새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변환 후, 정사각형 행렬(Square Matrix) 구조에 매칭된 픽셀(Pixel) 이미지 구조를 모델에 학습한다. 모델의 성능 평가를 위해 네트워크 패킷 데이터인 NSL-KDD를 사용하였으며, 정확도(Accuracy), 정밀도(Precision), 재현율(Recall) 및 조화평균(F1-score)을 성능지표로 사용하였다. 실험 결과 제안된 모델에서 85%의 정확도로 가장 높은 성능을 보였으며, 학습 표본이 적은 R2L 클래스의 조화평균이 71% 성능으로 다른 모델에 비해서 매우 좋은 성능을 보였다.
Background: Despite the lack of official COVID-19 statistics, various workplaces and occupations have been at the center of COVID-19 outbreaks. We aimed to compare legal measures and governance established for managing COVID-19 infection risks at workplaces in nine Asia and Pacific countries and to recommend key administrative measures. Methods: We collected information on legal measures and governance from both general citizens and workers regarding infection risks such as COVID-19 from industrial hygiene professionals in nine countries (Indonesia, India, Japan, Malaysia, New Zealand, Republic of the Philippines, Republic of Korea, Taiwan, and Thailand) using a structured questionnaire. Results: A governmental body overseeing public health and welfare was in charge of containing the spread and occurrence of infectious diseases under an infectious disease control and prevention act or another special act, although the name of the pertinent organizations and legislation vary among countries. Unlike in the case of other traditional hazards, there have been no specific articles or clauses describing the means of mitigating virus risk in the workplace that are legally required of employers, making it difficult to define the responsibilities of the employer. Each country maintains own legal systems regarding access to the duration, administration, and financing of paid sick leave. Many workers may not have access to paid sick leave even if it is legally guaranteed.
인구고령화의 진전과 막대한 통일비용은 독일 연금재정에 심각한 위기를 야기하였다. 이에 더하여 경제의 세계화는 사회보험료를 부담하는 기업의 능력을 감소시켰다. 이를 타개하기 위해 독일은 공적연금의 급여를 삭감하고, 대신 인증제 개인연금인 리스터연금을 도입하여 노후소득보장의 수준을 유지하려 하였다. 리스터연금이 도입된 지 17년이 지난 지금 리스터연금제도의 성과에 대해 논쟁이 본격적으로 진행되고 있다. 이런 점에서 이 연구는 독일 리스터연금의 성과를 평가하고 한국에 주는 시사점을 도출하려 한다. 연구결과에 따르면 리스터연금의 가장 큰 성과는 노후소득보장에서 사적연금의 역할을 강화한 것이다. 리스터연금은 다른 사적연금과 달리 저소득층에게도 혜택을 확대하였다. 리스터연금의 가족정책적인 기능도 사적연금 활용의 새로운 전망을 보여주었다. 하지만 이러한 성과에도 불구하고 리스터연금은 애초의 목표를 달성하지 못하고 있다. 리스터연금은 목표한 가입율을 달성하지 못했고 목표한 저소득층보다는 고소득층이 리스터연금에 더 많이 가입한 것으로 나타났다. 또한 높은 수수료와 낮은 수익율 때문에 급여수준은 애초 기대보다 훨씬 낮을 것으로 예상된다. 이 결과로 리스터연금은 공적연금으로 삭감된 노후소득보장의 부족분을 완전히 보충하지는 못할 것으로 전망된다. 이에 따라 한국에서 리스터연금의 도입은 공적연금활성화, 사적연금시장의 투명성 강화, 공적연금과 사적연금의 협력적 관계 형성과 같은 전제조건이 갖추어진 이후에 고려될 수 있을 것으로 사료된다.
