IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.
이 논문은 로컬리티 기록의 관점에서 해외 한국학 관련 기관의 아카이브 구축 사례를 살펴보고 발전 방안을 모색하기 위한 것이다. 해외의 한국학 관련 기관과 해당 지역의 한국 관련 공동체의 연대가 아카이브의 확장 및 로컬리티 기록화의 실천에 미치는 영향을 하와이대학교 도서관의 한국 전쟁 아카이브 컬렉션 구축 사례를 통해 살펴본다. 이를 위해 로컬리티와 로컬리티 기록화의 함의를 재검토하고, 한국과 하와이의 두 지리적 영역이 융합된 로컬리티의 경우와 같은 해외에서 발현할 수 있는 한국학 로컬리티 기록화의 방법을 논의하고자 한다. 2023년부터 하와이 대학교 도서관은 한국전쟁참전용사협회 하와이 제1지부(Korean War Veterans Association Hawaii chapter 1, 이하 KWVA)와 네트워크를 형성하며 한국전쟁 관련 자료들을 수집하고 아카이빙을 진행하고 있다. 이는 기록관리주체-기록생산주체가 관계를 발전시키며 해외의 한국학 관련 로컬리티 기록을 실천한 사례이다. 기록물의 수집에 의존할 수밖에 없는 해외 소재 한국학 관련 기관에서 아카이브를 확장할 수 있는 방안으로서 로컬리티 기록화를 제시하고, 이를 위해 한국 관련 지역 공동체와의 연대의 중요성을 논한다. 마지막으로 이를 실천하기 위한 기록관리 주체의 역할과 사례를 통해 발견한 시사점을 공유한다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
본 연구는 협동조합기본법에 의해 설립된 농업분야 협동조합의 운영현황과 유형별 특징을 파악하여 시사점을 제시할 목적으로 수행 되었다. 이를 위하여 195개의 협동조합을 설문조사하였다. 결과를 요약하면, 농업분야 협동조합은 설립목적에 따라서 사업자협동조합, 소비자협동조합, 사회적 협동조합으로 구분할 수 있다. 사업자협동조합은 조합원의 소득향상을 목적으로 하는 생산자협동조합과 직원협동조합으로 나누어지지만, 생산자 협동조합 비율이 매우 높다. 사업자 협동조합은 조합규모가 30명 내외 규모가 많고 1인당 출자금은 모든 협동조합 유형중에서 가장 높은 수준이다. 또한, 생산과 가공 그리고 유통업을 겸업하는 것이 일반적이며, 영업방식은 온라인을 활용하거나 안정적인 계약관계에 의존하는 경향이 있다. 소비자 협동조합은 소비자 협동조합과 이해관계자 협동조합으로 나누어지며 조합원의 복지를 설립목적으로 한다. 조합규모는 30명이상의 규모가 많지만 1인당 출자금 액수는 낮은편이다. 유통업을 주업종으로 영위하며 판매방식은 인적 네트워크와 고정점포를 활용하는 경우가 많다. 사회적 협동조합은 공익목적으로 설립되고 10명이하 소규모인 경우가 많으며 1인당 출자금 또한 가장 적다. 운영 및 사업내용은 소비자 협동조합과 유사하다. 본 연구의 시사점은 협동조합의 유형별 사업모델에 따라 적정규모화를 추진할 필요가 있으며 설립과정에서의 지원정책보다는 사업개발 및 경영안정화를 위한 정책이 필요하다는데 있다. 또한 농협과 연계한 지원정책도 마련되어야 할 필요성이 있다. 다만 이러한 정책을 추진하기 위해서는 심층적인 사례연구가 필요할 것으로 보인다.
신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 신차의 경쟁만을 모형화한다면 가격이나 기타 프로모션 탄력성의 추정이 왜곡될 수 있다. 그러나 자동차 시장을 연구대상으로 한 선행연구의 대부분이 신차 시장의 경쟁에만 관심을 기울였던 바, 합리적인 가격결정이나 프로모션 기획에 도움을 주기에 미흡한 점이 있었다. 본 연구는 신차의 가격결정 및 프로모션 기획이 향후 중고차 시장을 통해 리바운드되어 신차 매출에 다시 영향을 미친다는 점을 반영하여 모형을 설정하였다. 즉, 서로 다른 신차간의 (혹은 서로 다른 중고차간의) 교차탄력성보다, 동일 모델의 신차와 중고차간의 교차탄력성이 높다는 가정하에 모형을 설정하였다. 방법론적으로는 네스티드 로짓(Nested Logit) 모형을 설정하여 소비자의 자동차 선택은 단계적으로 이루어진다고 가정하였다. 즉, 1단계에서 자동차 모델을 선택하고, 모델이 정해지면 2단계에서 신차와 중고차 중 선택하는 구조를 가정하였다 실증분석은 미국 전역에서 2009년 1월부터 2009년 6월까지 판매된 모든 컴팩트 카 모델 중에서 시장점유율 상위 9개 모델의 신차와 중고차를 대상으로 하였다. 실증분석을 통하여 비교 대상 모형보다 제안된 모형이 모형 적합도 측면에서 우월하고 예측타당성도 높다는 것을 보여주었다. 제안된 모형으로 부터 추정된 모수를 사용하여 몇 가지 시나리오를 상정하여 시뮬레이션을 실시한 결과, 신차(중고차)가 점유율을 높이고자 리베이트를 실시할 경우 중고차(신차)는 현재의 시장점유율을 유지하기 위해 대응 가격할인을 실시하게 되는데 할인 폭은 반대의 경우에 비해 높다는(낮다는)점을 확인하였다. 또한 시뮬레이션 결과가 시사하는 바는 신차와 중고차가 함께 경쟁하는 시장에서 IIA(Independence of Irrelevant Alternatives)모형을 적용할 경우 동일모델의 신차와 중고차간의 교차 탄력성을 과소평가하게 되어 현상유지를 위한 가격할인을 실시할 경우 적정한 수준이하로 하게 된다는 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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