온라인에서 유통되는 수많은 정보들은 데이터로 제작되어 전송되고 있으며 이들 정보들은 타인에 노출될 경우 큰 문제가 발생할 수 있는 정보들이 다수 차지하고 있다. 따라서 과거부터 최근까지 보호가 필요한 정보들의 안전한 유통채널 확보를 위해 다양한 방법들이 연구되고 있으며 그 대표적인 기술이 암호 시스템이다. 암호 시스템은 다양한 수학적 이론과 다양한 암호 알고리즘을 바탕으로 구현되므로 고속 연산의 중심을 두고 연구가 진행되어 지고 있다. 하지만 최근 들어 비공개키 암호 시스템에 비해 공개키 암호 시스템에 대한 연구는 지지부진한 형편이며 따라서 본 논문에서는 대표적인 공개키 암호 시스템인 ECC 암호 시스템에서 고속 공개키 생성을 위한 스칼라곱 연산 시스템을 연구하였다. 제안하는 시스템은 실제 구현을 통해 기존 이진 NAF 시스템과 이진 검색 시스템을 비교 분석 하였고 그 결과 본 논문에서 제안한 시스템이 기존 시스템보다 공개키 생성의 시간적 효율이 우수한 것을 확인하였다.
산업분야에서 이용되는 이력 데이터는 압력, 부피, 온도, 볼트, 전류, 전압 등 각종 제어기나 센서에서 발생하는 입력 정보를 일정 시간 간격으로 수집되는 데이터로, 데이터의 값이 일정하거나 값의 폭이 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 이력 데이터는 이력의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장함으로써 이력 데이터의 효율적인 관리와 공간효율을 극대화시킬 수 있다. 이러한 이력 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 이력 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 이력 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 소규모 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 이력 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 HDCS(Historical Data Compression Simulator)를 설계하고 구현하고자 한다.
산업분야에서 이용되는 공정 데이터는 데이터와 데이터 사이의 변화폭이 비교적 좁고, 많게는 수만 개의 포인트가 실시간으로 수집, 저장되어지는 대용량의 데이터라는 특징이 있다. 이러한 특성을 지닌 공정 데이터는 공정의 모든 데이터를 저장하지 않고, 전체를 대표하는 데이터의 일부만을 저장한다. 이러한 공정 데이터를 효과적으로 관리하고, 보관하기 위해 공정 데이터 압축 알고리즘에 대한 개발과 연구가 진행 중이다. 그러나 이미 알려져 있는 공정 데이터 압축 알고리즘과 개발하고 있는 알고리즘의 성능에 대한 평가를 할 수 있는 시뮬레이터는 개인이나 작은 집단만을 위해 만들어지거나, 공개되지 않고 있어 사용하기에 제한적이다. 이에 공정 데이터 압축 성능평가를 위한 시뮬레이터인 PDCS(Process Data Compression Simulator)를 제안하고자 한다. PDCS는 클라이언트, 서버기반으로 구성되어있고, 데이터 압축 알고리즘에 대한 성능평가가 가능한 시뮬레이터이다.
본 논문은 화일전송 시스템에서 데이터 보호방법에 대하여 연구 하였다. 기존의 화일전송 시스템에서는 보호기법으로 시스템 사용 권한통제(password) 및 파일 접근통제방법(ACL)이 사용되고 있지만 데이터 자체 보호는 하지 못하고 다만 허가되지 않은자의 접근을 통제하여 준다. 이러한 보호기법을 컴퓨터 침입자로 하여금 많은 위협을 받고 있다. 제안된 시스템 구성은 높은 수준의 비밀유지보호(데이터 자체보호, 송신자 인증 등)를 위하여 화일전송에서 공개키 방법 중 RSA 암호방식을 사용하여 최상의 비밀유지를 이룩할 수 있고 또한 이방법을 데이타 베이스에서 처럼 여러가지 문서취급에 쉽게 적용할 수 있는 새로운 대체 시스템에 대하여 연구 하였다.
세계는 안구 질병 치료, 시력 회복 서비스, 훈련된 안과 전문의의 부족 등 안과 측면에서 어려움에 직면해 있다. 안구 병리를 조기에 발견하고 진단하면 시각 장애를 예방할 수 있다. 하지만 기존의 망막 영상 공개 데이터 세트는 임상에서 발견되는 다양한 질병으로 구성되어 있지 않기 때문에 다양한 안구 질환을 분류하는 방법을 개발하기가 어렵다. 본 연구는 2021 ISBI challenge에서 공개된 데이터 세트인 Retinal Fundus Multi-disease Image Dataset (RFMiD) 을 이용하여 안구 질환을 분류하는 방법을 제안한다. 본 연구의 목표는 망막 이미지를 정상, 비정상 범주로 선별하기 위한 강력하고 일반화 가능한 모델을 개발하는 것이다. 제안된 모델의 성능은 수신자 조작 특성 곡선 아래 면적 점수로 비공개 테스트 데이터 세트에 대해 0.9782의 값을 보여준다.