본 연구는 자연재해의 발생이 급증하는 현상을 반영하여 자연재해 안전교육의 중요성을 강조하고자 교육 활동을 구성하였으며, 유아의 안전문제해결사고와 환경 친화적 태도를 향상 시키는데 목적이 있다. 행정안전부와 충청북도 교육청에서 다루고 있는 자연재해 종류를 참고하여 지진, 황사, 폭염, 홍수, 태풍, 낙뢰, 화재, 폭설, 지구온난화를 교육내용으로 포함시켜 자연재해 안전교육 활동을 20회기로 계획하였다. 연구대상은 충청북도 C시에 위치한 K병설 유치원 만 4세 유아 20명을 실험집단으로, N병설 유치원 만 4세 유아 20명을 통제집단으로 선정하였다. 실험집단의 경우 본 연구 활동을 진행하였고 통제집단의 경우 누리과정 생활주제에 기초한 일상적인 활동을 실시하였다. 연구결과 자연재해 안전교육을 실시한 실험집단 유아들이 통제집단 유아들보다 안전문제해결사고와 환경 친화적 태도가 향상되었다. 이를 통해 본 연구에서 이루어진 자연재해 안전교육이 유아의 안전문제해결사고와 환경 친화적 태도 향상에 효과를 줄 수 있는 교육활동으로 밝혀졌다. 따라서 본 연구는 실제로 유아교육현장에서 자연재해 안전교육을 실시하고자 하는 현장 교사들에게 구체적인 정보를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 실내에서 화재 발생시 시각 장애인들을 지원하기 위한 영상 기반의 화재감지기를 제안한다. 건물 내에 화재가 발생하는 비상 상황 발생시 시각 장애인은 일반인보다 상황을 인지하는 것이 늦기 때문에 위험한 상황에 노출되기 쉽다. 기존의 연기 감지기와 같은 현재의 화재 감지 방법은 화재 발생시 발생하는 화학 센서 기반 기술을 사용함으로써 감지가 상대적으로 늦으며 화재가 확산된 후에 감지가 되는 등 낮은 신뢰성이 문제가 될 수 있다. 이를 보완하기 위해 영상 기반의 화재 감지 기술이 개발되었지만 낮은 정확도가 문제가 되어 실용화되지 못하였다. 최근 인공 지능을 위한 심층 학습 분야의 큰 발전으로 영상 내의 물체 인식률이 높아짐에 따라 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 카메라 영상을 사용하여 화재를 감지할 수 있는 심층 학습 기반의 화재 감지기를 제안한다. 심층 학습 기반의 접근법은 영상에서 자동으로 특징을 학습할 수 있으므로 일반적으로 복잡한 상황에 대해서도 일반화가 가능하다. 본 논문에서는 화재감지 정확도와 속도 측면의 균형을 고려하여 두 개의 심층 합성곱 신경망 모델을 제안하였다. 실험을 통해 두 모델 모두 99%의 평균 정밀도로 화재를 감지할 수 있으며 첫 번째 모델은 초당 30장의 처리 속도와 76%의 정확도를 나타냈다. 두번째 모델은 초당 50장의 처리 속도와 61%의 정확도를 나타낸다. 또한 두 개의 모델의 메모리 사용량을 서로 비교하였으며 다양한 실제 화재 시나리오에서 테스트하여 신뢰할 수 있는 모델임을 증명하였다. 본 논문에 제안한 영상 기반 화재 감지기가 상용화된다면 상대적으로 실내 화재에 취약한 시각 장애인들의 안전에 도움이 될 것이다.
기술적으로 보호된 시스템으로부터 역공학 등을 통해 기술을 불법으로 도출하거나, 도출된 기술을 무단으로 사용하여 시스템 개발에 사용하는 것을 Tampering이라고 하며, 특히 무기 시스템에 대한 Tampering은 안보에 위협이 된다. 따라서 이를 방지하기 위해 Anti-tampering이 필요한데, 선행연구로서 Anti-tampering의 필요성과 관련 동향, 적용 사례가 발표되었으며, Cybersecurity 기반의 접근 또는 더욱 강력한 소프트웨어 보호기법에 대한 연구들이 수행되고 있다. 국내에서는 방산기술보호법에서 유관기관에서 인력, 시설, 정보체계를 통한 기술유출을 방지하기 위한 활동에만 초점이 맞추어져 있고, Anti-tampering을 위한 기술적 활동은 별도로 정의된 바가 없다. 무기 시스템 개발에서 Anti-tampering 설계를 적용하려고 하면, 개발비용 및 일정에 미치는 영향을 고려하여 Tampering으로부터 보호해야 할 기술을 선별할 필요가 있다. 그럼에도 불구하고 기존 연구에서는 국내실정을 반영한 관련 연구가 없어 무기 시스템에 대한 기술보호 수행에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 Anti-tampering을 통해 보호가 필요한 대상 기술을 선정하는 방법과 선정된 기술을 보호하기 위한 대응기법의 결정 방법을 연구하였다. 구체적으로, Anti-tampering 적용을 위한 적절한 검토시점 및 주체를 제시하고, 보호대상 기술을 선정하기 위한 방법으로 위험분석 개념을 적용한 평가 행렬을 도출하였다. 또한, 위험완화 개념을 기반으로 Anti-tampering 기법들을 적용 가능성으로 분류하고 또한 적용 수준을 판단하는 방법을 연구하였다. 연구결과를 적용하여 사례분석을 수행한 결과, 무기 시스템에서 어떤 요소기술에 대해 보호기법을 적용하는 것이 필요한지, 그 경우에 어떤 수준의 적용이 필요한지에 대해 체계적으로 평가할 수 있었다. 향후 무기 시스템의 전수명주기적 관점에서 Anti-tampering 프로세스 연구로의 확장이 필요하다.
