기존의 정보기술 위험분석 방법론에 대한 연구는 캐나다의 CSE에서 발표한 위험관리 방법론, 미국의 NIST에서 발표한 FIPS 65 정보보호 관리지침에서의 위험분석 방법론, 그리고IS0/IEC JTCl SC27의 정보보호 관리지침 등이 있으며, 위험분석 자동화 도구는 크게 국외와 국내로 나뉘어 국외의 경우 영국의 정성적 위험분석 방법론의 대표적 도구인 CRAMM, 미국의 정량적 위험분석 방법론 도구인 BDSS, 그리고 네트워크 위험분석 중심의 Expert와 같은 어플리케이션이 개발/활용 되고 있다. 한편, 국내 위험분석 자동화 도구로는 한국전산원에서 국내 최초로 개발한 위험분석 자동화 도구인 HAWK와 KAIST/펜타 시스템이 있다. 연구에서는 기존의 국내외 위험분석 방법론들의 비교분석 결과를 바탕으로, 실용적인 위험분석 방법론을제안하고 실용적으로 위험분석을 수행하기 위한 구체적인 도구를 개발하고 구현하였다. 세부적으로 위험분석 수행의 절차와 개념적 모형화에 대한 내용을 포함하여 표준적 틀을 유지하면서 현재 국내의 실무에 적합하며 간결한 위험분석 도구를 제시하였다.
분석 도구들의 필요성이 증대되고 있다 웹 분석 도구들 중 웹 로그 분석 도구들은 축적된 웹 로그를 분석하여 분석 가능한 정보를 산출하고 이를 효율적인 웹 운영의 기초 정보로 이용할 수 있도록 한다. 그러나 기존의 웹 로그 분석 도구들은 웹사이트에 따라 요구되는 로그 분석 목적을 충족시키기 위해서 변형되어야 하거나 특정한 목적이 맞게 새롭게 개발되어야 한다. 본 연구에서는 로그 분석 시스템 또는 로그 분석 도구 개발에서 공통적으로 수행되는 과정(로그 파일로부터 필요한 항목들을 추출하고 정제하여 분석 가능한 데이터로 저장 루틴)을 컴포넌트화하였다. 이 컴포넌트는 로그로부터 추출한 정보를 XML 문서 또는 데이터베이스에 저장한다. 본 연구에서 개발한 컴포넌트는 로그 데이터를 XML 문서 형식과 데이터베이스에 로그 정보를 저장하여 쉽게 다른 시스템에서 저장된 정보를 유용하게 사용하도록 한다. 또한 생성한 컴포넌트의 효용성을 검증하기 위하여 웹 로그 분석 시스템을 설계하였다.
내장형 시스템(embedded system)의 발전에 따라, 더욱 복잡하고 높은 신뢰성을 가지는 내장형 응용프로그램의 개발 필요성이 요구된다. 내장형 소프트웨어의 성능 평가 및 분석 도구는 내장형 소프트웨어 개발 속도와 신뢰성을 높이기 위한 유용한 도구이다. 개발자나 사용자는 성능 평가 결과와 로그 정보를 직관적으로 판단하기 위해 GUI 형태의 결과보고 도구(result report tool)나 뷰어(viewer)를 이용할 수 있다. 그러나 보통의 성능 평가 및 분석 도구가 이용하는 로그 데이터는 텍스트 기반의 저수준 정보이므로, 개발자의 다양한 요구에 맞는 분석 결과보고 도구 나 뷰어를 생성하기 위해서는 로그 정보에 대해 많은 분석 시간과 노력을 기울여야 한다. 본 논문은 내장형 시스템 개발자가 쉽고 편리하게 원하는 GUI 형태의 결과 분석도구를 생성할 수 있도록 하기 위한 프로파일 로그 분석 방법을 제안한다. 제안하는 로그 분석 방법은 저수준의 성능 평가 로그를 분석하여 자료구조화 하는 모듈과 이것을 GUI 형태로 쉽게 변경할 수 있는 API 수준의 함수를 제공한다. 제안하는 로그 분석 방법에 의한 API를 통해 개발자나 사용자는 자신의 취향에 맞는 GUI 형태의 결과 분석 도구를 쉽고 빨르게 생성하여 내장형 소프트웨어 개발의 효율성을 높일 수 있다.
내장 실시간 시스템은 논리적 정확성과 시간적 정확성을 모두 만족해야 하는 내장 시스템이다. 시스템의 시간적 정확성을 위해서는 해당 시스템에서 동작하는 태스크들의 스케줄링 가능성을 검사해야 한다. 스케줄링 가능성을 분석하기 위해서는 태스크의 실행 시간 분석이 선행 되어야 한다. 하지만 태스크의 실행 시간은 실행 시점에 따라 가변적이기 때문에 태스크의 정확한 실행 시간을 알아내기는 힘들다. 따라서 가능한 모든 경우를 고려하여 해당 태스크를 구성하는 코드 경로 중 최악의 경로일 경우의 실행 시간인 최악 실행 시간을 이용한다. 기존의 정적 최악 실행 시간 분석을 하는 도구의 경우 동적인 상황의 정보 부재로 인해 최악 실행 시간의 과대 측정 비율이 높다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정적 최악 실행 시간 분석 시 과대 측정 비율을 줄이기 위해 대상 기기에 실행 정보를 적용한 RunInfo(WCET analysis tool using the Run-Time Information) 분석 도구를 설계하고 구현한다. 실행 정보를 정의하고, RunInfo 분석 도구의 구조에 대해 설명한다. 그리고 실행 정보를 적용할 때, 고려할 점에 대해 알아본다. 성능 평가를 위해 RunInfo 분석 도구의 과대 측정 비율을 기존의 분석도구와 비교한다.
