IPv6 보급을 지연시키는 요소 중의 하나가 가정이나 SOHO 환경에서 많이 사용하는 IPv4 NAT이다. IPv4 NAT는 IPv6-in-IPv4 터널링 형태로 동작하는 전환기법인 ISATAP이나 6to4 환경에서는 제대로 동작하지 못하기 때문에 Microsoft에서는 이런 문제를 해결하기 위한 방안으로 Teredo를 제안하였다. 그러나 Teredo와 같은 터널링 기반의 전환 기법에서는 터널링 패킷의 이중 헤더 때문에 일반적인 방화벽의 패킷 필터링 방식에서는 내부 패킷 헤더에 대한 필터링이 전혀 수행되지 않는 보안 문제가 발생한다. 또한 Teredo에서는 등록되지 않은 서버와 릴레이를 이용한 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 Teredo 터널링에서 발생하는 이중 헤더 문제와 서버와 릴레이 공격을 해결하는 Teredo 전용 필터링 메커니즘을 제안하였다. 제안된 패킷 필터링 메커니즘은 리눅스 시스템의 넷필터(netfilter)와 ip6tables를 이용하여 설계 구현하였으며, 테스트베드 터널링 환경에서 기능 시험과 성능 평가를 통해 패킷 필터링 기능이 방화벽의 큰 성능 저하 없이 Teredo 전환 기법의 패킷 필터링 문제를 해결할 수 있음을 확인하였다.
본 연구는 NAVER 전문정보의 학술자료 검색 기능에 대한 이용자 만족과 관련된 인식을 조사한 질적 연구이다. 다양한 전공영역의 학부 학생들이 자신의 전공영역과 관련된 학술목적의 정보요구를 기반으로 스스로 선정한 탐색주제를 가지고 검색을 수행하는 과정에서 학술정보 전문포털에 대한 만족이나 불만족 등의 인식과 그 이유에 대한 조사가 이루어졌다. 수집된 데이터를 기반으로 한 연구결과는 인터페이스, 검색메커니즘 및 검색결과 등 세 가지 범주에 속하는 다양한 평가 항목 별로 제시되었다. 본 연구의 제언점은 1) 이용자들의 기본적인 관련 용어에 대한 제한한 지식 등을 토대로 한 시스템 인터페이스 개선 및 도움말 기능의 확대, 2) 상이한 맥락에서 사용된 검색어를 토대로 한 검색결과가 이용자 불만족으로 연결됨에 따른 검색 메커니즘의 개선 필요성, 그리고 3) 이용자들의 기본 용어 이해 부족과 더불어 검색 메커니즘 및 탐색기능에 대한 미흡한 식견을 기반으로 한 이용자교육의 제공 필요성으로 요약된다.
본 연구는 도큐멘테이션 전략을 노근리사건 관련 기록의 평가, 선별 방법으로 삼고, Hackman와 Wornow-Blewett이 제시한 실행 모델에 근거하여 그 첫 단계인 예비 분석을 수행한다. 이를 위한 이론 연구로서 노근리사건의 개요를 연혁적으로 정리하고, 도큐멘테이션 전략의 특징을 '협력 수집', '특정 영역의 수집', '결락 기록의 생산', '기록화 계획', '자문조직' 등 5가지로 규정한다. 또한 전략의 발전과정과 실행 모델을 논하고, 전략에 대한 비판과 의의를 분석한다. 이를 바탕으로 본 연구는 노근리사건 도큐멘테이션 전략 수립을 위한 예비 분석을 실시하여 노근리사건 초첨 그룹을 '생존 피해자 및 희생자 유가족', '정부', '시민사회', '학술연구', '언론', '문화예술' 등을 구분하는 한편, 도큐멘테이션 범주를 사건기록, 진상규명활동기록, 추모기록으로 분류한다.
본 논문은 사용자가 검색에 사용한 질의어를 기반으로 개인의 성향정보를 분석하고자 한다. 이를 위하여 사용자가 검색을 하기 위해서 입력한 질의어를 문서분류기를 이용하여 범주를 부여한다. 본 연구에서는 각 레코드에 미리 부여된 DDC 분류코드를 분류정보로 활용하였다. 이러한 방식을 사용하여 사용자의 질의어를 기반으로 개인의 특징을 분석한다. 분석된 개인의 성향정보를 검색 결과에 반영하고 개인의 의도에 맞는 문서를 재순위화시키는 개인화 검색시스템을 개발하였다. 또한 개인의 성향정보를 이용하여 단어의 중의성 문제를 해결할 수 있었다. 본 논문에서는 한국과학기술정보연구원이 운영 중인 과학기술학회마을 데이터베이스를 이용하여 개인화와 단어중의성 해소에 관한 실험을 수행하였다. 실험과 사용자 평가를 통해서 개인화 검색 및 단어중의성 해소 성능을 제시하였다.
