1998년 Kocher 등이 블록암호에 대한 차분전력공격(Differential Power Attack, DPA)을 발표하였는데 이 공격으로 스마트 카드와 같이 위조방지가 되어있는 장비에서도 암호알고리즘 연산에 사용된 암호키를 추출할 수 있다. 2003년 Akkar와 Goubin은 DES와 같은 블록암호의 전 후반 $3{\sim}4$ 라운드의 중간값을 마스킹 값으로 랜덤화해서 전력분석을 불가능하게 하는 마스킹 방법을 소개하였다. 그 후, Handschuh 등이 차분분석을 이용해서 Akkar의 마스킹 방법을 공격할 수 있는 방법을 발표하였다. 본 논문에서는 부정차분 분석을 이용해서 공격에 필요한 평문수를 Handschuh 등이 제안한 공격방법 보다 효과적으로 감소시켰으며 키를 찾는 마지막 절차를 개선하여 공격에 사용되는 옳은 입력쌍을 선별하기 위한 해밍웨이트 측정시 발생할 수 있는 오류에 대해서도 효율적인 공격이 가능함을 증명하였다.
1993년도에 선형 공격이 Matsui에 의해 제안된 이후에 이를 개량한 여러 선형 공격들이 등장하였다. 그 중에 한가지는 B. Kaliski와 M. Robshaw에 의한 방법인데, 이 방법은 여러 개의 독립적인 선형 근사식을 동시에 이용하여 블록 암호를 공격하는 새로운 방법이였다. 이 방법은 선형 공격 보다 더 적은 기지 평문수를 요구한다는 장점은 있었지만 실제로 그들의 방법을 블록 암호에 적용하는 데에는 문제점이 있었다. 본 고에서는 그러한 문제점을 해결하면서 동시에 여러 개의 독립적인 선형 근사식을 이용할 수 있는 방법을 제시한다. 본 고에서 제시된 방법을 이용했을때 선형 공격에 비해 8,16 라운드 DES에 대해 5배,1.25배 더 적은 기지 평문을 가지고 각각 95%, 86% 확률로 공격에 성공할 수 있었으며, 또한 선택 평문을 이용한 L. R. Knudsen과 J. E. Mathiassen의 방법을 본 고에서 제시한 방법에 접목하면, 약 $2^{40.6}$개 이하의 기지 평문들을 이용하여 86% 성공 확률로 키 15 비트를 찾을 수 있다. 이 결과는 현재까지 DES에 대한 공격 중 가장 우수한 결과이다.
본 연구는 기업벤처캐피탈의 모험적 투자에 영향을 미치는 요인들에 대해 탐색한다. 기존 연구들이 기업벤처캐피탈을 모기업 사업 다각화와 신규 사업 진출을 위한 기업벤처링의 수단, 사업전략을 위한 전략적 투자자, 소유 지배 구조를 확장하기 위한 부정적인 역할을 수행하는 주체로 바라보는 것에 반해, 본 연구는 독립된 재무적 투자자이자 학습 주체로서 기업벤처캐피탈의 정체성에 주목한다. 구체적으로 본 연구는 변화하는 경영 환경에 대응하여 탐색을 시도하는 기업벤처캐피탈의 모험적 투자에 주목하여, 기업벤처캐피탈로 하여금 기존에 투자하던 방식이 아닌 새로운 방식의 모험적 투자를 하게하는 요인에 대해 분석한다. 이를 위해 산업 내 경쟁강도, 기업벤처캐피탈의 투자경험, 기업벤처캐피탈의 투자와 관련된 위험선호성향이 모험적 투자에 미치는 영향에 대해 실증분석하였다. 1996년부터 2017년까지 미국 기업벤처캐피탈의 기업정보, 투자정보를 기반으로 실증분석한 결과, 산업 내 경쟁강도가 강할수록, 투자경험이 많을수록, 스타트업의 후반 라운드에 투자를 주로 하는 기업벤처캐피탈일수록 상대적으로 모험적인 투자를 하지 않는 것이라는 가설이 모두 지지되었다. 주로 모기업과의 관계를 중심으로 기업벤처캐피탈의 투자에 대해 논의했던 기존 연구들과 달리, 독립된 투자자이자 탐색과 활용의 주체로서의 기업벤처캐피탈 투자에 대해 주목했다는 점에서 기업벤처캐피탈 정체성과 투자전략에 대한 논의의 폭을 확장하고, 기업벤처캐피탈이 스타트업 생태계에서의 역할에 대해 제고한다는 점에서 시사점이 있다.
