제적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 RFID와 같은 무선 센싱 네트워크 기술과 객체 추적을 위한 센싱 디바이스 및 다양한 컴퓨팅 자원들이 빠르게 발전함에 따라, 기존 웹의 형태는 소셜 웹에서 유비쿼터스 컴퓨팅 웹으로 자연스럽게 진화되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 웹에서 사물인터넷(IoT)은 기존의 컴퓨터를 대체할 수 있는데, 이것은 곧 한 사람과 주변 사물들 간에 연결되는 네트워크가 확장되는 것과 동시에 네트워크 안에서 생성되는 데이터의 수가 기하급수적으로 증가되는 것을 의미한다. 따라서 보다 지능적인 IoT 서비스를 위해서는, 수많은 미가공 데이터들 사이에서 사람의 의도와 상황을 실시간으로 정확히 파악할 수 있어야 한다. 이때 사물과의 상호작용을 위한 동작 인식 기술(Gesture recognition)은 집적적인 접촉을 필요로 하지 않기 때문에, 미래의 사람-사물 간 상호작용에 응용될 수 있는 잠재력을 갖고 있다. 한편, 기계학습 분야의 최신 알고리즘들은 다양한 문제에서 사람의 인지능력을 종종 뛰어넘는 성능을 보이고 있는데, 그 중에서도 의사결정나무(Decision Tree)를 기반으로 한 Decision Forest는 분류(Classification)와 회귀(Regression)를 포함한 전 영역에 걸쳐 우월한 성능을 보이고 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 IoT 서비스를 위한 다양한 동작 인식 기술들을 알아보고, 동작 인식을 위한 Decision Forest의 기본 개념과 구현을 위한 학습, 테스팅에 대해 구체적으로 소개한다. 특히 대표적으로 사용되는 3가지 학습방법인 배깅(Bagging), 부스팅(Boosting) 그리고 Random Forest에 대해 소개하고, 이것들이 동작 인식을 위해 어떠한 특징을 갖는지 기존의 연구결과를 토대로 알아보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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