최근 봇넷(Botnet)은 PC 뿐만 아니라 IoT 기기를 대상으로 확대되어 구축되고 있으며, 최신 기술들이 적용되면서 탐지와 방어가 어렵도록 구축되고 있다. 특히, 해커와 테러범 사이에서 많이 활용되는 정보 은닉 기술인 스테가노그래피(Steganography)가 적용된 Botnet(Stego-botnet)이 출현하였는데, 기존의 Botnet 형태와는 달리 SNS 환경을 Botnet 개체 사이의 통신 기반으로 활용하며 Steganography 기술로 통신 내용을 숨겨 탐지가 어렵기 때문에 그 위험성과 피해가 심각할 수 있다. 본 논문에서는 SNS 환경에서의 Steganography 기반 Botnet 구축 가능성을 조사하고, 실제로 카카오톡을 활용한 Steganography 기반 Botnet 통신 가능성을 실험한 후 결과를 제시하며, Steganography 기반 Botnet에 대한 탐지 및 역추적 방안을 간략히 제안한다.
본 연구에서는 학문중심 통합교육과정 관점으로 영재를 위한 통합교육과정을 개발할 수 있는지 그 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 학문중심 통합교육과정 관점의 대표적인 모형인 Drake 모형을 기반으로 개발된 캐나다 온타리오 주의 통합교육과정을 분석하고, 과학영재학교 교육과정에의 적용 가능성을 탐색하였다. 온타리오 주의 사례는 학교 교육과정 내에 '큰 아이디어(Big Idea)'를 중심으로 통합교육과정을 개설하여 선택된 전공과정의 심화뿐만 아니라 타 학문과의 통합시도, 미래 문제의 해결을 위한 통합 적용 등의 가능성을 보여줌으로써 교과과정 내에서 또는 개인별 심화연구까지 통합을 통한 연구 가능성을 제시해주었다. Drake 모형에 기반한 온타리오 주의 통합교육과정을 영재를 위한 통합교육과정 개발에도 적용 가능한지를 살펴보기 위해 온타리오 주의 '정보학 개론' 과목을 국내 과학영재학교의 유사과목인 '정보과학' 과목에 적용해 본 결과, Drake 모형의 탐색 망, KDB 우산, 최종 과제 만들기 단계를 차별화하면 과학영재학교에서 현재 운영 중인 과목에도 충분히 적용 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다. 이를 통해 영재를 위한 통합교육과정을 개발하고 실행하기 위해서는 영재들이 학습해야 할 학습 목표, 이해를 보여줄 평가계획, 타학문 또는 실세계 문제와의 통합 경험제공 등을 고려해야 하고 이를 위해 통합교육과정 개발을 위한 교사 협의체를 구성하는 것이 필요하다는 점을 제안하였다.
사고관리 방안의 타당성에 대한 면밀한 정토를 위하여 제안된 방안에 대한 운전원의 수행 가능성을 평가하는 과정이 있다. 수행 가능성의 평가에서 기존의 적용 사례와 인적 오류 분석 기법들을 검토하여 기존의 인간 신뢰도 분석 기법을 활용하는데 발생하는 여러가지 문제를 점토하고 새로운 기법의 요건과 방향을 제시하였다. 또한, 산업안전관리 분야에서 사용되고 있는 IAD(industrial Accident Dynamics)를 기반으로 인적오류의 가능성을 분석하는 절차를 제안하였다
본 연구는 공간계획의 일환으로 도입된 지구단위계획의 수립과정을 중심으로 GIS에 기초한 증강현실기법의 도입가능성을 검토하는데 그 목적을 두고 있다. 이를 위하여 증강현실 기반의 도시계획 지원시스템을 구축하였고 현행 지구단위계획 내용 중 공간적인 성격이 강하여 증강현실기법의 적용이 가능한 부분들을 검토하였으며 성남 여수지구를 대상으로 지형현황분석, 용도지역 구분 및 기반시설 배치분석, 건축물 형태 및 배치분석, 건축물 용도 높이 건폐율 용적률 및 경관계획에 시범 적용함으로써 증강현실기법의 지구단위계획으로 적용 가능성을 모색하였다. 또한 지구단위계획 수립과정에서 증강현실기법 적용 효과를 기존 방법과 비교하는 방식으로 분석하여 증강현실기법 적용을 통한 지구단위계획 수립의 실효성 확보 가능성을 제시하였다.
