사이버 공격이 지능화·고도화됨에 따라 사물인터넷(IoT) 기기 등 이기종 시스템을 대상으로 한 사이버 공격이발생하였을 경우 해당 침해사고 공격에 대한 상세 위협 정보를 공유할 수 있는 기법이 필요하다. 침해사고 발생시 이기종 IoT 기기로부터 수집된 디지털 포렌식 아티팩트를 침해지표(Indicators of Compromise : IoC)로 표현하고 이를공유할 수 있는 기법이 구축되어야 한다. 특히 각종 IoT 기기를 대상으로 악성코드가 실행될 경우 사이버 위협 정보를표현하고 CTI 시스템 간에 공유하기 위한 효율적인 침해지표 생성 방법이 제시되어야 한다. 이에 본 연구에서는 기존의침해지표 생성 방식 및 표현 방식에 대해 분석하여 Malware에 대한 침해지표 데이터를 생성하기 위한 분류체계 및효율적이고 규격화된 표현 방식을 제시하였다. 앞으로 제시된 침해지표 표현 및 규격화 방안을 토대로 사고관리 프레임워크 구축 시 지능화된 공격에 능동적으로 대응할 수 있을 것을 기대된다.
As cyber attacks become more intelligent and advanced, cyber attacks targeting heterogeneous systems such as Internet of Things (IoT) devices are increasing. There is a need for a technique to share detailed threat information about the incident attack. In the event of an infringement incident, a technique that can express digital forensic artifacts collected from heterogeneous IoT devices as indicators of compromise (IoC) and share them must be established. In particular, when malicious code is executed targeting various IoT devices, an efficient IoC generation method to express cyber threat information and share it among CTI systems must be presented. Therefore, in this study, the existing IoC creation method and expression method were analyzed. A classification system for generating IoC for malware and an efficient and standardized expression method were presented. Based on the proposed IoC expression and standardization method, it is expected that it will be able to actively respond to intelligent attacks when establishing an accident management framework
최근 엔터프라이즈 및 데이터 센터에서는 급격하게 증가하고 있는 빅데이터를 관리하기 위한 자원 최적화 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 고정 할당된 저장 자원과 비교하여 많은 자원을 할당하는 씬프로비저닝은 초기 비용을 줄이는 효과가 있으나 실제로 사용하는 자원이 증가할수록 비용의 효과는 감소하고 자원을 할당하기 위한 관리 비용이 증가하는 문제가 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리의 물리적 블록을 단일 비트 셀과 다중 비트 셀로 구분하여 하이브리드 기법으로 포맷하고, 빈번하게 사용하는 핫 데이터와 사용량이 적은 콜드 데이터를 구분하여 관리하는 기법을제안한다. 제안하는 기법은 씩프로비저닝과 같이 물리적으로 자원과 할당된 자원이 동일하여 추가적인 비용 증가 없이사용할 수 있으며, 사용량이 적은 자원을 다중 비트 셀 블록에 관리하여 씬프로비저닝과 같이 일반적인 저장장치보다더 많은 자원을 할당할 수 있는 장점이 있다. 마지막으로 시뮬레이션을 기반으로 실험을 통해 제안하는 기법의 자원최적화 효과를 측정하였다.
Recently, resource optimization research has been actively conducted in enterprises and data centers to manage the rapid growth of big data. In particular, thin provisioning, which allocates a large number of resources compared to fixedly allocated storage resources, has the effect of reducing initial costs, but as the number of resources actually used increases, the cost effectiveness decreases and the management cost for allocating resources increases. In this paper, we propose a technique that divides the physical blocks of flash memory into single-bit cells and multi-bit cells, formats them with a hybrid technique, and manages them by dividing frequently used hot data and infrequently used cold data. The proposed technique has the advantage that the physical and allocated resources are the same, such as thick provisioning, and can be used without additional cost increase, and the underutilized resources can be managed in multi-bit cell blocks, such as thin provisioning, which can allocate more resources than typical storage devices. Finally, we estimated the resource optimization effectiveness of the proposed technique through experiments based on simulations.
