기업 및 개인의 데이터가 온프레미스 환경에서 클라우드로 이동하면서 클라우드 포렌식 중요성이 증가하고 있다. 클라우드 데이터는 모바일 기기부터 데스크톱 등 여러 장치에 저장될 수 있으며, 연동된 계정과 클라우드 서비스로부터 생성되는 정보 등 다양한 행위 아티팩트가 존재한다. 그러나 데이터의 분산 저장과 아티팩트 연계성 부족 등 클라우드의 환경적 제약으로 인해 디지털 증거를 확보하고 분석하는 것에 한계점이 있다. 이를 해결할 수 있는 수단 중 하나로 아카이빙 서비스가 있으며, 대표적으로 구글의 Takeout이 있다. 본 논문에서는 아카이빙 데이터 기반의 클라우드 포렌식을 위해 사용자 행위 데이터를 분석하고 수사 관점에서 필요한 항목을 선별한다. 또한 아티팩트의 연관성과 멀티 행위를 유의미하게 판단하기 위해 선별한 데이터를 시간 정보 기준으로 분석하는 과정과 웹 기반 시각화를 제안한다. 이를 통해 클라우드 데이터 증거수집의 중요성이 증가함에 따른 아카이빙 데이터의 활용 가치를 보여주고자 한다.
제로 클라이언트 체제는 기업의 문서 중앙화를 위해 제시된 최신의 방법이며, 이를 기업의 현실에 보다 적합하도록 토착화시키는 작업은 필수적이다. 본 연구는 제로 클라이언트 체제의 잘 알려진 보안 및 프라이버시 상의 문제점을 제외한, 사용 상의 문제점을 보완하고자 고안되었다. 즉, 작업자가 작업한 문서를 기업 클라우드 스토리지에 저장하고자 저장 카테고리를 검색하는 과정의 부담과 정확성을 향상시키기 위하여, 작업 문서의 주제어를 자동으로 파악하고, 이를 바탕으로 해당 문서가 저장되어야 하는 카테고리를 자동으로 검색하여 작업자의 확인을 통해 자동 저장되도록 하는, 지능적 아카이빙 방식을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 주제어 자동 파악 및 자동 아카이빙을 위한 방법론과 프로토타입 시스템은 기업 환경에 적용이 가능할 정도로 정확성과 확장성을 갖추고 있다.
기업의 경영정보시스템은 과거 MIS를 기반으로 현재는 ERP를 중심으로 SCM, GW 등이 널리 사용되고 있다. 하지만 경영환경이 열악한 중소기업에서는 이러한 시스템들의 도입이 어려운 현실이며, 저가의 보급형 서비스들은 모든 기업의 비즈니스 특징점과 요구사항을 반영하지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서는 산업단지별로 가지고 있는 전문사업분야별로 중소기업에서도 활용이 가능한 빅데이터 기반 아카이빙과 클라우드 기술을 활용하여 제공할 수 있는 EIP 시스템을 제안한다
의료 이미지는 사람 신체의 비정상적인 상태를 발견하는데 효과적인 자료로 사용되고 있다. 일반적으로 환자는 다양한 이유로 다른 종류의 의료 기관을 방문하고, 심각한 질병 특징을 가지는 의료 이미지에 대해 2차 소견을 얻기를 원한다. 현재에는 개인의 의료 이미지가 여러 의료 기관에 산재되어 있기 때문에, 2차 소견을 얻을 때 자신과 관련된 모든 정보를 직접 가지고 다른 의료진을 찾아가야 하는 불편함이 있다. 이런 두 가지 동기로 인해, 본 논문에서는 의료 이미지 보관 및 판독 서비스를 제안하고자 한다. 그러므로, 의료 이미지 보관 및 판독 서비스의 설계 모델 및 구현 결과를 본 논문에서 제시하고, 저비용 개인 헬스케어 서비스로서의 실용적 가치를 증명하고자 한다. 환자는 제안하는 서비스를 사용함으로써 언제든 자신의 의료 이미지 정보를 확인할 수 있고 의료진을 찾아갈 필요 없이 간편하게 의료 이미지 분석을 할 수 있다.
Comparing to general scanning data, the 3D digital map for large construction sites and complex buildings consists of millions of points. The large construction site needs to be scanned multiple times by drone photogrammetry or terrestrial laser scanner (TLS) survey. The scanned point cloud data are required to be registrated with high resolution and high point density. Unlike the registration of 2D data, the matrix of translation and rotation are used for registration of 3D point cloud data. Archiving high accuracy with 3D point cloud data is not easy due to 3D Cartesian coordinate system. Therefore, in this study, iterative closest point (ICP) registration method for improve accuracy of 3D digital map was employed by different overlap ratio on 3D digital maps. This study conducted the accuracy test using different overlap ratios of two digital maps from 10% to 100%. The results of the accuracy test presented the optimal overlap ratios for an ICP registration method on digital maps.
지역대표도서관은 도서관의 보존공간 부족 문제 해결을 위해 공동보존자료관을 설치하고 있다. 본 연구는 지역 대표도서관인 충남도서관 공동보존자료관의 구체적인 운영정책 및 추진방안 마련을 위해 공공도서관 사서를 대상으로 설문조사와 FGI 방법으로 인식조사를 실시하였다. 이를 토대로 공동보존자료관의 목표인 인쇄자료와 디지털자료의 공동보존 및 활용에 맞는 운영정책 및 추진방안을 제안하였다. 연구결과, 첫째, 충남도서관 공동보존자료관에서는 참여 도서관의 보존공간 상황과 수요를 고려하여 우선적으로 단행본과 연속간행물을 소유권과 함께 우선적으로 이전해야한다. 둘째, 신속하고 편리한 공동보존자료관 운영을 위하여 전체 참여 도서관이 이용할 수 있는 운영관리시스템을 구축하고 클라우드 기반의 통합자료관리스템과 연계해야 한다. 셋째, 공동보존자료관에서 디지털화가 필요하다고 판단된 자료의 디지털화 및 아카이빙 방안 등을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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