본 연구에서는 ICT가 융합된 미래 교육에 대한 다양한 논의를 교육의 목표, 내용, 방법, 평가의 측면에서 고찰하여 ICT 활용 교육의 동향과 전망을 제시하였다. 첫째, ICT 교육의 목표는 다양한 정체성을 바탕으로 역동적인 사회 참여를 가능케하는 디지털 시민성의 구성이다. 디지털 시민성의 확립을 위해서 ICT 교육은 '평생 학습자', '정보생산자이자 소비자', '지역적 세계적 시민' 등을 학습자의 미래 핵심 역량으로 인식하고 있다. 둘째, 교육내용 측면에서 중요성이 부각되고 있는 것은 SW 교육이다. 이에 실제 수업 적용을 위한 프로그램 개발 연구나 효과성 검증 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 교육환경 개선과 함께 교사 역량을 강화할 수 있는 제도적 지원, 교과교육과의 통합 운영 역량 강화 등이 뒷받침되지 않는다면 미래 사회를 대비하기 위한 교육내용으로서의 적절성이 반감될 것이다. 셋째, 교육 방법으로서 플립러닝이나 증강현실 등 다양한 ICT가 실제 수업에 적용되고 있다. 각 교과별로 가장 활발하게 연구가 진행되는 분야로서, 해당 기술을 활용한 수업의 설계, 수업의 효과성을 보여주는 연구들은 기존 교육방법을 보완하고 ICT 교육 현장의 질적 변화를 이끄는 데 토대가 될 것이다. 넷째, 평가와 관련된 논의는 컴퓨터 기반 평가에 집중되어 있다. ICT를 활용한 평가는 학습자의 특성 및 수준을 정확하게 파악하고 적절한 방법의 교수-학습 과정을 전반적으로 안내하는 평가의 본질에 더욱 효과적으로 기여할 것이다. 이상의 ICT 교육에 관한 종합적인 검토와 함께 교육 불평등의 관점에서 평가한 ICT 교육의 가능성을 논의하였다.
Google은 2009년 Bytecode로 구성된 Dex(Dalvik Executable)를 Dalvik Runtime의 Interpreter가 실행하는 형태의 Android를 공개하였다. 이후로 Interpreter 실행 속도 개선을 위해 JIT(Just-in-time) 컴파일 기술을 적용하였고 Lollipop(Android 5.0)부터는 Dalvik Runtime을 대체하여 ART Runtime을 제공하여 AOT(A head-of-time) 컴파일 지원을 통해 앱 설치 이후부터 Bytecode가 아닌 Native code로 동작하도록 함으로써 성능을 높일 수 있게 되었다. 하지만 앱 설치/업데이트 시점에 모든 대상을 컴파일하는 AOT 컴파일은 시간이 오래 걸리고 메모리/CPU 자원을 많이 사용함에 따라 느려지고 발열을 유발하여 사용자 불편함을 초래하였다. 시간이 지날수록 더 복잡하고 큰 코드를 지닌 앱들이 많이 등 장함에 따라 AOT 컴파일로 인해 발생하는 문제들이 더 많이 발생하게 되었고, Nougat(Android 7.0)부터는 이를 개선하여 AOT 컴파일을 앱 설치/업데이트 시점에 모두 수행하지 않고 최적화 시점을 나중으로 미루고 실제 사용자의 사용 기록인 Profile을 사용하는 Profile-guided 컴파일 방법을 통해 문제를 회피하고 있다. 이 연구에서는 앱 실행 속도를 설치 직후부터 개선할 수 있도록 하기 위해 Profile에 따른 앱 실행 속도의 특성을 파악하여 앱 실행 속도를 개선할 수 있는 Profile을 앱 개발 시점에 자동 생성하는 방법과 자동생성한 프로파일을 APK에 포함하고 앱 설치/업데이트 시점에 활용하여 최적화를 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 앱 설치 시점에 Profile에 기반하여 선택적으로 컴파일할 수 있으므로 설치 시점에 발생하는 사용자 불편을 최소화할 수 있으며 앱 설치 이후 Native code 실행을 통해 앱 실행 속도를 최초 실행부터 개선할 수 있다.
인공 신경망의 성공을 토대로 인지과학에서 인간 지능을 설명하려는 시도가 연결주의이다. 딥러닝 등 신경망 컴퓨터의 성과는 연결주의에 대한 전망도 낙관적일 것으로 보여준다. 그러나 고전적 계산주의, 또는 기호주의를 옹호하는 학자들(포더, 필리신, 맥래플린)은 인간의 언어와 사고의 관계를 토대로 연결주의는 성공할 수 없다고 주장하여 왔다. 연결주의에 대한 비판의 핵심은, 인공 신경망에는 체계성이 없기 때문에 신경망의 결과물은 우연적인 연합이나 조합에 불과하다는 것이다. 저자는 이 연구에서 연결주의에 대한 고전적 계산주의의 비판을 검토하고 연결주의가 인공 지능의 이론뿐 아니라 인간 지능의 이론으로서 여전히 확장될 수 있는 가능성을 제시한다. 이 연구의 구조는 다음과 같다. 첫째, 인공 신경망의 구조와 함께 연결주의에 대한 이해를 제시한다. 둘째, 고전적 계산주의자가 연결주의에 제기한 체계성 문제가 무엇인지를 소개한다. 셋째, 그 문제에 대한 연결주의의 대응으로 스몰렌스키의 벡터곱 이론을 소개한다. 넷째, 계산주의와 연결주의의 논쟁을 검토하여 체계성 문제가 어떤 방향으로 갈 때 연결주의와 고전적 계산주의 모두에게 발전적인 논의가 될 수 있는지를 모색한다.
APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.
조선해양 산업에서 선박의 에너지 절감과 운항효율 향상을 위한 부품의 경량화 기술이 요구됨에 따라서, 고강도의 경량소재인 섬유강화 복합소재를 부품소재로 적용하는 방안이 검토될 수 있다. 본 연구에서는 LNGC 경량화를 위해 파이프 지지용 클램프의 섬유강화 복합소재 적용 가능성을 평가하였다. 탄소섬유 및 유리섬유를 강화섬유로 하여 섬유강화 복합소재를 제조하였으며, 컴퓨터 시뮬레이션 프로그램을 통해 복합소재의 강화재료와 기지재료의 물성을 역계산하여 섬유 적층 패턴별 물성 변화에 따른 성능 예측을 수행하였다. 또한, 유한요소해석 프로그램를 통해 복합소재 두께에 따른 클램프의 구조해석을 수행하였다. 연구결과 경량화를 위해 클램프의 섬유강화 복합소재의 적용시 두께 선정에 주의가 필요함을 확인할 수 있었다. 향후 보완 설계 시 구조물의 형상변경 및 경량화를 위한 구조변경에 용이할 것으로 판단된다.
본 연구의 목적은 온라인쇼핑몰 Online몰 거래액 동향을 한국 총 거래액과 각 상품별 거래액을 산출하여 서로 비교 분석하고 동조화현상을 찾아보는데 있다. 본 연구에 이용된 데이타는 통계청 국가통계포털에서 총 거래량과 음식 서비스, 가전·전자·통신기기, 음식료품, 생활용품, 의복, 컴퓨터 및 주변기기를 검색하였다. 분석기간은 2017년 1월부터 2020년 8월까지 총 44개 월간자료를 이용하였다. 기술통계량에서 음식서비스는 변동성이 상대적으로 매우 안정되어 있으나 의복은 변동성이 크게 나타났다. 상관관계분석에서 총 거래액에 대해 각 상품별로 일정 수준 이상의 상관관계를 보여주었다. 상승률 동향에서 음식서비스 1,039%, 가전·전자·통신기기 325%, 음식료품 296%, 생활용품 250% 상승한 반면 의복은 92.56%로 소폭 하락하였다. Scatter 분석에서 총 거래액과 생활용품 및 가전·전자·통신기기의 분포도는 대체로 우상향하는 형태로 나타나 높은 수준의 동조화현상이 나타나 있다. 코로나19로 인해 온라인쇼핑몰의 거래액 증가에 대비하여 신속성과 안정성, 편리성, 다양한 서비스제공 등을 위한 노력이 지속되어야 할 것이다.
본 연구의 목적은 2015년 말 공식 출범한 아세안경제공동체(AEC)의 현황을 검토하고 AEC 출범 이후 베트남의 거시 경제적 상황에 대한 분석 및 시사점을 도출하기 위한 것이다. 이 글은 AEC가 통합의 과정에 있는 미완의 체제라는 점을 고려하여 AEC의 주요 목표 가운데 가장 실현 가능성이 있는 단일 시장 및 생산 기반 구축에 주목하였다. 최근 무역 지표에 따르면, 베트남은 전자 및 컴퓨터 관련 부품, 전화 및 관련 부품, 그리고 섬유 신발 분야에서 GVC 연결망의 중심에 위치해있어 제조 및 가공업 분야에서 생산성이 향상될 것으로 전망된다. AEC로 인한 기대와 함께 EU와의 FTA, 그리고 RCEP를 비롯하여 전세계 다양한 국가들과 양자 간 무역 협정을 체결하고 있기 때문에 향후 투자 거점지역으로서 베트남의 무역 의존도 및 FDI 유입은 더욱 높아질 것으로 전망된다. 하지만, 전체 수출액 가운데 외국투자기업의 수출 비중이 약 70%를 차지하고 있다는 점은 향후 베트남 경제의 불확실성을 암시한다. FDI 투자 유치는 베트남 국내기업의 경쟁력을 더욱 감소시킬 수 있다. 아직까지 베트남 국내 기업이 기술 혁신과 숙련된 인력을 확보하지 못한 현재의 상황에서 AEC를 통한 단일 시장 및 생산기반 구축은 베트남이 아세안 내 중간제조업 경쟁국가들(태국, 인도네시아, 필리핀)과의 경쟁에서 취약할 수밖에 없도록 만들 수 있기 때문이다. 따라서 베트남이 향후 지속가능한 발전을 유지해나가기 위해서는 외국투자기업으로부터의 성장 동력(momentum)을 베트남 자국 기업들의 발전으로 전환시키는 개혁 정책이 반드시 필요하다.
