기존 악성코드를 기반으로 만들어지는 변종 악성코드들은 약간의 패턴 변화로도 기존 보안체계를 쉽게 회피할 수 있고 제작 과정이 간단하여 널리 사용되고 있다. 이러한 악성코드는 일평균 160만개 이상 출현하고 있고, 사이버 공간 뿐아니라 피해규모가 큰 IoT/ICS로 점차 확대되고 있다. 본 논문에서는 기존에 자주 이용되는 Pattern기반 분석, Sandbox기반 분석, CFG/Strings 기반 분석 등이 아니라, 큰 의미를 부여하지 않았던 PE Section 및 DLL의 특징에 기반한 분석방법을 제안한다. 제안모델을 실제 구축 및 실험결과, 유의미한 탐지율과 오탐율을 기록했으며, 기존의 다양한 분석기술을 복합 운영 시 효과적인 악성코드 대응이 가능할 것으로 기대된다.
합성곱(convolution)은 인공지능(artificial intelligence)에서 컴퓨터 비전(computer vision), 심층학습(deep learning) 등의 분야를 이해하고 응용하려면 알아야 하는 중요한 수학적 연산이다. 그러나 현재의 공학수학 교과과정의 합성곱 내용은 독립적인 주제가 아니라 단편적으로 다루어지고 있어서 그 의미를 충분히 전달하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 공학수학에서 인공지능 교육과 연계할 수 있도록 개발한 합성곱 교수·학습 자료를 제시한다. 먼저 기존 공학과 인공지능 기술의 통합적 관점에서 합성곱에 대한 배경지식과 응용 사례를 정리하고, 코딩을 이용한 교육이 가능하도록 파이썬(Python)/SageMath 코드를 개발하여 제공한다. 또한 합성곱 지식이 인공지능에서 어떻게 활용되는지 보여주는 구체적인 예시로, 이미지 분류에 사용되는 합성곱신경망(Convolutional Neural Network, CNN)을 개발된 코드와 함께 제공한다. 본 교수·학습자료는 합성곱 개념을 쉽고 효과적으로 교육할 수 있도록 공학수학의 보충 자료로 활용가능하며, 학습자는 코딩을 통해 합성곱을 배우고 본인의 전공과 관련된 인공지능 기술을 학습하는 데 이를 이용할 수 있다.
오늘날 항공운송은 국가 간 인적 물적 교류를 위한 최적화된 운송 수단이다. 우리나라는 물론 세계 각국은 효율적인 항공운송을 이용하기 위해 국제항공협정을 체결하여 항공사 노선확장과 운항횟수의 증가 등을 이룩하였지만 동전의 양면처럼 항공운송 사고의 발생가능성도 높아졌다. 항공운송 사고의 발생 빈도는 타교통수단 사고와 비교하였을 때 높지는 않아도 항공사고가 발생하면 대형 참사로 이어진다. 항공운송 사고는 국내 운송사고보다 국제 운송사고가 많으며, 사고가 발생하였을 경우에 항공운송인과 여객 또는 송하인 등의 법적 책임에 대한 분석이 필요하다. 항공운송 사고의 법적 규율에 대한 선순위 판단은 항공운송계약의 종류의 구분이다. 항공운송계약은 객체에 따라 항공여객운송계약과 항공물건운송계약으로 분별된다. 특히 항공여객운송 사고는 인명 피해를 발생시키기 때문에 이에 대한 법적 규율에 대한 논의가 더욱 필요하다. 개정 "상법" 항공운송편은 국제항공운송에서 세계적으로 활용되는 조약들의 내용을 우리 실정에 맞게 반영하여 국제적 기준에 맞으면서 체계상으로도 육상 해상 항공 운송을 포괄하는 특징을 갖고 있다. 그러나 "상법"은 운송계약상 항공운송인의 손해배상책임 문제를 규율하는 몬트리올협약을 주로 반영하면서 동 협약이 가지고 있던 문제로 인하여 국내 상황에 맞게 변형 및 생략을 통해 동 협약의 규정을 수용함으로 인해 발생하는 문제들도 생겨나게 되었다. 특히 여객 손해에 대한 손해배상책임의 발생 원인으로서 사고의 개념은 판례의 해석이 반영된 관련 조약과 "상법"에서 어느 정도 명확한 개념 정의가 필요하다고 할 것이다. "상법" 항공운송편의 모법인 몬트리올 협약은 여객의 사망 또는 신체상해의 원인이 된 사고가 '항공기상에서' 또는 '승강을 위한 작업 중' 발생한 경우에 항공운송인의 손해배상책임에 대하여 규정하고 있으며 이는 바르샤바 협약부터 이를 개정한 전 협약에 걸쳐 동일하게 규정되었고 '사고'의 개념 및 '승강을 위한 작업 중'의 범위와 관련하여 지금까지 논란이 계속되고 있는 중이다. 