• 제목/요약/키워드: 테스트 도구

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DDoS 공격에 대응하는 분산 네트워크 보안관리 기법 (A Scheme of Distributed Network Security Management against DDoS Attacks)

  • 김성기;유승환;김문찬;민병준
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제43권7호
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    • pp.72-83
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    • 2006
  • 웜 확산이나 자동화된 공격 도구에 의한 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격은 도메인 경계를 넘어 통신 경로를 공유하는 정당한 사용자의 접근을 방해하기 때문에 지엽적인 도메인 차원의 방어와 대응은 현실적인 해결책이 되지 못한다. 더욱이 발신지 IP 주소를 위조하거나 정당한 발신지 IP 주소를 가지고 bogus 패킷을 과도하게 전송시키는 DDoS 공격은 정당한 사용자의 접근을 식별할 수 없게 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이웃하는 도메인간에 DDoS 공격 플로우를 식별하고 공격자 추적과 대응을 협업하는 분산 네트워크 보안관리 기법을 제시한다. 본 논문에서는 인터넷이 다수의 도메인으로 이루어져 있고 각 도메인에는 하나의 이상의 도메인 보안 관리자가 있다고 가정한다. 분산된 도메인 보안 관리자는 자신의 도메인 경계 라우터와 물리적 회선을 공유하면서 도메인 안팎으로 유통되는 공격성 패킷들을 식별하고 이웃하는 도메인 보안 관리자와 공격 발원지 추적 및 대응을 위한 메시지 교환을 수행한다. 도메인 보안 관리자를 구현하고 테스트베드를 통해 실험한 결과 지엽적인 도메인 차원의 탐지 및 대응에 비하여 탐지의 정확성 (FPR: False Positive Rate, FNR: False Negative Rate)과 대응 효과 (NPSR: Normal Packet Survival Rate)가 우수하였다.

유비쿼터스 환경에서의 유사도 기반 곤충 종 추론검색시스템 (A Similarity-based Inference System for Identifying Insects in the Ubiquitous Environments)

  • 전응섭;장용식;권영대;김용남
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권3호
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    • pp.175-187
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    • 2011
  • 곤충 종은 환경생태학적 종 다양성 보존과 국가적 생물자원 활용전략 관점에서 중요한 역할을 하기 때문에 생태계의 주요 구성요소로 인식되고 있다. 곤충 종 보존과 육성을 위해서는 곤충전문가는 물론 곤충비전문가인 일반인과 학생들도 곤충에 관심을 가질 수 있는 곤충관찰학습 환경이 요구된다. 그러므로, 곤충식별은 관찰학습에 있어서 주요학습의 동기유발 요인이 된다. 현재 서비스하고 있는 온라인 곤충 종 분류검색시스템은 시간 소모적이며, 곤충 종에 대한 지식이 부족한 일반인들이 곤충식별의 도구로 사용하기에는 많은 노력을 요구하기 때문에 비효율적이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여, 일반인들이 자연 생태계에서 관찰한 내용을 바탕으로 곤충식별을 도와주는 스마트폰 기반의 유러닝시스템인 곤충 종 식별추론 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 곤충관찰정보와 생물학적 곤충특성과의 유사도에 기반하여 추론검색을 수행한다. 이를 위해, 생물학적 곤충특성을 목, 과, 종 단위의 27개 항목으로 분류하고, 관찰 단계별 유사도 지표를 제안하였다. 또한, 본 연구의 유용성을 보이기 위하여 추론검색 프로토타입시스템을 개발하고, 기존의 분류검색시스템과의 곤충식별 비교테스트를 하였다. 실험결과, 본 연구의 추론검색 방법이 곤충식별의 효과성에 있어 더 우수함을 보였고, 검색시간에 있어서도 보다 효율적인 시스템이 될 수 있음을 보였다.

