마음의 문제를 해명하기 위해 오늘날 인지과학은 과거의 컴퓨터 모델이나 신경망 모델이라는 좁은 틀에서 벗어나 뇌와 상호작용하는 신체와 상호작용하는 환경이라는 넓은 틀로 시야를 확대하고 있다. 그 결과로 등장한 <확장된 마음>이나 <체화된 마음> 혹은 <발제적 마음>의 이론들은 마음에서 환경으로 나아가는 길을 개척하는 데에 주력한 반면, 마음과 환경의 상호작용의 복잡한 과정 자체를 해명하는 데까지는 이르지 못하고 있다. 이런 문제는 1960~70년대에 마음의 문제를 뇌와 신체와 환경 간의 상호작용이라는 관점에서 선구적으로 해명하려 했던 깁슨과 마투라나와 바렐라에게로까지 거슬러 올라갈 수 있다. 깁슨이 환경이 제공하는 어포던스에 방점을 찍었다면, 마투라나와 바렐라는 생명체의 자기생산의 자율성에 방점을 찍었기 때문이다. 그러나 환경이 제공하는 어포던스에는 불변적 요소가 존재하고 생명체 역시 고유한 자율성을 가지면서, 어포던스의 가변적 요소와 환경에 대해 열려 있는 생명체가 함께 구조적 짝패를 이룬다고 보는 것이 타당하다. 이럴 경우 깁슨과 마투라나와 바렐라의 대립점은 해소될 것이다. 이 글에서 필자는 벤야민의 미메시스 이론이 양자를 매개해주는 역할을 할 수 있다고 제안하려 한다. 벤야민의 미메시스 개념에는 어포던스적 요소들을 체화함과 동시에 환경에 새로운 어포던스를 발제하는 측면이 함께 어우려져 하나의 성좌를 만들어내는 과정이 포함되어 있기 때문에, 깁슨의 어포던스 개념과 마투라나와 바렐라의 체화와 발제 개념은 벤야민의 미메시스 개념을 매개로 할 경우 원활하게 연결되어 순환할 수 있다.
본 연구는 기존의 CD-ROM 데이터베이스 탐색형태에 관한 연구를 기초로 의학도서관에서 사용하고 있는 온라인 MEDLINE을 검색하는데 있어 연구자들이 정보이용을 보다 효율적으로 제공할 수 있는 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 의학도서관에서의 MEDLINE 탐색형태를 조사하기 위하여 정보이용 행태에 관한 문헌조사와 실태조사를 설문지 조사방법으로 60개 의학도서관을 대상으로 의학전문사서의 정보이용 행태를 추출하였다.
광역 환경에서 존재하는 수많은 서버객체들은 이름이나 속성에 의해, 다양한 중복된 성질을 갖는다. 이러한 같은 성질을 갖는 서버객체들인 중복객체들에게 서비스를 요청할 때, 기존의 네이밍이나 트레이딩 서비스는 중복된 서버객체들의 바인딩 서비스가 불가능하다. 따라서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복객체의 선정 및 동적 바인딩 서비스를 위한 통합모델을 제시하였다. 본 모델은 중복된 객체들의 일치관리 기능뿐만 아니라 시스템들간의 부하 균형화를 유지하기 위해서 최소부하를 갖는 시스템상의 객체를 선정하는 동적 바인딩 서비스 기능을 제공한다. 이러한 목적에서 우리는 광역 컴퓨팅 환경에서 중복특성을 가진 서버객체들의 바인딩을 지원하기 위한 서비스 방안과 모델을 구축해 왔다. 본 논문에서는 구축된 모델에 대해 실험환경을 보이고, 연합 모델에서 클라이언트와 서버와의 바인딩 과정을 성능 평가하였고, 부하균형이 우리의 모델에 적용될 수 있는지 확인하기 위하여 주어진 조건을 이용하여 우리의 모델을 검증하였다. 또한 우리는 광역환경을 위한 도메인들간의 연합을 고려한 모델의 수행결과도 분석하였다. 이들 수행 결과를 통해 기존 네트워크의 물리적인 트리 구조상에서 검색 비용이 적음을 보였다.
