Medical Informatics에 대한 관심 증가와 정보통신 관련 기술이 발전됨에 따라 IT 기술을 활용한 의료 프로세스는 매우 활발히 사용되고 있으며, 재난 시 의료진의 접근이 제한된 가운데 단시간 내에 응급치료 및 수송과 효율적인 자원배분을 통한 대응은 각종 정보통신 관련기술의 발전과 함께 비약적으로 발전하고 있다. 본 논문에서는 Medical Informatics와 관련된 연구들을 분석하여 재난 상황에서 정보통신 기술을 활용한 의료 활동과 의료지원 시스템의 활용을 다룬다. 재난 상황 및 다수의 사상자가 발생하는 사고 현장에서 IT 시스템을 이용하여 보다 효과적으로 환자의 상태를 파악하여 분류함으로써 의료 활동의 효율을 높이는 방법에 대해 분석하고, 이를 위한 워크 플로의 정의 및 관련된 연구를 정리 하였다. 또한 무선통신기술의 활용, SNS 등을 이용한 의료정보의 전달과 이를 활용한 의료진의 대응 방법 대한 연구동향을 정리하였다. 이러한 정보기술의 발전은 재난에 대응하는 전략적 목표와 방법 등에서도 변화가 이루어지고 있어 이에 대한 연구동향을 포함하였다.
스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 갖춰줘야 할 보안성이 취약하여, 다양한 바이러스 및 악성코드 위험에 노출되어 있다. 안드로이드는 운영체제 중 가장 많이 사용되는 운영체제로, 개방성이 높으며 수많은 악성 앱 및 바이러스가 마켓에 존재하여 위험에 쉽게 노출된다. 2년 넘게 이어진 코로나 바이러스(Covid-19)으로 인해 꾸준히 위험도가 높아진 피싱공격(Phshing attack)은 현재 최고의 스마트폰 보안 위협 Top10에 위치한다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 자연어처리 기술을 통해 피싱 공격 대응 방법 제안 및 실험 결과를 도출하고, 또한 향후 제안 방법을 보완하여 피싱 공격 및 다양한 모바일 보안 위협에 대응할 수 있는 앱을 설계할 것이다.
연육 연도교에 주로 건설되는 초장대교량은 시설물 특성상 이용객들의 대피공간이 제약받고 태풍, 해일 등 자연재해에 노출이 많기 때문에 다른 공공시설물보다 재난에 취약한 구조물이다. 최근 공공시설물의 건설동향이 구조물의 장대화로 되어감에 따라 재난 발생시 예상 위험이 점점 더 커져가고 있다. 본 연구는 이전 연구를 통해서 구축된 재난관리 시나리오를 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 초장대교량의 재난은 자연재해와 인적재해로 구분할 수 있다. 여러 가지 재해 중 본 연구에서 제시한 재난관리 알고리즘은 자연재해의 경우 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해이며 인적재해의 경우 화재, 교통사고, 구조물파괴 및 테러이다. 이 재난관리 알고리즘은 재난관리 전산 프로그램 구축의 기초로 사용될 것이다. 본 연구는 국내외 재난관리 관련 사례조사를 토대로 재난 수준별 평가방법을 수립하였다. 안개, 강설, 결빙, 강풍, 지진, 해일 및 풍수해와 같은 자연재난은 심각한 재난 발생전에 교통통제가 가능한 형태로 분류될 수 있으며 사례조사를 통해 교통통제 관리기준을 설정하였다. 화재, 교통사고, 구조물 파괴 및 테러와 같은 인적재난은 상황 발생시부터 비상대응을 취해야할 재난의 형태로 분류될 수 있으며 사고발생 시나리오를 통해 대응 단계별 평가방법을 설정하였다. 또한 재난 수준별 평가방법을 토대로 재난관리 알고리즘을 개발하였다. 자연재해와 같이 사고 발생 전에 교통통제가 가능한 재해는 교통통제 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 인적재해와 같이 사고 발생 즉시 비상대응을 실시해야할 재해는 비상대응 모듈로 구분하여 재난관리 알고리즘을 설정하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 원칙적으로 국가재난관리등급에 따라 관심, 주의, 경계, 심각의 4단계로 구분하였다. 교통통제 모듈과 비상대응 모듈은 AAD에 의해 관리자, 외부기관 및 이용자 각각의 세부 행동지침 및 요령을 제시하였다.
