컴퓨터 Forensics는 급증하고 다양화 되어 가는 컴퓨터 관련 범죄가 발생할 시, 침입에 대한 전자 증거자료를 수집하고 분석함으로써 악의적 사용자를 찾아내는 분야로서, 최근 이에 관한 많은 연구가 진행되고 있다. 그러나 지금까지는 사건 발생 접수 후 전자 증거자료를 수집하는 방안에 대한 연구가 이루어져왔다. 본 논문에서는 사이버 범죄에 적절하게 대응하기 위해 악의적 사용자에 의해 고의적으로 시스템이 침해된 경우, 사건 발생 시점에 기초하여 양질의 증거자료를 효과적으로 수집하기 위한 방안에 대해 제안한다. 이를 위해 침입 탐지시스템(IDS)의 로그와 분석(감시 및 보호)대상 호스트에서의 로그 및 환경 설정 정보의 상관관계를 분석하는 기법을 제시한다. 제안한 기법은 이종 시스템 로그 간 상관관계 분석을 통해 범죄 대응을 위한 자료 손실을 최소화하기 위해, 감시 및 보호 대상 호스트들의 공격에 대한 침해 위험도를 계산하고 이를 기초로 호스트의 침해(실제 시스템이 위험에 노출)발생 시점에서 증거자료를 수집한다. 이를 통해, 침해 분석에 사용되는 분석 대상 자료의 양을 줄일 뿐만 아니라 침해 판단에 사용되는 자료의 손상을 최소화하여 판단의 정확성을 보장한다. 또한 정상적인 사용자나 공격자에 의한 전자증거자료의 훼손을 최소화한다.
국토지반정보 포털시스템에서 관리되는 지반정보는 사람이 직접 PDF 파일을 보고 일일이 타이핑을 해서 구축하고 있기 때문에 인적·시간적 자원 소모가 크며, 정확도 문제가 빈번하게 발생한다. 본 연구에서는 다양한 지반정보 중에서 국내에서 가장 일반적이고 널리 활용되고 있는 시추주상도를 대상으로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)을 활용하여 자동 디지털 데이터베이스 구축하는 방안에 대해 제안하였다 우선, 다양한 시추주상도 양식에 대해서도 예외없이 데이터를 자동으로 데이터베이스화 하기 위해서 딥러닝모델 ResNet 34를 이용하여 시추주상도 양식분류를 하였으며, 총 6가지 시추주상도 양식에 대해 이미지 분류를 진행하여 전체 정확도(accuracy)는 99.7, ROC_AUC score는 1.0의 매우 높은 정확도로 시추주상도 양식을 분리할 수 있었다. 이 후, 각각의 양식에 대하여 미세조정(fine-tuning)된 로보틱 처리 자동화 기법을 이용하여 PDF 내 텍스트를 자동으로 읽어 들인 후 시추주상도 내 일반정보, SPT 시험정보 및 지층정보에 대해 데이터를 추출, 분리하여 이 값들을 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태의 DB로 구축하도록 구현하였다. 최종적으로 기존 국토지반정보 포털시스템에서 제공하는 형태와 동일한 형태로 시추주상도내 정보를 초당 140페이지의 속도로 자동으로 DB화 할 수 있었다.
표고 원목재배용 중저온성 품종을 육성하기 위해 자실체 발생온도가 낮은 모본균주를 Di-mon 교배한 후 실증시험에서 우수 계통을 최종 선발하여 '흥화1호'를 품종보호출원하였다. '흥화1호'의 버섯 발생온도는 13.3℃이며, 발생온도 범위는 6.4~20.2℃로 모본균주와 같은 중저온성 품종으로 확인되었다. 또한 최적 균사 생장온도는 25℃에서 61.9±2.10 mm를 생장해 모본균주보다 우수한 생장력을 보였다. '흥화1호'의 자실체 형태는 모본균주의 특성이 많이 유전되어 형태적으로는 유사한 경향을 보였지만, 갓 직경(57.8±8.31 mm)과 색깔(brown), 건조중(20.1 kg/m3)은 모본균주보다 더욱 향상되어 나타났다. 3년간의 생표고 생산성은 '흥화1호'가 113.8 kg/m3를 생산해 모본균주인 JMI 10047과 JMI 90021의 92.5 kg/m3, 66.4 kg/m3 보다 높게 나타났다. 또한 버섯 발생형은 봄·가을 집중발생형으로 나타났다.
