본 논문에서는 일회성 암호를 이용한 SIP UA와 서버 사이의 상호 인증 및 SDP 암호화 기법을 제안한다. 기존의 HTTP Digest 인증 기법의 취약성을 해결하기 위해 다양한 SIP 인증 기법이 연구되었지만, 여전히 취약성이 존재하거나 암호학적 연산량에 대한 부담이 존재한다. 제안 기술은 매 인증마다 해쉬함수를 사용하여 갱신되는 일회성 암호를 사용하여 복잡한 암호학적 연산을 필요로 하지 않으면서 효율적으로 사용자 인증을 수행한다. 또한 사용자 인증에 사용되는 일회성 암호를 통해 SIP 메시지의 무결성 검증 및 SDP 암/복호화를 수행하기 때문에 메시지 교환 과정에서 S/MIME, TLS 적용 시 발생하는 오버헤드를 줄일 수 있다.
사물인터넷 기술 발전으로 스마트 차, 스마트 헬스케어, 스마트 홈, 스마트 팜 등 다양한 클라우드 컴퓨팅 기반 서비스가 확대되고 있다. 새로운 환경의 등장함에 따라 개인정보 또는 기업 기밀 등 중요 정보에 대한 노출 가능성, 해킹으로 인한 금전적인 피해 사례, 악의적인 공격기법으로 인한 인명피해 등 다양한 문제가 지속하여 발생하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 기반의 안전한 통신을 수행하고, 사용자 데이터 보호를 위한 메시지 통신프로토콜을 제안한다. 세부 과정으로 스마트 홈 환경에서 안전한 디바이스 등록, 메시지 인증 프로토콜, 갱신프로토콜을 새롭게 설계하였다. 스마트 홈 서비스 관련 보안 요구사항을 참고하여 대표 공격기법에 대한 안정성을 검증하고, 성능을 비교분석을 수행한 결과 통신 측면 약 50%, 서명검증 측면 약 25%의 효율성을 확인했다.
사이버공격으로 인한 보안위협이 지속되고 있어 보안관제는 신속한 탐지와 대응을 위해 전문성을 가진 용역사업 형태로 주로 운용된다. 이에 따라 보안관제 용역 운영에 대한 다수의 연구가 진행되었다. 그러나 결과적인 관리, 지표, 측정 등의 연구로 업무과정에 대해 세부적으로 연구되지 않아 현장에서 업무 혼선이 빚어져 보안사고 대응이 원활하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제점을 ISMS-P 기반의 용역관리 방법을 제시하고 그 방법을 업무 연관성 분석을 통해 시나리오기법과 ISMS-P 보호대책 요구사항 64개 항목의 맵핑(Mapping)으로 도출된 각 항목을 체크리스트화 하여 사용업체의 용이한 외주용역 관리 방법을 제안한다. 또한 주기적 보안준수 이행과 중장기적으로는 ISMS-P의 취득 및 갱신에 도움이 되고 관련 인원들의 보안의식 제고에도 기여할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 효율적이고 절차적인 소프트웨어 패치 절차를 제안하였다. 매년 조직에서는 수만 개의 알려진 취약점이 존재하고 패치 작업에 수만 시간과 수백만 달러 이상을 소비한다. 이러한 노력에도 불구하고 주어진 패치된 취약점에 대한 익스플로잇이 나타나는 데 걸리는 시간이 단축되고 있는 것으로 조사되었다. 기업, 대학 등 다양한 형태의 조직에서 일관되지 않는 방법으로 패치를 관리함에 따라 보안 문제 발생, 시스템 불안정, 패치로 인한 정보 유출 및 작업지연 등의 문제가 발생하고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 패치 관리를 위해 필요한 기본적인 사항들을 살펴보고 패치 관리를 위해 고려되어야 하는 사항과 패치 관리를 위한 효율적인 단계를 정의한다. 따라서 본 연구는 소프트웨어 기능의 수정, 보안 취약점에 대한 해결 방법으로 조직 내의 소프트웨어를 새로운 버전으로 갱신하고 패치하는 과정에서 조직의 패치 관리 정책을 효율적이고 절차적으로 실행하는 방안으로 활용될 것이다.
본 논문에서 우리는 기존 식품과 웹 크롤링으로 찾은 식품 데이터에 대해 기계학습으로 식품군을 분류하여 식품교환표를 갱신하기 위한 의사결정트리 기반의 기계학습 모델을 제안한다. 식품교환표는 영양 관리가 필요한 환자의 식이요법이나 다이어트 식단을 편성할 때 식품 교환 섭취에 사용된다. 식단의 기준이 되는 식품교환표는 국민건강영양조사를 통한 개정과정에서 많은 인력과 시간이 소요되어 새로운 식품이나 트렌드에 따른 식품 변화를 신속하게 반영하기 어렵다. 제안 기법은 기존의 식품군을 바탕으로 새롭게 추가되는 식품을 분류하기 때문에 식품의 트렌드를 반영한 식품교환표 구성이 가능하다. 연구에서 제안 모델로 식품을 분류한 결과, 식품교환표의 식품군에 대한 정확도가 97.45%로 나타났으며, 본 식품 분류 모델은 병원, 요양원 등에서 식단 구성에 활용도가 높을 것으로 전망된다.