본 논문에서는 사물인터넷과 Amazon Web Services(아마존 웹 서비스, AWS)를 활용한 공간 혼잡도 측정시스템에 관해 연구하였다. 기존의 공간 혼잡도 측정 시스템은 고가의 서버를 필요로 하고, 공간 인식 성능 개선을 위한고비용의 알고리즘 개발 및 업데이트가 필요한 문제가 있다. 제안한 시스템은 소형/저가형 싱글 보드 컴퓨터인 라즈베리 파이(Raspberry Pi)에서 OpenCV를 통해 웹카메라(or CCTV) 화면을 캡쳐하여 AWS로 정보를 전송하고 처리하여적은 비용으로 구현이 가능하다. AWS에서는 수신된 공간 화면 이미지 정보를 Amazon S3(Amazon Simple Storage Services)에 저장하고, Amazon Lambda에서 Amazon Rekognition으로 전송하여 이미지를 통해 혼잡도를 분석한다. Amazon Rekognition 서비스는 이미지 처리 건당 0.001달러로 적은 비용으로 인공지능(AI) 기술을 사용할 수있고, 사람 객체 인식을 통해 혼잡도를 분석할 수 있다. 분석된 혼잡도는 DB(Database)에 저장하고, 결과를 화면에출력한다. 제안한 공간 혼잡도 측정 시스템은 저비용으로 공공장소 등에서의 공간 혼잡도 확인 등에 활용될 수 있을것으로 기대한다
In this paper, we conducted research on a spatial crowdedness measurement system using the Internet of Things(IoT) and Amazon Web Services(AWS). Current spatial congestion measurement systems require expensive servers and entail significant investment in algorithm development and updates to enhance spatial recognition performance. The proposed system can be implemented at low cost by capturing the screen of a web camera(or CCTV) through OpenCV on a small/low-cost single board computer, Raspberry Pi, and transmitting and processing the information to AWS. Within AWS, the received spatial image information is stored in Amazon S3(Amazon Simple Storage Service). Subsequently, Amazon Lambda transfers the images to Amazon Rekognition for congestion analysis based on the images. The Amazon Rekognition service offers the capability to utilize artificial intelligence(AI) technology for image processing at a low cost of 0.001 dollars per image. Through human object recognition, it enables congestion analysis. The analyzed congestion level is stored in DB(Database), and the result is displayed on the screen. The proposed system is expected to be used for checking crowdedness at low cost in public place
스마트 디바이스와 소셜미디어의 보급 확산, 온라인에서의 제품 구매 증 로 인하여 많은 기업들이 소비자의소비패턴, 생각 등을 이해하려고 한다. 이에 따라 온라인에서 제품이나 서비스에 대한 소비자들의 의견이 포함된 리뷰를수집하여 소비자들의 감성을 이해하는 필요성이 증대되고 있으며 국내·외 기업이나 연구기관에서 관련 연구가 진행되고있다. 그러나 아직 영어로 표현된 데이터를 대상으로 한 연구가 대부분이며, 영어 텍스트에 대한 어휘사전이나 머신러닝접근법으로 감성분석(Sentiment Analysis)에 대한 많은 연구와 성과가 발표되고 있다. 그에 반해 국어는 한국어가 갖고 있는 복잡성과 딥러닝을 위한 레이블링 데이터가 부족하기 때문에 러신머닝 접근법에 의한 감성분석 정확률이 상대적으로 낮다. 이러한 문제점을 개선하고자 본 연구에서는 한글 온라인 리뷰를 대상으로 딥러닝과 감성사전 기법의 장점을 활용하여 감성분석의 정확도를 향상시키는 하이브리드 접근법의 시스템을 활용했다. 이를 통해 정확도, 정밀도, 재현율 등의 지표들이 얼마나 개선되는지 확인했다. 본 연구 결과는 향후 기업이 다량의 온라인 리뷰를 자동으로 분석 및활용하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다
