최근 각종 공문서와 증빙 서류를 비롯하여 대부분의 문서가 디지털 데이터의 형태로 사용되고 있다. 특히 MS 오피스는 전 세계적으로 공공기관, 기업, 학교, 가정 등 다양한 곳에서 가장 많이 사용하고 있는 문서 편집 소프트웨어로써 악의적인 목적을 가진 사용자들이 해당 문서 프로그램의 범용성을 이용하여 MS 오피스 문서 파일을 악성 행위를 위한 매개체로 사용하고 있으며, 최근에는 단순한 사용자뿐만 아니라 국내외 정부 기관과 주요기업을 비롯하여 기반시설에서도 MS 오피스 문서 파일 형태의 악성코드가 유입되고 있다. MS 오피스 문서에 악성 코드를 삽입하는 방법은 단순히 미할당 영역에 은닉하는 방법을 사용할 뿐만 아니라 매크로 기능을 이용하는 등 다양한 방법을 통해 점점 정교한 형태로 진화되고 있다. 이러한 악성 코드들을 탐지하기 위해서 시그니처를 이용하거나 샌드박스를 이용한 탐지방법이 존재하지만, 유동적이고 복잡해지는 악성 코드들을 탐지하기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식 관점에서 MS 오피스 문서 분석에 필요한 주요 메타데이터와 파일 포맷 구조 분석을 통해 매크로 영역과 그 외 악성 코드가 삽입될 가능성이 존재하는 영역들을 확인함으로써 MS 오피스 문서 파일 내 비정상 요소를 탐지하는 기법을 제안한다.
Application of geothermal energy in buildings has been gaining popularity as it provides the benefits of both heating and cooling a building. Among the various types of geothermal energy systems, ground-coupled heat pump system is the most commonly applied one in South Korea. A ground heat exchanger plays an important role as a heat source in winter and a heat sink in summer. For the stable operation of a ground-coupled heat pump system, a ground heat exchanger should be sized so that it provides sufficient heating and cooling energy. Heating and cooling energies generated in ground heat exchangers mainly depend on the temperature difference between the heating medium in ground heat exchangers and the surrounding ground. In addition, the performance of ground heat exchangers influences the change in ground temperature. Therefore, it is necessary to consider this interrelation between the change in the ground temperature and the performance of ground heat exchanger for an accurate estimation of its performance. However, previous thermal analysis models for ground heat exchangers are not competent enough to allow a complete understanding of this interrelation. Therefore, this study proposes a three-dimensional equivalent, transient ground heat exchanger analysis model. First, a previous thermal analysis model for ground heat exchangers, including an analytical model, a g-function, and a numerical model are analyzed. Next, to overcome the limitations of the previous models, a three-dimensional equivalent, transient ground heat exchanger model is proposed. Finally, this study validated the proposed model with the measurement data of the thermal response test, sandbox test, and TRNSYS DST model. All validation results showed a good agreement. These findings helped us to investigate the thermal performance of ground heat exchangers more accurately than the analytical models, and faster than the numerical models. Furthermore, the proposed model contributes to the design of ground heat exchangers by considering the different operation conditions of buildings.
플랫폼 금융은 데이터 분석과 플랫폼을 이용한 매칭이라는 새로운 자금조달 방식을 제시함으로써 중소기업의 대안금융으로 부상하고 있다. 이 사업의 본질은 빅데이터를 이용한 위험평가와 투자자의 위험-수익 선호(risk-return preference)를 적절히 반영할 수 있는 위험분산 기술을 금융업에 적용한 것이다. 이로써 소상공인을 위한 소액금융, 중소기업의 운전자본(working capital) 조달을 위한 공급망 금융의 형태로 기존 금융의 대안으로 부상하고 있다. 한국의 플랫폼 금융은 이 같은 가능성에도 아직 유치 단계(infant stage)이며, 정책적 지원을 필요로 한다. 이는 다음과 같이 요약할 수 있다. "기관 및 공공 투자참여", 플랫폼 금융의 민간 자금유입(crowd-in)을 위한 정책금융의 씨앗자금(seed money) 공급, "수용적 규제체계", 영국의 샌드박스와 같이 새로운 사업에 대한 한시적 규제 유예, "데이터 개방 확대", 재량적인 데이터 공유의 허용, "대안투자 수단의 보급", 저금리시대의 대안투자 수단으로서 플랫폼 금융 육성.
