Purpose - In the 21st century, as information technology advances alongside the emergence of the 4th generation, industrial age, industrial environment has become individualized and customized. It is important to hire good quality employees for good service in the industry. The e-learning market is growing every year. Although e-learning companies are finding better quality employees in e-learning, it is not easy to find it. Companies also spend a lot of time and cost to find employee. On the employees side, they want to get a job freely when they want, but they cannot find their job easily. Furthermore, the labor market environment is changing fast. In the 4th generation, industrial age, employers require to find manpower whenever they need and want at little cost. So of their own accord, we have considered the necessity of management of human resources for employees and employers in e-learning. The purpose of this study is to propose a human cloud platform framework for enabling an efficient management of human resources in e-learning industry. Research design, data, and methodology - To pinpoint the items of a human cloud platform framework, the study was initiated according to the following process. First, items of competency relating to e-learning instructional designer was analyzed. Second, based on the items of information from this analysis, selection and validity verification took place with 5 e-learning specialists group. Third, the opinion of experts who were in charge of hiring in e-learning companies were collated with the questionnaire. Lastly, the human cloud platform framework was proposed based on opinion results. Results - The framework was comprised of 7 domains and 27 items in order to develop the human cloud platform for e-learning instructional designer. The analysis results showed that the most highly considered item were 'skill (4.60)' that employee already have the capability. Following this (in order) were 'project type (4.56)', 'work competency (4.56)', and 'strength area of instructional design (4.52)'. Conclusions - The 27 items in the human cloud platform framework were suggested in this study. Following this, we can consider to develop the human cloud platform for finding a job and hiring e-learning instructional designer easily. For successful platform operation, we need to consider reliability between employer and employee. In addition, we need quality assurance system based on operation has public confidence.
고해상도 UAV 영상의 다양한 활용을 위해서는 정밀한 위치보정이 필요하다. 이를 위해 지상기준점을 선정하는 것이 일반적이지만 긴급상황이나 지상기준점 선정이 어려운 경우에는 지상기준점없이 촬영을 수행해야 한다. 본연구에서는 지상기준점 없이 생성된 UAV 기반 3차원 point cloud 데이터의 x, y 좌표에 대한 위치 정확도 향상방법을 제안하였다. 위치정확도 향상을 위한 기준 데이터로 공공데이터포털에서 제공하는 벡터파일 중 도로 정보를 이용하였다. 2차원 정사보정 영상의 기하보정을 먼저 수행하고, 이 과정에서 산출된 변환행렬을 3차원 point cloud에 적용하는 방법을 채택하였다. 보정 전 약 34.54 m의 직선 거리 차이가 보정 후 약 1.21 m 로 감소하였다. 지상기준점 선정없이 획득된 UAV영상의 2차원 및 3차원 영상의 위치정확도 향상이 가능함을 확인함에 따라 타 공간정보 데이터와의 연계 및 호환 등이 가능해져 point cloud 데이터에서 획득된 3차원 공간 객체의 활용 범위의 확대를 기대한다.
Taxonomic identification is fundamental to all microbiology studies. Particularly in metagenomics, which identifies the composition of microorganisms using thousands of sequences, its importance is even greater. Identification is inevitably affected by the choice of database. This study was conducted to evaluate the accuracy of three widely used 16S databases-Greengenes, Silva, and EzBioCloud-and to suggest basic guidelines for selecting reference databases. Using public mock community data, each database was used to assign taxonomy and to test its accuracy. We show that EzBioCloud performs well compared with other existing databases.
사용자 인증은 인터넷 상의 많은 리소스를 인가된 사용자만 사용하도록 안전한 시스템 구축의 필수 요소이며 암호화 기법은 데이터 프라이버시를 제공하는 것을 목적으로 한다. 또한, 검색 가능한 암호화 기법은 데이터의 프라이버시와 함께 키워드를 이용한 검색으로 데이터의 효율적인 관리를 목적으로 한다. 공개키 기반의 검색 가능한 암호화 시스템은 사용자의 공개키에 대한 인증이 미리 이루어져야 하고 사용자 별 공개키/개인키에 대한 안전한 관리가 요구된다. 클라우드 환경에서는 다양한 디바이스를 통해 인터넷 클라우드 환경의 다양한 리소스를 사용가능하도록 하는 것이 목적이며 이에 반해서 다양한 디바이스들은 실제로 공개키/개인키에 대한 관리 및 인증서를 관리하기에는 리소스가 부족할 수 있으며 디바이스마다 이러한 클라이언트를 구현한다는 것은 쉽지 않다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서 H/W적인 안전성을 보장하는 temper-resistant한 device인 스마트 카드(smart card)를 이용한 암호화된 데이터에서의 패스워드 기반의 인증된 사용자의 검색 기술을 제안한다.
