안드로이드 저자 식별 연구는 좁은 범위에서는 출처를 밝히기 위한 방법으로 해석할 수 있으나, 넓은 범위에서 본다면 알려진 저작물을 통해 유사한 저작물을 식별하는 통찰력을 얻기 위한 방법으로 해석할 수 있다. 안드로이드 저자 식별 연구에서 발견되는 문제점은 안드로이드 시스템 상 중요한 코드이지만 의미가 없는 코드들로 인하여 저자의 중요한 특징을 찾기 어렵다는 것이다. 이로 인해 합법적인 코드 또는 행동들이 악성코드로 잘못 정의되기도 한다. 이를 해결하기 위하여 서바이벌 네트워크 개념을 도입하여 여러 안드로이드 앱에서 발견되는 특징들을 제거하고 저자별로 정의되는 고유한 특징들을 생존시킴으로써 문제를 해결하고자 하였다. 제안하는 프레임워크와 선행된 연구를 비교하는 실험을 진행하였으며, 440개의 저자가 식별된 앱을 대상으로 실험한 결과에서 최대 92.10%의 분류 정확도를 도출하였고 선행된 연구와 최대 3.47%의 차이를 보였다. 이는 적은 양의 학습데이터를 이용하였으나 저자별 중복된 특징 없이 고유한 특징들을 이용하였기에 선행 연구와 차이가 나타났을 것으로 해석하였다. 또한 특징 정의 방법에 따른 선행 연구와의 비교 실험에서도 적은 수의 특징으로 동일한 정확도를 보일 수 있으며, 이는 서바이벌 네트워크 개념을 통한 지속적으로 중복된 의미 없는 특징을 관리할 수 있음을 알 수 있었다.
최근 익명성이 보장되는 네트워크와 인터넷이 생기며 이를 이용한 악성코드가 증가하고 있다. 이를 막기 위한 방안 중 하나로 코드의 저자를 밝혀내는 연구인 코드 저자 식별이 있다. 이에 관해 최근 연구들은 소스 코드와 바이너리에서 높은 정확도로 저자를 식별해낼 수 있다는 것을 밝혀냈다. 하지만 스트립 바이너리와 관련해서는 연구가 많이 이루어지지 않았다. 이에 본 연구에서는 최근 연구에 사용되는 방법을 스트립 바이너리에 적용하여 실험을 진행하여 그 결과가 좋지 않음을 보였다. 그리고 이를 바탕으로 스트립 바이너리에서 저자 식별이 어려운 이유를 분석하였다.
연구개발 활동을 지원하는 웹서비스 ScienceON은 논문, 특허, 연구보고서, 정책동향 정보뿐만 아니라 연구에 필요한 다양한 기능과 인프라를 통합적으로 제공하고 있다. 하지만 개인 데스크톱에서 활용이 용이한 검색 중심의 웹서비스는 언제 어디서나 쉽게 학술정보를 활용하고자 하는 사용자 요구를 충족시키기 어려운 문제가 있다. 연구자가 모바일 환경에서 쉽게 학술정보를 이용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 본 논문에서는 검색 중심이 아닌, 개인의 관심정보와 논문 저자 식별 기반의 논문 피딩(feeding) 프로세스를 제안한다. 관심 분야 및 키워드 기반의 최신논문과 인기논문을 실시간으로 제공하고, 공저자 네트워크 및 저자 식별정보를 활용하여 최적화된 추천 논문을 제공한다. 또한 논문 중심의 커뮤니티를 제공하여 연구 활동 및 논문에 관한 다양한 의견 교환 채널로도 활용될 수 있다.