장대형 수평집수관은 내부에서 축방향 흐름에 대한 마찰저항으로 인해 우물효율이 낮아지므로 이를 방지하기 위하여 다직경 수평집수관을 제안하였고, 그 효능을 평가하기 위해 실험실 규모의 모래통 실험을 수행하였다. 실험에서는 다직경과 여러 직경의 단직경 집수관에 대해 산출유량을 달리하면서 집수관에서의 수두분포를 파악하였으며, 이를 통해서 집수관의 효능을 평가하였다. 연구결과 다직경 집수관은 단직경에 비해 재료비가 1/3 이상 절감되면서도 그 산출유량은 최대직경의 단직경 집수관의 93% 이상이어서 그 효능이 우수함을 알 수 있었다. 또한, 출구유속이 약 0.8 m/sec 이상에서는 수평집수관의 수두분포가 왜곡되어 수리학적으로 비효율적인 수평우물임을 알 수 있었다.
게임 고객의 충성도 혹은 재구매 의도를 경영학의 고객 충성도 이론을 적용해 보는 거시적 분석이 있었지만 게임 시스템이 복잡해지면서 흥행에 성공한 특정 게임의 장기 충성 사용자의 행동 패턴을 분석함으로써 실증적으로 그 게임에 대한 애착과 성공의 원인을 알아보는 것도 의미가 있다. 본 논문에서는 2012년 출시되어 초창기에 흥행에 큰 성공을 거두고 지금도 점유율 10위권에 자리하고 있는 판타지 퓨전 무협 MMORPG 블레이드 앤 소울의 3년 이상 장기충성 사용자들의 행동 패턴이 1년 미만의 캐주얼 집단, 플레이 경력 1~3년 사이의 집단과 어떻게 다른 지 222명의 피험자에 대해 설문을 통해 살펴보았다. 그 결과 그 게임의 강점으로 알려진 던전 활동, 비무, 전장의 전투 방식과 내용보다는 그 게임 커뮤니티에의 끈끈한 애착이 더 중요했다. 심지어 전투 밸런스의 만족도는 5점 척도에서 모든 그룹이 1점대를 기록하기도 하고 초심자와 장기사용자가 1~3년 사용자보다 전투 레벨이 높은 U-커브를 나타내기도 했다. 이에 다시 148명의 장기 사용자의 설문 분석을 통해 커뮤니티 내 인간관계 형성 요인과 패턴을 조사하였다.
최근 세계경제는 4차 산업혁명이라는 시대의 흐름에 따라 서로 다른 기술 산업 간 융 복합이 활성화되고 새로운 기술이 빠르게 창출되고 있다. 우리나라도 4차 산업혁명에 대응하고 글로벌 경쟁력을 확보하기 위하여 신기술 신서비스 기반의 혁신기술을 육성하고 있으나, 각종 규제로 인하여 신기술 신서비스에 대한 진입이 어려운 실정이다. 이에 정부는 신기술 신서비스를 활용한 혁신사업이 규제의 제약 없이 실험 실증하고 사업화 할 수 있도록 규제샌드박스(Sandbox)가 적용되는 규제자유특구도입을 추진하고 있다.. 본 연구는 지역특화발전특구와 새로이 도입되는 규제자유특구를 비교 연구함으로써, 전국에 획일적으로 적용되는 규제만을 완화하는 지역특화발전특구의 한계를 고찰하고, 규제자유특구가 신기술 기반의 실증 테스트 베드로 육성할 방향과 지역의 혁신성장 거점으로 성장할 방안을 제시하고자 한다.