본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 자원을 이용하여 빅데이터의 일종인 LOD (linked open data)를 가공 및 분석하는 방법을 제안한다. LOD는 공공 데이터를 공유 및 재활용하기 위한 웹기반의 오픈 데이터이다. 특히 BA(business analytics)와 Info-graphic을 위한 시각화 (visualization) 기술을 제공하는 새로운 SaaS (software as a service) 비즈니스 영역을 InforgraaS (Info-graphic as a service)라고 정의한다. 본 연구의 목표는 시각화 및 비즈니스 전문가 없이 비전문가 또는 초보자가 사용할 수 있도록 하는 것이다. 데이터 시각화 (data visualization)는 데이터 분석 결과를 쉽게 이해할 수 있도록 시각적으로 표현하고 전달되는 과정을 말한다. 데이터 시각화의 목적은 챠트와 그래프를 통해 정보를 명확하고 효과적으로 전달하는 것이다. 공공기관의 빅데이터를 클라우드 컴퓨팅 자원과 오픈 소스인 하둡, R, 기계학습, 데이터 마이닝 등을 이용하여 다양한 처리 결과를 이해하기 쉬운 그래픽 또는 챠트로 표현하고 공유한다.
클라우드 서비스는 2008년 대기업의 기업용 서비스로 우리나라에 도입되었으나, 그 효과에 대한 인식이 높아짐에 따라 중소기업은 물론 공공기관까지 도입을 추진하는 등 중장기적으로 확산될 조짐이다. 그동안 많은 연구에서 클라우드 서비스 활성화의 저해요인으로 보안문제를 지적하였으나 예상되는 보안위협과 함께 대응 기술만을 제시하는 수준이었다. 이에 본 연구에서는 클라우드 서비스를 사용 해본 경험이 있는 기업 종사자들을 대상으로 이들이 인식하고 있는 보안위협의 중요도에 대하여 분석하였다. 이를 위해 클라우드 서비스 보안 영역을 관리적, 물리적, 기술적 보안으로 구분하고 각 영역별 세부요인들을 도출하였다. 순서화 로짓 모형을 통해 각 영역 및 세부 요인별 중요도를 분석한 결과 물리적 보안과 관리적 보안의 중요성을 높게 평가하는 것으로 나타났다. 또한 각 영역별로 보안정책, 서비스 시설에 대한 출입감시/통제 및 어플리케이션 보안을 중요하게 인식하는 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 클라우드 서비스를 도입한 기업 종사자들의 실제 사용경험을 바탕으로 그들이 인식하는 보안위협 우선순위를 제시하여 향후 클라우드 서비스를 도입하려는 기업 및 기관들의 보안전략 수립에 도움이 될 것으로 기대된다.
최근 기업 및 공공기관 정보시스템의 클라우드 전환이 가속화되면서 클라우드 환경에서 운영되는 웹 애플리케이션이 증가하고 있다. 클라우드 웹 애플리케이션에 대한 전통적인 네트워크 공격은 대량의 패킷으로 네트워크 자원을 고갈시키는 DoS(Denial of Service) 공격이 대표적이지만, 최근에는 애플리케이션 자원을 고갈시키는 HTTP DoS 공격도 증가하고 있어 이에 대응하기 위한 보안기술 마련이 필요하다. 특히, HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 공격은 네트워크 자원을 고갈시키지 않기 때문에 네트워크 메트릭을 모니터링 하는 전통적인 보안 솔루션으로 탐지하는 것이 어렵다. 본 논문에서는 클라우드 웹 애플리케이션에 HTTP DoS 공격을 주입하면서 웹 서버의 애플리케이션 메트릭을 수집하고, 이를 머신러닝 기반으로 학습하여 공격을 탐지하는 새로운 탐지 모델을 제안한다. 애플리케이션 메트릭으로는 아파치 웹 서버의 18종을 수집하였고, 5종의 머신러닝 모델과 2종의 딥러닝 모델을 사용하여 수집한 데이터를 학습하였다. 또한, 6종의 네트워크 메트릭을 추가로 수집 및 학습하고, 제안된 애플리케이션 메트릭 기반 모델과 성능을 비교함으로써 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 우수성을 검증한다. HTTP DoS 공격 중, 저대역폭으로 수행되는 RUDY 공격과 고대역폭으로 수행되는 HULK 공격을 제안된 모델로 탐지한 결과, 두 공격 탐지에 있어서 애플리케이션 메트릭 기반 머신러닝 모델의 F1-Score가 네트워크 메트릭 기반의 모델보다 각각 약 0.3, 0.1 높은 것을 확인하였다.
