본 논문은 허가형 블록체인 시스템 기반의 헬스케어 데이터 통합 관리 및 공유 플랫폼을 소개한다. 여기서 허가형 블록체인 시스템은 하이퍼레저 패브릭을 활용한다. 하이퍼레저 패브릭을 이용하여, 환자가 본인의 데이터에 쉽게 접근할 수 있고, 기관들은 그들이 필요로 할 때 동의하에 환자 데이터를 공유할 수 있으며, 데이터 공유를 해준 환자가 보상받는 구조이다. 헬스케어 데이터는 비식별 처리 통해 블록체인에 저장되며, 저장된 데이터에 대한 자세한 접근 권한을 설정하여 환자의 개인 정보를 보호한다. 본 논문에서 제안한 모델은 퍼블릭 블록체인에서 사용되는 다른 모델에 비해 강화된 보안을 제공한다. 또한, 기존 데이터를 저장하는 방법과 본 연구에서 블록체인에 저장된 데이터를 비교함으로써 환자 데이터를 보다 안전하게 저장할 수 있음을 확인한다.
기존 서버에서 담당하던 접근제어를 서버에 비해 제약은 갖는 클라이언트에서 처리하고자 하는 요구가 생겨남에 따라 자원 제약을 갖는 환경에서 효율적으로 처리할 수 있는 가벼운 접근제어 방법이 필요하게 되었다. 기존의 접근제어 연구는 안전성에 초점을 맞추어 왔기 때문에 효율성 측면에 대한 고려가 적었으며, 최근 스트림 환경에서 보안 문제가 대두되면서 접근제어를 포함한 보안 측면의 연구가 시작되었으나 시작 단계에 불과하다. 본 논문은 이러한 환경의 변화를 배경으로 최근 데이터 저장과 전승의 표준으로 부각되고 있는 XML 문서의 데이터 스트링을 PDA나 휴대용 단말기와 같이 자원의 제약이 있는 클라이언트에서 안전하고 효율적으로 다루기 위한 방법을 제안한다. 첫째로 한정된 메모리 내에서 안전한 결과를 내기 위해 오버헤드가 매우 적은 접근제어 처리 방법을 제안하고 있으며, 둘째로 접근제어 추가로 인한 오버헤드를 상쇄시키기 위해 처리 단계마다 최적화가 가능한 부분들을 찾아 성능을 개선하고자 하였다.
해상 교통량 증가로 급증하는 선박 사고 위험을 줄이기 위해 안전 운항 관리를 위한 연구가 필수적이다. 최근 SOLAS에서 300톤 이상 급에 대해서는 AIS의 의무 장착이 제정되면서 선박 운항의 안전에 크게 기여하고 있다. 본 연구에서는 AIS의 정적, 동적 데이터를 수집하여 항계내 통항 선박의 궤적의 곡률을 분석하여 불규칙 이동 조종선박의 움직임을 파악하였다. 기존의 과거 누적 데이터의 퍼지이론을 활용한 이상 거동의 선박식별 시스템은 전문가 시스템에 의존하여 항적의 비정상성을 판단하므로 항로의 특성에 따른 실 항해상황을 간과할 수 있는 문제점이 있다. 본 연구는 선박 움직임에 대한 궤적의 시간 AIS 정보를 활용하여 항로이탈의 변화율에 해당하는 곡률분석, 항로선으로부터 좌우의 변동을 보다 정확하게 모니터링 할 수 있는 이상 거동 선박을 식별하는 방법을 제안한다. 본 연구는 VTS 및 VMS의 응용서비스로서 해양사고의 사전예방을 위한 연안 및 항만수로의 효율적인 관리에 기여할 것이다.
