• 정보보호학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.551-558
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• 2016

최근 ICT 융합산업의 확산은 새로운 비즈니스 창출 등 많은 장점을 불러왔지만, 보안위험이 융복합적으로 발생하는 등 새로운 위협을 발생하고 있다. 한편, 이에 대한 대책 중 하나로 인력 중심의 보안관리가 제시되면서 현재 산업별 보안인력의 수요는 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 보안인력 양성을 위한 교육 및 훈련에 대한 품질에 대해서는 연구가 미흡하다. 본 논문에서는 민간시장 정보보호 교육과정 현황을 조사하고, 정보보호 직무분류 등을 활용한 4개 전문분야 15개 표준 교육과정을 도출하였다. 또한 효율적인 민간분야 정보보호 교육인증을 위한 평가지표를 제시하고, 지표별 가중치에 따른 점수를 산정하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권1호
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• pp.201-215
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• 2015

정보화 시대를 넘어 융합의 시대로 나아감에 따라 고도화된 보안위협이 발생하고, 그에 따라 정보보호에 대한 필요성 및 중요성은 더욱 커져가고 있다. 그러나 그간의 국내 연구들은 정보보호 기술 직업군 위주의 단편적인 분류를 수행하고 있으며 미래 융합환경에 대한 고려가 부족한 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 미래 융합환경에 대비한 정보보호 직업분류체계 및 필요역량을 설계하기 위해서 기존 정보보호 직업군 분류체계 및 직업군별 필요역량에 대한 선행연구 분석을 통해 정보보호 인력의 정의를 내린 후 직업군 분류를 실시하고 직업군별 필요역량을 도출하였다. 세부적으로 미래 융합환경에 대해 고려하여 정보보호 직업분류체계를 구성한 미국의 NICE(National Initiative for Cybersecurity Education)를 기반으로 하여 국내 실정에 적합한 형태로 직업군 및 직업군별 필요역량을 재분류하고 타당성을 검증하였다. 본 연구결과는 미래 융합환경에 적합한 정보보호 인력의 수급차 해소 및 처우개선을 위한 기초 자료로서 활용할 수 있을 것이다. 또한 향후 연구를 통해 정보보호 직업군별 필요역량을 이용하여 해당 직업군에 필요한 융합적인 직무역량을 습득할 수 있는 표준화된 교육 훈련방법을 마련하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.83-92
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• 2009

인터넷 기술의 발전과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 본 연구에서는 윈도우 환경에서 동작하는 악성코드를 분류하기 위한 방법론을 제시하고 시험용 분류 시스템을 소개한다. 악성코드는 매일 수천 건씩 발생하고 있으며 이를 체계적으로 분류하여 발견된 바이러스가 기존의 악성코드와 어느 정도 유사한지에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있다. 변종인 경우에는 이전 악성코드와의 유사성이 어느 정도인지에 대한 유사도 제시가 필요할 것이다 이러한 분석은 악성코드 분석가들의 업무 노드를 줄여줄 수 있을 뿐만 아니라, 악성코드 분석가들의 성향에 따라 다르게 분석될 수 있는 오류를 줄여 줄 수 있다. 본 연구에서는 악성코드를 크게 9개의 그룹으로 분류하고, 이를 다시 그룹의 특성이 맞는 여러 개의 클러스터로 구분하였다. 악성코드가 소속되는 각각의 클러스터에서는 기준점을 기반으로 악성코드의 유사도가 계산되며, 이 유사도에 의해서 악성코드 분석가들은 기존의 악성코드와 새로운 악성코드의 유형 및 관련 정도를 파악하게 된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권4호
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• pp.28-32
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• 2021

The article discusses the theoretical and methodological part that characterizes and assessment of the current state of the theory of GR-activity, disclosed the essence and content of the concept of GR-technologies, as well as their classification. The analysis of the system of additional education for children in the social structure, as well as the analysis of the current state of the education system is carried out. The formulation of tasks for the construction of an effective model for the use of GR-technologies in the process of developing the education system using GR-technologies

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.173-178
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• 2021

The article reveals the essence of the concept of "pedagogical innovation" and identifies trends in the development of a modern educational institution. A qualitative analysis of the scientific literature in the field of innovation science has been carried out. The essence of the concept of "pedagogical innovation" is revealed. The modern classification of pedagogical innovations is given. The factors of the success of the introduction of pedagogical innovations are determined. The main trends in the development of modern educational institutions are outlined.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.383-390
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• 2021

The main purpose of the study is to determine the features of the functioning of the university as a part of the state structure in the context of marketing management n the context of storing information technologies. Students were obtained due to the following theoretical methods: systems of analysis and synthesis, induction and deduction, comparison, classification, generalization and systematization, idealization and abstraction. It is advisable to study the essence and nature of educational services, as well as the role of education in economic development, relying on the methodology of institutional theory, the theory of stakeholders, which makes it possible to assess the contribution of education to the harmonization of public and individual interests, the formation of appropriate structures and subjects of development, ensuring the building of intellectual potential and quality of life. The specificity of the functioning of the university as a part of the state structure in terms of managing marketing activities was characterized.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.135-146
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• 2023