본 연구는 고가의 인프라 구축이라는 제약 때문에 현재까지 기초적인 수준에 머물러있는 홈 네트워크의 문제점을 극복하고자 제안된 스마트폰 중심의 개인환경서비스(PES : Personal Environment Service)를 연구하였다. 개인환경서비스는 스마트폰과 무선랜, 블루투스 등의 모듈이 탑재된 가전기기와 근거리 무선통신으로 사용자의 선호도를 저장하고 있는 프로파일을 교환하여 가전기기를 자동으로 설정해 주며 프로파일은 서비스 서버에도 전송되어 지속적으로 갱신, 사용자에게 편리한 생활을 제공해 준다. 본 연구는 이러한 스마트폰 중심의 개인환경서비스의 데모 시스템 구조 및 시연 시스템을 구축하였다. 데모시스템의 스마트폰 플랫폼은 구글 사의 안드로이드 2.2 (Froyo) 버전이며, 지능형 가전기기와는 블루투스 통신을 통해 사용자와 서비스 프로파일을 교환한다. 가전기기는 PC, 난방기기, 가스렌지, TV, 라디오 총 5가지를 구현하였는데 실제 가전기기를 구현할 수 없는 한계로 인해 PC를 제외한 가전기기는 블루투스 임베디드 보드에 LCD 디스플레이를 설치한 모의(pseudo) 가전기기로 대체하였다. 스마트폰에 저장되어 있는 사용자 프로파일은 각각의 가전기기별 선호도를 환경설정을 통해 설정할 수 있게 하였고, 선호도를 설정하면 가전기기는 블루투스 통신으로 스마트폰의 사용자 프로파일을 전송받아 자동 설정해 준다. 서비스 서버는 스마트폰과 가전기기의 모든 로그를 전송받아 패턴분석 과정을 거쳐 사용자의 프로파일을 자동으로 설정해주어서 사용자는 개인에게 최적화된 생활환경을 제공받게 된다. 개인환경서비스는 현재 표준화 규격 개발을 위해 제조업체, 이동통신사, 연구소, 대학교 등에서 활발히 연구 중에 있으며, 향후에는 현재까지 개발된 데모 시스템을 토대로 프로토콜을 연구, 수립하여 표준화 규격 개발에 기여할 예정이다.
현재까지 상수도관망 내 수질적 거동에 대한 분석은 (1) 네트워크 수질 모델(EPANET 수질모의 등)에 기반한 방법과 (2) 시공간적 저해상도 데이터에 기반한 데이터 분석법이 주를 이루었다. 그러나 현존 네트워크 수질 모델은 수질 사고의 복잡한 물리·화학적 거동을 상세히 모의하기 어렵다. 반면 계측 및 통신기술의 발달로 고해상도 수질 데이터의 실시간 수집이 가능해지면서 사고의 사전감지, 발생시 즉각적 탐지 및 대응을 위한 데이터 분석법에 관심이 증가하고 있다. 서울 문래동, 인천, 포항의 경우에서도 알 수 있듯이, 수질사고 발생 시 원인물질의 시공간적 이송 또는 전파에 대한 정보는 사고대응에 유용하게 활용된다. 본 연구는, 비정상적인 수질변화의 계통 내 전달 시간을 계산하기 위해 고해상도 수질 스마트 미터 데이터에 기반한 데이터 분석법을 개발하였다. 물공급 하류방향의 수질변화 전달 시간 정량화를 위해 화음탐색법 기반 동적시간워핑(Dynamic time warping; DTW) 기술을 이용하였고, 원데이터의 전처리를 위해 이동평균필터링을 수행하였다. 개발된 분석법은 A시 생산 및 배·급수과정의 감시지점에서 10초 단위로 계측된 다양한 수질변수(pH, 탁도, 잔류염소, 전기전도도, 수온 등)의 공간적 변이 전파시간을 결정하기 위해 적용되었다. 분석에 활용한 데이터는 데이터 통신 및 측정 기기에 의한 이상값과 운영상황의 변화에 따라 변동한 값을 처리하기 이전의 데이터이다. 데이터 품질에 의한 영향을 배제하기 위해 이상값이 발생하지 않은 기간을 파악한 후, 그 기간에 대하여 분석하였다. 계통 내 위계에 따라 두 지점의 측정값의 전파시간을 정량화한 결과, 지점에 따라 전파시간이 다르게 나타났다. 또한, 같은 두 지점에 적용한 결과라도 DTW를 적용하는 기간과 이동평균필터링의 크기에 따라 수질변화 전달 시간이 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발된 분석법은 다변량 수질변수 간의 영향관계를 파악하는데 확장 적용이 가능하다. 또한, 이 방법의 실시간 적용을 통해 동적으로 변화하는 전달시간을 주기적, 공간적으로 갱신하여 관망 수질 변화 모니터링이 가능하다.
