본 연구에서는 방제수행의 책임이 있는 오염자부담의 원칙성을 제고하고, 방제수행의 대표적인 두 부문인 정부-민간 부문의 방제수행 능력은 꾸준히 증가시키면서 활성화 할 수 있는 6단계 방제역할모델을 제시하고자 한다. 1단계 역할정립단계에는 정부와 민간부문의 역할정립 및 오염행위자 방제실시의 원칙성을 제고하고, 2단계 산업육성 단계에는 각 부문별 장 단점을 인정하고 의도적으로 산업계의 발전을 도모해야 한다. 3단계 감독단계부터는 오염행위자 방제실시 여부에 따른 엄격한 책임강조 및 관리 감독을 실시한다. 4단계 해석단계는 양적 질적 성장된 방제산업계에 대한 정부의 올바른 평가 및 지도가 이뤄져야 한다. 5단계 상호의존단계는 민 관의 서로의 입장을 충분히 고려해 의존적이며 수평적인 관계를 형성한다. 6단계 독립단계는 정확하게 구분된 역할에 따른 자생 및 성장을 도모하는 단계이다. 6단계의 발전단계를 거침으로써 영세한 방제산업의 활성화 및 정부와 민간 부문의 정확한 역할을 구분을 통한 지속적인 성장을 도모할 것으로 사료된다.
본 논문은 사고관리방안 수행에 있어서 발생되는 인적오류의 정량적 평가방법을 개발하여 공동범람 사고관리방안의 예제문제에 적용한 연구결과를 기술하고있다. PSA에서 사용되었던 기존의 인간오류평가 방법론인 THERP, HCR, SLIM-MAUD 방법의 특징을 검토하여 장단점을 기술하였다. 본 연구에서 제시하는 인간오류평가 방법론은 신뢰도물리모델을 이용하는 새로운 HRA 분석방법이다. 불확실성 분석을 위하여 MAAP 코드와 LHS 코드가 사용되었다. 본 연구를 통하여 제안하는 방법은 매우 유연하여 중대사고관리방안과 관련한 다양한 인간오류행위에 대한 평가에 사용될 수 있음을 보여주었다.
초고속 네트워크의 폭발적인 확산과 함께 네트워크 침입 사례 또한 증가하고 있다. 이를 검출하기 위한 방안으로 침입 탐지 시스템에 대한 관심과 연구 또한 증가하고 있다. 네트워크 침입을 탐지위한 방법으로 기존의 알려진 공격을 찾는 오용 탐지와 비정상적인 행위를 탐지하는 방법이 존재한다. 본 논문에서는 이를 혼합한 하이브리드 형태의 새로운 침입 탐지 시스템을 제안한다. 기존의 혼합된 방식과는 다르게 네트워크 데이터의 모델링과 탐지를 위해 가우시안 혼합 모델을 사용한다. 가우시안 혼합 모델에 기반한 침입 탐지 시스템의 성능을 평가하기 위해 DARPA'99 데이터에 적용하여 실험하였다. 실험 결과 정상과 공격은 확연히 구분되는 결과를 나타내었으며, 공격 간의 분류도 상당 수 가능하였다.
CIM기술은 기업체 지원형 및 국산화형 생산기술과 더불어 필수적이고 상호 보완적인 산업기술이 고 또한 첨단제품기술 및 원천과학기술과의 연계가 가능한 접속(interface) 기술이다. 동시에 이의 연구개발은 다분야 공동참여적인 (multi-disciplinary) 기술적 배경을 필요로 하며 산업계 연구 수 행과 종속적이고도 이원적인 연구 체제가 필요하다. CIM기술개발의 예로서 제품 설계에서부터 설계의 해석 및 평가, 금형 설계, 공장 설계, 가공, 사상 및 측정. 검사까지의 과정과 생산통제를 포함하는 제반 생산 행위를 컴퓨터를 이용하여 생산 정보를 통합 제어함으로써 합리적인 금형 생산을 위한 사출 금형의 모델 플랜트를 소개하였다. 이 모델 플랜트는 설계, 공정 설계/NC, 연마, 측정. 검사, 시스템 통제의 5개 스테이션으로 구성되며, 각 스테이션에서의 중단위 통합 모델이 테스트되었다. 향후, 스테이션 간의 정보 흐름이 완전히 통합되면 금형업체는 물론 많은 제조업체에서의 광범위한 CIM기술 활용이 기대된다.
