악성코드 기술 발전으로 변이, 난독화 등의 탐지 회피 방법이 고도화되고 있다. 이에 악성코드 탐지 기술에 있어 알려지지 않은 악성코드 탐지 기술이 중요하며, 배포된 악성코드를 통해 저자를 식별하여 알려지지 않은 악성코드를 탐지하는 악성코드 저자 식별 방법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 바이너리 기반 저자 식별 방법에 대해 중요 정보인 컴파일러 정보를 추출하고자 하였으며, 연구 간에 특징 선택, 확률 및 비확률 모델, 최적화가 분류 효율성에 미치는 민감성(Sensitive)을 확인하고자 하였다. 실험에서 정보 이득을 통한 특징 선택 방법과 비확률 모델인 서포트 벡터 머신이 높은 효율성을 보였다. 최적화 연구 간에 제안하는 프레임워크를 통한 특징 선택 및 모델 최적화를 통해 높은 분류 정확도를 얻었으며, 최대 48%의 특징 감소 및 51배가량의 빠른 실행 속도라는 결과를 보였다. 본 연구를 통해 특징 선택 및 모델 최적화 방법이 분류 효율성에 미치는 민감성에 대해 확인할 수 있었다.
과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.
논문 심사는 공정성을 확보하기 위하여 누가, 누구의 논문을 리뷰하는지 알 수 없도록 블라인드 리뷰를 시행한다. 하지만 일반적으로 논문은 저자의 연구 분야뿐만 아니라 저자가 자주 사용하는 단어, 어휘 등으로 이루어지기 때문에 저자의 정보를 숨기더라도 논문의 내용을 통해 저자를 파악할 수 있다. 본 논문에서는 저자 20명의 논문 315편을 수집하고 텍스트를 추출하여 데이터 정제 작업을 수행하였다. 그리고 정제 작업을 통해 추출된 단어를 추출해내어 인공신경망(artificial neural network)을 통한 분류를 진행함으로써 블라인드 리뷰(blind review)의 우회 가능성을 보였다. 실험을 통해 기존 블라인드 리뷰 시스템의 한계점을 보임으로써 향후 더욱 안전한 블라인드 리뷰 시스템의 필요성을 강조하였다.
이 연구는 연구자 정보를 관리하기 위해 여러 조직에서 발행하고 관리하는 다양한 식별자를 국제표준이름식별자(ISNI)를 중심으로 융합 관리함으로써 식별자의 중복발행을 방지하고 기관의 연구자 정보의 재정비에 활용할 수 있는 연구자 식별자 통합관리체계 모형을 제시하였다. 여러 식별자 중에 다양한 분야에서도 적용할 수 있는 ISNI의 메타데이터 구조와 관리체계를 살펴보고, ISNI를 중심으로 각 기관에서 발행하는 식별자를 통합하여 관리할 수 있는 체계와 시스템 모형을 설계하였다. 이 모델은 데이터구조 계층, 플랫폼 계층, 어플리케이션 계층, 관리 및 보안계층(4계층)으로 구성되며 주요 기능의 설명 및 통합관리시 고려해야할 이슈를 제시하였다.