Objectives : This study investigated the effects of social support and chronic medical conditions on depressive symptoms in elderly people living alone in a rural community. Methods : Sociodemographic information on 173 subjects aged 65 years or older who lived alone in a rural community and were recipients of National Basic Livelihood Security was collected and analyzed. All participants completed the Korean Form of the Geriatric Depression Scale and the Lubben Social Network Scale. Additionally, the current prevalence of chronic medical conditions that interfere with the activities of daily living was examined. Multiple logistic regression analysis was conducted to analyze the associations of social support and chronic medical conditions with depressive symptoms. Results : Social support(odds ratio: OR, 0.96; 95% confidence interval: 95% CI, 0.92-0.99) and chronic medical conditions(OR, 1.59; 95% CI, 1.23-2.05) were significantly associated with depressive symptoms in all subjects. When analyzed by gender, social support served as a protective factor against depressive symptoms in elderly men only(OR, 0.91; 95% CI, 0.83-0.99), and chronic medical conditions increased the risk of depressive symptoms in elderly women only(OR, 1.74; 95% CI, 1.26-2.40). Furthermore, osteoarthritis and lumbar pain were risk factors for depressive symptoms in all subjects(OR, 2.24; 95% CI, 1.10-4.56 and OR, 2.10; 95% CI, 1.08-4.12) and in elderly women(OR, 4.07; 95% CI, 1.68-9.84 and OR, 3.34; 95% CI, 1.47-7.57), respectively. Conclusion : This study indicates that improving the social support and managing the chronic medical conditions of elderly people living alone are important for the prevention of depression in this population. Additionally, the present results suggest that it is necessary to establish different depression-prevention strategies for elderly men and women living alone.
최근 '묻지마 범죄'가 늘면서 시민들의 불안감이 커지고 있으며, 이로 인해 시민 삶의 질이 저하되고 범죄에 대해 느끼는 두려움의 정도가 증대되고 있다. 이에 본 연구에서는 실제 범죄발생 현황 외 범죄관련 여러 변수를 바탕으로 시민이 심리적으로 느끼는 범죄발생 우려 장소(점 선 면)를 멘탈 맵의 방법론을 사용하여 작성하고, 커널(kernel) 밀도 추정 분석을 활용한 공간중첩분석을 통해 범죄발생 우려 지역 도출을 목적으로 한다. 그 결과 지역주민의 민원요청 지점과 범죄발생 우려 지역이 서로 중복되어 나타났다. 또한, 범죄 두려움을 나타내는 멘탈 맵은 주로 시설간의 점이지역, 좁은 골목, 방범 CCTV 및 가로등 보안등 미설치 지역, 시간대별 유동인구가 적은 지역을 중심으로 지도화하여 구축되었다. 본 연구는 범죄 관련 기존 선행연구와는 달리, 멘탈 맵이라는 방법론을 사용하여 범죄발생 우려 지역을 도출하는 연구를 시도했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 멘탈 맵 등 본 연구의 결과물은 범죄취약지도 구축, 범죄예방 환경설계의 가이드라인 등 다양한 분야에서의 활용이 가능할 것이다.
최근 4차 산업혁명으로 빅데이터의 성장과 가치는 지속적으로 증가하고 있으며, 정부에서도 공공데이터 개방과 활용에 적극적으로 노력하고 있다. 하지만 여전히 시민들의 공공데이터 활용 요구수준에는 미치지 못하는 상황이며, 현 시점에서 공공데이터 분야의 연구동향 파악과 발전 방향을 모색할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 공공데이터와 관련된 연구 동향을 파악하기 위해서 텍스트 마이닝 기법에서 주로 활용되는 토픽 모델링을 활용하여 분석하였다. 이를 위해 국내외 학술논문 중 '공공데이터', 'Public Data'의 키워드가 포함된 논문(국내 1,437건, 국외 9,607건)을 수집하여 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링을 수행하였으며, 국내외 공공데이터 연구 동향을 비교 분석하여 정책적 시사점을 제시하였다. 분석 결과 국내의 경우 공공분야 정책 연구가 주를 이루고 있으며, 국외는 의료, 건강 관련 연구가 높게 나타났다. 토픽별 시계열로 살펴보면 국내는 '개인정보보호', '공공데이터 관리', '도시 환경' 분야의 연구가 증가하였으며, 국외는 '도시정책', '세포 생물학', '딥러닝', '클라우드·보안' 분야 연구가 활성화되고 있음을 확인할 수 있었다.
Smartphone usage has become so common that it has reached 2 billion people in the last year. As a result of this, hospitals have started making use of smartphones at various medical sites and research services for patients. This study aimed to establish support for developing a long distance program for patients with implants who have difficulty visiting clinics or with busy modern lives, by using smartphones for oral hygiene management instruction. The data were collected for 12 weeks, from July 24 to October 21, 2015, for patients who agreed to participate in the study. Although the subjects found the process of transferring photos via smartphone to be cumbersome (75%), the satisfaction level of the oral hygiene management program was excellent for all participating patients, and they all wanted to continue with further management using this process. The results from the phone satisfaction survey showed that oral hygiene self-management after oral hygiene control training by smartphones was mostly equal to previous habits (87.5%) or had partially increased but had not decreased. The need for data on more varied age groups and the issues of protecting the security of personal information on smartphones require further study. However, our study confirmed the efficacy of using electronic media (smartphones) for oral hygiene management in patients with a dental implant due to their improvement of oral hygiene performance as evidenced by less bleeding from probing on post-program visit.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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