벤처캐피탈의 공동투자전략은 투자 위험의 분산과 투자 자원의 효율적 관리, 투자사에 관련된 정보비대칭 완화 관점에서 단독투자전략보다 장점이 있다. 공동투자는 다른 한편으로는 투자정보 공유 네트워크와 투자기회 확보를 위한 경쟁을 드러내 보이기도 한다. 본 연구는 2014년부터 2016년까지 3년간 공개된 한국 벤처캐피탈의 한국 스타트업에 대한 투자 정보를 수집 및 분석하여 벤처캐피탈의 투자 전략 및 네트워크에 대한 실증 분석을 수행한다. 네트워크 분석, 로지스틱 회귀분석 등을 포함한 통계적 검정을 수행한 결과 벤처캐피탈의 분야별 전문성(투자집중도), 내적역량(업력 및 전문 인력의 수), 투자 네트워크, 피투자 스타트업의 업력 모두 공동투자여부에 영향을 끼친다는 증거를 발견할 수 없었다. 본 연구의 분석 결과 한국의 벤처캐피탈이 공동투자를 결정짓는 요인은 피투자기업의 사업 분야를 제외하면 투자금액의 크기와 보유 펀드의 규모 등 자금요인이 유일했다. 이 결과가 시사하는 바는, 한국의 벤처캐피탈 대다수가 투자형태의 결정에 있어 자사의 전문성이나 피투자기업의 본연적 사업 리스크를 고려한다거나 투자 기회 정보의 공유를 통해 투자형태를 전략적으로 결정하기 보다는 단순 자금운용 측면에 경도되어 있지 않은가 하는 점이다.
지구상의 유일한 분단국가인 우리나라는 항시 전쟁의 위험에 노출되어있고 이로 인해 세계적으로 안정과 평화에 대한 의구심을 초래하고 있다. 또한 이와 같은 문제로 인해 국가 이미지 실추 및 국가산업 저하를 초래하고 있다. 특히 김정일 국방위원장의 건강 상태는 세계적으로 관심의 대상이 되고 있는 것으로 이에 대한 분석은 국가 안보에 중요한 요소로 작용하고 있다. 그러나 폐쇄되어 있는 북한의 특성상 이를 파악하기가 용이한 일은 아니다. 이를 위해 본 논문에서는 한의학의 진단법인 망진법을 적용하여 최근 공개된 김정일 국방위원장의 얼굴 영상에서 안면 분석을 수행하여 병색 여부 및 최근에 초점이 되고 있는 심장과 신장 부위에 대한 찰색을 수행하였다.
공공데이터 포털에 공개된 지자체 데이터와 공공기관 데이터를 자동으로 수집한 후, 공공 데이터의 개방현황 및 다양한 영역별 데이터 제공여부, 파일 형식 등 다양한 기준으로 다차원 분석하여 서비스 수준 평가를 제공하고자 한다. 이를 위해, 해외 평가지표 사례를 바탕으로 평가지표 내용을 설정한 후 이를 기준으로 데이터웨어하우스(DW)를 구축하였으며, 다차원 분석 기법을 사용한 서비스 수준평가 결과를 지역별로, 기관별로, 분야별로 시각화한다.
웹 서비스는 매우 가깝고 편리한 인터넷 서비스중의 하나이다. 이러한 웹 서비스의 이용이 증가함으로써 웹을 이용한 공격과 취약점 분석으로 위한 위험성이 급격하게 증가하고 있다. 이는 웹 서비스가 가지고 있는 공개성 때문이다. 이에 본 논문에는 웹 공격과정에서 필요한 정보를 얻거나 어플리케이션의 취약점을 찾는 웹 스캔공격을 탐지하기 위한 방법으로 웹 서버의 파일 리스트를 이용하는 방법을 제안하고자 한다. 시스템의 설계와 구현을 위해 사용한 감사 데이터는 Snort에서 일차적으로 탐지된 것을 제외한 웹 서버의 접근로그를 사용한다. 생성된 감사 데이터와 파일 리스트를 비교하여 사용자 요청의 존재여부로 공격을 탐지하도록 설계하였다. 이와 같은 방법은 제안시스템의 실험을 통하여 웹 스캔 공격의 탐지에 효과가 있는 것으로 밝혀졌다.
협대역 ISDN은 사용자-망 인터페이스가 디지탈화되므로 사용자 정보를 보호하기 위한 기능을 비교적 저렴하게 사용자-망 인터페이스에서 제공할 수 있다. 그러나 음성, 화상, 데이타 등 정보의 종류가 다양하고 여러 채널을 통한 다양한 서비스 기능이 있으므로 실제적인 구현에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제들을 고려하여 본 논문에서는 ISDN 사용자 정보의 비밀보장 서비스를 위한 키 분배 및 인증 방법을 제안하였다. 따라서 먼저 ITU-T(구 CCITT) 권고안의 표준을 중심으로 ISDN 사용자-망 인터페이스의 구조와 ISDN의 각종 서비스에서 우려되는 정보침해 요소론 분석한 후, 이 분석 자료를 근간으로 하여 비밀보장 서비스를 위한 기본적인 정책을 수립하고 적합한 프로토콜 구조를 제안하였다. 그리고 Diffie-Hellman이 제안한 공개키 분배방식을 기반으로 하여, 호(Call)설정시 Q.931 메세지 교환을 통하여 키 분배 및 인증이 안전하게 이루어지도록 적합한 키 분배 프로토콜을 제안하였으며, 키의 분배 및 인증의 명확성 여부를 GNY 로직을 이용하여 검증하였다.