본 연구의 주요 목적은 한국의 기술혁신관리연구가 어떤 세부 학문분야로 구성되어 있는지를 규명하는 것이다. 우리는 분석을 위하여 견고성이 입증된 저자공동피인용분석 기법을 사용하였다. 분석에 사용된 데이터는 한국의 양대 저널에서 1993년부터 2006년까지 수록된 논문의 인용데이터를 대상으로 하였는데, 제1저자만을 취급했던 기존의 관련연구와는 달리, 우리는 포괄적 연구를 위해 제3저자까지 포함시켰다. 분석은 일단 인용횟수 10회 이상인 239명을 식별한 후, 이들간의 저자공동피인용회수를 기준으로 다시 상위 100명으로 압축하여 분석하였다. 그리고 이 분야에서 높은 저자피인용횟수와 저자공동피인용횟수를 보이는 23인의 주도적 연구자 그룹을 식별하였다. 이 집단의 연구자 당 평균 저작편수는 22.2, 연구자 당 평균 피인용 횟수는 58.5회, 그리고 저작물 건당 평균 피인용 횟수는 2.6회임을 보이고 있었다. 또한 연구자 공동피인용 횟수는 연구자 피인용 횟수의 10배에 달하는 것으로 나타났다. 다른 주요 분석 결과는 한국의 기술혁신연구는 기술/혁신, 기술경영, 기술경제, 개발, 기술가치평가, 그리고 성장과 같은 6개의 영역으로 구성되고 있고, 다음과 같은 툭성을 보이고 있다. 1) 대다수의 기술경영 연구진은 경영학자들로, 기술경제와 성장 관련 연구는 경제학자들로 구성된 반면, 기술혁신과 개발 영역은 특정 연구분야가 주도적 역할을 수행하고 있지 않다. 2) 기존의 학문분야를 고려하면, 경영학과 경제학이 기술혁신연구를 주도하고 있음을 보이고 있다. 3) 기술가치평가는 대부분 한국 연구자들에 의해 수행되고 있음을 보이고 있다.
인터넷의 확산과 정보 교환, 배포와 수집 기술에 대한 의존도의 증대로 과거와는 비교할 수 없는 대용량의 데이터가 생성되었다. 대용량 데이터를 식별하고 가려내는 작업은 가까운 미래에 오늘날의 컴퓨터 과학의 상당 부분을 새롭게 정의할 것으로 예상된다. 여러 관련 분야에서 반복되는 중요한 과제는 재식별의 문제이다. 광범위한 정의에서, 재식별 문제는 과거에 인식된 객체를 다시 식별하는 문제이다. 예를 들면, 여러 장소에 설치된 감시 카메라에 포착된 어떤 사람을 추적하는 문제가 이에 해당한다. 본 논문에서는 서로 다른 분야에서 이 과제를 어떻게 정의하고, 이 과제를 어떻게 해결하는가에 대해 비교 분석한다. 비디오 감시에서 사람 재식별, 텍스트 샘플에서 저자 식별, 사진 선호도에 따른 사용자 식별 등이 이에 포함된다. 본 논문은 또한 학제간 해결 방안이 장점을 지니는 상황에 대한 비전을 제시한다.
학술논문의 말미에 기재하는 참고문헌은 저자가 연구윤리를 준수하고 독자들이 관련 선행연구를 참고할 수 있도록 돕는 정보이자 논문간의 인용과 피인용 관계를 연결시키는 데 유용한 정보이다. 계량서지학이 발전하면서 참고문헌 데이터는 국가, 기관, 개인의 학술 영향력을 평가하는 중요한 데이터로 활용되고 있다. 하지만 참고문헌 형식의 다양성, 학술지명과 저자명 축약 기재로 인한 정보 손실, 저자들의 오타 등으로 인해 참고문헌을 식별하여 연결하는 것은 쉽지 않다. 본 연구에서는 학술논문 참고문헌 데이터를 구축하고 매핑하는 과정에서 발생한 오류 사례를 분석함으로써 참고문헌 데이터 매핑율 제고 방안을 고찰하였다. 연구결과 참고문헌 식별 실패의 주요 원인은 유사 학술지명 식별 문제로 밝혀졌으며 식별과 매핑율 향상을 위한 방안으로 학술지명 전거파일 활용, 논문 DOI 등록율 제고를 제시하였다. 본 연구는 연구 대상 데이터에서 차별성이 있다. 국내에서 주로 구독, 이용, 출판, 인용되는 국내 및 해외 학술지 통합 데이터베이스를 대상으로 참고문헌 매핑을 시도하였다. 참고문헌 구축량 및 매핑율 향상을 통해 해외 인용색인 데이터베이스와는 차별화된 국내 상황을 반영한 인용 분석 및 서비스 기반 데이터베이스로 활용이 가능하다.