국내에서도 정보시스템 보안관리가 체계화되면서 보안컨설팅 분야가 중요한 분야로 대두되고 있다. 보안관리에서 핵심부문인 위험분석에 대한 연구는 진행되어 왔으나 국내환경에 적용하기 어려운 점이 많았다. 특히 정보시스템에 대한 분석기준과 정량화가 전무한 국내에서 외국산 위험분석 도구 등을 이용한 분석결과가 객관성을 갖기가 매우 어렵다. 따라서 위험분석 자동화 분석도구의 개발과 적용을 통하여 이러한 문제점을 고찰하고 국내 환경에서 위험분석을 실시할 수 있는 환경을 위하여 필요한 해결방안을 살펴보았다.
지식경제사회가 도래함에 따라 특허정보 분석은 지식재산권을 보호하기 위하여 더욱 중요해지고 있다. 특허정보 분석은 축적된 특허 데이터베이스로부터 기업의 연구개발 전략에 필요한 지식을 추출하는 것이다. 이러한 지식을 추출하고 분석 및 전략 수립을 위한 도구가 특허정보 분석 도구이다. 본 논문은 국내외 주요 특허정보 분석 도구에 대한 동향을 파악하고 국내특허 분석 도구의 발전 방향에 대해 고찰하였다.
빅데이터 시대가 도래되면서 과거와 비교할 수 없을 만큼의 방대하고 다양한 데이터가 생산됨에 따라 기존의 데이터 분석 도구의 사용은 한계에 부딪히게 되었다. 따라서 기존의 분석 도구보다 효율적이고 정확성이 높은 데이터 분석 도구를 필요로 하게 되었고, 빅데이터를 처리할 수 있는 분석 도구들에 대한 많은 연구들이 진행되어 왔다. R과 Apache Spark는 대표적인 데이터 분석 도구로 기계 학습을 위한 기능을 제공하고 있다. 본 논문에서는 기계 학습을 활용하여 두 개의 널리 알려진 데이터 분석 도구인 R과 Apache Spark의 데이터 분석 성능을 비교함으로써 보다 효율적이고 정확성이 높은 도구를 모색하고자 한다.
NLTKo는 한국어 분석 도구들을 NLTK에 결합하여 사용할 수 있게 만든 도구이다. NLTKo는 전처리 도구, 토크나이저, 형태소 분석기, 세종 의미사전, 분류 및 기계번역 성능 평가 도구를 추가로 제공한다. 이들은 기존의 NLTK 함수와 동일한 방법으로 사용할 수 있도록 구현하였다. 또한 세종 의미사전을 제공하여 한국어 동의어/반의어, 상/하위어 등을 제공한다. NLTKo는 한국어 자연어처리를 위한 교육에 도움이 될 것으로 믿는다.
최근 RFID가 비즈니스의 여러 분야에서 추적시스템을 중심으로 도입되기 시작하고 있으며, 이러한 시스템들이 기업에 괄목할만한 효율성의 중가와 비용의 감소를 가져올 것으로 기대되고 있다. 한편, 기업의 대용량 정보저장고로 사용되어 온 데이터 웨어하우스는 생태적으로 과거의 정적인 데이터를 분석하도록 디자인 되었으며, 온라인 분석도구인 OLAP은 데이터 웨어하우스에 저장된 정적 데이터를 분석하는 도구로 사용됨으로 의사결정 지원의 역할을 하고 있다. 그렇다면 RFID를 통하여 실시간으로 수집되는 정보가 OLAP과 결합할 경우 그 정보는 추적과 같은 단순한 정보분석이 아니라 실시간 기반의 보다 중요한 의사결정을 위하여 사용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 데이터 웨어하우스의 정보소스를 확장하기 위한 노력의 일환으로 RFID와 데이터 웨어하우스의 통합모델을 제안한다. 그와 함께 RFID 기기를 통하여 수집된 실시간 기반의 동적인 정보를 분석할 수 있는 OLAP을 제시하고 있다. 그리고 이러한 개념을 프로토타입으로 구현함으로서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 핵심을 이루고 있는 RFID가 데이터 웨어하우스에 정보소스를 제공할 수 있으며 온라인 분석도구와 결합될 경우 보다 강력한 의사결정 지원도구가 될 수 있음을 보여 준다.
염기서열의 분석이 유전체에 대한 연구를 가능하게 해 줄 수 있다는 것이 밝혀짐에 따라 다양한 생명체에 대한 유전체 염기서열 분석 도구의 개발이 활발히 진행되었다. 이러한 유전자 예측 도구들은 고유의 단순 텍스트 형식으로 결과를 제공하므로 사용자는 결과를 분석하고 통계정보를 산출하는데 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 유전자 예측결과를 보다 효율적으로 표현하고 분석하기 위한 XML 기반의 분석도구를 개발하였다. 개발된 시스템은 유전자 예측결과를 효과적으로 표현하는 GenStructML, 이 정보를 분석한 GenPredML과 PredAccuracyML로 구성되어 있다. GenPredML과 PredAccuracyML은 GenStructML에 대하여 뉴클레오티드 수준(nucleotide level), 엑손 수준(exon level) 그리고 신호 수준(signal level)에서의 예측 정확도(Accuracy)를 계산하고 Genbank의 정보와 비교하여 통계정보를 산출함으로써 보다 자세한 정보를 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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