최근 IT 기술이 발전하면서 보다 높아진 사용자의 편의성을 만족시키기 위해 다양한 형태의 통신 기술이 연구되고 있다. 다양한 연구들 가운데 기존 통신 형태와는 달리 사람의 제어나 관여 없이 디바이스 간에 통신 환경을 구축하는 M2M 통신이 주목받고 있다. 하지만 M2M 통신 환경의 특성으로 인해 데이터 노출, 데이터 도용, 데이터 불법 변경 및 삭제, 프라이버시 문제 등의 다양한 보안 위협에 보다 쉽게 노출될 가능성이 존재한다. 본 논문에서는 안전한 M2M 통신 환경을 구축하기 위해 고려해야 하는 보안 요구사항 도출하고 이를 구현하기 위해 필요한 보안 기능을 갖는 M2M 통신 아키텍처를 제안한다. 그리고 M2M 디바이스 및 게이트웨이 도메인과 M2M 네트워크 도메인 사이에 안전한 상호인증 및 키 교환을 제공하는 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 재사용 공격, 위장 공격에 대해 안전하고 프라이버시 보호 및 추적을 방지할 수 있다는 장점이 있다.
장애인의 고등교육에 대한 관심이 높아지면서 해를 거듭할수록 장애대학생도 증가하고 있지만, 장애대학생의 성공적인 대학생활이 이루어지고 있는가는 별개의 문제로 보아야 한다. 이 연구는 국내 시각장애대학생의 정보접근권 보장과 정보복지 향상을 위해 체계적인 대체자료 지원체계를 마련하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 국내 시각장애대학생을 위한 대체자료 제작 공급체계와 시각장애대학생들의 대체자료 이용 현황과 요구를 분석하였으며, 데이터 수집을 위해 대학 장애학생지원센터 담당자와 시각장애대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 국내 시각장애대학생을 위한 대체자료 지원체계 방안으로 1) 국립장애인도서관의 역할 강화, 2) 네트워크 구축을 통한 장애학생지원센터의 역량 강화, 3) 저작권 보호를 위한 기술적 제도적 개선 등을 제안하였다.
공유경제 서비스는 현재 숙박, 자동차, 자전거 등 다양한 분야에서 확산되고 있다. 특히 공유 자전거 서비스는 세계 각지에서 크게 인기를 끌고 있고, 서울시도 2015년 9월부터 '따릉이'라는 공공자전거 서비스를 제공하고 있다. 그러나 사용자의 자전거 이용이 증감함에 따라 지속적으로 대여소 간의 자전거 수 불균형이 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 2017년 1년간의 서울시 따릉이 공공자전거 데이터에 소셜 네트워크 분석에서 활용되는 연결 정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성 그리고 k-코어 분석을 적용하여 시간대별 '따릉이' 이용자들의 이동 패턴을 분석하였다. 그 결과, 연결 정도 중심성은 대중교통 환승과 밀접하게 연계된 곳으로 나타났다. 근접 중심성은 출발과 도착 빈도가 불균형하거나 대중교통 근접성이 미흡한 곳으로 나타났다. 매개 중심성은 출발과 도착의 빈도가 동시에 많이 발생하는 곳을 의미한다. 마지막으로 k-코어 분석 결과, 시간대별로 가장 핵심 집단으로 간주 되는 자치구는 마포구로 나타났다. 따라서 본 연구의 결과는 서울의 자전거 정류장 재배치, 추가 설치 등에 대한 방안을 계획하는 데 기여할 수 있을 것으로 본다.
본 논문에서는 자이로 센서와 가속도 센서로부터 얻은 정보를 보정 및 융합하여 자세를 추정하는 칼만 필터 기반 센서 융합 필터의 설계를 제안한다. 최근 센서 네트워크 기술의 발전으로 인해 센터 데이터의 융합 기술이 요구되고 있다. 본 논문에서는 필터의 비선형 시스템 모델을 Jacobian Matrix 연산을 통해 선형 시스템 모델로 변환하며, 오일러 적분을 통해 추정 값을 예측한다. 제안한 필터는 Xilinx 사의 Virtex-6 FPGA Board 를 이용하여 구현하였다. 구현한 필터는 74MHz 동작 주파수로 동작하며, 기존 필터들과 구현한 필터를 비교하여 추정 자세의 정확도 및 신뢰도를 확인하였다.
이 연구의 목적은 국내 약학 연구에서 활용되는 주요 학술지를 조사하고 주요 연구 영역을 파악하는 것이다. 이를 위해서 한국 약학 분야 연구자의 연구성과물을 대상으로 학술지 인용빈도 분석과 동시인용 분석을 수행하였다. 한국 연구자의 인용 데이터는 SCOPUS와 KSCD로부터 수집하였다. 인용빈도 분석 결과 116종의 핵심 학술지가 파악되었으며 패스파인더 네트워크로 학술지 간 관계를 표현하였다. 학술지 상관행렬에 대한 요인분석을 통해 18개의 연구 영역이 도출되었고 관련 학술지를 함께 제시할 수 있었다.
