현재 컴포넌트 기반 개발 기법은 재사용성과 생산성 측면에서 효과적인 소프트웨어 개발 방법으로 많은 각광을 받고 있다. 하지만 기존의 UML을 이용한 컴포넌트 기반 개발에서는 컴포넌트의 행위를 배제하고 컴포넌트 인터페이스만 참조하여 컴포넌트를 설계함으로써, 컴포넌트의 구체적인 행위에 대한 파악과 컴포넌트 간 인터페이스 호환성 보장이 불가능하다. 이에 따라 컴포넌트 설계 단계에서 컴포넌트의 행위를 상태기계 다이어그램으로 표현하고, 표현된 상태기계 다이어그램을 통해 컴포넌트의 행위 호환성을 보장할 필요가 있다. 이 연구에서는 상태기계 다이어그램으로 표현된 컴포넌트의 행위를 관찰 일치(observation equivalence)와 호출 일관성(invocation consistency)의 개념을 이용하여 행위 호환성을 검증하는 방법을 제공하고, 동적으로 이를 수행하는 도구를 개발한다.
악성코드 탐지기술에 대한 연구는 최근에도 지속적으로 진행되고 있다. 특히, 에뮬레이터나 가상머신을 이용한 악성행위 탐지기술은 사용자 시스템에 악영향을 미치지 않는 독립적인 공간에서 코드의 실행이 가능하며, 빠른 초기화가 가능하다는 장점으로 인해 최근에 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 최근의 에뮬레이터나 가상머신을 이용한 악성행위 탐지기술의 연구동향을 분석하고, 관련 기술의 발전방향을 제시하고자 한다.
본 연구는 간호대학생의 성지식, 성태도, 생식건강증진행위를 확인하고 이들의 상관관계 확인을 위한 서술적 조사연구이다. 간호대학생 300명을 대상으로 설문하고 229부로 분석하였다. 연구도구는 Jeon(2004)의 성지식, Ho(2009)의 성태도, Jo(2014)의 생식건강증진행위 측정도구를 사용하였다. 자료분석은 일반적 특성은 실수와 백분율, 평균과 표준편차, 성지식, 성태도, 생식건강증진행위는 평균과 표준편차를 이용하였다. 일반적 특성에 따른 성지식, 성태도, 건강증진행위 차이는 independent t-test, one-way ANOVA, 사후검정으로 Scheffe's test를 이용하였다. 상관관계는 Pearson's correlation coefficients로 분석하였다. 여학생의 성지식이 높았으며, 생식건강증진행위 교육은 저학년이 적절한 시기임을 알 수 있다. 또한, 성지식이 높을수록 생식건강증진행위가 높아 생식건강증진행위 향상을 위한 성교육의 필요성이 여전히 요구됨을 시사한다. 이에, 본 연구는 간호대학생의 생식건강을 위한 상담과 교육에 활용할 생식건강증진행위의 교육자료 개발에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
침입 탐지 기법에 있어서 finite automata 를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서는 많은 침입 탐지 기법의 데이터 소스로 사용되고 있는 시스템 콜을 이용하여 자동으로 finite automata 를 생성하고, 여기에 언어 압축 알고리즘을 이용하여 오토마타를 압축하고 일반화 시킴으로써 다양한 프로세스의 행위들을 프로파일링 하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 통해 모델링한 후 정상 행위와 비정상 행위를 가지고 실험을 한 결과 이들 사이에는 많은 수치적인 차이가 있음을 발견하였고, 이 결과를 바탕으로 침입을 탐지하는 것도 충분히 가능함을 알 수 있었다.
가상군의 자율행위 모델링은 전장모의모델링 시스템의 성능을 결정하는 주요한 요소이다. 불확실한 상황을 확률적으로 고려하여 최적의 의사결정을 가능하게 하는 POMDP (partially observable Markov decision process) 모델은 가상군의 자율행위 모델링에 있어서 매우 자연스러운 프레임워크이다. 그러나 POMDP 모델의 높은 계산복잡도로 인한 최적 행동정책 계산의 어려움은 POMDP 모델을 이용한 가상 군의 자율행위 모델링을 저해하는 요소이다. 본 논문에서는 대규모 가상군의 자율행위 모델링을 위해 factored POMDP 모델을 이용한다. 그리고 "Hasty Defense" 사례연구를 통해 그 효과를 확인한다.