현대 학술 연구 환경에서 디지털 기술의 발전은 연구자들에게 더욱 다양하고 풍부한 정보 접근성을 제공하고 있으나, 이와 동시에 저자 식별 문제가 새로운 도전 과제로 부상하고 있다. 저자 식별 문제는 학술 커뮤니케이션의 투명성과 정확성을 저해하는 주요 요인으로, 연구 성과의 정확한 귀속과 연구 네트워크의 구축에 혼란을 야기할 수 있다. 이에 대응하기 위해, 국제표준이름식별자(ISNI)와 연구자고유식별번호(ORCID)와 같은 식별자 시스템이 도입되었으나, 저자들의 저조한 참여와 정보의 부정확한 입력 등으로 인해 여전히 한계를 가지고 있다. 본 연구는 저자 정보가 최초로 시스템에 입력되는 순간부터 식별을 위한 정보 관리 방법을 중점적으로 연구함으로써, 저자 식별의 정확성을 향상시키고 학술 정보 서비스의 효율성을 극대화하는 방안을 제안한다. 이를 통해, 학술 커뮤니티 내에서 저자 식별 문제에 대한 인식을 새롭게 하고, 관련 기관과 연구자들이 이 문제를 해결하기 위해 취할 수 있는 구체적인 방안을 제시할 것이다.
본 연구는 방송영상기록물을 대상으로 방송영상기록물의 제작에 참여한 저작자를 식별하기 위한 기술항목을 제안하여 방송영상기록물에 대한 저자식별체계 구축의 기반을 마련하는데 주된 목적을 두고 있다. 연구 결과, 방송영상기록물의 저작자 식별을 위해, 이름, 성별, 생년월일, 저자식별체계, 국가, 소속기관, 분야 등 총 7개의 기술항목을 개인, 소속, 역할의 세 가지 범주로 구성하였으며, 이에 대해 2단계에 걸쳐 분류 및 범주화를 진행하였다. 이 구조를 바탕으로 총 10개의 기본 패싯과 14개의 하위 패싯을 구성하여 방송영상기록물 저작자의 식별을 위한 패싯 기반 구조를 구축하였으며, 방송영상기록물 저작자 식별을 위한 기술항목을 제안하였다.
본 연구는 과학기술 전거데이터를 활용하여 국내 문헌정보학 분야 연구동향을 분석하는데 그 목적이 있다. 과학기술 전거데이터는 과학기술분야의 국내학술논문 및 회의자료, 해외학술논문의 한국인 저자가 기여한 논문을 대상으로 저자, 기관, 학술지의 유일한 개체를 식별하여 고유 식별자를 부여한 식별 연계 데이터의 집합으로 2011년부터 한국과학기술정보연구원에서 구축하고 있다. 본 연구에서는 국내에서 출판된 문헌정보학 분야 5개 대표학회지의 1997년도부터 2013년도까지의 발표 논문을 대상으로 공저 패턴, 저자 및 기관별 논문 생산성의 특징을 살펴보았다.
최근 악성코드를 활용한 APT(Advanced Persistent Threat) 공격의 수가 점차 증가하면서 이를 예방하고 탐지하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 공격들은 공격이 발생하기 전에 탐지하고 차단하는 것도 중요하지만, 발생 공격 사례 또는 공격 유형에 대한 정확한 분석과 공격 분류를 통해 효과적인 대응을 하는 것 또한 중요하며, 이러한 대응은 해당 공격의 공격 그룹을 분석함으로써 정할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 공격자 그룹의 특징을 파악하고 분석하기 위한 악성코드를 활용한 유전 알고리즘 기반 공격자 그룹 특징 추출 프레임워크를 제안한다. 해당 프레임워크에서는 수집된 악성코드를 디컴파일러와 디셈블러를 통해 관련 코드를 추출하고 코드 분석을 통해 저자와 관련된 정보들을 분석한다. 악성코드에는 해당 코드만이 가지고 있는 고유한 특징들이 존재하며, 이러한 특징들은 곧 해당 악성코드의 작성자 또는 공격자 그룹을 식별할 수 있는 특징이라고 할 수 있다. 따라서 우리는 저자 클러스터링 방법을 통해 바이너리 및 소스 코드에서 추출한 다양한 특징들 중에 특정 악성코드 작성자 그룹만이 가지고 있는 특징들을 선별하고, 정확한 클러스터링 수행을 위해 유전 알고리즘을 적용하여 주요 특징들을 유추한다. 또한 각 악성코드 저자 그룹들이 가지고 있는 특성들을 기반으로 각 그룹들만을 표현할 수 있는 특징들을 찾고 이를 통해 프로필을 작성하여 작성자 그룹이 정확하게 군집화되었는지 확인한다. 본 논문에서는 실험을 통해 유전 알고리즘을 활용하여 저자가 정확히 식별되는 지와 유전 알고리즘을 활용하여 주요 특징 식별이 가능한지를 확인 할 것이다. 실험 결과, 86%의 저자 분류 정확도를 보이는 것을 확인하였고 유전 알고리즘을 통해 추출된 정보들 중에 저자 분석에 사용될 특징들을 선별하였다.
