가상머신 마이그레이션 과정에서 무단 접근, 데이터 변조 등의 보안 위협이 발생할 수 있다. 특히, 가상머신 마이그레이션은 사용자의 주요 데이터 및 중요 인프라 정보를 전송해야하기 때문에 해당 보안 위협이 발생할 경우 다른 클라우드 서비스에 비교적 위험성이 높다. 이러한 이유로 최근 가상머신 마이그레이션을 위한 동적인증의 필요성이 제기되고 있다. 이에 따라, 본 논문은 기존의 가상머신 마이그레이션을 위한 인증 기법의 취약점을 개선하기 위해 OTP 기반의 동적인증 프레임워크를 제안한다. 이는 가상머신 마이그레이션 요청 모듈 및 동작 모듈로 구성된다. 요청 모듈에서는 사용자가 마이그레이션 요청 시 OTP 기반의 사용자의 인증 과정 및 데이터 센터로의 마이그레이션 요청 과정을 포함한다. 동작 모듈에서는 SPEKE을 이용한 데이터 센터 간 안전한 키 교환 과정과 데이터 센터와 물리 서버 간 TOTP 기반의 상호인증 과정을 포함한다.
Acoustic volume backscattering strength data were collected and Conductivity Temperature Depth (CTD) measurements were conducted in the southern Yellow Sea in summer 2005 and 2006. The high temporal and vertical resolution acoustic data measured with a 307 kHz Acoustic Doppler Current Profiler (ADCP) and a 250 kHz acoustic Doppler profile (ADP) had dominant diel variation, which resulted from vertical migration of sound scatterers. Some scatterers congregating in the bottom layer in the daytime migrated upward at dusk, and migrated downward into the bottom layer at dawn. The migration speeds were estimated. More than 33 days data show that the diel migration varies with time. The feature of migration measured with ADCP and ADP is consistent to some extent with what is described in the study on vertical migration of zooplankton in the southern Yellow Sea with conventional net samples.
국내 데이터베이스 구축 시장은 작년 기준으로 3조 6,633억원 규모로 추정된다. 데이터베이스 산업의 지속적인 성장과 맞물려, 데이터 마이그레이션의 중요성도 날로 높아지고 있다. 고객 위치를 찾아주는 g-CRM이나 고객에게 상품을 추천하는 맞춤 설계 기능 등은 모두 고객 데이터베이스, 상품 데이터베이스, 지리정보 데이터베이스 등이 결합되어야 구현 가능한 서비스들이다. 스마트 비즈니스의 핵심 인프라도 통합되고 완전하며 신뢰할 수 있는 데이터베이스라고 할 수 있다. 이러한 데이터베이스의 중요성에도 불구하고, 데이터 마이그레이션 및 통합 과정의 효율적인 수행 방안이나 데이터 검증 방법에 대하여는 구체적인 연구가 부족한 실정이다. 본 연구에서는 다양한 타입으로 존재하는 과학기술분야 콘텐츠들을 대상으로 데이터 마이그레이션을 위한 모델을 설계하였고, 모델을 기반으로 실제 데이터 마이그레이션 작업을 수행한 결과를 제시하였다. 아울러 데이터 마이그레이션 결과에 대한 검증을 위해 데이터베이스의 완전성, 데이터값의 일관성, 관계의 일관성을 검증하였고, ANSI/ASQ Z1.4-2003에서 제시된 샘플링 검사 기법도 적용하였다. 결과적으로 모델 수립에 의한 체계적인 데이터 마이그레이션 수행은 데이터베이스 정합성 및 데이터값의 정확성에 영향을 미치고, 고품질의 데이터베이스를 유지하기 위한 필수 요소라 할 수 있다.
본 논문에서는 기존의 GIS기반 시스템의 개발에 적용하고 있는 개발방법론 중 표준화되어 있지 않은 데이터 이관 방법을 개선하여 수산자원정보시스템 개발 특성에 맞는 데이터 마이그레이션 방법을 제시한다. 첫째 데이터 마이그레이션 전략을 수립한다. 둘째 수립된 전략을 토대로 반복적 공간 데이터베이스 구축 방안을 수립한다. 셋째 공정별 데이터베이스 변환방법을 수행하여 기초자료를 실제적인 GIS 데이터로 변환한다. 넷째 개발자와 사용자의 교차 검수를 수행한다. 연구의 결과로 GIS 데이터의 마이그레이션 작업을 위한 방법을 제시하였으며 실제로 프로젝트에 적용하여 그 유용성을 확인하였다.