학업 및 취업 준비에 대부분의 시간을 쏟는 20대 대학생에게 있어 학습 공간으로써 대학도서관의 역할은 필수적이다. 본 연구의 궁극적인 목적은 코로나19 시기의 이용 행태 변화를 통해 도출된 이용자의 요구를 대학도서관 열람실 공간에 반영하여 활용도를 높일 수 있는 방안을 제시하기 위함이다. 이를 위해 먼저 코로나19 전·후의 대학도서관 열람실 이용 행태를 비교하여 변화와 특성을 확인하였다. 연구 대상으로는 지역 거점 국립대학교인 J대학교를 선정, 중앙도서관의 코로나19 전·후 3개년도에 해당하는 2019~2021학년도의 열람실 이용로그 579,555건을 수집하여 열람실 활용도를 분석하였다. 또한 120,090건의 자료 이용 데이터를 기반으로 도서관 이용 방문 목적을 비교하였고 각 열람실별 특성과 이용률과의 관련성을 분석하였다. 본 연구 결과가 팬데믹 이후 뉴노멀 시대에 대응하기 위한 도서관 열람실 운영 및 공간 재구성 정책 수립 시 기초자료로 활용되길 고대한다.
과학 교사의 주요한 역할 중 하나는 학생들이 과학 수업의 주체로서 활발하게 참여할 수 있도록 돕는 것이다. 이와 관련하여 본 연구에서는 한 초등학교 과학 전담 교사가 어떻게 학생들의 정서적 자원을 활용하여 정서적 반응적 교수를 수행하였고 그 결과는 무엇이었는지 기술하였다. 연구의 참여자는 교사 자신과 그가 가르치고 있는 6학년 학생들이었으며, '다양한 생물과 우리 생활' 단원의 수업에 교사의 정서적 반응적 교수가 적용되었다. 교사의 개인 일지, 수업 녹화본, 학생들과의 면담을 포함한 다양한 종류의 자료를 수집하였으며, 이들을 질적인 방법으로 분석하고, 셀프 스터디의 방식으로 연구 결과를 기술하였다. 교사는 학생들의 세 가지 정서적 자원(캐릭터 그리기, 티셔츠 디자인, 랩)을 활용하여 정서적 반응적 교수를 수행하였다. 교사의 정서적 반응적 교수는 학생들의 긍정적인 정서 및 활발한 수업 참여, 지식의 탐색과 정당화를 포함하는 인식적 실천, 일상생활의 맥락을 고려한 지식의 재구성이라는 효과를 가져왔다. 이에 따라 정서적 반응적 교수가 초등학생들의 과학 수업 참여를 촉진하면서 정서적, 인식적, 개념적 측면에서 유의미한 학습 결과를 가져올 수 있음을 논의하였다. 따라서 정서적 반응적 교수의 특징과 세부 교수 전략들을 이해하기 위한 후속 연구가 수행되어야 할 것이다.
블록체인 브릿지(이하 '브릿지'이라 한다.)는 블록체인간 자산 이동을 가능하게 해주는 서비스를 말한다. 브릿지는 사용자에게 가상 자산을 입금 받고 다른 블록체인의 사용자에게 동일한 가상 자산을 전달하는 역할을 한다. 블록체인 환경은 각각 독립적이기 때문에 일반적인 방식으로 다른 블록체인으로 자산을 옮길 수 없기 때문에 사용자는 브릿지를 이용한다. 따라서 브릿지를 이용한 자산 이동은 일반적인 방식으로 추적할 수 없다. 만약 악성 행위자가 브릿지를 통해 자금 이동을 하였다면 기존의 자산 추적 도구로는 추적에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 브릿지의 구조를 파악하고 브릿지 요청에 대한 이벤트 로그를 분석하여 브릿지 이용 정보를 획득하는 방법에 대하여 제안한다. 우선 브릿지의 구조를 파악하기 위해 Ethereum Virtual Machine(EVM) 기반 블록체인에서 작동하는 브릿지를 대상으로 분석을 진행하였다. 분석한 내용을 바탕으로 임의의 브릿지 이벤트에 대하여 적용해보았다. 나아가 실제 추적에 사용될 수 있도록 브릿지 이용정보를 지속적으로 수집하여 저장하는 자동화 도구를 제작하였다. 실제 브릿지 이용 후 도구를 통해 이용 정보를 추출하여 송신 블록체인, 수신 블록체인, 전달받는 지갑 주소, 전송한 토큰의 종류, 수량과 같은 추적에 중요한 정보들을 확인할 수 있었다. 이를 통해 블록체인 브릿지를 이용한 자산 이동 추적의 한계를 극복할 수 있음을 보여주었다.