최근 '코로나19'라는 초유의 재난 사태를 맞이하여 대한민국 정부의 투명한 정보 공개를 통한 적극적 대응에 전 세계가 주목하고 있다. 이렇듯 공공데이터 개방은 특정 정보에 대한 국민의 인지도와 접근성을 높임으로써 다양한 사회적, 경제적 가치를 상승시키는 데 필수적이다. 본 연구는 정부차원에서 주도적으로 수집하고 공개하고 있는 공공데이터포털의 이용 활성화를 위해 각국에서 운영하고 있는 SNS 현황과 그에 따른 개선방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 국내·외 공공데이터포털 SNS 운용현황을 살펴보고, 그 중 선진 사례 3국(인도, 미국, 한국)의 서비스를 선정하여 계량 분석, 피드백 분석, 시계열 분석, 정보유형 분석을 실시하였다. 분석결과를 통해 정보유형 및 이용요구를 파악하고 시사점을 도출하여 공공데이터 이용 활성화를 위한 구체적인 개선방안을 제언하였다.
분산 저장소의 데이터를 여러 사용자가 공유하는 시스템에서는 데이터 보호를 위해 데이터를 암호화하여 저장한다. 사용자가 데이터를 서비스받기 원하면 사용자에게 데이터를 암호화한 키를 공개한다. 이러한 시스템에서는 기존의 사용자가 시스템을 탈퇴할 경우 그 사용자가 접근 가능했던 데이터가 위험에 노출되게 된다. 이를 막기 위해서 시스템을 탈퇴한 사용자가 접근 가능했던 모든 데이터 각각에 대해 다른 키를 사용하여 암호화를 해야 한다. 이 과정은 데이터의 크기가 기가바이트 혹은 테라바이트에 달할 경우 막대한 오버헤드를 수반한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 사용자에게 데이터 키를 노출하지 않고 사용자가 데이터를 서비스 받을 수 있는 메커니즘을 제안한다.
국내에서 극지 관련 연구 과제가 꾸준하게 수행되고 있으나 그 성과물로서의 극지 데이터가 제대로 관리되고 있지 않아 많은 예산과 전문 인력을 투입하여 얻어낸 귀중한 극지 데이터가 유실되고 있는 실정이다. 극지 데이터의 공유 및 공동 활용을 위해 데이터 수집, 가공, 저장 및 유통 기능을 담당하는 극지 데이터 센터의 설립이 시급히 요구되고 있다. 극지 데이터는 데이터 센터를 통하여 정보의 유통과 공동 활용을 촉진시킴으로써 데이터의 중복 수집을 방지하고 연구자들 간의 데이터 공유 및 국제 공동연구의 활성화, 그리고 극지 데이터의 국제적 공개를 통해 한국의 위상을 더욱 강화할 수 있는 파급 효과를 가져 올 수 있다.
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.
최근 소프트웨어 제품의 복잡성 증가로 오픈소스 소프트웨어를 적극 활용하는 경우가 많아지고 있다. 이는 개발 기간 단축에 도움을 주지만, 동시에 사용된 오픈소스 소프트웨어간의 서로 다른 개발 생명 주기(SDLC)가 전체 제품의 버전 최신화를 어렵게 하기도 한다. 이로 인해 사용된 오픈소스 소프트웨어의 알려진 취약점에 대한 패치가 공개되었음에도 불구하고, 패치를 신속히 적용하지 못해 공개 취약점의 위협에 노출되는 경우가 많다. 특정 장치가 이런 위협에 노출되어있는지를 신속히 판별하기 위한 공개 취약점 식별 기법에 관한 여러 연구 들이수행되어 왔는데, 기존 기법들은 취약점이 발생하는 함수의 크기가 작거나 인라인되는 경우 취약점 발견에 어려움을 겪는 경우가 많다. 본 연구는 이런 문제를 해결하기 위해 함수 호출 관계 및 데이터 흐름 분석을 통한 바이너리 코드 유사성 비교 도구인 FunRank를 개발하였다. 개발된 도구는 기존 연구들과 달리, 컴파일러에 의해 인라인 될 수 있는 크기가 작은 함수의 코드를 식별해야만 발견할 수 있는 공개취약점 또한 찾아낼 수 있도록 설계되어 있다. 본 연구에서 인위적으로 만들어진 벤치마크 및 실제 펌웨어로부터 추출된 바이너리를 이용해 실험한 결과, FunRank가 바이너리 코드 내에서 인라인 된 함수를 잘 찾아내고, 이를 통해 공개된 취약점의 존재성을 빠르게 확인하는 데에 도움을 줌을 보일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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