메이트란드 도수치료가 만성 요통환자의 즉각적인 동적 균형능력에 미치는 영향 (Effect of Immediate Dynamic Balance Ability of Chronic Low Back Pain on Maitland's Manual Therapy)

  • 형인혁;하미숙
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제9권6호
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    • pp.207-215
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    • 2009
  • 만성 요통 환자들에 대한 다양한 치료적 중재 방법이 있다. 그러나 대부분의 치료들이 통증에 대한 치료들이다. 만성 요통 환자들은 요추관절들의 구조적 고착들을 가지고 있다, 이러한 구조적 고착들은 관절가동범위을 저하시키고 나아가 동적 균형능력의 저하를 발생시킨다. 동적 균형능력의 저하는 손상을 가중시키고 위험상황에서의 대처능력을 감소시킨다. 따라서 본 연구에서는 만성요통환자들에 대한 즉각적인 동적 균형능력의 회복을 위하여 메이트란드의 도수치료의 방법들을 이용하였다. 만성 요통 환자 64명을 대상으로 메이트란드의 도수치료를 적용한 실험군 32명, 이학적 도구(온열팩, 저주파치료기, 초음파)를 사용한 대조군 32명을 대상으로 하였다. 각 군의 치료 전, 후의 동적 균형능력을 비교하기위하여 신뢰도가 높은 스타 익스커션 밸런스 테스트(0.81-0.96)를 이용하였다. 실험군에서 치료 후 동적 균형능력이 전방, 오른쪽, 왼쪽, 후방모두에서 증가하였고 대조군에서는 변화가 없었다. 따라서 메이트란드의 도수치료가 만성요통환자들의 요추 관절을 유연하게 해서 즉각적인 동적 균형능력을 증가시키는데 영향을 주었다고 생각된다.

디지털 트윈 기반 스마트 시티 모델 연구 동향 분석 (Research on Digital twin-based Smart City model: Survey)

  • 한군희;홍성혁
    • 융합정보논문지
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    • 제11권11호
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    • pp.172-177
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    • 2021
  • 디지털시대의 일환으로 현실세계를 가상으로 정확하게 옮겨서 현실에서 할 수 없는 어떤 고가의 장비 수명을 저하시키는 스트레스 테스트를 실시하여 제품의 취약부분을 시뮬레이션 하는 디지털 트윈이 제조업에서 활발히 사용되고 있다. IoT의 발전으로 인해 현실세계에서 수집되는 데이터를 정확하게 수집하여 가상의 공간에 동일하게 만드는 디지털 트윈은 교통, 재난, 주거, 방역, 에너지, 환경, 고령화 같은 도시 생활의 문제에 대한 정확한 예측을 할 수 있기 때문에 스마트 시티 건설에 필요한 도구로 자리매김하고 있다. 디지털 트윈은 제조업분야에 적용이 많이 되고 있지만 본 연구에서는 스마트 시티에 적용하여 4차산업혁명시대에 걸 맞는 스마트 시티 모델을 제안하고 제안된 모델을 통한 시민의 안전, 복지와 편리성을 증가시켜 기술의 발전이 삶의 질을 향상시키는 데 기여하고 한다. 또한, 디지털 트윈을 스마트 시티에 적용할 경우 실시간 상호작용을 통하여 현실성과 즉시성을 유지함으로써 현실과 가상간의 실시간 동기화를 통화여 보다 정확한 예측 및 분석을 할 수 있을 것으로 기대한다.

토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템 구축에 관한 연구 (Construction of Record Retrieval System based on Topic Map)

  • 권창호
    • 기록학연구
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    • 제19호
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    • pp.57-102
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    • 2009
  • 최근, 웹을 이용한 기록정보의 유통과 이용이 증가하고, 정보적 활용 가치가 제고되어 웹사이트를 이용한 기록정보서비스가 기록관의 중요업무로 부각되고 있다. 웹을 이용한 기록정보서 비스의 핵심은 이용자가 원하는 기록정보의 검색을 용이하게 하는데 있다. 검색을 용이하게 하기 위해서는 검색시스템의 기본 메커니즘인 이용자질의와 기록정보표현의 매칭의 정확성이 요구된다. 이를 위해 기록정보 관리자들은 다양한 정보표현 도구를 이용하고 있지만, 이용자들은 여전히 정보검색 과정에서 어려움을 겪고 있다. 이를 개선하기 위해 본 연구에는 기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 정보자원을 구조화하여 이용자 질의의 접근점을 확장하고, 의미있는 매칭을 통해 지식자원화된 검색결과값을 제공하기 위해 토픽맵 기반의 기록정보 검색시스템을 구축하고자 한다. 구축대상은 웹사이트를 이용하는 불특정 이용자이며, 구축범위는 국가기록포탈의 기록자원 중 대통령 기록물로 선정하였다. 구축단계는 다음과 같다. 1)기록물의 기술정보 메타데이타를 중심으로 토픽맵 기반의 기록정보서비스를 위한 온톨로지 모델을 설계한다. 2)설계한 온톨로지 모델을 바탕으로 국가기록포탈에서 추출한 정보자원목록을 에디터를 이용해 토픽맵으로 반입하여 검색시스템으로 구현한다. 3)구축된 검색시스템의 사용자 인터페이스에서 테스트질의를 통해 토픽맵기반 검색시스템의 특징을 확인하고 그 의미를 평가한다. 최종적으로, 의미적 추론에 의한 연관 네비게이션검색을 확인하고, 분산된 기록정보자원 간의 연계된 결과값을 통해 지식자원화의 가능성도 제시한다.

