최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 이를 활용한 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 아웃소싱 된 데이터베이스는 사용자 개인 정보, 증권, 또는 의료 정보 등 민감한 정보를 포함하기 때문에 서비스 제공자로부터 수행한 질의 결과 데이터가 데이터 소유자로부터 생성된 데이터이며, 정확한 질의 결과를 포함하는지 확인하기 위한 질의 결과 무결성 검증 기법의 필요성이 대두되었다. 기존 질의 결과 무결성 검증 기법은 질의 결과에 포함되는 무결성 검증 데이터의 크기가 증가하여 검증 데이터 전송 오버헤드 증가 및 데이터 노출 위험 증가 문제를 지닌다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 보호를 지원하는 암호화 데이터 기반 질의 결과 무결성 검증 기법을 제안한다. 제안하는 질의 결과 무결성 검증 기법은 암호화된 데이터 그룹을 주기 함수를 이용하여 재분할하고, 최종 데이터 그룹 id를 힐버트 커브를 통해 변환한다. 따라서, 검증 데이터 오버헤드를 감소시켜 효율적인 질의 처리를 지원하며, 그룹 id 변경을 통해 검증 데이터 유출 위험을 방지한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 질의 처리 시간 측면에서 평균 2배, 검증 데이터 오버헤드 측면에서 최대 20배의 성능을 개선함을 보인다.
산업계 전반에 걸친 오랜 정보시스템 운용의 결과로 대용량의 데이터들이 축적되고 있다. 이러한 데이터로부터 유용한 지식을 추출하기 위해 여러 가지 데이터 마이닝 기법들이 연구되어왔다. 특히 데이터 웨어하우스의 등장은 이러한 데이터 마이닝에 있어 필요한 데이터 제공 환경을 제공해 주고 있다. 그러나 전문가의 적절한 판단과 해석을 거치지 않은 데이터 마이닝의 결과는 당연한 사실이거나, 사실과 다른 가짜이거나 또는 관련성 없는(trivial, spurious and irrelevant)내용만 무수히 쏟아낼 수 있다. 그러므로 데이터 마이닝의 결과가 비록 통계적 유의성을 가진다 하더라도 그 정당성과 유용성에 대한 검증과정과 방법론의 정립이 필요하다. 데이터 마이닝의 가장 어려운 점은 귀납적 오류를 없애기 위해 사람이 직접 그 결과를 해석하고 판단하며 아울러 새로운 탐색 방향을 제시해야 한다는 것이다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명가능성 여부의 판단을 통해 검증하는 기법을 제안하며, 이를 통해 얻어진 검증된 지식을 토대로 일반화를 통한 새로운 가설을 생성하여 데이터 웨어하우스로부터 연관규칙을 검증하는 일련의 아텍쳐(architecture)를 제시하고다 한다. 먼저 데이터 마이닝 결과에 대한 설명의 필요성을 제시하고, 데이터 웨어하우스와 데이터 마이닝 기법들에 대한 간략한 설명과 연관규칙탐사에 대한 정의 및 방법을 보이고, 대상 영역에 대한 데이터 웨어하우스으 스키마를 보였다. 다음으로 도메인 지식(domain knowledge)과 연관규칙탐사를 통해 얻어진 결과를 표현하기위한 지식표현 방법으로 Relational Predicate Logic을 제안하였다. 연관규칙탐사로 얻어진 결과를 설명하기 위한 방법으로는 연관규칙탐사로 얻어진 연관규칙에 대해 Relational Predicate Logic으로 표현된 도메인 지식으로서 설명됨을 보이게 한다. 또한 이러한 설명(explanation)을 토대로 검증된 지식을 일반화하여 새로운 가설을 연역적으로 생성하고 이를 연관규칙탐사를 통해 검증한 후 새로운 지식을 얻는 반복적인 Explanation-based Data Mining Architecture를 제시하였다. 본 연구의 의의로는 데이터 마이닝을 통한 귀납적 지식생성에 있어 귀납적 오류의 발생을 도메인 지식을 통해 설명가능 함을 보임으로 검증하고 아울러 이러한 설명을 통해 연역적으로 새로운 가설지식을 생성시켜 이를 가설검증방식으로 검증함으로써 귀납적 접근과 연역적 접근의 통합 데이터 마이닝 접근을 제시하였다는데 있다.
