코로나19의 영향으로 온라인 활동이 늘어나면서 인터넷 접속량도 늘어나고 있다. 하지만 악의적인 사용자에 의해서 네트워크 공격도 다양해지고 있으며 그중에서 DDoS 공격은 해마다 증가하는 추세이다. 이러한 공격은 침입 탐지 시스템에 의해서 탐지되며 조기에 차단할 수 있다. 침입 탐지 알고리즘을 검증하기 위해 다양한 데이터 세트를 이용하고 있으나 본 논문에서는 최신 트래픽 데이터 세트인 CICIDS2017를 이용한다. 의사 결정 트리를 이용하여 DDoS 공격 트래픽을 분석하였다. 중요도가 높은 결정적인 속성(Feature)을 찾아서 해당 속성에 대해서만 의사 결정 트리를 진행하여 정확도를 확인하였다. 그리고 위양성 및 위음성 트래픽의 내용을 분석하였다. 그 결과 하나의 속성은 98%, 두 가지 속성은 99.8%의 정확도를 각각 나타냈다.
도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.
이 연구는 Wiggins와 McTighe(2011)의 2.0버전의 템플릿을 가정과 수업을 위한 템플릿으로 수정, 보완하여 재구조화하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 백워드 디자인의 주창자인 Wiggins와 McTighe의 이론을 고찰하고, Wiggins와 McTighe(2011)의 2.0버전의 템플릿을 고찰하였다. 또 백워드 디자인을 활용한 다양한 선행 연구를 분석하여 가정과 수업에 백워드 디자인을 적용하기 위한 템플릿 재구조화를 위한 시사점을 도출하였다. 또 전문가 협의회를 통한 안면타당도를 통해 템플릿의 타당도를 검증받았다. 이러한 과정을 거쳐, 1. 교육과정 분석, 2. 수업설계(학습경험 디자인↔평가설계), 3. 수업 흐름, 4. 각 차시별 수업 안내, 5. 평가기록 및 피드백의 총 5단계로 재구조화한 가정과 템플릿을 개발하였다. 이 연구에서 재구조화한 가정과 템플릿을 활용하여 2015 개정 교육과정의 가정과교육 영역의 수업 자료를 개발하여 학습자의 역량 함양에 기여하는 교수·학습의 개선이 지속적으로 확대되어 가야 할 것이다. 추후 연구에서는 백워드 디자인 적용의 가정과 수업이 학습자에게 어떤 영향을 미치는지에 대한 학교 현장 연구가 추진되어야 할 것이다.
미국이 추진하고 있는 제3차 국방과학기술 상쇄전략에 대하여 그 출현 배경, 상쇄전략에 의하여 추진되는 국방과학기술 분야, 그리고 시사점을 분석하였다. 중국과 소련은 지난 수년간 군사력 현대화를 추진하여 왔으며, 미국과 국방과학기술의 여러 분야에서 수준 격차를 줄여 왔다. 미국은 과거에 누렸던 압도적인 국방과학기술의 우세성이 더 이상 보장받을 수 없다고 판단하고, 경쟁국가와 국방과학기술의 간격을 다시 벌릴 수 있는 제3차 상쇄전략을 추진하게 되었다. 핵심적으로 구상하고 있는 국방과학기술 분야는 인공지능을 응용한 학습기계 기술, 인간과 기계의 협동, 인간과 기계의 전투팀 구성, 로봇, 자율무기 등이다. 제3차 상쇄전략은 상대방 국가가 확보하기 어려운 분야이여야 하고, 중국과 군비경쟁으로 발전되지 말아야 하며, 우방국들과 갈등도 발생하지 않도록 관리되어야 할 것이다. 민간영역의 신기술이 국방영역으로 순조롭게 유입되도록 미 국방획득체계의 개선도 과제이다. 한국도 국방과학기술 분야에 대하여 스마트한 연구개발 전략 수립이 필요하다. 한국은 장차 미국의 3차 상쇄전략 기술 분야 중에서 상호 협력할 수 있는 국방과학기술을 검토하는 것도 요구된다.
