디지털 네트워크 환경 하에서 정보이용자의 지식$\cdot$정보의 창출을 도모하고 국가경쟁력을 제고하기 위해서는 도서관간 디지털 복제$\cdot$전송은 필수적이다. 도서관간의 디지털 복제$\cdot$전송에 의한 정보의 공동이용 정책에 절대적인 영향력을 미치는 것은 저작권법상의 도서관 면책 규정이다. 먼저 국제규범(베른협약, TRIPs협정, WCT)과 미국, 유럽연합의 저작권 제한과 예외 규정을 분석하였다. 이어서 우리나라 2003년 개정저작권법상 도서관 면책 규정의 관련 규정, 도서관 보상금 제도, 권리 보호 조치 등의 내용을 집중 분석하였다. 그와 관련하여 제기되는 문제점도 논의하였다. 끝으로 본 연구 결과를 기초로 하여 도서관간 디지털 복제$.$전송에 의한 정보의 공동이용 활성화를 위하여 개정된 저작권법에 대한 도서관의 현실적인 조치와 대응방안을 제시하였다.
웹 서비스 사용자가 증가하면서 웹 애플리케이션을 공격하는 방법들이 여러 가지 유형들로 나타나면서 웹 애플리케이션 보안에 관한 중요성의 인식도 증가하고 있다. 정보통신기술 발달과 함께 도래한 지식정보사회는 급변하는 사회에서 창의성과 인성 교육에 필요한 웹사이트의 구축이 절실히 요구되고 있다. 본 논문에서는 창의 인성 교육기반의 디지털 큐레이션 시스템에서 제공하는 교육 콘텐츠에 대한 SQL Injection과 XSS에 대한 공격 방법과 취약점을 분석한다. 그리고 SQL Injection과 XSS에 대한 웹 공격에 대응하는 방법을 제시하고자 한다.
본고에서는 다중 웨어러블 센서 데이터로부터 사용자의 일상 생활 행동 패턴을 분석할 수 있는 새로운 기계학습 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 다중 웨어러블 센서 데이터를 효과적으로 학습하기 위하여 사람이 다중 센서 정보를 처리하는 방법을 적용한 새로운 신경망 모델이다. 제안하는 Gated multi-modal neural netoworks는 계층적 신경망 구조를 가지고 있으며 Gate 모듈을 통해 각 센서 데이터를 선택적으로 결합하여 처리하는 특징을 가진다. 실험을 위해 다중 웨어러블 장치를 착용하고 일상 생활 중 한 가지인 레스토랑에서의 행동 센서 데이터를 수집하였다. 실험 결과로서, 제시하는 모델을 이용하여 실제 웨어러블 센서 데이터를 분석하였을 때 분류 정확도가 비교적 정확하고 빠르게 처리할 수 있음을 확인하였다. 또한 모델의 중간 계층에서의 노드의 활성화 패턴 분석을 통해 자동으로 일상생활 패턴을 추출할 수 있고 이를 이용하여 지식 스키마를 생성할 수 있음을 확인하였다.
2009년에 발생한 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격에 이어 2010년 3월 4일에도 주요 기관 사이트를 대상으로 대규모의 DDoS 공격이 발생 하였다. 악성코드 제작과 배포는 누구나 쉽게 좀비 PC를 양산할 수 있게 되고 DDoS 공격기법이 지능화 고도화되어 감에 따라서 DDoS 공격을 대응하는 보안담당자의 어려움은 점점 커져가고 있다. 정상 PC에서 좀비 PC로 감염되어 호스트에서 발생하는 변조내용을 분석하여 활성 포렌식 기술로 점검해야 하는 항목이 무엇인지 연구한다. 본 논문에서는 PC 보안관제시스템 구축 및 운영 방안에 대하여 다루었으므로 해당 시스템을 도입하려는 기업에게 좋은 기준서로 활용될 수 있다.
최근 스파이웨어(Spyware)와 애드웨어(Adware)의 급속한 확산으로 인해, 많은 사용자들이 컴퓨터의 사용에 어려움을 격고 있지만, 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 효율적인 대응이 부족한 실정이다. 또한 애드웨어 및 스파이웨어는 앞으로도 더욱 확산될 것으로 전망되며, 이에 따라 보안 솔루션들이 안티-애드웨어(Anti-Adware) 및 안티-스파이웨어(Anti-Spyware) 기능이 추가되고 있고 보안 시장에서 새로운 영역으로 부상하고 있다. 그러나 아직까지 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 체계적인 연구가 부족한 실정이다. 본 논문은 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 사례 및 기술 분석을 통하여 애드웨어 및 스파이웨어에서 사용되는 악성 기법을 연구하고 이를 바탕으로 애드웨어 및 스파이웨어에 대한 효율적인 대응기법을 제시하고자 한다.