학업성취에 영향을 미치는 셀프리더십 및 사회적지지와 대학생활적응과의 구조적 관계 - S대학교 대학생 사례를 중심으로 (Structural Relationship among Self Leadership, Social Support and School Adjustment Impacting on Academic Achievement of University Students - Focusing on the Case of S University)

  • 이은정;송영수
    • 직업교육연구
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    • 제37권6호
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    • pp.63-83
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    • 2018
  • 본 연구는 대학생이 개인 발달 단계에서 중요한 시기인 대학생활에 성공적으로 적응하고 나아가 학업적인 성취를 이룰 수 있도록 지원하는 주요 요인을 규명하는 것에 목적을 두고 있다. 이를 위해 개인 특성 요인으로서의 셀프리더십과 사회 환경적 요인으로서의 사회적지지가 학업성취에 미치는 영향력 및 그 과정에서의 대학생활적응의 매개효과를 검증하고자 하였다. 서울소재 4년제 S 사립대학교 재학생을 연구대상으로 하여 최종적으로 271개의 응답을 분석에 사용하였으며, 확인적 요인분석을 통해 측정도구의 구성개념타탕도을 확인하고, 구조모형방정식, 부트스트랩, 소벨테스트를 통해 변수 간 관계를 검증하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 개인 특성 변수인 셀프리더십 및 사회 환경적 변수인 사회적지지와 대학생의 학업성취 간의 인과관계를 확인하였다. 이는 대학생이 학업에서 성취를 이룰 수 있도록 지원하기 위해서는, 개인 특성적인 요인과 사회 환경적인 요인을 모두 고려한 통합적인 접근이 필요함을 의미한다. 둘째, 셀프리더십 및 사회적지지가 대학생활적응을 통해 학업성취에 간접적인 영향력을 발휘한다는 것이 검증되었다. 이는 대학생활적응이 학업성취의 중요한 선행 변수임을 증명할 뿐만 아니라 셀프리더십 및 사회적지지와 학업성취 사이에서 매개효과를 지니는 주요 역할을 수행하고 있음을 증명한다. 즉, 본 연구의 결과는 대학생이 새로운 교육환경에 잘 적응하여 학업적인 성취까지 이룰 수 있도록 지원하는 개인 특성요인과 사회 환경적 요인에 대한 대학차원에서의 지원 필요성의 타당한 근거를 제시하였다는데 학문적, 실무적인 의의가 있다.

인공지능 스토리텔링(AI+ST) 학습 효과에 관한 사례연구 (A Case Study on the Effect of the Artificial Intelligence Storytelling(AI+ST) Learning Method)

  • 여현덕;강혜경
    • 정보교육학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.495-509
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    • 2020
  • 본 연구는 인공지능(이하 AI)이 모든 영역에 전일적으로 확산되는 시점을 맞아 비전공자들도 AI를 효과적으로 학습하는 방안을 탐색하기 위한 하나의 시론적 연구이다. AI 교육을 수학, 통계, 컴퓨터공학 전공 학생들뿐만 아니라 인문·사회과학 등 다른 전공자들도 쉽게 접근할 수 있도록 하기 위한 학습법을 탐색하고자 하였다. 마침 '설명 가능한 AI(XAI: eXplainable AI)'의 필요성과 MIT AI 연구소의 Patrick Winston의 '지각 있는 기계(AI)를 위한 스토리텔링의 중요성[33]'이 두드러진 상황에서 AI 스토리텔링 학습모델 연구의 의의를 찾을 수 있겠다. 이를 위해 본 연구는 우선 대구 소재 A 대학교의 학생들을 대상으로 그 가능성을 테스트하였다. 먼저 AI 스토리텔링(AI+ST) 학습법[30]의 교육목표, AI 교육내용의 체계와 학습방법론, 새로운 AI 도구의 소개 및 활용에 대해 살펴보고, 1) AI+ST 학습법이 알고리즘 중심의 학습법을 보완할 수 있는지, 2) AI+ST 학습법이 학생들에게도 효과가 있는지, 그리하여 AI 이해력, 흥미도, 응용력 배양에 도움이 되었는지에 관한 연구 질문을 중심으로 학습자들의 결과물을 비교 분석하였다.