일본 우주항공연구개발기구(Japan Aerospace Exploration Agency, JAXA)는 2007년부터 2017년까지 달 탐사선 셀레네(Selenological and Engineering Explorer, SelEnE)가 관측한 데이터를 수집하고, 연구했다. JAXA는 지구 상층 대기에 존재하는 산소가 자기장의 꼬리 부분에 실려 달로 이동한다는 사실을 발견했다. 하지만 이 연구는 아직 진행 중이며 달의 산화 과정 규명에 추가 연구가 필요하다. 본 논문에서는 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Networks, GAN)으로 달 분화구의 영구 그림자 영역을 제거하고, 물과 얼음을 발견하여 선행 연구의 완성도를 향상하고자 한다. 실험에 사용할 모델은 CIPS(Conditionally Independent Pixel Synthesis)다. CIPS는 실제 같은 영상을 고해상도로 합성한다. 합성할 데이터의 최적인 가중치 초기화 및 파라미터 갱신 방법, 활성 함수 조합은 실험을 통해 확인한다. 필요에 따라 앙상블 학습을 할 수도 있다. 성능평가는 FID(Frechet Inception Distance), 정밀도, 재현율을 사용한다. 제안한 방법은 진행 중인 연구의 시간과 비용을 절약하고, 인과관계를 더욱 명확히 밝히는 데 도움 될 수 있다고 사료된다.
본 연구 목적은 현시점 학교도서관 현장의 장서관리정책 보유 현황 분석을 통해 학교도서관을 둘러싸고 점차 증가하는 장서관리 관련 이슈에 대응하는 것의 중요성을 제안하는 데 있다. 이에 문헌 연구를 통해 어린이·청소년 이용자 대상 장서관리정책 구성 주요 내용 분석을 실시하였다. 이를 기반으로, 전국 학교도서관 담당자 93명을 대상으로 장서관리정책 현황 및 장서관리정책 내용 구성 등에 대해 50문항의 설문을 실시하고 분석하였다. 그 결과, 첫째, 장서선정 시 우선 선정 기준으로 삼는 자료는 장서관리정책보다 교육과정 관련 도서와 추천도서목록으로 나타났다. 둘째, 장서관리정책을 보유한 학교도서관이 93개교 중 31개교(33.3%)로 나타났다. 셋째, 장서관리정책을 보유한 학교도서관 담당자의 장서관리정책 이해도와 필요도가 더 높게 나타났다. 넷째, 장서관리정책 내용 구성 요소 중 갱신 주기, 지적 자유, 지역주민 이용 여부 등이 과반수 포함되지 않은 것으로 나타났다.
본 논문의 목적은 2007년 개정 가정과 교육과정에 이어 2009 개정 가정과 교육과정의 교수 학습 방법으로 제시된 실천적 추론 수업에 대한 가정과 교사들의 관심 정도, 실행 수준을 진단하고, 실천적 추론 수업 과정 요소의 요구도를 조사하는데 있다. 본 연구의 조사 대상은 전국의 중 고등학교에서 근무하고 2007년 개정 교육과정의 가정영역을 수업한 가정과 교사이다. 연구대상의 표집방법은 편의표집과 체계적 무선표집을 동시에 사용하였다. 질문지는 우편, 연수장소 방문, 온라인을 통해 수집하였으며, 수집한 자료 총 350부를 SPSS WIN 12.0 프로그램으로 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업의 관심 단계 조사 결과, 단계 0의 지각적 관심(97.05%)이 가장 높았고, 다음으로 단계1의 정보적 관심(87.06%), 단계 2의 개인적 관심(86.23%), 단계 3의 운영적 관심(79.85%), 단계 6의 강화적 관심(63.22%), 단계 4의 결과적 관심(61.26%), 그리고 단계 5의 협동적 관심(60.12%) 순으로 나타났다. 둘째, 가정과 교사의 실천적 추론 수업에 대한 실행 수준은 준비 수준 2(30.3%)가 가장 많은 비중을 차지하였고, 그 다음으로는 탐색 수준 1(18.30%)과 정교화 수준 5(18.30%), 기계적 수준 3(16.0%), 일상적 수준 4(10.09%), 사용하지 않는 수준 0(4.0%), 통합 수준 6(1.70%), 그리고 갱신 수준 7(0.60%) 순이었다. 셋째, 가정과 교사의 실천적 추론 과정 요소에 대한 요구도는 '(O)행동계획을 세우게 한다.'가 가장 높게 나타났으며, 다음으로 '(A)선택과 결과를 분석하게 한다(1.75)', '(N)행동의 결과를 평가하게 한다(1.57)', '(E) 문제해결에 필요한 정보를 평가한다(1.44)', '(R)문제를 인식한다(1.39)', 그리고 '(S)최선의 선택을 하게한다(1.36)'의 순이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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