이 논문에서는 ISO/IEC JTC 1/SC 32/WG 2에서 개발한 메타데이터 관리 표준에 대한 검증 및 활용성 향상 방안을 제안한다. 메타데이터는 데이터의 데이터라고 정의하며 데이터를 표현하기 위한 다양한 데이터를 의미한다. 메타데이터는 데이터에 대한 해석 및 처리를 보다 용이하게 하기 위한 정보로서, 데이터에 대한 정확한 이해를 통해 데이터 불일치 문제를 해결하기 위해 이용된다. ISO/IEC JTC 1/SC 32는 데이터 교환 및 관리를 위한 표준을 개발하며 특히 WG 2는 메타데이터 관리를 위한 다양한 표준을 개발한다. WG 2에서 다양한 많은 표준을 개발하였으나 검증 및 활용성 측면에서 몇 가지 한계를 지닌다. 따라서 이 논문에서는 WG 2에서 개발한 표준에 대한 검증 및 활용성 향상을 위한 방안에 대하여 서술한다.
의료기기는 사람의 생명과 직접적으로 연관되어 있기 때문에 다른 분야의 기기보다 안전성에 대한 검증이 필수적이다. 의료 분야에서는 안전성 검증을 위해 기기의 허가 심사 조건으로서 소수의 피험자를 대상으로 수행되는 임상 시험이 존재한다. 그러나 임상 시험의 경우 의료기기를 직접 사람에게 적용하여 검증을 진행하기 때문에, 인체에 미칠 위해성을 고려하여 전임상 시험을 수행하고 있다. 하지만 전임상 시험은 동물이나 가상의 물체를 대상으로 수행하여 실제 사람에 대한 적용이 아니기 때문에, 임상 시험에 비해 검증에 대한 효력을 갖지 못한다. 따라서 본 연구에서는 피험자의 안전을 보장할 수 있고, 임상 빅데이터에 축적된 실제 환자의 사례를 활용한 신뢰성 있는 검증 방안을 제안하고자 한다. 그러나 현재 식품의약품안전처에서 제공되고 있는 의료기기 품목군은 개발하고자 하는 의료기기의 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 어렵다. 그러므로 본 논문에서는 의료기기에 대한 다양한 특성 분석을 통해 임상 빅데이터 기반 검증 가능성을 식별하기 위한 프로세스를 제안한다. 제안하는 프로세스에서는 의료기기의 검증에 요구되는 데이터의 식별을 통해 임상 빅데이터를 이용한 테스트 데이터 수집 및 이를 활용한 신뢰성 높은 검증을 가능케 한다.
네트워크 상에서 송수신되는 데이터를 외부의 침입으로부터 보호하는 것은 매우 중요하며, 그 중 데이터의 무결성을 검증하고 보장하기 위한 방법으로 SSL(Secure Socket Layer)을 사용한다. 본 논문에서는 클라이언트와 서버간에 송수신되는 데이터의 무결성이 위배되었을 경우 그 정보를 검증 및 관리할 수 있도록 OpenSSL을 이용한 무결성 위배 데이터 검증 및 관리 시스템을 구성하고, 검증된 데이터를 IDS(Intrusion Detection System)로 전송하여 침입 탐지 정보와 무결성 검증 정보를 통합적으로 관리할 수 있는 IDS 통합 시스템을 제안 및 설계하였다.
드론의 동작 검증을 위한 테스트는 최종적으로 드론이 운용될 환경에서 이루어진다. 그러나 테스트 비용이 크고 테스트 비행 중 파손의 위험이 있기 때문에 시뮬레이션을 통한 사전 검증을 수행하는 것이 중요하다. 시뮬레이션은 SIL 방식이나 HIL 방식으로 이루어지는데 추가적인 외부 센서를 활용하는 경우 검증하기가 어렵다. SIL에서는 검증을 위해 가상의 외부 센서 구현이 필요하다. HIL 에서는 실제 센서를 사용하므로 가상의 외부 센서 구현은 필요 없다. 그러나 테스트 환경이기 때문에 실제 환경과 비슷한 데이터나 동작 검증에 적합한 데이터를 얻기 어렵다. 이러한 HIL에서의 문제를 해결하기 위해 외부 센서를 실제 환경에서 사용한 로그나 테스트 환경에서 센서 검증에 사용한 로그를 이용할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 외부 센서의 로그를 활용한 HIL 시뮬레이션 기법 확장 내용은 외부 센서 데이터 입력기가 로그로부터 얻은 센서 데이터를 비행 컨트롤러로 보내 검증을 수행하기 때문에 데이터를 재사용할 수 있고 테스트 비용을 줄일 수 있다. 또 외부 센서 데이터 입력기는 로그 파서, 뷰어, 슬라이서, 데이터 전송기로 구성되어 로그로부터 검증에 적합한 데이터를 쉽게 얻어 활용할 수 있다.