본 연구는 NFC(Near Field Communication) 기술 기반의 세렌디피티 시스템의 설계와 구현을 목적으로 한다. NFC 기능이 탑재된 스마트폰은 계속 출시되고 있다. NFC 스마트폰의 보급으로 많은 장소에 NFC 태그가 설치되고 사용자들은 이를 터치하여 정보와 서비스를 제공받을 것으로 예상이 된다. 이러한 NFC가 활용되는 환경에서 사용자들이 어떤 NFC 태그를 터치할 때, 의외의 가치가 있는 발견을 하게 하는 세렌디피티(Serendipity) 서비스가 매우 핵심적인 생활 서비스로 등장할 가능성이 있다. 이에 본 연구는 태그 터치 데이터베이스, 세렌디피티 사례 베이스 데이터베이스, 세렌디피티 Rule 패턴 데이터베이스, 사용자 프로파일 데이터베이스를 활용하여, 사용자가 NFC 태그를 터치하면 사용자가 흥미, 유용성, 새로움을 느낄만한 거래 정보, 컨텐트, 서비스를 부가적으로 제공하는 신개념 서비스인 세렌디피티 서비스를 설계하고 이를 위한 발생 가능한 시나리오와 시스템을 설계한다.
본 논문에서는 원전용 계측 제어기기를 진단하고 유지 보수하기 위한 무선통신기술의 국내외 적용 사례, 프로토콜(Wi-Fi, Zigbee, Z-wave, WirelessHart 등) 및 그에 따른 전파특성을 조사하였다. 또한, 원전 내 무선통신기술 적용시 우려되는 전자파 간섭(EMI/RFI)과 관련하여 국내 규제지침 KINS/RG-N03.09(개정 2판)에서 승인한 RG. 1.180(Regulatory Guide 1.180 rev.1), MIL-STD 461E, 및 IEC 61000-4의 차이를 분석하였다. 추가적으로 기존의 EMC 관련 규제에 포함되어 있지 않았던, 실내 환경에서의 구조적 특징, 전파산란 및 차폐효과, 실내 감쇄모델을 고려한 전자파 영향성 평가요소에 대해서도 연구하였다.
ICT기반의 융합산업인 스마트 헬스케어 시스템은 건강관리부터 원격진료 범위에 걸쳐 다양한 산업분야의 핵심 연구주제이다. 스마트 헬스케어 환경은 웨어러블 디바이스를 통하여 사용자의 심박 수, 체온, 건강상태 등과 같은 생체정보를 주치의가 있는 병원 네트워크로 전달하는 기술을 의미하며 환자의 다양한 데이터를 수집하고 복합적인 정보를 추론할 수 있는 기술은 스마트 헬스케어 기술의 핵심기술이라 할 수 있다. 그러나 환자에 대한 개인의 의료정보를 다루는 만큼 정보관리에 대한 보안위협이 있으며, 무선 네트워크 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 취약점이 발생할 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 스마트 헬스케어 기반의 디바이스 접근제어를 위한 키를 생성 후 생성한 키를 활용하여 안전한 통신 프로토콜을 설계하여 스마트 헬스케어 시스템의 보안성을 강화하였다. 성능평가에서는 스마트 헬스케어 환경에서 발생하는 공격기법에 대해서 안전성 분석을 하고, 기존의 키 암호화 방식과의 보안성 및 효율성을 분석하여 기존의 암호화 방식 대비 대략 15% 향상된 수치를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 아두이노 기반의 공장 설비 모니터링 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 아두이노 플랫폼을 기반으로 하며 온도, 습도 그리고 조도를 측정하는 환경 센서와 압력 센서를 이용하여 공장의 환경 및 설비의 상태를 모니터링 한다. 모니터링 데이터는 RF(Radio Frequency) 트랜시버를 통해 서버에 연결되어 있는 지그비 코디네이터로 전송된다. 호스트 서버에 저장된 환경 센서와 압력센서의 데이터를 이용하여 공장의 환경과 설비의 압력 상태를 확인하고 설정된 알람 상태에 도달하면 관리자에게 보고하도록 설계하였다. 그리드 기반 키 선분배 방식을 사용하여 센서 노드를 인증하고 데이터 키를 동적으로 생성하여 모니터링 정보를 보호한다. 추가적인 배선 작업이 필요 없는 지그비 무선 센서 네트워크를 적용하여 공장설비 모니터링 시스템을 실제 구현함으로서 효율적인 공장의 작업 환경 모니터링이 가능하다. 또한 불량이 발생한 경우, 작업 환경을 역으로 추적하여 불량 원인 분석에 활용할 수 있다. 아두이노 플랫폼과 확장 보드를 이용하여 평탄도나 진동 같은 센서를 추가하거나 확장 보드에 연결된 포트로 제어 하는 등의 기능 확장이 용이하다.