시맨틱 웹의 발전은 정보의 규격화, 의미화를 통한 지식을 기본으로 이루어지며, 온톨로지는 이러한 지식표현을 위해 필수적으로 사용되는 도구이다. 온톨로지상에서 개체(Individual)들은 URI(Uniform Resource Identifier)를 이용하여 유일하게 지칭될 수 있어야 한다. 예를 들어, 국가 R&D 기반정보를 모델링하고, 이를 이용하고자 하는 경우에 URI 기반의 온톨로지 설계와 구현이 필수적으로 요구된다. 그렇지만, 식별체계나 URI를 사용하기 위해서는 방대한 인적 물적 자원의 투입이 불가피하여 과학기술문헌상의 인력정보를 식별체계 기반으로 구축하고자 하는 시도가 미약한 실정이었다. 이에 본 연구는 과학기술문헌을 포함한 국가 R&D 기반정보 온톨로지 구축에서 핵심이 되는 인력정보를 포함한 다양한 정보들을 URI 기반으로 구축, 관리, 서비스하는 방법을 기술한다. 약 7,000여건의 국내학술대회 논문들로부터 획득한 기반정보는 추론 서비스를 통해 연구자 네트워크 분석, 성과통계 등 다양한 시맨틱 웹 응용 분야들에 적용된다.
Genome-wide association studies have proven the highly polygenic architecture of complex diseases or traits; therefore, single-locus-based methods are usually unable to detect all involved loci, especially when individual loci exert small effects. Moreover, the majority of associated single-nucleotide polymorphisms resides in non-coding regions, making it difficult to understand their phenotypic contribution. In this work, we studied epistatic interactions associated with three common diseases using Korea Association Resource (KARE) data: type 2 diabetes mellitus (DM), hypertension (HT), and coronary artery disease (CAD). We showed that epistatic single-nucleotide polymorphisms (SNPs) were enriched in enhancers, as well as in DNase I footprints (the Encyclopedia of DNA Elements [ENCODE] Project Consortium 2012), which suggested that the disruption of the regulatory regions where transcription factors bind may be involved in the disease mechanism. Accordingly, to identify the genes affected by the SNPs, we employed whole-genome multiple-cell-type enhancer data which discovered using DNase I profiles and Cap Analysis Gene Expression (CAGE). Assigned genes were significantly enriched in known disease associated gene sets, which were explored based on the literature, suggesting that this approach is useful for detecting relevant affected genes. In our knowledge-based epistatic network, the three diseases share many associated genes and are also closely related with each other through many epistatic interactions. These findings elucidate the genetic basis of the close relationship between DM, HT, and CAD.
토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.
이 연구는 인스타그램에 장문의 클래식음악 공연 리뷰를 게시하는 클래식음악 애호가에 주목하여, 공연 리뷰를 작성하는 동기와 목적을 밝히고 리뷰를 매개로 이루어지는 애호가들 사이의 상호 커뮤니케이션을 분석하였다. 분석 자료로는 인스타그램에 리뷰를 게시하는애호가 8인과 진행한 인터뷰를 주로 활용하였으며, 이들이 게시한 리뷰 글도 분석에 포함하였다. 분석 결과, 클래식음악 애호가들이 인스타그램을 애용하는 이유는 인스타그램의 용이성, 익명성, 친밀성의 세 가지 특성(어포던스) 때문인 것으로 파악되었다. 또한 이미지 중심의 인스타그램 운영 방식은 자신이 작성한 공연 리뷰 콘텐츠의 수준에 확신이 없는 애호가들에게 텍스트에 쏠리는 주목과 관심을 회피하는 효과를 가지는 것으로 나타났다. 즉, 이들은 클래식음악 감상에 적합한 문화자본을 가지지 못했다는 열등감 때문에 인스타그램에 리뷰를 게재하지만, 리뷰를 지속적으로 작성하고 읽는 과정에서 발생하는 애호가들 사이의 상호 학습을 통해 클래식음악 감상에 필요한 문화자본을 축적하고 있었다.
차량 통신 코어 네트워크 기술로 TCP/IP의 한계는 차량의 잦은 이동성, 간헐적 통신 연결 요구의 증가, 차량 해킹 가능성의 상시적 존재에 기인한다. VNDN 기술은 IP/ID와 같은 차량 식별자 없이도 컨텐트 이름 정보를 이용해 찾고자 하는 컨텐트 전송을 가능하게 한다. 또한 단대단 연결 통신이 아닌 간헐적 연결 기반 통신이 가능하며 Interest 패킷과 Data 패킷 두 종류의 패킷을 이용해 컨텐트 이름 기반의 포워딩에 기반하여 데이터 자체가 통신의 주체가 되어 네트워킹의 실현이 가능하다. VNDN 환경하에서 인포테인먼트 서비스 실현을 위해 해결해야 할 이슈 중 하나는 데이터 브로드캐스트에 기인한 데이터 트래픽 폭증 현상이다. 본 논문에서는 이러한 데이터 브로드캐스트 폭증 현상을 경감시켜 주기 위한 기존 포워딩 기법들을 분석하고 비교한다. 이를 통해 VNDN 환경하에서 데이터 폭증 현상 해결을 위한 최선의 데이터 경감 기법 제시를 위한 요구사항을 도출하여 분석한다. 이를 기반으로 향후 컨넥티드 차량을 위한 VNDN 에서 데이터 브로드캐스트 폭증을 해결하기 위한 보다 향상된 포워딩 기법 연구를 위한 사전 지식으로 활용되어질 수 있기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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