스마트카드와 같은 정보보호 디바이스에서 데이터를 보호하기 위해 사용되는 RSA 암호 알고리즘은 부채널 분석에 취약함이 밝혀졌다. 특히 암호 알고리즘이 수행되는 동안 소비되는 전력 패턴을 관찰하여 분석에 활용하는 전력 분석공격에 취약하다. 전력 분석 공격은 대표적으로 단순 전력 분석과 차분 전력 분석이 있고, 이 외 충돌 분석 등이 있다. 그 중에서 충돌 분석은 단순 전력 분석 및 차분 전력 분석에 안전하게 설계된 RSA 암호 알고리즘이라도 단일 파형을 이용하여 비밀 키 값을 찾을 수 있는 매우 강력한 공격기법이다. 따라서 기존 메시지 블라인딩 기법에 윈도우 기법을 적용한 대응기법이 고려되었지만, 이는 윈도우 크기가 작은 환경에서 충분히 큰 안전도를 제공하지 못한다. 이에 본 논문에서는 메시지 블라인딩 기법과 윈도우 기법이 적용된 RSA 암호 알고리즘에 지수 분할 기법을 혼합 적용하여 충돌분석에 더 높은 안전도를 제공하는 대응기법을 제시한다. 실험을 통해 본 논문에서 제시하는 대응기법이 윈도우 크기가 작은 환경에서 메시지 블라인딩 기법과 윈도우 기법만 적용된 기존 RSA 암호 알고리즘 보다 공격 복잡도가 약 124% 향상되어 더 높은 안전도를 제공함을 보였다.
Mobility 4.0으로 일컬어지는 교통서비스의 핵심은 유연성 있는 모빌리티 구현이며, 이를 위해 수요-공급을 실시간, 유기적으로 이어줄 수 있는 플랫폼 구축이 요구되고 있다. 즉, 교통 정보 혹은 통합 모빌리티를 빅데이터 기반의 표준화 및 상시 업데이트가 가능한 DB로 구축하고 이를 분석할 수 있는 객관적이고 과학적인 분석 체계를 제시하는 것이다. 이러한 측면에서, 보행 통행을 포함하는 복합환승역사와 이를 기반으로 통행 전주기로 확장하여 분석하는 연구는 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 복합환승역사를 이용하는 통행자 중심의 통합 모빌리티 분석 체계를 3단계로 구성하여, Data Repository 생성 모듈, 통합 모빌리티 분석 모듈, 공간 정보를 융합한 결과해석 모듈로 정의하였다. 철도 및 광역버스 환승역사(사당, 신도림, 교대, 광화문, 삼성, 강남, 잠실) 7개 역사를 분석 대상 역사로 지정하여 사례 분석을 수행하였다. 분석 대상 역사는 통계적 유의성에 근거하여 3개 그룹으로 구분되었으며, 자료 기반으로 한 통행 전주기 분석과 해석을 통해 보다 다양하고 체계적인 복합환승역사 분석이 가능함을 제시하였다.
근래 들어 대중교통체계의 관리 및 운영에 첨단 시스템의 활용이 증가하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 통행자 개개인과 대중교통 수송수단의 매우 상세한 실시간 공간정보와 같은 대규모 시 공간자료를 양산하기 때문에 보다 효율적이고 효과적인 자료의 통합과 분석의 필요성이 그 어느 때보다 높아지고 있다. 본 연구에서는 대규모 대중교통 관련 시 공간 정보들의 통합에 GIS가 어떻게 활용될 수 있는가를 보여주고 있으며 대중교통계획 과정의 효율화와 관련 의사결정 활동을 지원하는 효과적인 방안을 제시하고 있다. 구체적으로, Bus Management System(BMS) 등 대중교통 운영과, 개인 승객 승하차 및 환승 관리 분야(Smart Card System)의 여러 독립된 정보들을 GIS 기반으로 통합하였다. 서울대중교통체계가 제공하는 수준 높은 실시간 시 공간 상세 정보의 GIS기반 통합 데이테 체계는 자료 자체의 부재로 지금까지는 불가능한 것으로서, 본 연구가 최초의 시도란 점에서 의의가 있다. 본 논문은 또한 이러한 GIS기반 통한 데이터베이스를 활용한 대중교통체계 계획 도구들의 효과성과 효율성을 예시하였고 이러한 방법론과 모형은 유사한 자료의 획득이 가능한 여타 지자체에서도 유용하게 적용될 수 있을 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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