본 연구에서는 쉴드 TBM (Tunnel Boring Machine) 터널 디스크 커터의 적절한 교체 시기를 예측하기 위한 방법으로 머신러닝 기법을 사용한 방법을 제안하였으며, 이를 위해 국내 기 시공된 쉴드 TBM 현장의 데이터를 이용하여 다양한 머신러닝 알고리즘 중 SVM (Support Vector Machine)을 이용하여 예측 모델을 구축하고 그 성능을 평가하였다. 지반 조건별 디스크 커터의 마모와 높은 상관성을 갖는 TBM 기계 데이터와 디스크 커터 교체 이력을 분류하고, 이들을 SVM의 변수로 사용하여 3종류의 분류 함수를 적용하여 각각 학습을 한 후 예측을 수행한 결과, 각 지반 조건에 대해서 3종류의 SVM 분류 함수 중 전체적으로 RBF (Radial Basis Function) SVM의 예측성능이 가장 우수하며(평균적으로 80%의 정확도, 10% 오분류율), 지반 조건별로 구분 시 디스크 커터 교체 데이터의 수가 많을수록 예측 결과가 좋은 것으로 나타났다. 향후 많은 데이터를 축적하고 이를 모두 활용하여 학습모델을 지속적으로 발전시켜 나간다면 이와 같은 디스크 커터 교환주기를 예측하기 위한 머신러닝 기법의 실무 적용성이 매우 클 것으로 기대한다.
이 논문의 목적은 간석지 표층 퇴적상 분류를 목적으로 다변량 크리깅을 기반으로 고해상도 원격탐사 자료와 현장 조사 자료를 결합하는 방법론을 제안하는데 있다. 퇴적물 성분에 따라 미리 범주화시킨 퇴적물 자료를 사용하여 원격탐사 자료를 분류하는 기존 방법론과 달리 현장 조사 자료와 원격탐사 자료를 이용하여 퇴적물 성분별 분포도를 제작한 후에 최종 단계에서 범주화 시키는 분류 방법론을 제안하였다. 퇴적물 성분별 분포도 제작 과정에서 현장 조사 자료와 원격탐사 자료의 결합을 위해 다변량 크리깅 기법인 회귀 크리깅 기법을 이용하였다. 우선 현장조사 자료의 모래, 실트, 점토 성분별로 고해상도 원격탐사 자료의 분광 정보와 회귀 분석을 수행하여, 각 성분별 경향 성분을 추출하였다. 그리고 현장 조사 자료 위치에서 잔차를 계산한 후에, 잔차에 대해 크리깅을 적용하여 잔차분포도를 얻게 된다. 이후 성분별 경향 성분과 잔차 성분을 합하여 성분별 비율 분포도를 작성한 후에 최종 단계에서 퇴적상 분류를 수행하게 된다. 제안 기법의 적용성 평가를 위해 바람아래 간석지를 대상으로 고해상도 KOMPSAT-2 자료를 이용한 사례 연구를 수행하였다. 사례 연구를 통해 제안 기법이 기존 분류 방법에 비해 상대적으로 높은 분류 정확도를 나타내었으며, 특히 세립질 퇴적물 분류에 더 우수한 것으로 나타났다. 따라서 제안 기법은 원격탐사 자료를 이용한 간석지 표층 퇴적상 분류에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 2016년 중학교 자유학기제의 전면도입을 앞 둔 시점에서, 실질적 자유학기제의 주체라고 할 수 있는 중학생의 자유학기제 경험을 탐색하기 위하여 시도되었다. 질적 연구방법을 적용하여 의도적 표집을 통해 자유학기제 시범학교 중학생 8명을 대상으로 심층면담을 수행하였다. 수집된 자료를 분석한 결과, 10개의 주제가 도출되었다. 각 주제는 다음과 같다: '울며 겨자먹기로 수행평가에서 고군분투하기', '시험에 대한 부담감', '진로체험의 아쉬움', '깊이 있는 우정', '차별과 존중의 양면성', '초등과 중등 사이에서 휴식과 적응의 기회', '생각 없이 흘러간 찰나같은 아쉬움', '자유로움과 압박의 공존', '친구들이 있는 따뜻한 공간', '생색내기식 리허설에 끌려다님'. 연구결과, 자유학기제 학교생활에 대한 양가감정과 함께, 특히 친구관계에서의 특별한 우정에 대한 경험이 가장 우세하게 떠올랐다. 자유학기제 경험의 전반에서 협력위주의 우정이 지배적 범주로 떠오른 것은 경쟁위주의 현 학교 현실에 대한 긍정적 대안으로서 자유학기제의 성공가능성을 시사해준다. 중학생을 대상으로 자유학기제 경험의 의미를 확인한 본 연구결과를 토대로 향후 자유학기제의 성공적 시행을 위한 정책적 방향을 논의할 수 있을 것으로 기대한다.