클라우드 컴퓨팅을 제공하기 위해 서비스 제공자는 대용량의 중앙집중형 데이터 센터를 구축하고, 클라이언트는 어플리케이션 소프트웨어와 데이터베이스를 이러한 데이터 센터에 저장한다. 클라우드 컴퓨팅을 사용하면 컴퓨팅 자원을 구축하는 비용을 절감할 수 있다는 장점이 있다. 문제는 클라이언트가 데이터 센터와 서비스제공자를 완전히 신뢰할 수 없다는 것이다. 예를 들어, 클라우드에 저장된 파일이 손실되었을 때 서비스 제공자는 서비스의 신뢰도가 떨어지는 것을 막기 위해 이를 숨길 수 있다. 이때, 데이터가 저장 후에 손실되었다는 것을 증명하지 못하면, 그 피해는 클라이언트에게 돌아오게 된다. 따라서, 클라이언트의 데이터를 보호하기 위하여 무결성을 검증할 수 있는 적절한 기법을 적용하여야 한다. 대부분의 기존 연구에서는 public aditability와 dynamic data update를 동시에 지원하지 못하며, 이를 동시에 지원한다 하더라도 효율성이 떨어지는 문제가 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅에서 데이터 스토리지의 무결성을 검증하기 위한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 효율성, 동적 데이터 환경, public auditability를 설계목표로 한다. 블록 마다 서명을 생성해야 하는 이전 기법과 달리, 제안하는 기법은 한번의 서명으로 검증값을 생성하므로 데이터의 크기에 영향을 적게 받는다. 또한, 삽입, 삭제, 수정 등의 연산이 발생하는 동적 데이터 환경에서도 효과적으로 저장된 데이터의 무결성을 검증할 수 있게 설계하였다. 마지막으로 파일에 접근할 수 있는 클라이언트는 누구나 데이터의 무결성을 확인할 수 있으므로 public auditability를 제공한다.
하이퍼레저 패브릭(Hyperledger Fabric)은 참여자의 신원을 확인하고, 정보교환(트랜잭션)의 유효성을 검증하는 허가형 블록체인 모델이다. 기존의 대표적인 블록체인 모델인 비트코인, 이더리움과 대비하여 효율적인 데이터 검증 방안이 가능한대, 체인코드와 채널, 그리고 피어를 중심으로 구성되어 있기 때문이다. 먼저 본 블록체인 모델은 '체인코드'라는 스마트 계약(컨트랙트)를 실행하며 허가된 사용자만 네트워크에 참여할 수 있다. 또한, '채널' 기능이 있어 서로 다른 조직 간의 데이터 공유와 검증에 대한 새로운 접근방식을 보여줄 수 있으며, 특정 네트워크 내에서 데이터를 분리할 수 있다. 이를 통해 특정 데이터에 대한 접근권한을 제어하는 기능을 제공하며 동시에 데이터의 신뢰성과 보안성을 높일 수 있다. 마지막으로 '피어'는 체인코드를 통해 들어온 트랜잭션을 검증하고, 유효한 데이터만 원장에 추가하는 기법으로 무결성을 유지하는 데 중요한 역할 담당하고 있다. 본 연구결과를 기반으로 하이퍼레저 패브릭을 효과적으로 활용하여 데이터 검증 프로세스가 산업계에 널리 적용될 수 있기를 기대한다.
빅데이터 환경에서 개인정보가 포함된 데이터가 공개될 경우 많은 프라이버시 문제를 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 공개 시에 개인정보를 보호하기 위한, 공개정보 안전성 검증 체계를 제안한다. 제안하는 검증 체계는 개인정보가 포함된 공개정보에 대하여 익명화 수행을 지원하고, 익명화된 데이터에 대하여 비익명화를 수행하는 등 공개정보에 대한 안전성을 평가하고, 이를 관리 감독하는 체계이다. 안전성 검증은 공개되는 정보에 따라서 다양하게 이루어 질 수 있으며, 검증의 강도에 따라서 안전성 인증 레벨을 차등 부여한다. 제안하는 체계는 빅데이터 환경에서 데이터 공개 시 개인정보보호를 위한 최소한의 안전성 보장체계라 할 수 있으며, 제안하는 체계를 통하여 빅데이터 환경에서 개인정보에 안전한 데이터 공개 환경이 조성될 것으로 기대한다.
전자기록물의 이관할 때, 전자기록물의 필수 메타데이터의 검증과 실제 문서에 있는 메타데이터를 이용한 검증도 중요하다. 본 연구에서는 전자기록물에 포함된 다양한 형식의 전자파일 중에서 본문파일에서 메타데이터를 추출하고 항목별로 분류한 후 이관되는 메타데이터 항목과 비교 검증을 위한 기술 개발을 연구하였다. 해외에서 개발된 추출 도구와 달리 국내 전자결재 형식을 감안하여 첨부된 본문파일에서 메타데이터를 추출하는 기술을 개발하였으며, 기록물 문서 메타항목에 저장된 원 메타데이터와 추출 메타데이터간 비교 검증을 수행하는 도구를 개발하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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