본 연구는 지난 2006년부터 2011년 약 6년 동안 저자가 강의한 과목을 수강한 224명 수강생들이 사용한 4자리 숫자 비밀번호 자료들을 수강 학생 개인별로 수집하여 재사용 실태를 분석한 결과물이다. 6년 동안 총 224명의 조사대상자들 중에서 1313개의 번호들이 관측되었고, 일인당 적게는 3~4개, 많게는 12~13개를 사용하였으며 평균은 5.86개 이었다. 조사대상자들 중 87%, 즉 195명이 재사용을 하고 있었으며 이들 중 하나의 번호로 재사용한 경우는 64%, 두 개의 번호로 재사용한 경우는 20%, 약 3%정도는 3~4개의 번호를 이용하여 각각 재사용 한 사실을 알 수 있었다. 1313개 중 64.3%에 해당하는 844개의 번호들이 재사용되고 있었으며, 완전일치는 아니지만 자리위치나 숫자 크기를 일부만 수정, 변경시킨 번호들을 부분 일치라 정의하였고 부분일치에 사용되는 번호 비율 10.4%가 더해지면 약 75%의 번호들이 넓은 의미에서 재사용되어지고 있었다. 남학생들의 재사용 비율이 여학생들보다 높게 나타났다. 이러한 본 연구의 결과가 날로 진화하는 패스워드 해킹에 대비하는 보안정책을 입안할 시에 기여할 수 있을 것으로 사료된다.
교통자산과 같은 내구재는 일정 기간 동안의 수명을 가지게 된다. 이 기간 동안에 내구재는 어떠한 형태로 소비되어 지고 이에 따라 내구재는 효율성을 잃어 간다. 내구재를 효율적으로 사용하기 위해서는 적절한 관리를 필요로 한다. 본 연구는 내구재를 효율적으로 사용하기 위해 필요한 관리비용의 동적형태를 이론적으로 고찰한 다음, 미국에서의 업무용 비행기의 관리비용자료를 사용하여 경험적인 결과를 제시한다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. (1) 관리비용은 시간이 감에 따라 줄어든다. 그러나 관리비용의 잠재가격(Shadow Price)에 대한 비율은 여러 가지 외적변수들에 결정된다. (2) 미국에서의 업무용 비행기의 시장가격에 대한 관리비용의 비율은 시간이 감에 따라 늘어난다.
시스템 요구사항과 소프트웨어 재사용 컴포넌트 간의 Gap 분석을 통해 컴포넌트의 재사용 커버리지를 측정함으로써 부적절한 재사용 컴포넌트를 구분해 내거나 대안 컴포넌트 중 가장 재사용 커버리지가 높은 컴포넌트를 선택하는 방법을 제안한다. Gap 분석의 방법으로 기능적, 비기능적 지표가 고려된 FP(Function Point) 분석 방법의 사용을 통한 재사용컴포넌트의 평가 프로세스에 대해 설명한다. 재사용컴포넌트 평가 프로세스에 의해 계산된 수치화된 시스템요구사항과 재사용컴포넌트간의 커버리지 비율을 통해, 소프트웨어 재사용 방해요소인 부적절한 라이브러리의 사용, 신뢰성이 떨어지는 모듈, 성능격감 의 문제점들을 줄이거나 해결함으로써 소프트웨어 재사용의 비율을 높이고 이는 비용절감으로 이어져 보다 성공적인 소프트웨어 개발 프로젝트를 기대할 수 있다.