Due to the spread of smart devices and social media, and the increase in product purchases online, many companies are trying to understand consumers' consumption patterns and thoughts. Accordingly, the need to understand consumers' emotions by collecting reviews including consumers' opinions on products or services online is increasing, and related research is being conducted by domestic and foreign companies and research institutes. However, most of the studies are still focused on data expressed in English, and many studies and results on sentiment analysis as a lexicon or machine learning approach for English text have been published. On the other hand, the Korean language has relatively low accuracy due to the complexity of Korean and the lack of labeling data for deep learning. To improve these problems, this study utilized a hybrid approach system that improves the accuracy of sentiment analysis by utilizing the advantages of deep learning and sentiment dictionary techniques for Korean online reviews. Through this, it was confirmed how much the indicators such as accuracy, precision, and recall improved. The results of this study are expected to help companies automatically analyze and utilize a large amount of online reviews in the future
고령화사회에 접어들며 노인 인구가 증가함과 동시에, 노인의 건강문제 또한 사회문제로 대두되었다. 2021년 기준 노인 인구 대비 치매상병자 및 경도인지장애환자 비율은 약 11%로 인지 재활 훈련의 중요성이 부각되고 있다. 인지재활 훈련은 요양병원 및 노인 복지소에서 적극 도입중인 치료의 하나로, 주로 구조화된 환경에서 특정 인지 영역을 훈련시키기 위해 표준화된 수행 과제를 부여하는 방식으로 진행되고 있다. 인지재활 훈련의 효용성을 증진시키기 위해서는 인지능력의 각 영역(지남력, 기억력, 주의집중력, 계산능력, 시지각능력, 언어능력, 실행능력) 에 대한 분석과 그에 따른 환자 맞춤형 인지재활 훈련 방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용하여 7가지 인지영역 훈련에 대해 범용적이고 객관적인 기준을 인지재활 평가 프로토콜 MMSE-DS 기반으로 설계하였으며, 사용자의 능력 분석을 통해 사용자 맞춤형 훈련 콘텐츠를 구현하여 인지 재활 훈련에 활용하는 방안을 제시하였다.
고령화사회에 접어들며 노인 인구가 증가함과 동시에, 노인의 건강문제 또한 사회문제로 대두되었다. 2021년기준 노인 인구 대비 치매상병자 및 경도인지장애환자 비율은 약 11%로 인지 재활 훈련의 중요성이 부각되고 있다. 인지재활 훈련은 요양병원 및 노인 복지소에서 적극 도입중인 치료의 하나로, 주로 구조화된 환경에서 특정 인지 영역을 훈련시키기 위해 표준화된 수행 과제를 부여하는 방식으로 진행되고 있다. 인지재활 훈련의 효용성을 증진시키기위해서는 인지능력의 각 영역(지남력, 기억력, 주의집중력, 계산능력, 시지각능력, 언어능력, 실행능력) 에 대한 분석과그에 따른 환자 맞춤형 인지재활 훈련 방안의 제시가 필요하다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용하여 7가지 인지영역 훈련에 대해 범용적이고 객관적인 기준을 인지재활 평가 프로토콜 MMSE-DS 기반으로 설계하였으며, 사용자의능력 분석을 통해 사용자 맞춤형 훈련 콘텐츠를 구현하여 인지 재활 훈련에 활용하는 방안을 제시하였다.