신용전이행렬을 추정함에 있어서 국내의 등급전이자료의 축적이 부족한 점을 극복하기 위하여 외국의 신용평가기관(무디스)의 전이행렬자료와 국내의 신용등급 부여자료를 이용하여 경험적 베이지안 추정방법에 의한 전이행렬을 도출하고, 이 전이행렬을 다른 전이행렬과 비교해보기 위하여 전이행렬의 동적인 요소를 평균전이확률의 개념으로 표시할 수 있는 특성척도를 개발하여 신용전이행렬의 시계열 특성과 통계적 특성을 비교한다. 시계열자료의 척도는 베이지안 추정행렬이 안정적임을 보여주는 반면 국내 행렬은 시간적으로 변화의 폭이 크고 무디스나 베이지안 행렬보다 상대적으로 인접전이의 비율이 높게 나타났다. 붓스트랩 검정을 통하여 세 가지 추정방법이 통계적으로 유의한 차이가 있음을 보이고 베이지안 행렬이 무디스 자료보다는 국내자료에 더 많은 영향을 받았음을 유추할 수 있다. 신용등급 전이에 따른 포트폴리오의 가치변화를 고려하는 몬테칼로 시뮬레이션을 통하여 신용 VaR를 구하여 비교하였다. 국내 전이행렬의 경우에 평균은 가장 크고 신용위험도 가장 큰 값을 보였다. 시뮬레이션에서도 베이지안 추정에 의한 결과가 국내자료에 의한 결과와 더 가깝다는 것을 알 수 있다.
Purpose: The purpose of this study was to identify the factors influencing intention of migration by Korean hospital nurses. Methods: Using cross sectional correlational design, data were collected from 512 nurses working in 7 hospitals ranging in size from 300 to 900 beds in D city and K province of Korea. Data were analyzed by descriptive statistics, chi-square, and multiple hierarchical regression using the SPSS program. Results: There were significant differences in intention of migration by age, educational background, marital status, work experience, and yearly incomes. Although there was high intention of migration of the subjects, the level of preparation for migration was relatively low. The variables that were independently associated with intention of migration were graduates of RN-BSN program, personal factors of subjects, and environmental factors. Those who had lower perception on nursing images and work condition had significantly higher intention of migration than those who had higher perception. Full model accounted for 37.3% of the variance in intention of migration. Conclusion: To prevent brain drain of competent nurses in Korea, appropriate strategies to enhance work condition should be developed and the effect of migration of nurses should be investigated in further studies.
Yellowtail Seriola quinqueradiata tagged with a Pop-up Satellite Archival Tag (PSAT) was released off the coast of near the Moseulpo, Jeju Island and the ecological data during about 40 days was obtained. However, it is difficult to determine the spatial location of underwater ecological data. To improve the accuracy of estimating the Yellowtail migration route using temperature, suitable background field of the oceanic environment data was evaluated and used for input data. After developing of the tracking algorithm for migration route estimation, three experiment cases were estimated with ecological data among the surface layer, the mixed layer, and the whole water column. All tracking experiments move from western to eastern Jeju Island. Additionally, tracking experiment using 3D ocean numerical model reveal that it is possible to estimate the migration route using the fish ecological data of the entire water column. Therefore, using a large number of ecological data and a high-accuracy ocean numerical model to estimate the migration route seems to be a way to increase the accuracy of the tracking experiment. Moreover, the tracking algorithm of this study can be applied to small pelagic fishery using small archival electronic tags to track the migration route.
Migration is defined as the movement of people between residential places, and represents interactions between regions. Changes in migration involve changes in both the number of migrants toward/from regions and migration patterns across regions. However, most migration studies have focused only on the change in migrants, while no empirical study captures changes in migration patterns. In this paper, I present a function using the cosine similarity to measure changes in migration patterns, and apply it to 2001-2016 migration data of Korea. The results show that the migration patterns of Korea shifted in 2007, resulting in two distinct clusters. Local areas experienced various migration pattern changes despite few changes in the number of migrants.
Throughout the economic development era of Korea, migration occurred within a spatial hierarchy, with upward flows from rural areas to urban. The concept of step migration is a typical theory to explain these upward migration flows. Recent migration data and trends, however, indicate that migration-pattern regime shows strongly opposite-direction flows, with many of the major migration flowing downward on this national-spatial hierarchy, away from urban areas. In this study, we examine the most recent structure of migration flows up and down within the national-spatial hierarchy. We define seven tiers to tabulate origin-destination migration flows from population density of local administrative districts for the period 2001-2014, and then analyze the migration patterns between the tiers over time. The results show differentiated patterns of migration within the national-spatial hierarchy over time including specific states of migrants' life cycles.
이 논문에서는 시간지원 데이터의 시간적 특성을 고려해서 과거 세그먼트, 현재 세그먼트, 그리고 미래 세그먼트로 분리해서 저장하는 과거 현재 미래 저장 구조를 제안하였으며, 과거 현재 미래 저장 구조를 기반으로 하는 데이터 이동 기법 두 가지를 제안하였다. 이 논문에서 제안한 과거 현재-미래 저장 구조에서는 데이터 이동 프로세서가 데이터를 이동하기 위한 시기를 결정하는 방법을 제안하였다. 이 논문에서 제안한 데이터 이동 기법 두 가지 중에서, 시간단위에 의한 이동 기법에서는 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였고 데이터의 유효성을 검사하고 이동하는 과정을 보였다. 그리고 LST-GET에 의한 이동 기법에서는LST와GET를 정의하였고 LST와GET를 기준으로 각 세그먼트에 저장되는 개체 버전을 정의하였다. 모의 실험을통해서 기존의 저장 구조와 과거-현재 미래 저장 구조에 대해서 사용자 질의에 대한 성능을 비교하였고, 두 가지 데이터 이동 기법의 성능을 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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