본 논문은 동적 샌드박스 도구를 이용하여 최근 급증하고 있는 멜트다운(Meltdown) 악성코드를 사전에 검출 및 차단하는 방법을 제시하였다. 멜트다운 공격 취약점에 대한 패치가 일부 제공되고 있으나 여전히 해당 시스템의 성능 저하 등의 이유로 의도적으로 패치를 적용하지 않는 경우가 많다. 이와 같이 적극적인 패치가 적용되지 않은 인프라를 위해 머신러닝 기법을 이용하여 기존의 시그니처 탐지 방식의 한계를 극복하는 방법을 제시하였다. 우선 멜트다운의 원리를 이해하기 위해 가상 메모리, 메모리 권한 체크, 파이프 라이닝과 추측 실행, CPU 캐시 등 4가지의 운영체제 구동 방식을 분석하고 이를 토대로 멜트다운 악성코드에 리눅스 strace 도구를 활용하여 데이터를 추출하는 메커니즘을 제공하였으며 이를 기반으로 의사 결정 트리 기법을 적용하여 멜트다운 악성코드를 판별하는 메커니즘을 구현하였다.
이 연구에서는 Mobility 신산업 관련 동향 및 전망을 정리하고 쟁점들을 제시하였다. 규제 및 갈등 관련 이슈, 기존 사업자와의 이해충돌, 플랫폼 노동 문제, 지역 간 갈등이 대표적인 쟁점으로 정리된다. 이어서 관련 신산업에 대한 정부 규제 현황 및 전망을 관련 연구들로 제시하였다. 마지막으로 갈등연구를 소개하면서 정부의 역할에 대한 정책 방향성을 제언하였다. 제언으로는 생태계 활성화를 위해 정부의 갈등 중재 노력과 복지 안전망의 연계, 그리고 신사업자의 사회적 가치 지향을 논의하였다. 결국 다양한 부처와 이해관계자가 규제 개선 과정에 참여할 수 있는 제도 환경을 조성하고, 이러한 환경에서 중심을 잡아주는 역할을 수행할 수 있는 컨트롤타워를 만드는 것이 추진과정에서 선결되어야 할 것이다.
특정한 조건 하에서 생존을 목표로 하는 장르 중에는 공포에서의 탈출과 그에서 얻는 카타르시스를 게임의 근본 재미로 설정하는 공포 생존 게임이 잘 알려져 있으나 설정된 공포가 없거나 중요하지 않고 다만 적대적인 환경적 조건을 다양한 방법으로 타개해 생존이라는 목표를 달성해야 하는 종류의 게임도 있다. 이들을 우리는 환경 적응적 생존게임이라고 분류하기로 한다. 이 논문에서 우리는 특히 다수 사용자들의 협동이 가능한 환경 적응적 생존 게임이 갖는 주요 내적 장치와 생존 요소를 사전 해당 장르 경험 조사를 근거로 스팀 플랫폼 상의 6개의 해당 장르 게임을 대상으로 분석하여 13개의 재미 요소를 추출하였다. 또 해당 게임 관련 카페 등을 통해 주로 30세 이하인 해당 장르 사용자 설문 조사를 통해 플레이 시간 등에서는 남녀간 성차가 거의 나타나지 않았지만 생존 요소 중 여성들이 도구 제작 요소를 더 선호하는 것이 밝혀졌다. 공포 생존 게임은 보통 여성들의 비선호도가 높은 것으로 알려졌지만 공포 요소가 적은 환경 적응형 생존 게임은 여성들의 접근성이 높았다.
최근 사회적 변화와 IC T 기술의 발전에 따라 사이버 위협 또한 증가되고 있으며, 사이버위협에 사용되는 악성코드는 분석을 어렵게 하기 위해 분석환경 회피기술, 은닉화, 파일리스 유포 등 더욱 고도화 지능화되고 있다. 이러한 악성코드를 효과적으로 분석하기 위해 머신러닝 기술이 활용되고 있지만 분류의 정확도를 높이기 위한 많은 노력이 필요하다. 본 논문에서는 머신러닝의 분류성능을 높이기 위해 API호출 구간 특성 기반 악성코드 탐지 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 악성코드와 정상 바이너리의 API 호출 순서를 시간을 기준으로 구간으로 분리하여 각 구간별 API의 호출특성과 바이너리의 엔트로피 등의 특성인자를 추출한 후 SVM(Support Vector Mechine) 알고리즘을 이용하여 제안하는 방법이 악성바이너리를 잘 분석할 수 있음을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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