휴대용 기기와 다양한 위치 기반 서비스의 확산으로 공간데이터의 양적 팽창이 가속화됨에 따라 대용량의 공간데이터를 효율적으로 다룰 수 있는 기술의 중요성이 점차 커지고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 스토리지, 메모리, 애플리케이션 등 다양한 전산 자원을 공유할 수 있는 서비스 환경으로, 최근 이를 활용해 대용량의 공간데이터를 처리, 분석하는 방법과 그 필요성에 관한 연구가 활발히 수행되어 왔다. 그러나 아직까지 대용량 공간데이터의 분석에 클라우드 컴퓨팅 플랫폼을 활용했을 때 어느 정도의 성능 향상을 기대할 수 있는지에 대한 실증적 연구는 비교적 많이 이루어지지 않았으며, 본 연구의 목표는 이러한 논의의 공백을 채우는 것이다. 이를 위해 연구에서는 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 병렬 연산을 사용했을 때 모란지수와 지리가중회귀분석의 연산 속도가 어느 정도 향상되는지 살펴보았으며, 그 결과를 통해 클라우드 컴퓨팅을 활용한 공간분석의 효율성을 평가하였다. 실험 결과, 중앙처리장치의 클록 수가 더 높은 로컬 컴퓨터에 비해 병렬 연산에 적합한 환경을 갖춘 공용 클라우드 컴퓨팅 플랫폼에서 좀 더 효율적인 연산이 가능했으며, 데이터의 규모가 클수록 격차가 더욱 크게 나타났다.
국내 대다수의 공공장소 및 사유건물은 범죄 예방 및 사후 조치, 내부자 보안, 시설안전 및 화재 예방 등을 위해 CCTV(Closed Circuit Television)를 설치하고 있으며, 매년 설치 대수는 늘어나는 추세이다. 늘어나는 CCTV에 대하여 진행된 설문에서는 다수의 반응이 CCTV의 촬영으로 인한 프라이버시 침해 등의 부정적 시선보다 설치로 인해 발생할 수 있는 범죄의 예방적 측면에서 긍정적으로 보고 있다. 하지만 CCTV는 프라이버시 측면에서 많은 위험성을 내포하고 있으며, 클라우드를 이용하여 영상 데이터를 수집할 경우 피사체의 개인정보가 유출될 수 있다. 인세캠은 각국의 CCTV 감시 영상을 실시간으로 중계하였으며, 중계 대상에는 노트북의 전면카메라까지 포함되어 큰 이슈를 불러일으켰다. 본 논문에서는 CCTV를 통해 영상정보에 대한 프라이버시 기법 처리를 통한 개인정보 유출 방지 및 클라우드 시스템 보안성 강화를 위한 시스템을 소개하기로 한다.
4차 산업 혁명의 실현이 구체화 되면서 기업 업무환경에 대한 패러다임이 전통적 노동환경에서 디지털 노동환경으로 변화되어가고 있다. 특히 RPA(Robotic Process Automation), 챗봇과 같은 기술들은 단순 반복적인 작업을 자동화하여 인간의 노동량을 감소시키고 인간이 더욱 가치 있는 작업 또는 노동에 집중할 수 있도록 지원한다. 본 논문에서는 퍼블릭 클라우드 컴퓨팅 기반의 경비지출관리 솔루션을 활용하고 있는 기관이나 기업들이 이러한 로봇 프로세스 자동화 기술과 챗봇 기술을 접목하여 경비지출 보고서 관리 업무를 간소화하는 클라우드 모듈을 개발한다. 개발된 모듈은 전문가 평가를 진행하여 80.3%의 만족도를 보였고 용이성 측면에서 가장 높은 94%의 만족도를 확인할 수 있었다. 연구 결과를 바탕으로 향후 연구에서는 경비지출관리 업무와 관련된 업무 시스템을 추가로 연계하여 기업 내·외부에서 발행하는 업무를 단일 RPA 환경으로 확장하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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