The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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pp.30-31
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2009
Early detection of schedule delay in field construction activities is vital to project management. It provides the opportunity to initiate remedial actions and increases the chance of controlling such overruns or minimizing their impacts. This entails project managers to design, implement, and maintain a systematic approach for progress monitoring to promptly identify, process and communicate discrepancies between actual and as-planned performances as early as possible. Despite importance, systematic implementation of progress monitoring is challenging: (1) Current progress monitoring is time-consuming as it needs extensive as-planned and as-built data collection; (2) The excessive amount of work required to be performed may cause human-errors and reduce the quality of manually collected data and since only an approximate visual inspection is usually performed, makes the collected data subjective; (3) Existing methods of progress monitoring are also non-systematic and may also create a time-lag between the time progress is reported and the time progress is actually accomplished; (4) Progress reports are visually complex, and do not reflect spatial aspects of construction; and (5) Current reporting methods increase the time required to describe and explain progress in coordination meetings and in turn could delay the decision making process. In summary, with current methods, it may be not be easy to understand the progress situation clearly and quickly. To overcome such inefficiencies, this research focuses on exploring application of unsorted daily progress photograph logs - available on any construction site - as well as IFC-based 4D models for progress monitoring. Our approach is based on computing, from the images themselves, the photographer's locations and orientations, along with a sparse 3D geometric representation of the as-built scene using daily progress photographs and superimposition of the reconstructed scene over the as-planned 4D model. Within such an environment, progress photographs are registered in the virtual as-planned environment, allowing a large unstructured collection of daily construction images to be interactively explored. In addition, sparse reconstructed scenes superimposed over 4D models allow site images to be geo-registered with the as-planned components and consequently, a location-based image processing technique to be implemented and progress data to be extracted automatically. The result of progress comparison study between as-planned and as-built performances can subsequently be visualized in the D4AR - 4D Augmented Reality - environment using a traffic light metaphor. In such an environment, project participants would be able to: 1) use the 4D as-planned model as a baseline for progress monitoring, compare it to daily construction photographs and study workspace logistics; 2) interactively and remotely explore registered construction photographs in a 3D environment; 3) analyze registered images and quantify as-built progress; 4) measure discrepancies between as-planned and as-built performances; and 5) visually represent progress discrepancies through superimposition of 4D as-planned models over progress photographs, make control decisions and effectively communicate those with project participants. We present our preliminary results on two ongoing construction projects and discuss implementation, perceived benefits and future potential enhancement of this new technology in construction, in all fronts of automatic data collection, processing and communication.
본 연구는 2015년 개정 교육과정에 나타난 예술교육의 방향성을 기저로 '연극과 교육을 아우르는 교육연극과 '연극치료'를 융합하여 사회성이 부족한 저학년을 대상으로 통합적인 연극교육을 시도하고 그 효용성을 분석한 논문이다. 이를 수행하기 위해 본 연구자는 서울지역의 사회문화예술교육기관에서 진행된 연극캠프를 주관하였으며 4주 동안 초등학교 저학년 12명을 대상으로 총 1·2차에 걸쳐 연극교육과 '연극치료'를 도입한 프로그램을 기획, 구성하여 연극 만들기 과정을 실행하고 발표회를 가졌다. 또한, 연극교육의 사회성 효과 검증을 위해 교사용 사회적 기술평정척도(Social Skils Rating System ;SSRS) 검사를 실시하여 분석하였고, 참여 아동들의 행동 변화를 관찰하고 종료 후 참가자의 학부모들과 강사들의 심층 인터뷰를 통해서 최종결과를 도출하였다. 그 결과 교사들의 관찰일지와 인터뷰, 그리고 본 활동의 주체라 할 수 있는 참여 아동들의 반응에서 그들의 사회성 기술 발달 관계개선에 커다란 효과가 있음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구자는 이 논문을 통해 연극교육이 4차 산업 시대를 대비하여 창의, 인성적이며 융합적인 교육으로서의 사회성에 효과가 있으며, 나아가 인간과 인간관계의 부재와 같은 소통문제를 해결하기 위한 중요한 교육임을 입증하고자 하였다.