최근 급격히 증가하고 있는 IoT 환경에서의 보안위협 대응방안에 관한 연구를 위해서 SDN Controller 기능을 활용한 침입감시 대응기술 방안을 연구하고자 한다. 연구방법은 IoT 계층별 보안위협에 따른 대응기술 및 적용되는 보안기술의 연구 동향 분석을 통해 향상된 IoT 보안위협 대응기술 구현 방안을 수립하였다. 연구결과는 기존의 IoT망의 네트워크스위치 장비에 OpenFlow 기반의 SDN Controller를 추가하여 샘플링 기법을 통한 탐지방법의 실효성을 연구하였다. 이 방법은 기존 IoT 기기의 성능에 영향을 미치지 않으면서도 IDS 및 IPS와의 연동만으로도 네트워크 전체의 모니터링 및 공격에 대한 탐지가 가능해 졌다. 이와 같이 향상된 보안위협 대응기술을 적용하면 IoT 보안위협 불안감 해소와 서비스 신뢰를 높일 수 있을 것으로 기대 한다.
최근 타원곡선 상에서의 페어링은 ID 기반의 암호/서명/인증/키공유 기법, 등 다양한 적용되고 있으며 효율적인 계산을 위하여 GF($P^n$) (P = 2, 3) 상에서 정의되는 $Eta_T$ 페어링 알고리즘이 개발되었다. 하지만 $Eta_T$ 페어링 알고리즘의 대칭적인 연산 구조 때문에 Tate, Ate 페어링과 비교하여 부채널 분석에 취약하다. $Eta_T$ 페어링 알고리즘의 부채널 분석에 대한 안전성을 위하여 다양한 대응 방법들이 제안되었다. 특히, 2008년에 Masaaki Shirase 외가 제안한 랜덤값 덧셈 (Random value addition: RVA)을 이용한 대응방법의 경우에는 효율성 측면에서는 뛰어나지만 안전성 측면에서는 취약점이 있다. 본 논문에서는 $Eta_T$ 페어링 알고리즘에서 제안된 RVA기반의 부채널 대응방법의 취약성에 대하여 실제 구현 관점에서 면밀히 분석한다.
최근 들어 인터넷에서 많이 사용되는XML 문서들을 효율적으로 접근, 질의, 관리하는 방법들이 연구되고 있다. 본 논문은 XML 문서들을 효율적으로 군집화 하는 새로운 기법을 제안한다. XML 문서의 원소는 대응하는 트리의 노드에 대응하며, 문서에서 내포 관계는 트리의 부모와 자식 노드간의 관계에 대응한다. 따라서 유사한 XML 문서들은 대응하는 트리들에서 노드의 이름과 레벨 등이 유사하다. 이러한 성질을 유전 알고리즘의 평가 함수로 만들어 군집화를 시도하였다. 실험 결과를 통하여 제안하는 기법이 기존 방법들보다 좋은 결과를 얻을 수 있음을 보였다.
XML이 널리 사용됨에 따라 많은 정보가 XML 형태로 표현되고 있다. 또한 인터넷의 대중화로 다양한 정보를 통합하여 처리하거나 교환, 변환하는 경우가 빈번하게 발생한다. 따라서 XML로 표현된 정보도 교환되거나 통합되는 경우가 많이 발생하게 된다. 이와 같은 XML 문서 간의 통합이나 변환에서는 XML의 특징인 문서의 논리적인 구조가 적절하게 반영되어야 한다. 그리고 이를 위해서는 XML 문서의 기본적인 구성 요소인 엘리먼트 간의 매칭이 필수적이다. 기존의 XML 문서 매칭 기법에서는 엘리먼트 이름과 계층 정보 등 명시적으로 표현된 최소한의 정보만을 이용하여 매칭을 수행한다. 이러한 최소한의 제한된 정보를 최대로 이용하여 많은 매칭을 수행하기 위하여 기존의 방법에서는 동의어 사전이나 구조 정보를 과도하게 이용하는 경향이 많다. 따라서 많은 대응을 생성할 수 있지만 동시에 잘못된 대응의 수도 증가한다. 이에 본 논문에서는 명확한 대응을 생성 시키기 위하여 XML의 명시적인 정보 이외에 엘리먼트의 빈도수 정보로부터 엘리먼트 간의 연결성 정보를 정의하고, 이를 이용한 매칭 방법을 제안한다. 제안 방법은 엘리먼트 이름이나 계층 구조 등의 명시적인 정보뿐 아니라 엘리먼트의 연결성을 이용하기 때문에 매칭의 정확도가 향상될 수 있다. 최근에 발표되는 XML 기반의 표준들은 크기가 방대하고 점점 더 복잡해지고 있다. 이같은 환경에서는 잘못된 대응으로 인해 발생하는 비용이 무척 크다. 제안 기법은 매칭의 정확도가 높으므로 이러한 환경에서 좋은 성능을 발휘할 것으로 기대된다.