실제 교육 현장에서는 구체적 맥락에서 추상화하는 과정과 반대로 추상화된 개념을 먼저 가르치고 구체적인 문제 상황을 도입하는 경우도 있다. 즉, 추상적 지식을 구체화 해야 하는 경우가 있는 것이다. Freudenthal은 이런 상황을 반교수학적인 전도라고 표현하며 부정적인 견해를 나타낸 바 있지만 모든 수업상황이 구체적 상황이나 구체물에서 출발하는 추상화로 진행될 수 있는지는 의문의 여지가 있다. 본 연구에서는 구체물을 추상화하여 추상적 개념을 형성하는 과정과 추상적 개념을 구체적인 상황으로 구체화하는 과정에서 나타나는 수학적 사고의 차이점을 비교 분석하여 그 교육적 시사점을 살펴보고자 한다. 이를위해 AiC의 분석틀을 활용하여 구체물의 추상화 과정에서의 수학적 사고를 분석하였고, AiC의 분석틀을 토대로 연구자가 구안한 방식으로 추상적 개념의 구체화 과정에서의 수학적 사고를 분석하였다. 두 과정을 비교 분석한 결과 구체물의 추상화 과정만큼이나 추상적 개념의 구체화 과정에서도 유의미한 수학적 사고를 유도할 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근 지속적이고 치명적인 데이터베이스에 대한 공격성향은 보안 정책과 유사한 발전형태를 가지고 비례적으로 진보하고 있다. 폐쇄적 네트워크에서 생성된 정보에 대한 접근제어 기반의 방어기법과 제한된 접근경로에 대한 공격을 과거 축적되고 학습되어진 공격패턴을 기반으로 많은 시스템과 데이터베이스가 침해당하는 사례가 늘고 있다. 따라서 본 논문 연구를 통하여 제한된 인증과 접근권한에 대한 안정성 확보를 위해 이원화된 VM(Virtual Machine)을 탑재한 가상 침해 패턴 시스템 기반으로 공격정보와 형태를 분리하고 공격 네트워크에 대한 침해 패턴 집중관리를 통해 침해를 차단하는 시스템을 제안하고 최종 데이터베이스를 방어하는 실험과 최적의 방어 기법 및 보안 정책을 구현하기 위한 메커니즘을 개선코자 한다
현대 지식 정보 사회에서 컴퓨터 교과 교육의 흐름은 학습자의 논리적 사고력, 창의력, 문제해결력 등의 고차원적 사고를 길러줄 수 있는 컴퓨터 과학 학습으로 나아가고 있다. 본 연구는 학습자의 문제해결력 향상을 위해 알고리즘적 사고 신장의 필요성을 인식하고 초등학생의 알고리즘 학습을 위해 앵커드 수업을 활용하여 알고리즘 수업을 설계하고 그 효과를 검증하고자 하였다. 앵커드 수업을 위하여 문제해결과정의 앵커드 수업 모형을 활용하고 일상생활에서 알고리즘을 사용할 수 있는 예를 찾아 앵커로 제작하여 수업에 투입하였다. 초등학교 학생들을 대상으로 전통적 알고리즘 학습을 실시한 통제집단과 앵커드 수업을 활용한 알고리즘 학습의 실험집단으로 구분하여 실험처치 수업을 실시한 결과 실험집단이 통제집단에 비해 문제해결력 향상에 더 큰 효과가 있음을 확인하였다.
본 연구는 초등수학영재 수업에서 일어나는 교사와 학생간의 언어적 의사소통을 살펴보면서 수업 중 교사와 학생의 발언 흐름과 수학적 의사소통이 활발히 일어나는 상황에서의 교사 발언 유형의 분석을 통해 효과적인 수학적 의사소통의 언어흐름을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 Flanders 언어상호작용분석 프로그램으로 수학영재지도의 현장 교육 경력이 많고 수학영재교육분야의 전문가 추천을 받은 한 명의 우수 교사의 수업 사례를 분석하였다. 연구 결과 일반 학급 수업에서의 경향과 다른 양태였으며, 수학적 의사소통의 수준이 높고 활발하게 일어나는 과정은 대부분 (질문)${\rightarrow}$(활동 및 사고 대기)${\rightarrow}$(넓은 답변)${\rightarrow}$(활동)의 언어 흐름 형태였으며, 수학적 의사소통을 가장 활발하게 하는 교사 발언의 유형은 비지시적 발언 중 '아이디어 수용'인 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 영재학급에서의 효과적인 언어 상호작용의 흐름을 제안하였다.
PW206C 터보 축 엔진을 위해 신경회로망을 이용한 지능형 성능 진단 프로그램이 제안되었다. 이 엔진은 항공우주연구원에서 개발 중에 있는 틸트 로터 타입 스마트 무인기의 추진시스템으로 선정되었다. 스마트 무인기 추진시스템에서 계측되는 성능변수는 가스발생기 회전속도, 동력터빈 회전속도, 배기가스 온도, 토크 등 4개이다. 그러나 이러한 4개 계측변수로는 각 구성품의 손상 진단이 어려운 관계로 압축기 출구 압력 및 압축기 터빈 출구 온도를 포함한 6개의 계측변수를 진단에 이용하였다. 구성품 성능저하량을 판단하는 성능파라미터는 압축기, 압축기 터빈, 동력 터빈의 유량함수 및 효율이다. 신경망을 훈련하고 테스트하기 위한 데이터베이스는 가스터빈 성능모사 프로그램을 이용하여 구성하였다. 훈련된 신경망을 PW206C 터보 축 엔진의 진단에 적용한 결과 제안된 진단 알고리즘이 압축기 오염과 압축기 터빈의 침식과 같은 단일 손상을 탐지하는데 유용함을 확인하였다.
프로그래밍은 문제분석, 논리적 사고력, 절차적 문제해결과 같은 다양한 능력을 요구하므로 많은 학생들이 어려워하고 있다. 본 논문에서는 알고리즘의 개념을 쉽게 정립할 수 있도록 알고리즘 시각화 시스템을 이용하여 교육한 후 학업성취도 및 설문평가를 통하여 시스템의 효용성을 분석하였다. 평가를 위해 3개 대학의 프로그래밍과 알고리즘 교과목을 수강하는 학생들을 2집단 각각 6팀으로 분류하여 교육을 실시하였다. 알고리즘 시각화 시스템을 이용하여 교육을 적용한 집단은 비적용집단 보다 학업성취도가 17.4점 이상 높게 나타났다. 또한 적용집단에 설문조사결과 흥미도, 집중도, 이해도, 효과성, 편리성이 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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