성적공개용으로 모은 네 자리 숫자 비밀번호들의 재사용에 관한 1차 조사 연구의 보완과 정도를 높이기 위해, 2012부터 2017년까지, 6년 동안 1차 조사의 2배 가까운 2392개를 수집하는 2차 조사를 실시하였다. 분석 결과, 비밀 번호사용개수가 많아지면 재사용 비율이 높아질 수 있다는 것, 재사용 시 사용번호 개수가 최대 4개인 점과 같은 사용처라도 개인별 성향 차이가 존재할 수 있다는 1차 조사 때 얻을 수 없던 결과들이 포함되는 성과를 얻었다. 이러한 2차 조사 결과들은 숫자뿐 아니라 문자, 특수문자까지 혼합하여 사용하는 일반 패스워드들의 재사용에 관한 외국의 연구결과들과도 대부분 유사하였다. 본 2차 사례 연구결과, 자료 수집이 불가능한 국내 패스워드들의 재사용실태를 간접적으로나마 유추할 수 있는 계기를 제공하게 되었으며, 주기적변경과 같은 패스워드 보안을 위한 관리규약은 오히려 재사용 비율을 높일 수 있다는 외국의 연구 사례가 국내 상황에도 적용될 수 있을 것이라는 추론의 가능성도 얻게 되었다.
본 연구에서는 LNG저장시설용 수화열 저감형 콘크리트 적용을 위하여 최적의 결합재를 개발하고자 하였다. 결합재는 1종포틀랜드시멘트, 고로슬래그미분말, 플라이애시를 혼합 사용하였다. 또한 여기에 미립자시멘트 및 자극제를 첨가하여 조강성능 향상 및 석회석 고미분말을 사용하여 경제성을 향상시켰다. 검토결과, 압축강도 및 간이 수화열 실험 결과를 종합해 볼 때, Bottom Center의 경우 혼입비율 II(30:30:40), Roof의 경우 혼입비율 III(40:30:30)이 최적 혼입비율인 것으로 평가되었다.
안드로이드 시스템은 공개적인 구조 때문에 다양한 공격에 노출될 수 있다. 특히 공개된 앱의 코드를 재사용하는 앱 재사용(reuse) 공격에 취약하다. 안드로이드 앱 재사용 공격에서 공격자는 역공학을 통해서 파악한 기존 앱의 유용한 코드 블록을 재사용해서 악성앱을 만든다. 이러한 안드로이드 앱 재사용 공격에 대항하기 위해서 다양한 방어기법들이 제안되었다. 기존에 제안된 기법들이 앱 전체 코드에 대한 재사용 공격을 탐지하는데 반해, 본 논문에서는 앱에서 코드 블록 재사용에 대한 분석기법을 제안하고자 한다. 기본 아이디어는 Birthday paradox을 이용해서 앱에서 재사용되는 코드 블록에 대한 수리적 분석을 수행하는 것이다. 분석을 통해서 동일 코드 블록 재사용 확률은 전체 코드 블록중에서 재사용 코드 블록이 차지하는 비율과 코드 블록 재사용에 참여하는 악성앱들의 개수에 영향을 받는다는 것을 파악하였다.
과채류 공정육묘에서 접목작업 후 버려지는 재사용 상토의 이화학적 특성을 개선할 목적으로 재사용상토와 perlite의 혼합비율이 상토의 이화학적 특성과 과채류 묘소질에 미치는 영향을 조사하였다. 재사용 상토의 적정 혼합비율을 구명하기 위한 시험구는 신규상토(NPM: new plug media)와 1회 사용상토구(UPM: used plug media)및 용적대비 재사용상토의 첨가비율을 25, 50 및 75%로 첨가한 5개의 처리구를 설계한 뒤, 각 처리구별 이화학적 특성과 오이 및 토마토 묘의 묘소질에 미치는 영향을 조사하였다. 또, 재사용 상토의 물리성 개선을 위한 적정 펄라이트 첨가 비율을 구명하기 위한 시험구는 UPM에 용적대비 펄라이트를 0, 5, 10 및 20% 첨가구와 NPM과 UPM을 1 : 1(v : v)로 혼합한 혼합상토(Mixed Soil)에 펄라이트를 0, 5, 10 및 20%를 첨가한 8개의 처리구를 설계하여 각 처리구별 이화학적 특성과 오이 및 토마토 묘의 묘소질에 미치는 영향을 대조구(NPM)와 비교하였다. UPM에 NPM의 혼합비율이 증가할수록 상토의 물리적 특성이 개선되는 경향을 보여 50% 이상 첨가구에서는 신규상토와 공극율, 용적밀도, 보수력은 물론 전반적인 묘소질도 NPM과 유의적인 차이를 나타내지 않았다. 상토의 이화학적 특성, 플러그묘의 근권형성 정도, 묘소질 등을 종합적으로 고려한 UPM의 물리성 개선을 위한 펄라이트의 적정 혼합비율은 UPM 단용구에서는 20%, NPM과 UPM을 1 : 1(v : v)로 혼합한 상토에서는 10%인 것으로 판단되었다.