컴퓨터비전에서 안정적으로 대응점을 획득하는 것은 매우 중요한 일이다. 그러나 이들은 스케일, 조명, 시점 등이 변하는 환경에서 정확한 대응점을 찾는 과정은 쉽지 않다. SIFT 알고리즘은 객체의 모서리나 꼭지점으로부터 추출한 특징벡터를 사용하므로 스케일링, 회전, 조명변화를 가지는 영상에서도 뛰어난 매칭을 수행한다. 그러나 SIFT는 엣지에 의해 특징점을 추출하므로 엣지가 존재하지 않는 영역에서는 원하는 대응점을 찾을 수 없다. 본 연구는 SIFT에 의한 대응 특징점 추출과 매칭 성능을 향상시키기 위한 마커 모양 및 배치 방법을 제안한다. 제안 방법에서 사용한 마커의 모양은 부착 방향에 따라 SIFT 알고리즘에 의해 한 방향으로 우세한 벡터를 검출할 수 있는 반원형(SemiCircle)으로 구성한다. 그리고 대응점 매칭의 성능을 향상시키기 위하여 마커의 방향 배치는 드 브루인 수열(De Bruijn Sequence)을 이용한다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존의 방법보다 더 정확한 특징점 검출과 매칭에 효과적임을 증명하였다.
화면 내의 평면영역에서 투영변환행렬 대응 매칭법을 제안한다. 본 연구는 RANSAC에 있지만, RANSAC에서 랜덤 샘플링에 균일분포를 이용하는 것아 아니고, 화상의 특징점 위치나 템플리트 매칭의 차이로부터 구한 다중의 비균일 분포를 이용한다. 기존의 매칭법은 정대응이 거의 만족해야 할 조건을 이용하여 올바르다고 추정되는 대응을 샘플링하고, 그 대응을 1대 1로 매칭시켜 RANSAC을 행하였지만, 제안 방법에서는 화상으로부터 구한 다중의 확률 분포에서 단계적으로 샘플링함으로써 확률이 높은 정대응을 다중의 대응 후보 중에서 효율적으로 샘플링할 수 있다. 그 결과 최종적으로 수많은 정대응을 구할 수 있으며, 시뮬레이션과 실제 화상의 실험에 의하여 제안 방법의 유효성을 검증한다.
전력 분석 공격이 소개되면서 다양한 대응법들이 제안되었고 그러한 대응법들 중 블록 암호의 경우, 암/복호화 연산도중 중간 값이 전력 측정에 의해 드러나지 않도록 하는 마스킹 기법이 잘 알려져 있다. 블록 암호의 마스킹 기법은 비선형 연산에 대한 비용이 가장 크며, 따라서 AES, ARIA, SEED의 경우 S-box에 대한 대응법을 효율적으로 설계해야만 한다. 하지만 기존의 AES, ARIA, SEED의 S-box에 대한 대응 방법은 마스킹 S-box 테이블을 사용하는 방법으로 하나의 S-box당 256 bytes의 RAM을 필수적으로 사용한다. 하지만 가용 RAM의 크기가 크지 않은 경량보안 디바이스에 이러한 기존의 대응법은 사용이 부적합하다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 마스킹 S-box 테이블을 사용하지 않는 새로운 대응법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 대응 기법은 비용이 적은 ROM을 활용, RAM의 사용량을 줄일 뿐 아니라 마스킹 S-box 테이블 생성 시간을 소요하지 않으므로 축소 라운드마스킹 기법 적용 시 고속화도 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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