전통적인 호스트 기반 침입탐지시스템과 네트워크 기반 침입탐지시스템은 각각 로그 데이터나 패킷 정보에서 단일 공격을 탐지하고 침입경보를 생성한다. 그러므로, 기존의 침입탐지시스템들은 침입경보간의 상호 연관성에 대한 정보가 부족하게 되고, 다수의 거짓 침입경보를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해, 본 논문에서는 추론 규칙을 이용하는 침입경보 연관관계 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 침입경보 수집기, 침입경보 전처리기, 침입경보 연관관계 분석기로 구성되어 있다. 침입경보 수집기는 각 침입탐지시스템으로부터 필터링 과정을 거쳐 전송된 침입경보를 받아 침입경보 데이터베이스에 저장한다. 침입경보 전처리기는 불필요한 침입경보를 줄임으로써 침입경보 연관관계 분석의 효율성을 높인다. 마지막으로, 침입경보 연관관계 분석기는 추론 규칙을 이용하여 침입경보간의 상호연관성을 파악한다.
Objectives : This study seeks to grasp the current status of Koryo medical research in North Korea, by focusing on researchers and research topics. Methods : A network analysis of co-authors and keyword which were extracted from Koryo Medicine - a North Korean traditional medicine journal, was conducted. Results : The results of author network analysis was a sparse network due to the low correlation between authors. The domain-wide network density of co-authors was 0.001, with a diameter of 14, average distance between nodes 4.029, and average binding coefficient 0.029. The results of the keyword network analysis showed the keyword "traditional medicine" had the strongest correlation weight of 228. Other keywords with high correlation weight was common acupuncture (84) and intradermal acupuncture(80). Conclusions : Although the co-authors of the Koryo Medicine did not have a high correlation with each other, they were able to identify key researchers considered important for each major sub-network. In addition, the keywords of the Koryo Medicine journals had a very high linkage to herbal medicines.
증강현실(AR)이란, 현실의 이미지나 배경에 3차원 가상 이미지를 입혀 실시간으로 출력되는 컴퓨터 그래픽 기법이다. 본 논문에서는 AR 서비스를 이용한 여행 기록 애플리케이션을 제안한다. 현재 제공되는 서비스에서는 장소에 대해 제공하는 정보가 매우 한정적이다. 따라서 공유 커뮤니티를 형성할 수 있도록 하여 다양한 정보를 전달하고 직접적인 시각 자료를 제공받을 수 있는 애플리케이션이 필요하다고 생각하여 기획하게 되었다. ReactNative와 SpringBoot를 사용하며, MySQL을 이용하여 데이터를 저장한다. Google Map API를 활용하여 사용자가 기록하고자 하는 장소에 대한 위도와 경도 정보를 받을 수 있도록 하며, AR 기능은 Unity로 구현하였다. AR을 포함한 혼합 현실 서비스를 제공하여 사용자들이 본인의 경험에만 의존하는 것이 아닌 풍부한 몰입력과 현장감을 통해 보다 가시적이고 생생한 다이어리 기록을 만들 수 있다.
사이버 공격, 위협이 복잡해지고 빠르게 진화하면서, 4차 산업 혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)을 이용하여 사이버 위협 탐지 시스템 구축이 계속해서 주목받고 있다. 특히, 기업 및 정부 조직의 보안 운영 센터(Security Operations Center)에서는 보안 오케스트레이션, 자동화, 대응을 뜻하는 SOAR(Security Orchestration, Automation and Response) 솔루션 구현을 위해 AI를 활용하는 사례가 증가하고 있으며, 이는 향후 예견되는 근거를 바탕으로 한 지식인 사이버 위협 인텔리전스(Cyber Threat Intelligence, CTI) 구축 및 공유를 목적으로 한다. 본 논문에서는 네트워크 트래픽, 웹 방화벽(WAF) 로그 데이터를 대상으로 한 사이버 위협 탐지 기술 동향을 소개하고, TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 기술과 자동화된 머신러닝(AutoML)을 이용하여 웹 트래픽 로그 공격 유형을 분류하는 방법을 제시한다.
도시철도는 많은 사람들이 이용하는 대표적인 대중교통 수단으로 이용객의 안전 및 편의를 위한 다양한 장비들이 지속적으로 설치되어 왔다. 최근에는 IT기술의 발전에 힘입어 무선네트워크 기술과 접목된 여러 센서들을 설치한 후 데이터를 수집하여 이용객에게 편의를 높이고 있다. 도시철도 역사 내에 무선 센터 네트워크 환경을 구축하기 위해서는 센서들의 데이터를 수집할 수 있는 AP의 설치 방법이 중요하다. 그러나 현재 AP의 설치방법은 역사 내를 이동하며 전파 세기를 측정한 후 AP를 설치하는 방법을 사용하고 있다. 효율적인 AP설치는 적은 수의 AP설치만으로 넓은 지역에 설치된 센서들의 데이터를 수집할 수 있으며, 추후 추가적인 센서 설치시 유지보수 비용을 줄일 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 센서들의 설치 위치와 AP의 전파 범위를 기반으로 최적의 AP설치 위치와 개수를 추정할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안된 방법을 이용하여 시뮬레이터를 개발한 후 부산 서면역 도면에 적용하여 WSN을 구축하는 모의실험을 수행하였다. 개발된 시뮬레이터는 향후 도시철도 환경에 WSN을 구축하는데 유용한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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