최근 스마트 기기의 발전과 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 대중화로 기존 관계형 데이터베이스(RDBMS)에서는 처리하기 어려운 데이터들이 증가하고 있다. 이러한 대용량의 비정형 데이터를 실시간으로 처리하기 위한 대안으로 비관계형 데이터베이스(NoSQL DBMS)가 각광 받고 있다. 데이터베이스 디지털 포렌식 조사 기법은 대부분 관계형 데이터베이스를 대상으로 연구되어왔으나, 최근 NoSQL DBMS를 도입하는 기업이 증가하면서 NoSQL DBMS에 대한 디지털 포렌식 기법의 수요도 증가하고 있다. NoSQL DBMS는 정규화할 스키마가 존재하지 않고, 데이터베이스 종류나 운영환경에 따라 저장방식이 상이하기 때문에 디지털 포렌식 조사 시 이를 고려한 새로운 기법들이 필요하다. NoSQL DBMS 중 문서형 데이터베이스에 대한 연구는 진행되어 왔지만, 이를 다른 종류의 NoSQL DBMS에 그대로 적용하기엔 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 NoSQL DBMS 중 컬럼형 데이터베이스인 HBase의 구동 방식과 데이터 모델을 소개하고, 운영환경 파악과 아티팩트 수집 및 분석, 삭제된 데이터의 복구 방안에 대해 제안하여 이를 바탕으로 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법에 대해 연구하였다. 또한 실험 시나리오를 통해 제안된 HBase에 대한 디지털 포렌식 조사 기법을 검증한다.
스틱-PC(Stick-PC)는 크기가 작고 휴대가 용이하여 언제 어디서든 모니터나 TV 등의 디스플레이 장치에 연결하면 데스크탑 PC(Desktop PC)처럼 사용이 가능하다. 이에 따라 스틱-PC(Stick-PC)도 일반 PC처럼 각종 범죄로 연결될 수 있으며 다양한 증거들이 남아 있을 수 있다. 스틱-PC(Stick-PC)는 일반 데스크탑 PC(Desktop PC)와 같은 윈도우즈(Windows) 버전의 운영체제를 사용하고 있어 분석해야 할 아티팩트들은 동일하다. 하지만 데스크탑 PC(Desktop PC)와 달리 이동성이 있어 시스템 분석 전에 주변 기기 연결 흔적을 찾아 실사용자 확인 및 사용 흔적을 파악하는 것이 이루어지면 포렌식 조사 시 상당히 의미 있는 정보로 사용될 수 있다. 따라서 본 논문은 스틱-PC(Stick-PC)의 이미지 수집 방법 중 하나인 Bootable OS를 이용하여 이미지를 수집하는 방법을 제시한다. 또한 레지스트리와 이벤트로 그를 통해 디스플레이, 블루투스(Bluetooth) 등의 주변기기 연결 흔적과 네트워크 연결 흔적을 분석하는 방법을 제시하고 실험 시나리오를 통해 포렌식 관점에서 활용 방안을 제시한다.
데이터는 금융업에서 가장 중요한 자산으로 평균 71%의 금융기관이 데이터 분석으로 경쟁우위를 창출하고 있다. 특히, 금융업 중 카드 업종에서는 전체 고객의 소비행위 패턴 및 선호 트랜드 분석에 의한 가맹점 정보, 경기 변동 상황, 상권정보 제공 서비스 개발에 빅데이터가 폭 넓게 활용되고 있지만 데이터의 융복합을 통한 새로운 가치 창출은 미흡한 편이다. 본 연구는 소셜 데이터와 BC 카드 매출데이터의 융합 분석한 신용카드 회사의 '소비 트랜드 분석 및 예측' 사례를 다룬다. BC카드는 소셜 데이터를 활용한 트랜드 프로파일링 작업과 카드 및 소셜 데이터를 연계하는 알고리즘 개발 및 분석 내용 시각화 시스템을 개발하였다. 성과 검증을 위해 '식스포켓' 관련 트랜드를 분석하고 마케팅을 시행해 본 결과 40~100%이상의 마케팅 승수 증대 효과를 거두었다. 본 연구는 그동안 개별적으로 이루어져 오던 정형, 비정형데이터 분석을 융합하여 분석하는 방법론과 사례를 창출한 의의가 있으며 이는 앞으로 카드 업종 뿐만 아니라 타 업종에도 변화하는 트랜드에 유용하게 대응할 수 있는 시사점을 제공할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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