유비쿼터스의 주요한 특성은 상황 인식(Context-Aware)이며 이것은 사용자의 시공간에 따라 변하는 데이터를 사용자가 직접 입력하지 않고 상황에 맞게 자동적으로 처리해 주는 것을 뜻한다. 그러나 이러한 유비쿼터스의 특성은 데이터의 보안이 취약할 경우 기존 컴퓨팅 환경보다 더 큰 문제를 가져올 수 있다. 한편, 미 벨 연구소에 의해 개발된 PCP(Privacy Conscious Personalization)는 모바일 및 유비쿼터스 환경에서 사용자의 프라이버시 문제에 Context-Aware의 특성을 반영해 준다. PCP는 위치 정보에 대한 요구를 받으면 Houdini로 명명된 Rule Engine을 작동시키며 현재의 상황 및 사용자의 설정을 고려하여 정보를 공개할지 여부를 결정한다. 또한, 네덜란드의 University of Twente는 P3P를 확장하는 P3P Extension과 상황-의존 Preference를 표현하는 XML 기반 언어를 개발하고 이를 바탕으로 WASP 플랫폼을 위한 아키텍쳐를 개발하였다. WASP Framework는 웹서비스 기반의 프라이버시 보호 아키텍쳐이며 사용자의 위치, 시간, 상태, 신원 등 다양한 Context 정보를 제공할 수 있다. 본고에서는 Location Context의 관점에서 Context Aware Computing 환경의 하나로 LBS 위치정보의 프라이버시 구조에 대한 두가지 사례 연구를 수행한다.
최근 온라인상에 공개된 정보에서 개인정보 노출 여부를 분석하고 노출된 개인정보에 대한 위험도를 평가하는 기술이 연구되고 있다. 이와 같은 연구를 위해서는 다양한 경로에서 수집되는 개인정보들에 대한 사용자 ID 연결이 먼저 이루어져야 한다. 그래서 본 논문에서는 페이스북과 트위터 사용자를 연결할 수 있는 방안을 제시하고, 그 성능을 분석했다. 총 5가지 정보에 대한 유사도 측정 실험을 진행하여 각각에 정보가 페이스북과 트위터 사용자를 연결하는데 미치는 영향력을 확인했다. 정보의 영향력은 지역(72.2%), 링크(52%), 이름(51.3%), 이미지(11%), 관계(1%) 순으로 확인되었다.
공개키 기반 인증시스템에서 사용자의 실수로 비밀키가 노출되었거나 자격의 박탈, 유효기간 만료 등의 이유로 인증서를 폐지해야 할 경우가 있다. 이에 따라서 각 사용자는 수신한 인증서가 유효한 것인지를 확인해야만 한다. 이 인증서 폐지 여부를 확인하는 방법으로는 CRL, Delta-CRL OCSP 등의 방식이 개발되었다. 하지만 이 모든 방식에서의 인증서 유효성 검증은 실시간으로 처리해야 하므로 많은 통신량을 발생시키는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 CRL관리의 문제점인 전송시점 차이에 따른 무결성 문제와 실시간 처리를 인한 서버와 네트워크 과도한 트래픽 발생을 해결한 FM Subcarrier Broadcasting을 이용한 효율적인 CRL 구축방안을 제안하였다.
본 논문에서는 공개된 인터넷에서 음성 패킷을 보호하기 위한 효율적인 보안 방법을 제시하고 있다. 일반적으로 VPN에서 사용되는 모든 패킷의 암호화 처리 기법은 많은 시간이 소요되므로 패킷 처리의 지연 시간을 증가시키고 많은 지터를 발생시키므로 실시간 통신에는 부적합하다. 따라서 서비스에 따라 선별적인 보안을 제공하고 사용자의 의 도에 의해 보안 적용 여부를 판단하는 사용자 제어 음성 보안 시스템을 제안함으로써 보안 게이트웨이의 수용 능력을 증가시키고 양호한 통화 품질을 유지하는 인터넷폰을 설계하고 구현하였다.
최근 자동차, 철도차량 등 사용자가 있는 기계 시스템에서의 고장 발생 시 사용자의 안전과 관련된 사고로 이어질 수 있어 부품에 대한 모니터링 및 고장 여부 판단은 매우 중요하다. 이러한 부품 중에서 베어링은 회전체와 회전하지 않는 물체 사이에서 회전이 원활하게 이루어질 수 있도록 하는 부품인데, 베어링에 결함이 발생하게 될 경우, 기계 시스템이 정지하거나, 마찰 열에 의해 화재 등의 치명적인 위험이 발생한다. 본 논문에서는 Resnet과 오토인코더를 활용하여 진동 신호 기반의 베어링의 고장을 감지하고 분류할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 방법은 raw data를 이미지로 변환하여 입력으로 사용하는데, 이러한 접근을 통해 수집된 데이터의 손실을 최소화하고 데이터가 가지는 정보를 최대한 분석에 활용할 수 있다. 제안 모델의 검증을 위하여 공개된 데이터셋으로 학습/검증 하였고, 제안 방법이 기존 방법과 비교하여 더 높은 F1 Score와 정확도를 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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