또한 손해배상의 대상 범주인 여객 손해 중 '신체상해'에 여객이 항공운송 중에 입은 정신적 손해를 포함시킬 수 있는지 여부를 두고 논쟁 중이다. 현행법상 신체적 상해의 경우 특정 상황에서 정신적 손해에 대한 배상이 가능하고 항공사고로 인한 발생한 정신적 손해는 중대한 신체적 상해와 같이 피해자로 하여금 정상적인 생활을 할 수 없게 할 만큼 심각한 피해이다. 그래서 여객의 정신적 손해는 관련 조약이나 "상법"상 신체적 상해에 포함하는 것으로 해석할 필요가 있으며 항공운송인의 합리적인 보호와 남소의 예방 측면에서 명백히 증명될 수 있는 정신적 손해만을 배상하여야 할 것이다. 연착 손해의 배상은 바르샤바 협약, 몬트리올 협약, "상법"은 여객 수하물 및 운송물의 연착으로 인한 항공운송인의 손해배상책임 규정은 있지만 연착에 대한 언급을 하고 있지 않기 때문에 연착에 대한 개념 정리가 필요하다. 연착의 개념에 대한 엄격한 해석은 항공운송인의 안전한 운항을 저해할 소지가 있으므로 여객 수하물 또는 운송물이 항공운송계약에 명시된 도착 예정인 공항에 합의된 시간 내에 또는 이러한 합의가 없을 경우 당해 상황을 고려해 선의의 운송인에게 요구할 수 있는 합리적인 시간 내에 도착 또는 인도되지 아니한 경우를 말한다와 같이 정의하는 것이 옳다고 생각한다. 항공사 약관의 손해는 여객 손해는 대한항공의 국제여객운송약관에 의하면 협약이나 기타 법령에서 정하는 경우 이외에 해당하는 항공운송이나 대한항공이 행하는 서비스로부터 여객에게 발생한 손해는 대한항공이 원칙적으로 책임을 부담하지 않고 대한 항공의 태만 또는 고의적인 과실에 기인하여 발생하였다는 사실이 증명되고 동 손해에 여객의 과실이 개재되지 않았다는 점이 판명된 경우에만 책임을 부담한다. 협약 또는 법령에서 정하지 않은 손해의 경우에는 항공사 측의 과실이 증명된 경우에만 책임을 부담한다는 조항인데 대한항공 약관상 '태만' 또는 '고의적인 과실'이라는 용어의 적합성에 대한 판단이 필요하며 중과실이라고 함이 타당하다고 생각된다. 수하물 손해는 대한항공 국제여객운송약관은 여객의 위탁수하물에 포함되어 있는 전자제품 등의 손상 또는 인도의 지연에 대하여 대한항공은 사실을 알고 있는지 여부에 관계없이 책임을 부담하지 않지만 미국을 출발 또는 도착하는 국제선 운송의 경우에는 그렇지 않다. 따라서 미국을 출발 또는 도착하는 국제선 여객을 다른 나라에 출발 또는 도착하는 국제선 여객을 불합리하게 차별하는 것으로 조약의 내용과 동일하게 물품에 대하여 항공사가 책임을 부담하는 방향으로 개정되어야 할 것이다.
자율주행 자동차의 원활한 주행을 위해서는 도로상에 설치된 교통안전시설에 대한 정보 취득이 필요하다. 이에 본 연구는 자율주행 자동차에게 교통안전시설에 대한 표준화 된 정보를 제공하려는 방안으로 한국형 통합 메시지 셋 설계 방안을 마련하는 것을 목적으로 하였다. 연구에서는 자율주행 자동차의 주행을 위해 제공되어야 하는 정보에 따라 필요한 교통안전시설을 4가지 기준(법적 근거, 자율주행 자동차에 대한 정보 제공 유무, 중복된 정보 제공 유무, 기준 및 설치 형태의 모호성)에 따라 구분하였다. 주행 시 제공되는 정보의 중요도(12대 중과실, 행동 변화)에 따라 정보 전달의 우선순위를 구분하고, 전달 정보의 분류 코드 형태를 정의하였다. 마지막으로, SAE J2735 준용을 위한 교통안전시설의 정보 위치와 전달 방안을 파악하였다. 본 연구는 향후 자율주행 자동차의 실 도로 주행에 앞서, 일반 운전자 기준으로 설치된 교통안전시설이 자율주행 자동차에게 정보를 제공하는 방안을 제시함으로써 미래 도로의 운영 방안을 마련하였다는 데 의의가 있다.