본 연구는 통합서지용 한국문헌자동화목록(KORMARC)으로 작성된 서지레코드를 FRBR의 저작(Work) 단위로 군집화하는 과정에서 나타난 이슈사항들을 분석하고, 이에 대한 해결방안을 고안하였다. 특히 기존의 연구에서는 대표저작자를 식별하고 처리하는 기준이 명확하게 드러나지 않거나 파생저작 레코드의 대표저작자를 선정하는 방법에 대한 논의가 충분히 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 저작을 창작하는 데 기여한 사람이 다수일 때 대표저작자를 명확하게 식별하기 위한 방법을 고안하는 데 초점을 맞추었다. 이를 위해 책임표시사항(245) 필드의 책임표시 태그(▼d, ▼e)에서 추출한 역할용어를 토대로 표준화된 저자역할용어사전을 개발하여 대표저작자 판별에 활용하는 방안을 마련하였다. 또한 저자명의 유사도와 표제의 유사도를 각각 계산하여 유사도가 일정 수준 이상인 경우 동일한 저작으로 군집화 하는 방법을 채택하였다. 각각의 유사도를 계산하여 동일 저작을 판단하므로 공백, 관제처리, 괄호제거와 같은 데이터 정제 조건을 조정하여 6가지 패턴에 따른 군집화의 정확도를 비교하였고, 저자명과 표제의 유사도가 모두 80퍼센트 이상일 때의 정확도가 가장 높게 나타났다. 본 연구는 대표저작자 선정을 위한 역할용어사전 개발, 대표저작자와 표제의 유사도를 별도로 측정하여 저작군집화를 시도한 실험연구이며 후속 연구에서는 표제 간 유사도 측정의 정확도를 향상시키는 방안과 FRBR 1그룹의 다른 개체(표현형, 구현형, 개별자료) 수준으로 확대하여 활용하는 방안, 국내에서 사용하고 있는 다른 형태의 MARC 데이터에 적용하는 방안을 고안할 예정이다.
본 연구에서는 국립중앙도서관 링크드 데이터를 대상으로 인물 정보가 표현되고 연계되는 방식을 분석하고, 이를 확장하기 위한 방안을 제안하였다. 분석 결과, 저자로서의 인물 정보는 링크드 데이터에서도 인물을 표현하는 어휘와 연계되어 기술되고 있는 반면에, 주제로 표현된 인물은 개념으로만 취급되고 있었다. 또한 링크드 데이터 구축과정에서 기존의 전거 정보를 변환한 것 외에는 별도의 부가 정보를 추가했는지를 확인할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 저자로서의 인물 정보뿐 아니라 주제로서의 인물 정보도 서지 정보에 포함시키고, 저자로서의 인물정보와 주제로서의 인물 정보를 연계할 때 링크드 데이터의 품질을 제고할 수 있다고 판단하였다. 그리고 이와 더불어 인물과 관련된 부가 링크 정보를 함께 구축하고 이를 활용하여 서지데이터 검색의 접근점을 확장하는 방안도 함께 제안하였다.
취약점 스캐너(Vulnerability Scanner)는 이름 그대로 기업의 네트워크나 시스템(컴퓨터, 서버, 라우터 등)을 스캔하고 오픈 포트, 활성화된 IP주소와 로그온, 운영체제, 설치되어 실행되는 소프트웨어와 서비스 등을 식별하고 보고하는 도구이다. 가용성과 데이터의 신뢰성이 우선적으로 중요시되고 있는 제어시스템 환경에서는 이러한 취약점 스캐너 도구의 사용은 운영에 영향을 미칠 수 있다. 본 저자는 기존에 상용화된 스캐너 제품의 취약점 식별 방법을 분석하고 현재까지 발표된 제어시스템 풀랫폼의 공개 취약점 정보를 이용하여 폐쇄적인 제어시스템 운영환경에 적합한 새로운 제어시스템 플랫폼 취약점 스캐너를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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