본 논문에서는 소프트웨어 보안취약점의 중요도를 정량적으로 산출할 수 있는 중요도 정량 평가 체계를 제안한다. 제안된 평가 체계는 국내 소프트웨어 이용 환경을 고려한 보안취약점의 파급도, 위험도, 소프트웨어 점유율, 시스템에서의 사용 정도 등을 복합적으로 반영하여 보안취약점에 대한 심각성을 적절히 평가할 수 있는 평가 척도와 이를 기반으로 한 중요도 계산식으로 구성된다. 논문에서는 제안된 소프트웨어 보안취약점 평가 체계를 국내의 보안취약점에 시범적으로 적용하고 그 효용성을 CVSS 및 CWSS 등과 비교, 분석하였으며, 제안된 평가 체계의 활용 방안을 제시하였다.
주어진 작은 크기의 칩 내부에 많은 기능 (예: 멀티미디어, 음성/영상 등)을 작동시키기 위해서는 고집적(high-integration)의 회로가 구현되게 된다. 이러한 고집적 회로는 작동할 때 상당한 양의 전력 소모를 유발하게 되어 결국 배더리 수명을 단축시키는 상황을 가지게 한다. 더욱 심각한 상황은 고 밀도의 칩 안에서의 많은 전력 소모는 열의 발생을 더욱 가속화 시키게 되며, 결국 칩 작동의 신뢰성(reliability)을 상당히 잃게 만든다. 본 연구에서는 칩의 작동에 따른 열 발생으로 유발되는 칩의 온도 상승을 감지하는 센서회로 구현에 관한 것이다. FPGA 칩은 주 목적의 기능을 수행하는 회로들을 구현함과 동시에 추가적으로 열 감지 센서 회로를 구현할 자원을 FPGA가 제공을 해 주어야 하는데, 주목적의 회로 공간(즉, 자원) 사용으로 인해 열 센서 회로 구현 자원이 충분하지 않을 경우나 여러 지역에 사용 가능한 자원이 소규모로 흩어진 경우 등 센서 구현을 위한 자원 탐색 및 구현 가능성에 대해 점검하는 알고리즘이 필요하다. 본 연구는 이러한 알고리즘을 개발하여 그 효용성을 실험을 통해 보이고 있다. 제안한 알고리즘의 특징은 Branch-and-Bound에 기반을 두고 있으며, 알고리즘의 수행 시간 단축을 위한 효과적인 search tree pruning 기법을 제안하고 있다.
최근 출판계는 이용자의 구매 의사 결정에 있어 메타데이터 활용이 매우 중요한 요소임을 인식하게 됨에 따라, 효율적인 데이터의 작성과 품질 유지, 그리고 공급사슬상의 표준과 교환 시스템에 대해 관심을 갖게 되었다. 도서관계 또한 목록 작성의 경제적 효용성을 추구하면서 좀 더 최초 정보원에 근접한 데이터 소스를 통해 작업을 간소화할 수 있는 모델을 추구하게 되었다. 본 연구는 발생 기원은 동일하지만 각각 출판계와 도서관계에서 각기 다른 형식과 표준으로 활용되고 있는 도서메타데이터의 흐름을 살펴보고 공통의 쟁점과 상호 운용의 가능성을 조망하였다. 최근 출판계와 도서관계를 중심으로 논의되고 있는 각종 이슈들을 점검해 보고 도서메타데이터의 효율적인 생성 유통 방안에 대해 고찰하였다.
그간 디지털 포렌식의 활성 시스템 분석 분야의 한 화두는 물리 메모리 이미지 분석이었다. 물리 메모리 분석은 프로세스를 은닉을 하더라도 그 데이터를 물리 메모리에서 확인할 수 있고 메모리에 존재하는 사용자의 행위를 발견할 수 있어 분석 결과의 신뢰성을 높이는 등 디지털 포렌식 분석에 큰 도움이 되고 있다. 하지만 메모리 분석 기술 대부분이 윈도우 운영체제 환경에 초점이 맞추어져 있다. 이는 분석 대상의 다양성을 고려하였을 때 타 운영체제에 대한 메모리 분석이 필요하게 되었음을 의미한다. Mac OS X는 윈도우에 이어 두 번째로 높은 점유율을 가진 운영체제로 부팅 시 커널 이미지를 물리 메모리에 로딩하면서 운영체제가 구동하고 주요 정보를 커널이 관리한다. 본 논문은 Mac OS X의 커널 이미지가 저장하고 있는 심볼 정보를 이용한 물리 메모리 분석 방법을 제안하고, 제안한 내용을 토대로 물리 메모리 이미지에서 프로세스 정보와 마운트된 장치 정보, 커널 버전 정보, 외부 커널 모듈정보(KEXT)와 시스템 콜 목록 정보의 추출 방법을 보인다. 추가적으로 사례 분석을 통해 물리 메모리 분석의 효용성을 입증한다.