부동산분야에서 전통적인 예측방법과 비교하여 보다 예측력을 높일 수 있는 방법을 찾으려 한다. 이에 앞서 신경망 모형의 적용가능성을 살펴보고, 기존의 연구를 토대로 한 신경망 이론의 정의, 구조, 장단점 등을 살펴본다. 구체적인 적용가능성을 확인하기 위하여 동일 데이터로 회귀분석과 신경망분석을 통한 모형을 구축하고, 예측정확도 측면에서 신경망모형의 적용 가능성을 검토한다. 부동산학에서 기존에 회귀분석에 치우쳐 있던 연구방법을 신경망분석까지 확장하고, 특히 예측정확도 측면에서 우수성이 검증되고 있는 신경망모형에 대한 연구를 활성화 하고자 하는데 본 연구의 목적이 있다. 연구방법으로는 분양가격에 영향을 주는 거시경제변수를 모형화 한다. 그 모형설정 후 회귀분석과 신경망분석으로 결과를 비교하여 보다 예측 정확도가 높은 것을 찾는다. 그 결과 신경망모형의 예측정확도가 상당히 높게 나타났다.
자연재해저감종합계획의 주요 사항은 하천, 내수, 사면, 토사, 바람, 가뭄, 대설재해 등 자연재해로 인명피해나 재산피해가 발생할 수 있는 지역을 선정하고, 이에 적절한 저감대책을 수립하는 것이다. 다른 부분별 계획과 달리 자연재해저감종합계획은 다양한 자연재해를 대상으로 하므로 재해 유형별로 서로 다른 공학적 기법을 적용해야 한다. 실무에서는 자연재해저감종합계획 수립시 HEC-RAS, HEC-HMS(하천재해), XP-SWMM(내수재해), RUSLE(토사재해) 등 다양한 수치모형과 ArcGIS, QGIS 등 GIS 분석도구를 종합적으로 활용한다. 이 때, 모형별로 요구되는 입·출력 자료의 형식이 다양하다 보니 자료를 변환하는 등 번거로움이 발생한다. 이러한 배경에서 자연재해저감종합계획 수립에 GDP Tools의 적용가능성을 검토하고자 한다. GDP Tools는 방재설계 편의를 위해 개발된 도구로 자연재해저감종합계획에서 다루는 대부분의 재해유형에 대한 분석을 지원한다. GDP Tools를 이용하면 별도로 자료 형식을 변환할 필요가 없고, 분석 결과를 도면화하는 등 다양한 편의 기능을 활용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 GDP Tools를 활용하여 자연재해 발생가능성을 검토하고, 그 결과를 기존 방법(상용 모형)의 결과와 비교하여 GDP Tools의 성능을 평가하고자 한다.
2010년대 후반에 딥 러닝 관련 기술이 발전하고 복잡한 강우-유출 현상을 모의하는데 적합하다는 점이 알려지면서 많은 수문관련 연구에서 딥러닝 기법을 통하여 수문모델링을 대체 가능함을 제시하여 왔다. 그러나, 이러한 가능성은 단순 모의효율을 통한 분석이므로 실제 수문관리 현장에 대한 적용을 위한 고찰이 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 딥러닝 기법을 통하여 수문모의의 가능성을 고찰하고 개선점을 고찰하고자 한다. 이를 위하여 수문자료에 많이 적용되는 LSTM 기법과 수문모형인 TANK모형을 이용하여 경상남도의 형산강 유역을 대상으로 2013년부터 2020년까지의 유출량을 모의하고 그 결과를 비교 분석하였다. 형산강 유역에 대한 수문모의를 수행한 결과, LSTM 기법을 이용한 수문모의가 TANK모형에 비하여 높은 모의효율을 보여주었다. 그러나, 높은 모의효율에도 불구하고 유역의 물리적인 강우-유출과정을 모사하는 수문모형과 달리 LSTM 기법은 인간이 이해할 수 없는 과정을 통하여 학습하고 구조화되므로 기존과 다른 경향의 입력자료로 인한 예측오류가 발생할 가능성과 그에 따른 인간의 판단불가에 따른 문제를 내포하고 있음을 고찰하였다. 따라서, 딥러닝을 이용하여 수문모델링 분야에 수문모형을 전면적으로 대체하기에는 어려움이 있을 것이다. 본 연구에서는 현재까지의 딥러닝을 이용하여 수문모형을 대체하기 위해서는 ① 국민의 생활에 직접적으로 영향을 미치는 분야가 아닌 단순 연구목적이나 위험성 분석 등에 적용하거나, ② 딥러닝의 모의결과에 대해 사용자가 검토하거나 판단할 수 있는 의사결정 체계를 구축하거나, ③ 도출된 결과에 대한 윤리적 검토나 책임소재에 대한 사회적 합의 등이 선결되어야 할 것이다.
본 연구는 최근 활발하게 연구되어지고 있는 체험마케팅을 중심으로 이론적 내용을 살펴봄과 동시에 지역축제 적용을 위해 요인분석을 통한 축제적용 가능성을 살펴보았다. 연구결과 체험마케팅을 구성하고 있는 요소중 감각마케팅, 감성마케팅, 인지마케팅으로 구분되는 것으로 나타났다.
모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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