Recently, the military need more various education and training because of the increasing necessity of various operation. But the education and training of the military has the various difficulties such as the limitations of time, space and finance etc. In order to overcome the difficulties, the military use Defense Modeling and Simulation(DM&S). Although the participants in training has the empirical knowledge from education and training based on the simulation, the empirical knowledge is not shared because of particular characteristics of military such as security and the change of official. This situation obstructs the improving effectiveness of education and training. The purpose of this research is the systematizing and analysing the empirical knowledge using text mining and network analysis to assist the sharing of empirical knowledge. For analysing texts or documents as the empirical knowledge, we select the text mining and network analysis. We expect our research will improve the effectiveness of education and training based on simulation of DM&S.
해군 무기체계 전투실험은 미래 새로운 무기체계의 소요를 창출하고 운용개념을 정립하며, 작전운용성능을 실험하고 검증할 뿐 아니라 나아가 교리발전 및 훈련에 이르기까지 폭넓게 실험을 수행하고 있다. 한국 해군은 전투실험을 효과적으로 지원할 수 있는 도구는 물론 전용의 실험 시설을 통해서 효율적, 효과적인 모의기반획득 지원환경을 구축하기 위해 노력하고 있다. 본 논문에서는 해군 전투실험의 훈련 및 전술발전 지원을 위한 C2 가상모의 연동 시뮬레이터를 개발하고 연동을 위한 아키텍처를 설계하였다. 대함전/대공전 시뮬레이션은 교전급 모델인 SADM을 이용하고 대잠전 시뮬레이션은 공학급 모델인 교전분석 시뮬레이터를 재사용하여 운용자 참여가 가능한 전투실험을 수행하였다. 전투실험을 통해 나온 결과를 분석, 훈련 전술에 반영하고 운용자 참여를 통해서 훈련 현실감을 높였다. C2 가상모의 연동 아키텍처는 전투실험 교전에 대한 연동 및 C2 훈련이 가능한 구성의 아키텍처로 설계되었다. 또한 서로 다른 운용개념의 시스템을 통합하고 연동하기 위한 아키텍처이다.
소프트웨어를 안전하게 관리하기 위해 군은 RMF A&A(Risk Management Framework Assessment & Authorization) 표준에 따라 제품을 구매하고 관리한다. 해당 표준은 무기체계를 비롯한 군 IT 제품의 획득 체계에 관한 표준으로 제품에 대한 요구사항, 평가를 통한 구매, 유지보수를 다룬다. 해당 표준에 따르면 제품 개발활동에는 군에서 제시한 임무의 위험도가 반영되어야 한다. 즉, 개발사는 보안 내재화 및 공급망 보안을 통해 제시된 위험도를 완화하였고, RMF A&A의 보안 요구사항을 제대로 준수하였음을 입증하는 자료를 제출해야하고, 군에서는 개발사로부터 제출된 증거자료에 대한 평가를 통해 최종 획득 여부를 결정한다. 기존에 RMF A&A 실증 연구가 수행된 사례가 있다. 하지만, 해당 연구는 RMF A&A의 전체 단계가 아닌 일부분에 대해서만 다루고 있고, 해당 연구의 실증 사례가 대외비인 관계로 상세한 정보가 공개되지 않아 실제 산업 환경에 적용하는데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 군의 위험도 측정 및 RMF A&A 관련 표준들을 분석하고, 이를 바탕으로 군 RMF A&A의 요구사항을 만족시킬 수 있는 증거자료 작성방안에 대해 제시한다. 또한, 제시한 방안을 실제 드론 시스템에 적용하여 작성된 평가 제출물이 RMF A&A의 요구사항에 부합한지 검증을 수행한다.
광복 이후 한반도가 남북으로 분단되면서 대한민국은 필연적으로 유사 해양국가가 되었다. 더불어 대한민국은 북한뿐만 아니라 중국과 러시아와 같은 강대국들에 둘러싸여 있는 지정학적 위치에 놓여 있다. 한편, 근래 들어 중국이 해군 항공 전력을 상당히 증강시키는 방향에 있기 때문에 우리 해군 또한 이에 대응할 수 있는 방안을 모색해야 한다. 이러한 이유로 인해 우리는 미국과의 끈끈한 동맹을 유지하고 있으나, 그 외의 국가들과는 불확실한 관계에 놓여있는 것이 현실이다. 따라서 현재 대한민국과 유사한 지정학적 위치에 있던 과거의 서독이 설정한 전력 확충의 방향성, 냉전기 당시 NATO 조직 내에서 담당하던 '지역해군'으로서의 역할, 그리고 주변국들과의 안보협력 구상방식은 대한민국에게 있어 의미 있는 참고사례가 될 수 있을 것이다.
미국 정부는 1970년대 초반부터 모의해킹만으로는 제품의 보안 품질을 향상시킬 수 없다는 것을 인지하기 시작하였다. 모의해킹팀의 역량에 따라 찾을 수 있는 취약점이 달라지며, 취약점이 발견되지 않았다고 해서 해당 제품에 취약점이 없는 것은 아니기 때문이다. 제품의 보안 품질을 향상시키기 위해서는 결국 개발 프로세스 자체가 체계적이고 엄격하게 관리되어야 함을 깨달은 미국 정부는 1980년대부터 보안내재화(Security by Design) 개발 방법론 및 평가 조달 체계와 관련한 각종 표준을 발표하기 시작한다. 보안내재화란 제품의 요구사항 분석 및 설계 단계에서부터 일찍 보안을 고려함으로써 제품의 복잡도(complexity)를 감소시키고, 궁극적으로는 제품의 신뢰성(trustworthy)을 달성하는 것을 의미한다. 이후 이러한 보안내재화 철학은 Microsoft 및 IBM에 의해 Secure SDLC라는 이름으로 2002년부터 민간에 본격적으로 전파되기 시작하였으며, 현재는 자동차 및 첨단 무기 체계 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 하지만 문제는 현재 공개되어 있는 Secure SDLC 관련 표준이나 가이드라인들이 매우 일반적이고 선언적인 내용들만을 담고 있기 때문에 이를 실제 현장에서 구현하기란 쉽지 않다는 것이다. 따라서 본 논문에서 우리는 Secure SDLC를 기업체가 원하는 수준에 맞게 구체화시키는 방법론에 대해 제시한다. 우리가 제안하는 CIA(functional Correctness, safety Integrity, security Assurance)-Level 기반 보안내재화 프레임워크는 기존 Secure SDLC에 증거 기반 보안 방법론(evidence-based security approach)을 접목한 것으로, 우리의 방법론을 이용할 경우 첫째 경쟁사와 자사간의 Secure SDLC 프로세스의 수준 차이를 정량적으로 분석할 수 있으며, 둘째 원하는 수준의 Secure SDLC를 구축하는데 필요한 상세한 세부 활동 및 산출해야 할 문서 등을 쉽게 도출할 수 있으므로 실제 현장에서 Secure SDLC를 구축하고자 할 때 매우 유용하다.
본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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