지질도와 지질자료는 국토이용계획, 자원개발, 지질재해 예방 환경오염 방지 및 교육 등 다양한 용도로 활용되고 있는 중요한 정보이나 이들에 대한 데이터베이스화는 아직 본격적으로 수행되지 않고 있어 방대한 양의 지질자료가 체계적으로 관리되지 못해 정보로서의 이용가치와 효용성이 떨어진다. 또한 지질도는 층서 체계의 미확립, 도면 보존 및 경계 일치의 문제점 등 많은 문제점을 가지고 있어 데이터베이스 구축에 많은 문제점이 있으나 국가 기본 주제도의 하나로 빠른 시일 내에 데이터베이스로 구축되어야 한다. 본 연구에서는 지질도 데이터베이스 구축 및 활용을 위해 1:50,000 축척의 안성 지질도, 1:250,000 축척의 부산 지질도 1:25,000 축척의 남창 지질도, 1:1,000,0000 축척의 한국 지질도 등을 시범지역으로 선정하여 이 지역에 대해 지리정보시스템(GIS)을 이용해 데이터베이스 설계 및 구축을 하였다. 또한 구축된 데이터베이스를 관리할 수 있는 관리 프로그램은 GIS 프로그램을 이용해 개발하였고, 구축된 데이터베이스를 이용하여 수치지질도 제작 및 인터넷과 CD를 통한 자료 제공 등을 구현하였다.
최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.
최근 국내외적으로 소형선박의 효율적인 운용을 위해서 많은 자동화 기술의 발전을 이루었으나, 이에 따른 선박 운용은 더욱 복잡해져 각종 계기와 선박 기기를 조작해야하는 번거로움이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 휴먼 인터페이스 기술의 하나인 음성정보처리기술을 선박 운용시스템에 적용한 연구 사례가 있으나 아직까지 구체적인 시스템 구현이 미비하다고 할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 선박운항자의 및 부담경감 및 효율적인 선박운용을 위하여 음성인식 모델을 이용한 선박조타용 임베디드 시스템을 구현하고자 한다. 구체적인 연구방법으로는, 화자독립방식의 음성인식 모듈(VR-33R)을 이용하여 선박의 조타기를 제어할 수 있는 임베디드 시스템을 설계 및 구현하고, 실제 선박시스템을 축소한 모형선박의 조타시스템에 적용하여 그 효용성을 확인하고, 실용화를 위한 방안을 모색하고자 한다.
본 논문은 예측 시스템의 성능을 개선하기 위해 비선형데이터의 내재된 특성이나 불확실성을 보다 효과적으로 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리 시스템 기반 다중 퍼지 예측시스템의 설계를 다룬다. 본 논문에 제시된 다중 예측시스템들은 데이터의 비선형적 특성들을 효과적으로 고려하기 위해 설계되며, 각각의 시스템은 Type-1 TSK 퍼지논리나 다른 방법들에 비해 데이터의 불확실성을 충분히 반영할 수 있는 Interval Type-2 TSK 퍼지논리를 기반으로 구현된다. 또한, 1차 차분변환 과정을 통해, 데이터의 원형으로부터 최적의 차분데이터를 생성하고, 이들을 각 시스템의 입력으로 사용함으로써 시스템 설계 시 보다 안정된 통계적 정보를 제공할 수 있도록 한다. 마지막으로, 두 개의 전형적인 시계열 데이터의 예측 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 효용성을 검증한다.
본 연구는 기반 통합 검색의 한계를 극복하고자, 인스턴스를 등록하고 관리하는 URI 서버를 이용하여 개체 페이지를 구성하는 방식의 통합 검색 방안을 제안한다. 키워드로 구성된 사용자 질의어와 매칭된 URI 서버 내의 인스턴스를 분석하여 최적 개체를 선정하고 단위 서비스들을 동시에 호출하는 방식으로 개체 페이지를 구성한다. 또한, 논문으로부터 자동 추출된 주제 정보를 대상으로 추론을 수행함으로써 인물, 기관, 위치 등에 대해서도 주제 중심의 심층적 정보 제공이 가능하다. 해외에서 실 서비스되고 있는 Citeseer, Google Scholar와의 통합 검색 결과 비교 실험과 사용성 평가를 통해 본 연구의 효용성을 실증한다.
본 연구에서는 객체관계성 테이블을 이용하여 객체지향 데이타베이스의 집단화 및 상속 계층을 접근하는데 효율적인 색인 기법을 제안하였다. 이 색인 기법은 클래스 간의 집단화와 상속 관계성에 관한 정보와 인스턴스간의 참조 정보를 메타 데이타로서 사용하였으며, 그결과 테이블 간의 탐색향해를 통해 다양한 질의들을 효과적으로 평가 할 수 있도록 하였다.본 연구에서는 제안된 기법을 기존의 痔涇기법들과 비교하고 그 효용성에 관해 논의하였으며, 또한 저장비용과 검색비용 측면에서 그 성능을 시뮬레 이션한 결과를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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