본 연구는 코로나-19 지식, 태도, 행동이 간호대학생의 임상실습만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 일개 간호대학의 3·4학년 150명을 대상으로 2022년 5월 2일부터 5월 23일까지 자료수집을 하였다. 수집된 자료는 SPSS/WIN 23.0을 이용하여 Multiple linear regression을 실시하였다. 코로나-19 지식, 태도, 행동의 평균점수는 57.34±6.49점, 36.15±4.98점, 43.21±6.30점이었고, 임상실습만족도는 평균 110.42±15.38점으로 나타났다. 일반적 특성에 따른 임상실습만족도는 코로나-19백신접종 차수(t=-2.01, p=.046)와 사회적거리두기와 자가격리로 우울한 기분(t=2.51, p=.013)에서 유의한 차이가 있었다. 임상실습만족도는 지식(r=.28, p<.001), 태도(r=.24, p=.004), 행동(r=.24, p=.003)과 양의 상관관계가 있었고, 임상실습만족도에 영향을 미치는 요인은 지식(𝛽=.20, p=.015), 코로나-19로 인한 사회적거리두기와 자가격리로 인한 우울한 기분(𝛽=-0.21, p=.009), 태도(𝛽=.21, p=.010)로 나타났다. 임상실습 전에 간호대학생들을 대상으로 전염병에 대한 지식과 태도를 함양시키고, 이를 실천할 수 있는 예방교육프로그램을 실시할 필요가 있다.
본 연구는 코로나-19 지식, 태도, 행동이 간호대학생의 임상실습만족도에 미치는 영향을 파악하기 위한 조사연구이다. 일개 간호대학의 3·4학년 150명을 대상으로 2022년 5월 2일부터 5월 23일까지 자료수집을 하였다. 수집된자료는 SPSS/WIN 23.0을 이용하여 Multiple linear regression을 실시하였다. 코로나-19 지식, 태도, 행동의 평균점수는 57.34±6.49점, 36.15±4.98점, 43.21±6.30점이었고, 임상실습만족도는 평균 110.42±15.38점으로 나타났다. 일반적 특성에 따른 임상실습만족도는 코로나-19백신접종 차수(t=-2.01, p=.046)와 사회적거리두기와 자가격리로 우울한 기분(t=2.51, p=.013)에서 유의한 차이가 있었다. 임상실습만족도는 지식(r=.28, p<.001), 태도(r=.24, p=.004), 행동(r=.24, p=.003)과 양의 상관관계가 있었고, 임상실습만족도에 영향을 미치는 요인은 지식(β=.20, p=.015), 코로나-19로 인한 사회적거리두기와 자가격리로 인한 우울한 기분(β=-0.21, p=.009), 태도(β=.21, p=.010)로 나타났다. 임상실습 전에 간호대학생들을 대상으로 전염병에 대한 지식과 태도를 함양시키고, 이를 실천할 수 있는 예방교육프로그램을 실시할 필요가 있다.
본 연구는 최근 사회적으로 이슈가 되고 있는 중장년 1인 가구와 관련한 언론보도기사를 원자료로 삼아, 기사에내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 중장년 1인 가구와 관련한 사회적인 이슈와 인식이 어떻게 구성되었는지를실증적으로 탐색하였다. 자료의 수집은 2017년 1월 1일부터 2022년 12월 31일까지 국내 포털인 네이버 뉴스와 구글뉴스에서 중장년 1인 가구 키워드를 검색하여 자료를 수집하였고, 수집된 기사수는 8,233개로 최종 7,837건의 기사를분석에 활용하였다. 분석 결과로 첫째, TF-IDF는 ‘고독’, ‘가구’, ‘지원’, ‘사업’ 등이 분석되었고, 이는 중장년 1인 가구가고독이라는 위험에서 자유로울 수 없는 대상이고, ‘지원’이 필요한 대상임을 확인할 수 있다. 둘째, N-gram(2-gram)의분석결과 ‘고독과 예방’ ‘1인 가구와 증가’, ‘1인 가구와 고독’ 등으로 분석되었다. 이는 중장년 1인 가구에 대한 사회문제 중 고독은 예방적 측면에서 접근이 필요하고, 1인 가구의 지속적인 증가, 1인 가구의 주요한 문제가 고독임을 알수 있는 결과이다. 셋째, CONCOR 분석의 결과, 중심군집으로 ‘중장년 1인 가구의 특성’, 주변군집으로 ‘위기가구 발굴 방식’, ‘지역 단위에서 추진 중인 중장년 1인 가구 지원체계’, ‘중장년 1인 가구의 어려움과 그 원인’ 등 1개 중심군집과 3개의 주변군집으로 구분되었다. 상기 분석의 결과를 토대로 지역의 복지사각지대 발굴체계의 확대 필요성과 중장년1인 가구 지원센터 설치를 제안하였다.
