• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.97-116
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• 2012

개념적 모델링(conceptual modeling)은 정보시스템 개발에 있어서 중요한 역할을 수행한다. 그럼에도 불구하고 이를 성공적으로 수행하기 위해 어떠한 방법을 채택해야 하고 그 결과를 어떻게 평가해야 할 것인지에 대한 이론적 성과는 충분하지 않다. 부분과 전체에 대한 개념적 모델링을 평가하기 위해 온톨로지 이론을 도입한 최근의 연구, "Representing Part-Whole Relations in Conceptual Modeling : An Empirical Evaluation"(Shanks et al., 2008)은 개념적 모델링 평가에 실험법을 도입했다는 긍정적인 측면에도 불구하고 비판에 직면했다. 또한 이에 대한 반대 의견이 제시되면서 개념적 모델링을 연구하거나 실무에 활용하려는 사람들에게 혼란을 초래하고 있다. 본 연구는 Bunge-Wand-Weber 온톨로지의 이론적 배경과 성과를 검토하고 논쟁에서 제외된 부분과 전체에 관한 이론적 논의를 추가하여 과연 Shanks et al.의 연구에 대한 비판이 타당한 것인지 살펴본다. 이들 연구에 대한 비판이 주로 실험적 방법의 오류를 지적한 것과 비교하여 본 연구는 Shanks et al.의 연구가 번지(Bunge) 온톨로지를 잘못 활용하고 있으며, 패러다임의 문제라는 지적은 그 근거가 확실하지 않으며, 부분과 전체에 관한 연구개념의 타당성을 확보하지 않았음을 밝혔다. 본 논문을 통해 우리는 Shanks et al.의 연구는 실증적 타당성에 대한 문제뿐만 아니라 기존의 온톨로지 개념들을 적절히 활용하지 않았고 결과적으로 부분-전체에 관한 개념적 모델링 이론에 기여하기보다는 서로 다른 모델링 패턴 간의 단순한 비교에 그쳤다는 점을 주장한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국과학교육학회지
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• 제41권1호
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• pp.33-46
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• 2021

과학교육에서 탐구는 중요한 위치를 차지하고 있으며, 탐구와 관련된 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. 그러나 '탐구'라는 개념의 포괄성으로 인해 연구자마다 그 의미를 다르게 인식하고 있으며 접근 방법도 다양하다. 또한 과학교육에서 탐구를 활용한 수업의 성과가 실제학생들에게 유의미한 변화를 보장하는 것은 아니라는 비판이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 과학교육에서 최근 3년간 탐구를 주제로 한 SSCI급 연구 논문의 동향을 살펴봄으로써 탐구와 관련된 연구내용을 탐색하고 추후 연구에 필요한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석에 활용된 연구물은 International Journal of Science Education, Journal of Research in Science Teaching, Research in Science Education, Science Education이며, 핵심 주제어에 "inquiry(enquiry)"를 직접적으로 제시하고 있는 연구물로 한정하였다. 추출된 논문 75편을 토대로 유목화 과정이 이루어졌고, 주제와 특징을 반영하여 귀납적으로 분석틀을 도출하였다. 탐구에 대한 인식 및 관점, 탐구 학습을 위한 전략 및 지원, 탐구 기반 수업을 위한 교사 전문성 발달의 세 가지 측면으로 나누어 각 범주별 구체적인 사례를 제시하였다. 과학 탐구에 대한 시사점을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 탐구를 함축적 명제로 정의하거나 몇 개의 단계적 절차로 제시하기보다는 탐구의 의미를 보다 종합적이고 총체적으로 파악하도록 유도하고 있었다. 둘째, 탐구 기반의 수업이 과학의 인지적, 기능적, 정의적 영역의 모든 측면에서 효과적인가에 대해서는 그 한계를 명확히 제시하고, 맥락 의존적이고 교과 특이적인 탐구의 속성과 한계를 파악할 것을 강조하였다. 셋째, 과학 탐구 기반 수업에서 불확실성은 학습자가 탐구를 시작하고 관심을 갖도록 하는 데에는 도움이 될 수 있으나, 자료를 인지하여 지식을 재구성하는 과정에서는 명시적이고 구체적인 안내와 비계가 적절한 타이밍에 이루어져야 할 것이다.