멀티미디어 응용을 비롯한 스트리밍 응용들에서는 메모리와 CPU 사이의 데이터 전송이 상당한 비율의 에너지 소모를 차지한다. 데이터 재사용 분석은 이러한 응용 프로그램 에서 빈번히 사용되는 데이터를 고속의 저전력 메모리에 복사하도록 하여 에너지 소비를 줄일 수 있는 기회를 제공한다. 본 연구에서는 데이터의 재사용 분석을 통하여 프로그램이 최적화되도록 자동화된 기법을 제안하고 있다. 제안하는 기법을 사용할 경우 메인 메모리만 사용하는 경우에 비하여 절반 정도의 에너지 소비를 줄일 수 있다.
정보기술의 발전과 더불어 경쟁적인 비즈니스 환경에서 살아남기 위해서 소비자가 원하는 정보시스템을 일정 내에 그리고 한정된 예산 내에서 개발해야 하지만 소프트웨어 개발생산성의 정체로, 소프트웨어 재사용의 필요성이 높아지고 있다. 이에 S/W 재사용이 성공적으로 조직에 정착하기 위한 비 기술적인 요인들을 살펴봄으로써 소프트웨어 개발 생산성과 품질의 향상에 기여하고자 한다. 본 연구에서는 개인적요인, 조직 및 관리적 요인, 환경적 요인 등의 비기술적 요인이 소프트웨어 재사용 비율에 미치는 영향을 일차적으로 분석하고, 소프트웨어 재사용 효과와의 관계를 파악하였다. 연구결과 경험지식과 조직문화가 재사용율에 미치는 영향이 큰 것으로 나타났으며, 일부 요소들은 영향의 정도가 약한 것으로 나타났다. 향후 연구에서 보다 체계적인 연구모형에 의한 심층 분석 연구가 필요할 것이다.
리튬 이온 배터리는 사용 환경과 양극재 조합 비율에 따라 배터리의 성능이 좌우된다. 고성능 리튬 이온 배터리를 개발하기 위해서는 양극재 비율을 다양하게 변화시켜가면서 배터리를 제작하고 성능을 측정해야 한다. 하지만 모든 변수 조합에 대해 배터리를 제작하고 성능을 측정하기에는 많은 시간과 비용이 소모된다. 그렇기 때문에 최근에는 데이터 기반으로 인공지능 모델을 활용하여 배터리의 성능을 예측하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 공개 배터리 데이터는 동일한 배터리로 측정 실험을 하였기 때문에 양극재 조합 비율은 고정되어 있어서 데이터 속성으로 포함되지 않았다. 본 논문에서는 양극재 소재 조합 비율에 따른 배터리의 성능을 예측할 수 있는 인공지능 모델 개발에 필요한 학습 데이터 모델을 정의한다. 우리는 리튬 이온 배터리의 성능에 영향을 미칠 수 있는 요인을 분석하여 양극재 소재별 질량과 배터리 사용 환경을 입력데이터로, 배터리의 출력과 용량을 목적 데이터로 정의하였다. 공개 배터리 데이터 중에는 양극재 비율이 포함된 데이터가 없어 양극재 비율을 모두 동일한 값으로 설정한 제한된 데이터로 다중 선형회귀 분석, 서포트 벡터 회귀분석, 다중 로지스틱 회귀 분석, LSTM 분석을 수행하였다. 실험 환경이 다른 배터리 데이터에서 각각의 배터리 데이터는 고유한 패턴을 유지하였으며, 배터리 분류 모델은 각각의 배터리를 약 2%의 오차로 분류하는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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