본 연구는 산업별 국내 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 상관관계에 대해 실증분석하고, 이를 통해 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 관계에 대한 일반 가설 뿐만 아니라 산업별로 차이가 존재한다는 사실을 밝히고자 산업별 실증분석을 시도하였다. 이에 본 연구에서는 과학기술부의 "과학기술연구개발활동조사보고서"의 조사결과로 추출된 $2002{\sim}2006$년간의 패널데이터를 대상으로 8개 산업별 실증분석을 하였다. 산업분류는 패널 수의 제한 등으로 국가과학기술표준분류 체계(KSIC) 상 중분류(2-digit)까지로 제한하였다. 본 연구는 기존 연구에서의 연구개발활동 및 연구개발비 지출은 기업의 가치 내지는 생산성, 경영성과에 대체로 긍정적인 영향을 미치는 사실을 확인할 수 있었을 뿐만 아니라 기존 연구에서 부족했던 개별 산업별, 기업 규모별 차이 또한 증명하였다는 점에서 큰 특징이 있다. 더욱이 기존 연구에서는 볼 수 없었던 5년간의 일관성 있는 패널데이터를 분석에 이용하여, 지속적으로 연구개발활동과 경영활동이 이뤄지는 기업을 대상으로 연구를 수행함으로써 연구결과의 신뢰성을 높였다. 마지막으로 IMF 경제위기 이후 2002년부터 2006년까지 최근 데이터를 실증분석에 사용함으로써, IMF 이전의 선진국 추격형이 아닌 선진국 진입단계에 있는 현상의 문제점들을 실증분석을 통해 제시하였다는데 큰 특징이 있다. 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 자본금과 노동자 규모는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며, 이는 분석 대상 8개 산업 모두에 적용된다. 둘째, 기업의 설립년수는 특정 산업에 있어서는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+) 또는 음(-)의 상관관계를 가지나, 전반적인 경향에 대해서는 판단하기 어렵다. 셋째, R&D 투자는 전반적으로 기업 경영성과에 긍정정인(+) 영향을 준다고 할 수 있다. 넷째, 연구원 수는 전체기업 또는 벤처기업의 경영성과에 한 방향으로 영향을 미치는 요인이라 할 수 없다. 다섯째, 연구개발 노하우의 축적 등을 통해 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정되었던 연구소의 설립년수 또한 기업 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정되었던 연구소의 설립년수 또한 기업 경영성과에 긍정적인 요인으로 작용한다는 것이 전반적인 사실이라고 논할 수 없다.
본 연구는 산업별 국내 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 상관관계에 대해 실증분석하고, 이를 통해 벤처기업의 경영성과와 R&D 투자와의 관계에 대한 일반 가설뿐만 아니라 산업별로 차이가 존재한다는 사실을 밝히고자 산업별 실증분석을 시도하였다. 이에 본 연구에서는 과학기술부의 "과학기술연구개발활동조사보고서"의 조사결과로 추출된 $2002{\sim}2006$년간의 패널데이터를 대상으로 8개 산업별 실증분석을 하였다. 산업분류는 패널 수의 제한 등으로 국가과학기술표준분류 체계(KSIC) 상 중분류(2-digit)까지로 제한하였다. 본 연구는 기존 연구에서의 연구개발활동 및 연구개발비 지출은 기업의 가치 내지는 생산성, 경영성과에 대체로 긍정적인 영향을 미치는 사실을 확인할 수 있었을 뿐만 아니라 기존 연구에서 부족했던 개별 산업별, 기업 규모별 차이 또한 증명하였다는 점에서 큰 특징이 있다. 더욱이 기존 연구에서는 볼 수 없었던 5년간의 일관성 있는 패널데이터를 분석에 이용하여, 지속적으로 연구개발활동과 경영활동이 이뤄지는 기업을 대상으로 연구를 수행함으로써 연구결과의 신뢰성을 높였다. 마지막으로 IMF 경제위기 이후 2002년부터 2006년까지 최근 데이터를 실증분석에 사용함으로써, IMF 이전의 선진국 추격형이 아닌 선진국 진입 단계에 있는 현상의 문제점들을 실증분석을 통해 제시하였다는데 큰 특징이 있다. 주요 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 자본금과 노동자 규모는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+)의 상관관계를 가지는 것으로 나타났으며, 이는 분석 대상 8개 산업 모두에 적용된다 둘째, 기업의 설립년수는 특정 산업에 있어서는 전체기업과 벤처기업의 경영성과와 양(+) 또는 음(-)의 상관관계를 가지나, 전반적인 경향에 대해서는 판단하기 어렵다. 셋째, R&D 투자는 전반적으로 기업 경영성과에 긍정정인(+) 영향을 준다고 할 수 있다 넷째, 연구원 수는 전체기업 또는 벤처기업의 경영성과에 한 방향으로 영향을 미치는 요인이라 할 수 없다. 다섯째, 연구개발 노하우의 축적 등을 통해 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미칠 것으로 가정되었던 연구소의 설립년수 또한 기업 경영성과에 긍정적인 요인으로 작용한다는 것이 전반적인 사실이라고 논할 수 없다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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