본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경에서 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터의 프라이버시는 보호하면서도 피어슨(Pearson) 상관계수와 스피어만(Spearman)의 순위상관계수를 안전하게 계산하는 해결책을 각각 제안한다. 분산 컴퓨팅 환경에서 마이닝(또는 데이터 분석)을 수행하기 위해서는 원본 데이터를 상대방에게 제공해야 한다. 그러나, 원본 데이터는 민감한 정보를 포함하는 경우가 많고, 이때 데이터 제공자(소유자)는 프라이버시 보호를 이유로 정확한 값을 직접 노출하기를 원하지 않는다. 본 논문에서는 분산 컴퓨팅 환경의 데이터 제공자들이 각자 소유한 데이터는 상대방에게 공개하지 않으면서 상관관계를 계산하는 문제, 즉 안전한 상관관계 계산(SCC: Secure Correlation Computation) 문제를 정형적으로 정의한다. 그리고, 임의 행렬 기반 안전한 스칼라 곱을 사용하여 피어슨 상관계수와 순위상관계수에 대한 SCC 문제를 해결하는 방법을 각각 제안한다. 제안한 해결책이 바르게 수행함을 보이기 위해, 정확성과 안전성을 정리로 제시하고 증명한다. 또한, 실험을 통해 제안한 기법이 수행 시간 측면에서도 실용적인 방법임을 보인다.
VANET에서 다수의 운전자가 요구한 정보 또는 특정 정보를 다수의 사용자에게 전달하기 위해 RSU(Road Side Units)를 사용한다. 본 논문에서는 다수의 RSU를 이용하여 안전 데이터를 효과적으로 전송하기 위한 스케쥴링을 기법을 제안한다. 제안하는 스케쥴링 기법은 RSU의 부하 상태를 파악하고 RSU들 사이에 안전 데이터를 배포할 수 있도록 한다. 또한, 안전 데이터를 이웃한 RSU에 전송하여 안전 데이터 수신율을 향상시킨다.
안전성 요구수준이 서로 다른 비행필수 데이터(Flight Critical Data)와 임무필수 데이터(Mission Critical Data)의 시현을 처리하기 위해 별도의 독립된 계기를 사용하지 않고 Glass Cockpit 설계를 적용하여 데이터를 통합처리하였다. 본 논문에서는 독립적으로 설계 진행되어온 비행조종계통과 임무탑재시스템의 통합설계를 위해 설계변경을 최소화하면서 비행조종계통에서 요구되는 비행필수 데이터처리의 안전성 요구수준을 만족시키는 최적화 설계를 제안하였다. 비행필수 데이터의 시현을 처리하기 위해 KUH 임무탑재시스템의 핵심구성품인 임무컴퓨터(Mission Computer)의 하드웨어 및 소프트웨어 설계변경을 최소화하였다. 임무탑재시스템의 안전성 요구도(Safety Requirement)를 검증하기 위한 시험절차를 개발하여 임무탑재시스템 통합시험장비(SIL)를 이용한 시험 수행 결과 안전성 요구도가 만족됨을 확인하였다.
본 연구에서는 일반대중들이 쉽게 접할 수 있는 뉴스 기사 데이터와 항만 연구자들의 인사이트가 반영된 국내 학술지 초록 데이터를 통하여 다양한 시각에서 항만안전에 대해 알아보고자 하였다. 본 연구의 의의는 방대한 양의 데이터가 쏟아지고 있는 현 시대에 맞는 새로운 방식인 온라인상의 빅데이터를 활용한 분석을 통해 새로운 시각에서의 항만안전과 관련된 위험요인을 탐색하고자 함에 있다. 본 연구에서는 파이썬을 활용한 NMF기반의 토픽모델링을 실시하여 데이터별 주요 토픽을 도출한 후 각 토픽에 대한 의미분석을 실시하였다. 뉴스 기사 데이터에서는 주로 항만안전 위험요인 중 자연적 요인, 환경적 요인이 도출되었고 학술지 초록 데이터에서는 보안적 요인, 기계적 요인, 인적요인, 환경적 요인, 자연적 요인이 도출되었다. 이를 통해 항만안전의 회복탄력성 강화 등 국내 항만의 안전강화전략 필요성, 항만안전에 대한 일반대중들의 시각을 넓히기 위한 안전의식개선 필요성, 항만산업 환경이 안전하고 전문화된 성숙한 항만으로 발전할 수 있는 정책적 차원과 인식적 차원의 연구를 진행할 필요성을 도출하였다. 결과적으로 일반대중들의 시각과 항만 연구자의 시각에서 두드러지게 나타나는 항만안전 위험요인을 탐구함으로써 국내 항만이 항만안전을 위해 개선해야할 주요 요인들을 밝혔고 항만의 안전성확보가 더욱 중요해지는 시점에서 기존의 항만에서 항만안전 문화를 가진 성숙된 항만으로 발전하기 위한 기초자료를 제공하였다.