오늘날 미디어 세대는 양방향 소통이 일상적인 행위로 콘텐츠를 이용할 때 수동적으로 메시지를 받아들이는 것이 아니라 적극적으로 자기표현의 욕구를 표출한다. 스마트 미디어 환경의 도래로 수많은 인터넷 기반의 콘텐츠들 가운데 웹툰이 급부상하였으며, 웹툰 서비스 이용과정에서 일어나는 다양한 상호작용 행위는 웹툰 시장의 확장에 기여하고 있다. 이에 본 연구는 웹툰 서비스의 이용 동기와 서비스의 특성(사용 편리성)이 플랫폼에서의 상호작용 행위에 미치는 영향과 이러한 요인들이 어떻게 웹툰 서비스의 이용 만족도와 지불의사에 영향을 미치는지 설문조사를 통해 분석하였다. 연구결과, 먼저 웹툰 서비스 이용 동기는 정보 획득 동기와 오락 및 접근 수월성 동기 요인이 도출되었다. 이러한 동기 요인은 웹툰 서비스 이용시 콘텐츠와 이용자 간 상호작용 행위와 이용자들 간 상호작용 행위에 영향을 미치며, 정보 획득 동기보다는 오락 및 접근 수월성 동기가 상호작용 행위에 더 크게 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다. 또한 서비스의 사용 편의성은 정보검색 편의성과 서비스 이용 편의성으로 구분되는데, 이 가운데 이용자들이 댓글을 달고, 웹툰을 공유하는 행위를 수월하게 만드는 서비스 편의성이 상호작용에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 마지막으로 웹툰 이용 만족도와 지불의사에 영향을 미치는 요인을 살펴본 결과, 이용 만족도는 여성이 남성보다, 정보검색과 서비스 이용 편의성이 증대될수록 높게 나타났다. 반면, 연령이 높을수록, 서비스 이용 편의성이 향상될수록, 그리고 이용자들 간 상호작용이 활발할수록 지불의사가 높아지는 것으로 밝혀졌다. 이러한 결과가 함의하는 바는 웹툰 서비스의 수익성을 개선하기 위해 웹툰의 공유와 추천이 활발하게 이루어질 수 있는 서비스 환경 구축이 선행되어야 한다는 점이다. 웹툰 이용자들의 상호작용 행위가 확대되고 웹툰에 대한 지불의사에도 긍정적인 영향을 미쳐 시장이 더욱 활성화될 것으로 보인다.
컴퓨터의 생활 전반에 걸친 영향으로, 컴퓨터는 우리 생활 속에서 빼놓을 수 없는 하나의 정보 매체로 자리 매김 되었다. 하지만 그 이면에는 컴퓨터를 이용한 전산망 침해 행위, 전자기록 위.변조, 각종 음란물 유통, 바이러스 제작 유포 등 많은 위험들이 우리를 위협하고 있다. 그래서 컴퓨터를 사용한 범죄 행위를 탐지하는 방법에 대한 관심이 높아지고 있다. 또한 각종 범죄 행위는 인터넷을 통한 범죄가 늘고 있어, 네트워크 정보를 통한 포렌식에 관한 연구가 활발하다. 하지만, 매일 많은 양의 패킷을 분석하는 것은 많은 전문 인력과 비용이 소요된다. 본 논문에서는 의사결정나무를 이용한 패킷분석을 통하여 네트워크 포렌식의 정보를 추출하는 방법을 제안한다.
관성 센서 기반 행위인지는 스마트폰과 웨어러블 밴드 등의 출현으로 보다 간편한 방법으로 행위인지가 가능해졌다. 현재 대부분의 행위인지 서비스나 연구들은 단일 행위의 결론만을 도출하고 있으나, 이러한 방식은 한 행위에서 한 가지 동작밖에 취할 수 없는 경우에는 문제가 없지만 두 가지 이상의 동작이 합쳐진 경우에 어떤 행위를 최종 결론으로 도출해야 하는지에 대한 문제점을 내포한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 세 개의 센서 기기 (스마트폰, 스마트워치, 웨어러블 센서)를 이용한 멀티 레이블 행위인지를 제안한다. 스마트폰은 신체 전반적인 움직임 탐지를 위하여 소지위치가 정해지지 않은 비고정식 센서의 보조적인 역할을 수행한다. 스마트워치는 사용자가 주로 사용하는 손의 손목, 그리고 웨어러블 센서는 사용자의 허벅지에 부착되어 각각 상하체의 움직임을 파악한다. 이후 각 기기에서 도출된 결론에 Majority Weighted Voting 기법을 적용하여 단일 혹은 멀티 레이블의 최종 행위를 도출한다.
최근 3D 가상환격에서 아바타를 활용한 분야가 많은 관심을 받고 있으며, 아바타를 이용함으로써 사람들의 흥미를 효과적으로 이끌어 낼 수 있다는 장점을 가진다. 현재 이러한 아바타의 행위를 생성하고 제어하기 위해 모션캡쳐 장비를 이용하거나 3D MAX와 같은 전문 그래픽 편집툴, 혹은 자체 개발된 특정 어플리케이션등을 사용하고 있다. 그러나 이와 같은 기존 환경은 비용이 많이 들거나 생성된 아바타 행위의 활용이 특정 어플리케이션 환경에 국한되어 재사용이 어려운 단점이 있다. 본 연구에서는 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해 다양한 도메인 환경에서 필요로 하는 작업레벨의 아바타 행위를 생성, 제어할 수 있는 3D 아바타 행위 편집기를 제안하고자 한다. 본 편집기를 통해서 사용자는 아바타 객체를 직접 조작하여 원하는 작업레벨 행위를 생성하고, 생성된 행위는 표준 아바타형식인 H-anim을 지원하는 XML 스크립트로 저장되어 모든 애플리케이션에서 제약 없이 사용할 수 있다. 또한 저장된 스크립트의 간단한 파라미터 조작만으로 새로운 행위를 생성할 수 있으므로 스크립트의 재사용이라는 측면에서 효과적이다.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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