홈 네트워크 환경은 컴퓨터 시스템, 디지털 가전, 이동 단말과 같은 디지털 홈 디바이스들을 연결한 네트워크 환경으로 정의된다. 이러한 홈 네트워크 환경에는 홈 네트워크 디바이스들을 모니터링하고 제어하기 위한 수많은 지역 및 원격 상호작용이 발생할 것이며 홈 게이트웨이는 이러한 환경에서 통신 병목 지점이 될 것이다. 컴퓨팅 디바이스들간을 스스로 이동하면서 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에 적용함으로 써 홈 네트워크 환경에서 발생하는 원격 상호 작용 및 네트워크 트래픽을 줄일 수 있다. 이동 에이전트 인증은 이동 에이전트 개념을 홈 네트워크 환경에 적용하기 위해 먼저 해결되어야 할 문제로서, 홈 네트워크 디바이스 및 자원에 대한 권한 부여 및 접근 제어의 전제가 되는 기술이다. 기존의 이동 에이전트 시스템들은 낮은 컴퓨팅 능력을 갖고 있는 디지털 디바이스로 구성된 홈 네트워크 환경에 적절하지 않은 공개키 기반 인증 기법을 주로 적용한다. 본 논문에서는 단일 홈 도메인을 위한 공유키 기반 이동 에이전트 인증 기법을 제안하고 이를 공개키 기반 인증 기법을 이용하여 다중 도메인 환경으로 확장시킨다. 본 제안 기법은 공유키 암호화 기법을 이동 에이전트의 도메인 내부 인증에 적용함으로써 공개키 암호화 기법을 이용하는 인증에 비하여 가벼운 연산만으로 인증을 수행한다.
스마트카드, USB token과 같은 저 전력 정보보호장치의 가장 큰 위협요소인 부채널 공격은 장치 내부에 구현된 암호 알고리즘의 이론적인 안전도와는 무관하게 적용될 수 있다. 특히, 부채널 공격들 중에서 차분 전력분석 공격은 적용이 쉽고 근본적인 방어가 어려워서 매우 위협적인 공격이지만 공격을 적용하기 위해서는 측정된 모든 신호가 시간축 상에서 매우 잘 정렬된 신호라는 전제조건이 필요하기 때문에, 트리거 지터링, 잡음, 차분 전력 분석 공격 방어책 등 여러 요인들에 의해 시간축 상에 정렬되지 않은 측정된 신호를 정렬하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신호 정렬 방법들은 측정된 신호의 시간축 상의 위치만을 정렬하는 방법들이어서, 랜덤 클럭을 이용하여 알고리즘의 수행 시간(시간축 상의 신호 크기)을 변화시키는 차분 전력 분석 대응 방법에는 적용이 되지 않는다. 본 논문에서는 측정된 소비 전력 신호를 보간(interpolation)과 추출(decimation) 과정을 통해서 시간축 상에서 위치뿐만 아니라 크기도 동시에 정렬시키는 향상된 신호 정렬 방법을 제안하였다. 또한 랜덤 클럭 방식의 차분 전력 분석 공격 방어대책이 구현된 스마트카드 칩에 개선된 신호 정렬 방법을 적용하여 차분 전력 분석 공격이 효과적으로 적용됨을 실험적으로 확인하였다.
급속한 정보화 및 인터넷의 발달로 인해 네트워크를 통한 정보의 교류가 활발해지고 온라인 뱅킹 등 전자상거래와 관련된 산업의 규모가 커지면서 정확한 개인 인증에 대한 요구가 그 어느 때 보다도 커지고 있다. 이러한 환경에서 가장 일반적인 인증수단으로 사용되고 있는 PM(Personal Identification Number) 또는 패스워드 방식은 유출 및 망각의 위험이 상존하므로, 이런 문제를 해결할 수 있는 생체 인증에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 생체 인증 시스템의 보안 수준을 좀더 향상시키기 위해서 생체 정보의 저장뿐만 아니라 인증까지도 사용자가 휴대 할 수 있는 보안 토큰(스마트카드, USB 토큰) 내부에서 수행하는 연구가 진행되고 있다. 그러나, 보안 토큰의 제한된 하드웨어 자원(메모리. CPU)때문에 기존의 생체 인증 알고리즘으로는 동작이 불가능하다. 본 논문에서는 206MHz StrongARM CPU, 16MBytes Flash Memory 및 1MBytes RAM의 하드웨어 자원을 가지는 지문 인증 보안 토큰 시스템 구현에 대하여 기술하고, 이러한 보안 토큰 시스템에서 수행이 경량화시킨 지문 인증 알고리즘의 성능을 분석하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 지문 인증 알고리즘은 6.8KBytes의 메모리를 사용하여 1.7%의 EER(Equal Error Rate)을 제공할 수 있음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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