수술 중 저혈압 예측은 환자의 안전과 직결되는 중요한 과제이다. 그러나 인간이 저혈압을 예측하는 것은 많은 경험과 노하우를 필요로 하며, 현재 연구되고 있는 예측 기술은 단일 정보를 활용하여 복합적인 원인을 반영하지 못하거나, 침습적으로 데이터를 획득하여 환자에게 불편함을 준다. 비침습적으로 수집한 데이터를 통한 저혈압 발생 예측에 대한 연구는 꾸준히 진행되어 왔으나, 기존 딥러닝을 이용한 접근방법으로는 정확도가 낮다. 본 논문에서는 그 원인을 1)데이터 전처리 2)데이터 불균형 3)기존 모델의 한계로 구분하고, 이를 해결 가능한 방안을 제시한다. 실험 결과 CNN*CNN에서 Focal Loss를 사용할 때, 가장 높은 성능을 내는 것을 확인했다.
육상에 비해 위험도가 높은 해상에서의 항해를 지원하기 위해 수많은 해상안전기술 및 체계가 개발되고 있다. e-Navigation은 해상안전을 위한 대표적인 체계로, 현존하는 대부분의 해상안전기술을 집약시켜 선박 안전 지원을 극대화할 수 있도록 개발되고 있다. 이 e-Navigation 체계는 국제해사기구(IMO)에서 2019년까지 도입을 목표로 개발을 진행하고 있으며, 한국은 해상안전지원기술의 중요성을 이미 인식하여 e-Navigation을 적극도입하고 있다. 한국형 e-Navigation은 최적안전항로 제공, 위험도 분석, 기상 정보 제공등 해상안전을 위한 다양한 기능을 제공하도록 설계가 진행되고 있으며 각 기능을 제공하는 서비스 모듈은 하나의 데이터베이스로 구성하기 힘든 각기 다른 종류의 데이터를 사용한다. 이에 본 논문에서는 한국형 e-Navigation 운영 시스템에서 필요로 하는 데이터를 분석하고 이를 효과적으로 지원할 수 있는 데이터 서비스 시스템 구조와 종류를 분석하였다.
탈중앙형 SSI(Self Sovereign Identity)가 새로운 디지털 신원 식별 기술의 대안으로 등장하였으나 이는 데이터 거래의 고유 알고리즘 특성으로 인해 효율적인 비식별화 기법이 제안되지 않았다. 본 논문에서는 SSI의 탈중앙형 동작을 보장하기 위해 ZKP(Zero Knowledge Proof)의 검증 결과를 검증인 측에서 외부에 제공 가능한 형태로 재구성함으로써 식별자를 제거하지 않는 비식별 기술을 제안한다. 또한, 이는 검증 참여 각 개체에 대한 차등 주권 관리 개념을 제안하는 것으로 재구성된 비식별 데이터를 정보주체의 동의 없이 제공할 수 있다. 결과적으로 제안 모델은 탈중앙형 SSI 환경에서 국내 개인정보보호법을 만족하고, 안전하며 효율적인 비식별 처리 및 주권 관리를 제공한다.
노후 건축물의 수가 증가함에 따라, 건물의 안전진단, 유지 보수에 대한 중요성이 증가하고 있다. 기존 외관 조사는 점검자의 주관적인 판단이 수반되어 평가 결과가 다르고 객관성과 신뢰성이 떨어진다. 따라서 본 연구는 기존 연구를 통해 기실시된 외관 조사 및 상태 평가 프로세스의 한계를 제시하였으며, UAV, Laser Scanner를 통해 3D Point Cloud 데이터를 수집하였다. 또한, Reverse Engineering 기술을 이용하여 3D 모델을 생성한 후 객관적인 상태평가 데이터를 취득하였다. 이후 기존의 정밀검사 데이터와 정밀 안전진단 데이터를 활용하여 DNN 구조를 생성하고, 고정밀도 측정 장치를 이용하여 얻은 상태평가 데이터를 적용하여 객관적인 건물안전등급을 산출하였다. 자동화된 프로세스는 20개의 노후된 건축물에 적용되며 동일 면적 건축물 기준 수작업으로 실시되는 안전진단의 시간에 비해 약 50% 감소하였다. 이후 본 연구에서는 안전등급 결과값과 기존값을 비교하여 안전등급 산출과정의 정확성을 검증하고 약 90%의 높은 정확도를 가진 DNN을 구축하였다. 이는 향후 노후 건물의 안전등급 산정의 신뢰성이 향상되고 비용과 시간을 절약해 경제성이 향상될 것으로 기대된다.