본 논문의 저자들은 이전에 디지틀 이동통신 시스템을 위한 키분배 프로토콜을 제안한 바있다. 그러나 이 프로토콜에서는 사용자 인증에 RSA방식을 사용하므로 기존의 키분배 프로토콜과 비교하여 여전히 많은 지수승 연산처리가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 스마트 카드를 이용하는 보다 효율적인 세가지의 키분배 프로토콜을 새로이 제안한바 있다. 프로토콜 은 Schnorr 의 개인식별 방식을 변형시켜 얻은 개인식별 방식과 의 키분배 방식을 결합한 것이고, 프로토콜에서의 개인식별방식과 Okamoto 의 변형 키분배 방식을 결합한 것이다. 이와는 달리, 프로토콜은 Fiat-Shamir 의 개인식별 방식과 이 개인식별 방식을 기본으로 새롭게 구성한 키분배 방식을 결합한 것이다. 끝으로 지금까지 제안됐던 프로토콜과 본 논문에서 새롭게 제안하는 프로토콜에 대해 안정성과 효율성을 비교했다.
연구기관의 연구 활동에 대한 평가는 연구기관에 소속된 연구자들의 논문으로 연구 활동을 분석함으로써 이루어질 수 있다. 논문으로 연구 활동을 분석하여 연구기관에 대한 평가를 하기 위해서는 논문을 작성한 저자의 소속기관이 가장 먼저 식별되어야 한다. 본 논문에서는 국내 과학학술지 논문에 대한 저자의 소속 연구기관을 식별하는 시스템을 구축하여 각 연구기관의 연구 활동에 대하여 분석해 보았다. 이러한 시스템을 기반으로 연구기관별 논문 수, 피인용 횟수, 1회 이상 피인용 된 논문 수 등의 기본 연구 활동을 분석하여 얻은 결과는 연구 기관 평가의 근거로 사용할 있으며, 나아가 특정 분야에서 강세를 보이는 연구기관과 연구기관끼리의 협업 관계를 분석하여 정책에 활용할 수도 있다.
재난안전 분야의 기술개발 동향을 파악하고 지적 관계를 분석하기 위한 연구에서 신뢰성과 최신성을 겸비한 학술정보를 활용하는 것은 매우 유용하다. 기존의 논문 기반 계량정보분석 연구에서는 관련 분야의 학술지와 키워드를 중심으로 분석 대상 논문을 선별하여 연구재료로 사용하였다. 본 논문에서는 재난안전 분야의 보다 세부적인 연구 특성 파악을 위해 국내 대학기관의 방재 및 안전공학 학과에 소속된 저자들의 논문 정보를 대상으로 기관식별, 학과유형 분류, 재난안전유형 분류. 표준산업분류를 매핑하고 주요 측면별로 분석 연구를 수행하였다. 분석 결과, 재난안전 분야 연구에서 저자소속 기관의 유형 및 지역적 분포, 공저 학과 유형의 구성, 재난안전유형 및 표준산업분류의 현황과 핵심 키워드가 자세히 파악되었다. 연구 결과는 향후 지능형 위기경보 체계 구축을 위한 재난유형별 주요 기관 및 전문가 식별과 추천에 활용이 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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