최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.
세계적으로 500 kg 급 이하의 소형위성에 대한 수요가 늘어남에 따라 전용 소형발사체에 대한 개발과 운용이 크게 증가하고 있다. 소형위성을 원하는 시간에 목표로 하는 궤도에 투입하는 발사체의 신속한 대응성이 주목받고 있으며, 신속한 위성군 구축 측면에서 공중발사 방식에 대한 관심이 증대되고 있다. 본 연구에서는 국내 소형위성군의 수요가 증가함에 따라 우리나라 및 주변 지리적 환경을 고려하여 공중발사체의 활용가능성에 대한 분석을 수행하였다. 대응성 측면에서 공중발사체와 지상 소형 및 대형발사체에 대해 임무 대응시간을 비교, 분석하고, 발사체의 궤도투입 성능 측면에서 공중발사체와 지상 소형발사체를 정량적으로 비교, 분석하였다. 분석결과, 공중발사체는 신속한 위성군 구축 관점에서 우리나라의 경우 실질적인 대응성은 제한되나 상대적으로 빠른 턴어라운드 시간과 낮은 경사각의 궤도 투입 시 효과적인 대안이 될 수 있다. 또한, 궤도투입 성능은 지상 소형발사체의 성능에 근접할 뿐만 아니라 요구 추진제 질량 측면에서 높은 효율성을 나타내어 국내 소형위성군의 궤도투입에 효과적인 발사수단으로 평가된다.
본 델파이 연구에서는 5-11세 소아청소년의 코로나19 백신 접종과 관련하여 소아청소년 감염 분과 전문의와 코로나19 백신 전문가들을 대상으로 온라인 설문 조사를 시행하였다. 총 20문항에 대해 두 라운드 동안 각각 46명, 38명이 설문에 응답하였다. 패널들은 5-11세 소아청소년들이 코로나19에 쉽게 감염되지만 중증 진행의 위험도는 여전히 낮은 것으로 판단하였고, 만성 질환을 가진 소아는 중증 진행 위험도가 약간 있는 것으로 평가하였다. 코로나19 백신은 5-11세 소아에게 대체로 위험하지 않다고 응답하였고, 백신 접종의 기대 이익과 잠재적인 위해에 대한 비교는 대체적으로 중립적인 견해를 보였다. 또한 현재 소아에게 유일하게 허가된 mRNA 백신 플랫폼은 지속 가능하겠지만 소아에게는 재조합 단백질 플랫폼 백신이 추후 가장 적절할 것으로 평가되었다. 최종적으로 5-11세 소아에게 코로나19 예방 접종 권장에 대해서는 중립적인 입장을 보였다. 이에 모든 소아청소년들에게 일괄적인 접종 보다는 개별화된 선별 접종이 더 바람직할 것으로 보이며, 소아의 코로나19 백신 접종에 대한 과학적 근거 마련을 위한 지속적인 모니터링이 필요할 것으로 보인다.
본 연구의 목적은 혈관의 가상단색성 영상 화질을 단색성 영상과 비교하여 평가한 시뮬레이션 연구이다. 이중에너지 영상은 저에너지와 고에너지 각각 50 keV, 80 keV에서 다섯 가지 물질의 선형감약계수를 바탕으로 획득되었다. 가상단색성 영상을 합성하기 위해 가중계수가 필요하며, 가중계수를 획득하기 위해 간과 뼈를 기저 물질로 사용하였다. 가상단색성 영상은 30 keV에서 100 keV 범위의 에너지에서 합성되었다. 영상 평가는 칼슘과 조영제를 신호로, 혈액을 백그라운드로 설정하여 CNR과 noise로 평가되었다. 연구결과에 따르면, 최대 CNR을 가지는 에너지는 칼슘과 조영제에서 각각 50 keV, 60 keV였다. 최소 noise를 보이는 에너지는 칼슘, 요오드 조영제, 혈액에서 각각 70 keV, 70 keV, 60 keV였다. VM 영상은 noise를 최소화하고 CNR을 최대화하는 최적의 에너지에서의 영상을 구현할 수 있으므로 CT 검사에서 진단능 향상에 기여할 수 있다.