An effective educational program warrants the inclusion of an innovative construction which enhances the higher education efficacy in such a way that accelerates the achievement of desired results and reduces the risk of failures. Educational Decision Support System (EDSS) has currently been a hot topic in educational systems, facilitating the pupil result monitoring and evaluation to be performed during their development. Insufficient information systems encounter trouble and hurdles in making the sufficient advantage from EDSS owing to the deficit of accuracy, incorrect analysis study of the characteristic, and inadequate database. DMTs (Data Mining Techniques) provide helpful tools in finding the models or forms of data and are extremely useful in the decision-making process. Several researchers have participated in the research involving distributed data mining with multi-agent technology. The rapid growth of network technology and IT use has led to the widespread use of distributed databases. This article explains the available data mining technology and the distributed data mining system framework. Distributed Data Mining approach is utilized for this work so that a classifier capable of predicting the success of students in the economic domain can be constructed. This research also discusses the Intelligent Knowledge Base Distributed Data Mining framework to assess the performance of the students through a mid-term exam and final-term exam employing Multi-agent system-based educational mining techniques. Using single and ensemble-based classifiers, this study intends to investigate the factors that influence student performance in higher education and construct a classification model that can predict academic achievement. We also discussed the importance of multi-agent systems and comparative machine learning approaches in EDSS development.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.113-125
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• 2015

최근 발생하는 정보보안 사고는 정보통신기술의 발전과 더불어 전파속도나 그 피해규모 역시 빠른 속도로 증가하고 있다. 또한 미래 환경이 산업융합의 시대로 발전함에 따라 가상의 사이버 환경이 물리적인 환경까지 확장되면서 다양한 형태의 새로운 보안 위협이 발생하고 있다. 새롭게 대두되는 보안 위협을 해결하기 위해서는 전통적인 기술 위주의 단편화된 보안인재를 넘어서, 기술적 보호와 물리적 보호를 관리적 관점에서 아우를 수 있는 다차원적 보안역량을 가진 보안전문인력이 필요한 시점이다. 따라서 본 논문에서는 기존의 기술위주의 단편화된 정보보호 교육을 넘어서 산업융합 환경에 맞는 보안전문인력을 양성하기 위하여 직업분류체계별로 특색 있는 정보보호 교과목을 도출하고 이를 이용하여 각 직업군간의 이동시 추가로 교육이 필요한 교과목에 대한 분석을 실시하고자 한다. 본 연구결과는 기술적 관점의 정보보호 교과목과 경영 관리적 관점의 정보보호 교과목의 조화로운 융합을 통해 산업융합 환경에 어울리는 다차원적 보안인력을 육성하고, 정보보호 직업군간의 이동 시 각 직업군별 핵심 지식을 효과적으로 습득할 수 있는 교육훈련과정을 개발하는 데에도 긍정적인 영향을 미칠 것으로 기대된다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.421-426
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• 2022

This study aimed to determine the effectiveness of the Moodle system in the organization of independent work of students of pedagogical profile.The purpose of the article is to analyze the Moodle platform as an innovative element of educational and pedagogical strategies and a component of the educational and methodological content for the self-study of students.Methodology is divided into clusters: general scientific (analysis, classification), ICT methods (modeling, informatization), and philosophical (synergetics). The study revealed the reorientation of Moodle from an auxiliary element to an alternative format in the organization of independent work of student teachers. Prospects for further scientific research determined in the interest of all participants in the educational process in the further development of Moodle as an effective tool for self-education of future teachers.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.171-176
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• 2022

A dramatic rise in the number of people dying from heart disease has prompted efforts to find a way to identify it sooner using efficient approaches. A variety of variables contribute to the condition and even hereditary factors. The current estimate approaches use an automated diagnostic system that fails to attain a high level of accuracy because it includes irrelevant dataset information. This paper presents an effective neural network with convolutional layers for classifying clinical data that is highly class-imbalanced. Traditional approaches rely on massive amounts of data rather than precise predictions. Data must be picked carefully in order to achieve an earlier prediction process. It's a setback for analysis if the data obtained is just partially complete. However, feature extraction is a major challenge in classification and prediction since increased data increases the training time of traditional machine learning classifiers. The work integrates the CNN-MDRP classifier (convolutional neural network (CNN)-based efficient multimodal disease risk prediction with TANFIS (tuned adaptive neuro-fuzzy inference system) for earlier accurate prediction. Perform data cleaning by transforming partial data to informative data from the dataset in this project. The recommended TANFIS tuning parameters are then improved using a Laplace Gaussian mutation-based grasshopper and moth flame optimization approach (LGM²G). The proposed approach yields a prediction accuracy of 98.40 percent when compared to current algorithms.