IT 인프라 운영이 고도화하면서 시스템을 관리하는 방식이 널리 보급되어 있으며, 최근에는 Syslog를 활용한 개선방법들이 연구되고 있다. 그러나 이러한 방법으로 수집한 로그 데이터를 활용하여 시스템 관제를 할 경우 다양한 형식으로 추출되는 로그를 전문 인력이 분석해야 하는 어려움이 있다. 본 논문은 엣지 컴퓨팅을 활용하여 Syslog 데이터를 분산 수집하고 중복 데이터를 전처리하여 중앙 데이터베이스에 적재하는 시스템을 구축 방법을 제시하고자 한다. 또한, 데이터사전을 구성하여 실시간으로 데이터를 분류하고 카운팅하는 기능을 제공하며, 데이터사전에 등록된 데이터에 대해서는 중앙 데이터베이스로의 전송을 제한하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 데이터 사전의 정의어 패턴을 유지하며, 중복 데이터와 시간 중복을 제어하여 중앙 데이터베이스에 정제된 데이터를 적재함으로써 빅데이터 분석을 위한 기초 자료를 확보할 수 있다. 시뮬레이션결과 제안된 알고리즘과 프로시저를 구체적인 예시와 함께 설명하고, syslog 데이터를 활용하여 그 성능을 검증하였다. syslog 데이터는 실제 로그 데이터에서 추출한 예시를 포함하고 있으며 이를 통해 로그 데이터로부터 필요한 정보를 정확하게 추출하였고, 분류 및 적재 과정에서 정상적인 처리가 이루어지는지를 확인하였다. 이러한 시스템은 엣지 환경에서 로그 데이터를 효율적으로 수집하고 관리하기 위한 솔루션으로 활용하여 기술의 확산 측면에서도 효과를 기대할 수 있다.
지난 수년간, 정부 기관 및 기업들은 취약성을 악용하고 운영을 혼란시키며 중요한 정보를 훔칠 수 있도록 은밀하고 정교하게 설계된 사이버공격에 대하여 적절한 대응을 못하고 있는 상태이다. 보안정보 및 이벤트 관리(SIEM)는 이러한 사이버 공격에 대응할 수 있는 유용한 도구이지만, 시중에서 판매되고 있는 SIEM 솔루션은 매우 비싸며 사용하기가 어렵다. 그래서 우리는 차세대 보안 솔루션을 제공하기 위한 연구 및 개발을 진행하여 기본적인 SIEM 기능을 구현하게 되었으며 우리는 호스트로 부터 실시간 로그 수집과 집계 및 분석에 중점을 두었다. 이 툴은 포렌식을 위한 로그데이터의 파싱과 검색을 제공한다. 이는 기존의 단순한 로그관리 이외에 침입을 탐지하고 보안이벤트의 순위를 이용하여 사용자에게 경고를 할 수 있다. 이러한 보안정보의 운영과 시각화를 위해 Elastic Stack를 사용하였는데, Elastic Stack은 대량의 데이터로부터 정보를 탐색하고 상관관계를 식별하며 모니터링을 위한 풍부한 시각화를 생성 할 수 있는 유용한 툴이다. 본 논문에서는 취약성으로부터 정보를 수집하는 기능을 SIEM에 추가하는 방식을 제안하였다. 호스트를 공격하며 보안정보관리 체계를 기반으로 모니터링, 경고 및 보안감사에 대한 실시간 사용자의 대응을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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