침입 탐지 모델은 침입 행위가 발생할 때 침입을 탐지하기 위해 사용하는 모델로서 침입 패턴을 잘 표현하기 위해서는 먼저 침입 패턴의 유형에 대해 분석하고 각 유형별로 침입 패턴에 대한 표현 방법을 제공할 수 있어야 한다. 특히 하나의 호스트 레벨의 침입뿐만 아니라 다중 호스트를 이용한 네트워크 레벨의 침입을 탐지하기 위해서는 이러한 다중 침입의 유형을 정의하고 다중 침입에 대한 표현 방법을 제공해야 한다. 본 논문에서는 침입 탐지 시스템의 안전성에 대한 검증 방법을 제공하는 다중 침입 탐지 모델을 제안하고 제안한 모델의 안전성을 검증하며 다른 모델들과 비교 평가한다.
본 연구는 사이버 폭력에 영향을 미치는 변인들 간의 구조관계를 규명하기 위해 진행되었다. 문헌연구를 토대로 조절의지, 사회적 정체성, 규범의식을 사이버 폭력에 영향을 미치는 변인으로 설정하고, 인터넷의 주요한 속성인 익명성이 이러한 변인들과 사이버폭력 행위에 미치는 영향을 분석하였다. 모델의 검증은 AMOS 6.0을 통해 분석하였으며, 모델적합도는 ${\chi}^2$값, RMSEA, CFI, NNFI를 통해 평가하였다. 분석결과, 정체성, 규범의식은 사이버 폭력에 직접적인 원인으로 나타났다. 익명상황은 사이버 폭력과 직접적으로 영향관계는 없었으나 정체성과 규범의식에 영향을 미침으로 사이버 폭력에 간접적으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 익명상황은 정체성을 왜곡시키고 규범의식을 떨어뜨리는 원인이며, 이로 인해 사이버 폭력 행위가 유발되는 것으로 예측되었다.
감정 컴퓨팅의 대표적 연구 주제는 기계가 사람의 감정을 인식하여 이에 적절히 대응하는 것이다. 감정 인식 연구에서는 얼굴과 목소리 단서를 이용하여 감정을 포착하는데 집중했으며 최근에 와서 행동자세를 주요 수단으로 이용하고 있다. 본 연구의 목적은 감정 표현에서 중요한 역할을 담당하는 자세 특징을 포착하고 확인하여 감정을 판별하는 것이다. 이를 위해 먼저 자세포착시스템으로 다양한 감정 자세를 수집하여 감정별 특징을 공간적 특징으로 설명한다. 그리고 동작을 취하는 행위자가 의도하는 감정과 관찰자가 인지하는 감정 간에 통계적으로 의미 있는 상관관계가 있음을 표준통계기술을 통해 확인한다. 6가지 주요 감정을 판별하기 위해 판별 분석법을 이용하여 감정 자세 예측 모델을 구축하고 자세 특징을 측정한다. 제안 특징과 모델의 평가는 행위자-관찰자 감정 자세 집단의 상관관계를 이용하여 수행한다. 정량적 실험 결과는 제안된 자세 특징으로 감정을 잘 판별하며 감정 예측 모델이 잘 수행됨을 보여준다.
최근 주택 가격이 전국적으로 상승하였고 정부는 실수요자 보호를 위해 금융, 세금 등 다양한 규제를 지역에 따라 시행하였다. 정책 시행 이후 전국적인 주택 가격 평균은 안정되었으나 지역 별로 살펴보면 양극화 현상이 발생하였다. 또한 규제로 인해 오히려 실수요자가 피해를 볼 우려에 대한 논의도 지속되고 있다. 따라서 정책 계획 및 분석에 있어 시장 변수 간의 상관관계 뿐 아니라 미시적으로 시장 참여자들에게 어떻게 정책의 효과가 파급되는 지 분석할 필요성이 있다. 이에 본 연구에서는 변수 간 인과관계로 구성되는 시장 구조 분석을 위한 시스템 다이내믹스와 시장 참여자들의 의사 결정 과정 모델링을 위한 행위자 기반 모델을 통합하여 시뮬레이션 모델을 구축하였다. 개발한 모델에 금융 규제와 세금 규제를 적용하여 주택 가격의 변화와 이에 시장 참여자들이 어떻게 행동하는 지에 대한 분석을 통해 정책의 실효성을 평가하였다. 본 연구를 통해 가격 안정화라는 같은 목적을 가진 두 규제에 대해 시장 참여자들이 다른 의사결정을 함에 따라 시장을 지배하는 피드백의 차이를 확인했다. 이에 따라 정책 대상 지역 뿐 아니라 그 이외의 지역에 대해서도 다른 파급효과가 나타났다.
최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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