가상현실 기법(virtual reality technologies)를 해양안전사고 가시화 시스템 개발에 적용하기 위한 개발론에 대해서 기술하였다. ‘목포해심’ 재결서 700여가지 사건에 대한 분류표와 수령화 표를 작성하여 질적 데이터를 양적 데이터로 변환하였다. 개발론에 대한 검토결과, 과거 10년 간의 해양사고 사건사례를 압축하여 저차원 데이터를 획득하기 위해서는 다변량해석기법(multivariate analysis)을 적용해야하고, 위기관리를 종합적으로 수행하기 위해서는 기존에 제시되고 있는 PRA, QRA, SPE 등의 기법 중 적합한 것을 적용할 필요가 있으며, 통계 데이터의 가시화를 위해서는 MATLAB의 Simulink 와 VR Toolkit을 이용하면 가능함을 분석할 수 있었다.
실시간 철도안전 관제시스템은 철도시스템을 구성하는 열차, 신호, 전력 및 설비 등으로 분산되어 감시되던 시스템의 안전관련 데이터를 통합하여 안전감시 효율을 향상시키고 사고를 예방하는 것이 목적으로, 기존 개별 감시 시스템과 달리 데이터의 대용량 처리와 실시간 처리 성능을 동시에 요구하고 있다. 기존 관제시스템에서 주로 활용되는 디스크 기반 데이터베이스는 실시간 및 빅 데이터 처리기능이 없고, 최근 도입되는 메모리 기반 데이터베이스는 빅데이터 처리기능이 없으며, 시계열 데이터베이스는 실시간 처리 기능이 없다. 이에 따라, 실시간 안전관제에서 요구되는 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 솔루션이 필요하다. 본 연구에서는 기존 관제의 데이터 처리 사례를 분석하고, 빅 데이터 처리와 실시간 처리를 동시에 제공하는 새로운 데이터 처리 방안을 제안하였으며, 이를 검증하였다.
안전모 착용 여부를 확인하는 객체 탐지 모델을 물류 현장에서 활용하기 위해서는 안전모를 착용한 경우와 착용하지 않은 경우를 정확하게 탐지해야 한다. 하지만 학습 데이터가 안전모를 착용한 클래스와 착용하지 않은 클래스 간 불균형이 존재하는 경우 해당 데이터만으로는 태스크에 맞게 학습이됐다고 보긴 힘들다. 본 연구는 데이터 증강 기법 적용 시 임의의 데이터에 증강을 적용하는 대신 상대적으로 적은 안전모를 착용하지 않은 클래스를 포함하는 이미지에 대하여 데이터 증강 기법을 적용하였다. 여러 데이터 증강 기법 중 Rotation, Gaussian Noise, 객체를 기준으로 한 Crop을 직접 구현 및 적용하여 객체 탐지 모델인 YOLOv5의 성능을 효과적으로 높이며 더욱 강건한 모델을 개발하는 방법을 제안한다.
무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집은 중요한 보안이슈 중에 하나이다. 일반적으로 안전한 데이터 수집이란 데이터 자체의 보안과 안전한 전송 경로 확보를 의미한다. 본 논문은 이와 같은 관점에서 무선센서 네트워크에서 안전한 데이터 수집 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 계층형 센서네트워크를 고려한 계층형 키 보안 기법과 안전을 보장할 수 있는 전송경로 설정을 핵심적으로 제시한다. 프로토콜은 네트워크 부하를 최소화 할 수 있도록 최적화 되었으며 네트워크 공격으로 인해 발생하는 문제점을 효과적으로 차단한다. 성능평가 결과 제안하는 프로토콜은 네트워크 퍼포먼스를 고려한 데이터 수집에 효율적이다. 데이터 수집 시 안전을 확보하기 위한 보안 분석 역시 검증해 보았다.
디지털 카메라란 일반적인 광학 카메라와 달리 렌즈를 통과한 피사체의 영상을 필름이 아닌 1과 0의 디지털 데이터로 메모리에 저장하는 첨단 카메라를 말한다. 따라서 기존의 카메라에는 필수적인 필름이 필요없게 되고 디지털 데이터를 보관할 수 있는 기억장치 또는 데이터를 외부의 기억장치에 전송할 수 있는 전송장치가 필요하다.
하드웨어, 소프트웨어 등 각종 IT 자원을 필요한 만큼 빌려서 사용하고 사용한 정도에 따라 과금이 되는 클라우드 컴퓨팅이 대중적으로 보급됨에 따라 공공 서비스에서의 클라우드 컴퓨팅 활용방안에 대해서 관심이 증가하고 있다. 따라서 다수의 사용자가 하나의 공공 클라우드 스토리지를 사용하는 환경에 적합한 안전하고 효율적인 데이터 관리의 중요성이 요구되고 있다. 그러나 신원이 불분명한 사용자의 공공 클라우드 스토리지 무단접근과 악의적인 목적으로 공공 클라우드에 악성코드가 추가된 데이터의 업로드 및 데이터 위변조 등의 다양한 위협이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 공공 클라우드 환경에 적합한 안전한 데이터 관리 기법에 대해 제안한다. 제안하는 기법은 공공 클라우드 서버로부터 인증정보를 전송받아 구성원임을 증명받고, 전송받은 서버 인증정보를 바탕으로 사용자 인증값을 생성하여 데이터와 함께 저장하여 데이터를 보호한다. 따라서 신원이 불분명한 사용자의 접근을 막고, 악의적인 데이터의 클라우드 스토리지 저장을 방지하고, 추가적으로 데이터의 출처를 명확하게 하여 공공 클라우드 스토리지의 신뢰성을 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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