This study uses mass media data related to middle-aged single households, as raw data, and analyzes about the social issues and perceptions. For search, data from representative portals, Naver News and Daum News, were collected using Textome, a big data analysis system. A total of 8,233 articles were collected from January 1, 2017 to December 31, 2022, and the final 7,837 articles were used for analysis. As a result of the analysis, first, as a result of the TF-IDF analysis, 'loneliness', 'household', 'support', and 'project' were analyzed. Second, in the analysis results of N-gram(2-gram), 'loneliness and prevention', 'single-person households and increase' and 'single-person households and loneliness' were analyzed. Third, as a result of the CONCOR analysis, 'Characteristics of middle-aged single-person households' as the central cluster, 'Method of discovering households in crisis' as the peripheral cluster, 'Support system for middle-aged single-person households being promoted at the regional level', 'Difficulties of middle-aged single-person households and their causes'. Based on the results of the above analysis, the need to expand the local welfare blind spot discovery system and the establishment of a support center for middle-aged single-person households were proposed
본 논문에서는 수경재배의 편리성, 안정성, 정확성의 향상을 위하여 사물인터넷(IoT) 기술을 활용한 수경재배원격 모니터링 및 제어 시스템을 연구하였다. 제안한 시스템은 라즈베리 파이, 아두이노, 센서를 IoT 기술과 접목하여재배 환경과 배양액의 농도 등을 측정하여 PC 서버로 전송한다. PC에서는 미들서버(Middle Server), 데이터베이스, 웹서버를 구축하여 TCP/IP 통신으로 라즈베리 파이와 안정적인 데이터 전송, 저장 및 처리를 보장한다. 이를 통해 재배환경, 배양액의 배합 등을 원격 모니터링 및 제어한다. 따라서 모니터링 및 배양액 배합은 장소, 시간 및 장비 등에구애받지 않고 어디서나 웹페이지로 관리시스템을 접속하여 확인과 작업을 할 수 있다. 제안한 시스템은 수경재배 작물의 최적화된 생육환경을 유지하면서 원격 모니터링 및 제어로 농업 관리의 편리성을 제공하고, 다양한 작물에 적용 가능할 것으로 기대한다.
In this paper, a remote monitoring and control system for hydroponic cultivation using Internet of Things (IoT) technology was studied to improve the convenience, stability, and accuracy of hydroponic cultivation. The proposed system combines Raspberry Pi, Arduino, and sensors with IoT technology to measure the cultivation environment and the concentration of culture medium, It subsequently transmits this data to the PC server. In the PC, the middle server, database, and web server are built to ensure stable data transmission, storage, and processing with Raspberry Pi through TCP/IP communication. This facilitates remote monitoring and control of cultivation conditions, as well as the mixing of nutrient solutions. Therefore, monitoring and mixing of culture solutions can be conducted from anywhere, without being limited by location, time, or equipment. Users can access the management system via a web page to review and perform tasks. The proposed system provides convenience in agricultural management through remote monitoring and control while maintaining an optimized growth environment for hydroponic crops. It is expected to have the potential for application across various type of crops.
현대사회의 변화는 소프트웨어와 인공지능을 적용한 다양한 서비스 모델이 나오고 있으며, 모든 분야에서 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 급격하게 변화되어 가고 있다. 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 소프트웨어와 인공지능에 대한 교육이 부각되고 있다. 이러한 사회적 변화에 따라 소프트웨어와 인공지능의 활용에 대한 관심이상당히 높다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육 현장에 도입 예정이어서 많은 교육활동이 활성화 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험활동 프로그램을 운영하였던 내용을 기반으로 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 프로그램과 운영 방법에 대한 효율성을 제안하고자 한다.