탄도형 충격파 치료기의 음향 출력 시험을 위한 Dry Test Bench의 신뢰성 및 유용성 (Reliability and utility of a Dry Test Bench for testing the acoustic output from a ballistic shock wave therapeutic device)

  • 전성중;이민영;권오빈;김종민;최민주
    • 한국음향학회지
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    • 제41권5호
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    • pp.589-600
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    • 2022
  • 탄도형 체외 충격파 치료기의 출력 에너지를 측정하는 Dry Test Bench(DTB)의 신뢰성을 검증하기 위해, 상용 탄도형 충격파 치료기에 대해 Laser Doppler Vibrometer(LDV)로 측정된 충격파의 음향 에너지와 비교했다. 실험 결과, DTB로 측정된 역학적 에너지는, 동일한 출력 설정에서, 5 % 이내의 변동성을 보이며, 치료기의 전 출력 설정 범위에서 LDV로 측정된 충격파의 음향 에너지와 선형적인 상관성(adj. R2 = 0.991)을 확인했다. 두 측정 방법의 상관성과, LDV을 이용하여 공기 및 수중에서 측정된 충격파 음향 에너지의 상관성(adj. R2 = 0.995)을 통합하면, DTB 측정으로부터 수중에서 발생된 충격파의 energy flux density를 평균 7.85 % 오차로 추정된다. DTB는 치료기의 출력에너지에 대한 정보만 제공하기 때문에, IEC61846 및 IEC63045에서 요구하는 다양한 충격파의 음향 출력을 시험하는 도구로 적합하지 않다. 그러나 측정 원리가 단순하고 사용이 용이한 DTB는 제조사 및 사용자가 탄도형 Extracorporeal Shock Wave Therapy(ESWT) 치료기의 성능을 관리하는 목적으로 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

Development of an intelligent skin condition diagnosis information system based on social media

  • Kim, Hyung-Hoon;Ohk, Seung-Ho
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제27권8호
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    • pp.241-251
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    • 2022
  • 화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

연관지식의 효율적인 표현 및 추론이 가능한 지식그래프 기반 지식지도 (Knowledge graph-based knowledge map for efficient expression and inference of associated knowledge)

  • 유기동
    • 지능정보연구
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    • 제27권4호
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    • pp.49-71
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    • 2021
  • 문제해결을 위해 지식을 활용하는 사용자는 내용 면에서 관련된 또 다른 지식, 즉 연관지식에 대한 교차적이고 순차적인 탐색을 진행한다. 지식지도는 관리하는 지식의 현황을 보여주는 도식이자 지식저장소의 분류체계로서, 지식 간 연관성에 기반한 사용자의 지식 탐색을 지원하는 도구이다. 따라서 지식지도는 지식 간 연관성에 의한 네트워크 형식으로 표현되며, 이를 정의 및 추론하는 데에 최적화된 기술을 접목하여 구현되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 관리하는 개체와 개체 간 관계를 표현 및 추론하는 데에 최적화된 기능성을 발휘하는 것으로 알려진 그래프DB를 이용하여 지식그래프 기반 지식지도를 개발하는 방법론을 제시한다. 제시된 방법론의 유효성을 확인하기 위하여, 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도 구축 사례 데이터를 그래프DB에 적용하여 지식그래프 기반 지식지도를 구현하고, 구현된 지식 네트워크의 유효성과 Class 자동 구성 능력을 선행 연구의 결과와 비교하는 성능 테스트를 진행한다. 성능 테스트 결과, 본 연구의 지식그래프 기반 지식지도는 선행 연구의 온톨로지 기반 지식지도와 동일한 수준의 성능을 나타냈으며, 지식 및 지식 간 관계 정의 및 추론을 더욱 효율적으로 진행할 수 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과는 연관지식에 대한 사용자의 인지과정을 반영한 지식 탐색 기능의 구현에 활용될 수 있으며, 추론에 의한 새로운 연관지식의 발견을 통해 자율적으로 확장되는 지능적 지식베이스의 개발에 응용될 수 있다.