신뢰할 수 있는 공정 감시와 진단은 생산 공정의 안전과 최종제품의 품질을 보장이라는 관점에서 중요하다. 공정진단의 목적은 특정한 공정 이상의 원인을 밝혀내는 것이다. 본 연구에서는 분류기법에 기반한 공정진단 체계를 제시한다. 여기서는 공정데이터를 비선형 데이터 표현기법을 통해 변환함으로써 데이터의 크기를 줄이며 효율적인 데이터 표현이 가능하다. 추가적인 단계로서 공정 데이터의 전처리 과정을 통해 진단에 무관한 공정 패턴을 제거하고 진단 성능을 높이고자 한다. 진단 성능을 평가하기 위해 회분식 공정에 대한 사례연구를 수행한 결과 기존 선형 진단 방법론 및 전처리 과정이 없는 방법론에 비해 향상된 진단 결과를 얻을 수 있었다.
네트워크 및 컴퓨팅 기술의 발달로 데이터를 위탁 저장하고 이를 언제어디서든 다양한 단말로 처리 할 수 있는 클라우드컴퓨팅서비스가 활성화되고 있다. 특히 클라우드컴퓨팅 서비스 중 DaaS가 널리 사용되고 있다. 하지만, 위탁 저장된 데이터베이스에 신체 정보라던가 개인의 민감한 정보가 암호화 없이 저장된다면 서버에 저장된 데이터를 데이터 소유주의 동의 없이 공격자 및 비윤리적인 서버관리자가 열람할 수 있다는 보안 문제점이 있어 위탁 저장된 데이터베이스의 암호화가 필요하다. 하지만 기존에 사용되고 있는 암호화 알고리즘으로 암호화된 데이터를 안전하게 검색하기 위해선 암호화 데이터를 전부 데이터 소유자의 단말기에 내려 받고 전부 복호화해서 검색해야 하기에 데이터를 위탁 저장하는 의미가 퇴색된다. 이와 같은 문제를 해결하기위해 검색 가능한 암호시스템(Searchable Encryption System)이 등장하게 되었다. 하지만 기존의 검색가능 암호 시스템은 같은 키워드를 검색하기위해 생성된 트랩도어가 동일한 형태를 가지게 된다. 수많은 검색 쿼리들이 위탁저장소에 전송되며, 저장소의 관리자는 쿼리를 통해 키워드를 유추하고, 쿼리를 통해 사용자가 어떤 데이터를 저장하고 검색하는지 학습이 가능하기 때문이다. 따라서 본 논문은 동일한 사용자가 같은 키워드를 검색하더라도 매번 다른 트랩도어가 생성되도록 하여 비윤리적인 서버관리자가 검색 쿼리를 통해 검색 내용 및 데이터를 유추할 수 없도록 하는 일회용 트랩도어를 이용한 검색가능 암호 시스템을 제안한다.
프락시 암호 기법은 안전한 그룹 통신에서 중간 노드 신뢰 문제를 해결하기 위한 좋은 방법을 제공한다. 기존의 연구에서 프락시 암호 기법을 이용한 방법들이 제안되었으나 이들은 멀티캐스트 데이터전송 측면에서 매우 비효율적이거나 1-affect-n 문제로 인해 확장성이 저하되는 단점을 가지고 있다. 이에 따라 이 논문에서는 그룹 가입/탈퇴 분석 모델에 기반하여 동적으로 그룹을 분할/병합함으로써 키 분배에서의 확장성과 데이터 전송에서 효율성을 같이 제공하는 새로운 프락시 암호 기반의 안전한 그룹 통신 기법을 제안한다. 제안한 방법은 인터넷이나 무선 네트워크와 같이 공개된 환경에서 가입/탈퇴가 빈번히 일어나는 대규모 가입자를 대상으로 하는 실시간 멀티미디어 방송 서비스에 적합하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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