컴퓨터 시스템의 내/외부에 침입(attacks), 고장(failures)이 발생되더라도 적절한 방법으로 중요한 임무에(mission-critical) 해당한 역할을 수행하는 능력의 척도로 정의되는 생존성(survivability)에 대한 관심이 커지고 있다. 특히, 침입에 의해 시스템 일부가 손상(partially compromised) 되더라도, 최소한의 필수 서비스를 지속적으로 제공할 수 있게 해주는 침입감내시스템(intrusion tolerance system)의 설계시에 생존성 분석은 신뢰성(reliability), 가용도(availability)등과 같은 컴퓨터 시스템의 정량적 신인도(dependability) 분석과 함께 중요한 요소기술 중의 하나이다. 본 논문에서는 침입감내시스템의 방어능력을 평가하기 위해 자율컴퓨팅(autonomic computing)의 핵심 기술인 자가치유(self-healing) 메커니즘의 두 가지 요소(결함모델 및 시스템반응)를 활용하여, 주서버와 보조서버로 구성된 침입감내시스템의 상태천이(state transition)를 표현하였다. 또한, 침입감내시스템의 생존성, 가용도 및 다운타임 비용(downtime cost)을 정량적으로 정의한 후 시뮬레이션 실험 및 취약성(vulnerability) 공격에 대한 사례 연구를 수행하였다. 이를 통해 시스템의 신인도 향상 측면에서 초기상태에서의 침입감내능력 향상이 가장 중요한 요소임을 검증할 수 있었다.
터널 노후화로 인한 배수능력 저하는 터널 주변 간극수압의 상승을 유발하고 이로 인해 터널 배면 라이닝 응력이 증가하여 터널 안정성에 영향을 미치게 된다. 본 연구에서는 시공된 지 30여년이 지난 재래식 터널인 남산 3호 터널을 대상으로 수발공 폐색에 따른 배수조건 변화와 그에 따른 터널 주변 간극수압 및 라이닝 안정성의 관계를 수치해석을 통하여 분석하였다. 해석방법은 남산 지역에 대하여 지하수 유동 모델링을 수행하고 이로부터 설정된 수리경계조건을 적용하여 터널 침투류와 응력-간극수압 연계 3차원 유한요소해석을 수행하는 것으로 하였다. 이를 통하여 운영 중인 터널 현장에서 비교적 간단히 측정가능한 수발공 유출량 데이터를 이용하여 터널 주변 간극수압과 라이닝 응력을 산정할 수 있었으며, 본 연구에서 적용한 해석방법은 기존 자료가 부족하고 현장 조사에 제약이 많은 운영 중인 노후터널에 대하여 현재 터널의 배수상태를 고려하여 터널 안정성을 평가하는데 도움이 될 수 있을 것으로 판단된다.
본 논문에서는 시맨틱 검색 수행을 위해 검색 도메인에 알맞은 온톨로지를 이용, 구축하고 정보에 관한 검색, 변환, 통합, 공유가 가능한 검색 엔진을 구현하여 검색 시스템의 기반을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 기존 방식에서 벗어나 온톨로지를 활용하여 계층 관계를 추론하고, 그 계층을 근거로 개체를 추론한 다음 속성을 추출하여 사용자가 원하는 자료와 관련있는 분야를 검색하는 것이다. 이러한 방식으로 정보를 검색할 수 있도록 정보검색 시스템을 '자격증'과 관련된 키워드를 입력하여 구현하였다. 구현된 시스템은 온톨로지에서 각 속성들의 의미와 관계를 정리하여 일반인 정보검색을 사용자가 빠르고 쉽게, 정확한 검색을 할 수 있도록 하였다. 또한, 구현 결과를 2개의 다른 검색엔진과 비교하였다. 비교한 검색엔진은 대표적인 검색엔진인 '네이버'와 '다음'이다. 시맨틱 웹을 이용한 검색을 수행하기 위해 검색 도메인에 맞는 온톨로지를 이용하여 구축한 본 연구의 검색 엔진은 상당히 우수한 결과를 보여주는 것으로 평가되었다. 그러나 검색 엔진의 정확성과 신뢰성을 높이고 좀 더 포괄적인 범주의 검색어 포함하기 위해서는 더욱 정형화된 온톨로지가 필요하다고 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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