Grover 양자 알고리즘은 brute-force attack 가속화로 대칭키 암호의 보안 강도를 크게 감소시키므로 기존 블록 암호가 양자 컴퓨터에 안전하지 않을 것이라 예상한다. 따라서 대상 암호에 대한 양자회로 구현을 통해 Post-quantum 보안 강도를 확인하여 대규모 양자 컴퓨터 시대에 대비할 수 있다. 본 논문에서는 모든 SIMECK 경량 암호군에 대해 양자 자원(큐비트, 양자 게이트)을 최소화 한 기법으로 설계된 최적의 양자회로 구현 결과를 제시하고 각 함수별 양자 회로 동작을 설명한다. 마지막으로 제안된 SIMECK 양자회로에 대한 양자자원 추정 결과를 SIMON 양자 회로 결과와 비교하고 Grover 공격 비용을 계산하여 SIMECK 경량암호의 Post-quantum 보안 강도를 평가한다. Post-quantum 보안 강도 평가 결과 모든 SIMECK 경량 암호군이 NIST 보안 강도에 도달하지 못했다. 따라서 대규모 양자 컴퓨터 등장 시 SIMECK 암호의 안전성이 불명확하다고 예상하며 이에 대해 본 논문에서는 보안 강도를 높이기 위한 방안으로 블록사이즈 및 라운드 수와 키 길이를 증가시키는 것이 적합하다고 판단한다.
한미보석감정원은 최근에 5개의 투명한 합성 모이사나이트를 검사했다. 그 샘플들은 라운드 브릴리언트 컷의 무색, 핑크, 황색, 청색, 적색 컬러와 0.93~0.96 ct 중량을 가지고 있었다. FT-IR과 Raman 분석 결과 합성 모이사나이트임을 확인하였고, 확대검사 결과 무색을 제외한 나머지 샘플에서 코팅의 흔적이 발견되었다. EDXRF 분석 결과 무색 샘플을 제외한 모든 샘플의 코팅부분에서 Ca, Ti, Co의 미량원소가 검출되었다. 무색 샘플의 Raman 분석에서 탄소 원자의 sp3 bonding에 의해 생성되는 1332 cm-1 또는 graphite와 관련된 sp2 bonding에 의해 생성되는 ~1550 cm-1는 발견되지 않았다. 무색 샘플의 SEM 이미지에서도 코팅의 흔적은 발견되지 않았으나, TEM 이미지에서 3~8 nm의 코팅층의 존재가 발견됐다. EDX line 프로파일과 EDX elements map을 통해 무색 샘플의 코팅층을 구성하는 원소는 C, Si, O로 추정된다.
본 연구는 40~60대를 위한 골프웨어 설계 및 연구개발을 위한 기초자료를 제공하고자 연 1회 이상 라운딩 활동과 골프 연습 활동을 꾸준히 하고 있는 의도표집된 대상자 64명을 대상으로 골프웨어 구매 및 선호도 조사를 실시하였다. 그 결과, 골프웨어는 상설할인매장에서 구매하고 TV 및 인터넷광고를 통하여 정보를 활용하며, 구매빈도는 연간 1~2회로 연간 구입비 50만원~100만원 미만, 1회 지출 비용 20만원~50만원 미만이 가장 많았다. 골프웨어 구매 시 디자인을 먼저 고려하고 여성은 흰색, 남성은 검은색·회색을 가장 선호하였다. 남성은 PK 칼라의 단추여밈 스타일, 여성은 라운드 네크라인의 니트 스타일을 선호하는 편이었고 상의여유량은 여성은 세미 피티드, 피티드, 남성은 세미 피티드, 루즈한 핏을 선호하여 유의차를 보였다. 골프웨어 제작 시 고려사항으로 젊어 보이는 디자인에 대한 응답결과가 연령이 낮을수록 비율은 높아져 연령에 맞는 디자인을 우선시하여 골프활동을 위한 기능성을 반영한 골프웨어 설계가 필요할 것으로 사료되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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