Changes in modern society are resulting in the emergence of various service models that apply software and artificial intelligence, and all fields are rapidly changing based on software and artificial intelligence. Education on software and artificial intelligence is emerging as a major influencing factor that determines national competitiveness. Following these social changes, interest in the use of software and artificial intelligence is quite high. Starting in 2025, software and artificial intelligence-related curricula are scheduled to be introduced into public education in elementary, middle, and high schools, so many educational activities are becoming active. In this study, based on the content of operating the software and artificial intelligence experience activity program, we would like to propose the efficiency of future learning programs and operating methods for software and artificial intelligence.
본 연구의 목적은 국내·외 금융환경 변화가 ICT기업 수출액에 미치는 경제지표 요인을 검증하는데 있다. 과학기술정보통신부와 한국은행경제통계시스템에서 2020년 1월부터 2023년 4월까지 자료를 수집하여 분석하였다. 사용된변수는 ICT기업 수출액, 한국금리, 생산자물가지수, 수출물가지수, 총임금, 원/달러환율, 원/위안환율, 원/엔환율로 구성하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 미국의 자이언트 스텝 금리 인상에 따라 한국금리, 생산자물가지수, 수출물가지수, 총임금, 원/달러환율, 원/위안환율, 원/엔환율에 차이가 나타났다. 둘째, ICT기업 수출액에 미치는 영향력이 제일높은 경제변수는 한국금리로 나타났고, 다음으로 수출물가지수, 생산자물가지수, 총임금 순으로 나타났다. 셋째, ICT기업 수출액에 미치는 영향력이 제일 높은 환율변수는 원/위안환율로 나타났고, 다음으로 원/달러환율로 나타났다. 넷째, 한국금리가 감소할수록 ICT기업 수출액은 상승하지만, 원/위안환율이 이를 조절하는 것으로 나타났다. 다섯째, 수출물가지수가 증가할수록 ICT기업 수출액은 상승하지만, 원/엔환율이 이를 조절하는 것으로 나타났다. 또한 총임금이 증가할수록 ICT기업 수출액은 상승하지만, 원/엔환율이 이를 조절하는 것으로 나타났다. 이와 같은 연구 결과가 ICT산업에활용되어 국가 경쟁력 제고에 기여할 수 있는 토대가 되길 기대한다.
The purpose of this study is to verify the economic indicator factors affecting the exports of ICT companies according to changes in the domestic and foreign financial environment. Data were collected and analyzed from January 2020 to April 2023 by the Ministry of Science and ICT and the Bank of Korea economic statistics system. The variables used were ICT company exports, Korean interest rate, producer price index, export price index, total wages, won/dollar exchange rate, won/yuan exchange rate and won/yen exchange rate. The results of the study are as follows. First, there were differences in Korean interest rates, producer price index, export price index, total wages, won/dollar exchange rate, won/yuan exchange rate and won/yen exchange rate due to the US Giant Step interest rate hike. Second, the economic variable that has the highest impact on ICT companies' exports was the Korean interest rate, followed by the export price index, producer price index and total wages in that order. Third, the exchange rate variable with the highest influence on ICT companies' exports was the won/yuan exchange rate, followed by the won/dollar exchange rate. Fourth, it was found that as the Korean interest rate decreases, ICT companies' exports increase, but the won/yuan exchange rate controls them. Fifth, as the export price index increases, ICT companies' exports increase, but the won/yen exchange rate controls it. In addition, as total wages increase, ICT companies' exports increase, but the won/yen exchange rate controls them. It is hoped that the results of this study will be utilized in the ICT industry and serve as a basis for contributing to the enhancement of national competitiveness.