스크램블링(Scrambling)은 네트워크에서 영상을 전송할 때 보안을 위해 데이터를 특정한 키에 의해 암호화 하여 전송함으로써, 수신자만이 원본 영상으로 복원할 수 있도록 하는 기술이다. 스크램블링은 전송에서 TDES, AES 뿐만아닌 SEED, AIRA의 암호화 알고리즘을 사용한다. 이 경우 암복호화에 많은 시간이 소요되어 실시간 전송환경에서는 전송속도 저하에 따른 QoS 문제가 발생한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 기존 연구에서는 속도가 빠른 해쉬 함수를 이용하여 스크램블링 암호화 하는 기법을 제안하였다. 하지만 원본 이미지의 일부가 노출될 경우 이후 원본프레임이 노출될 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 방지하기 위해 다중 해쉬 키 프레임을 이용한 Multi Hash key Frame based Scrambling Encryption 알고리즘을 제안한다. 성능평가에서는 제안하는 스크램블링 기법에 대한 암복호화 비용과 성능을 측정하였으며, 기존기법과 비교하였을 때 원본 노출로 인한 대입공격 취약성 부분을 기존 해쉬 함수의 보안 안전성만큼 향상시켰다.
본 연구는 경북도내에서 발생한 4년간의 교통사고 자료를 대상으로 Empirical Bayes (EB) 방법을 이용하여 예상사고건수를 예측하였다. 경북도내 각 군과 시 지역의 교통사고는 대물피해환산법을 적용하여 심각도를 반영하였으며, EB 방법을 적용하기 위해 군집분석을 통해 유사한 지역을 선정하였고, 선정된 유사지역을 대상으로각 지역별 안전성능함수(SPF)를 도출하였다. 실제 사고건수와의 근원적인 확률분포를 일치시키기 위해 과분산 파라메타를 산출하였으며, 지역별 교통특성을 반영하기 위해 가중치를 적용하여 예상 사고건수를 예측하였다. 분석 결과 김천시, 영천시, 칠곡군 순으로 가장 높은 사고건수가 예상되는 반면, 군위군이 가장 낮은 사고건수가 발생할 것으로 예측되었다.
매니코어 구조의 고성능 컴퓨팅 시대가 시작되고 있다. 매니코어의 성능을 활용하기 위해서는 병렬 프로그래밍이 필수적인데, 이 방식은 기존 프로그래밍에 비해 훨씬 더 복잡하고 어렵다. 또한 컴퓨터의 성능이 높아짐에 따라 소프트웨어의 규모와 복잡도 또한 증가하게 되며, 소프트웨어를 에러 없이 안전하게 개발하는 것은 매우 어려운 문제가 되고 있다. 이 문제해결에 도움을 줄 수 있는 한 방법으로 기존의 명령형 프로그래밍 언어 대신 Haskell과 같은 순수 함수형 언어의 이용을 고려한다. Haskell은 지난 수십 년 동안 람다 계산법, 타입 이론, 의미론 등의 강력한 이론적 배경하에 최신 기술을 수용하면서 발전하고 있는 순수 함수형 언어이다. 함수의 순수성은 결정적(deterministic) 병렬 프로그래밍을 표현하는데 매우 유리하다. 최근 이와 관련된 매우 고무적인 연구결과가 발표되고 있으며 여러 응용프로그램들이 개발되고 있다. Haskell은 여러 강력한 이론 덕택으로 병렬 프로그래밍뿐만 아니라 소프트웨어의 생산성 및 안정성과 관련된 많은 문제에 도움을 줄 수 있는 다목적 언어로써 주목 받고 있다.
본 논문에서는 일 방향 해쉬 함수 기반의 저 비용 상호 인증 RFID 프로토콜(OHLCAP) 기반의 안전하고 효율적인 수동형 RFID 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜의 기반이 되는 OHLCAP 프로토콜과 지금까지 알려진 OHLCAP의 보안 취약성을 소개하고 분석을 통해 취약성을 제거할 수 있는 방안을 제시한다. 이를 기반으로 제안하는 수동형 RFID 프로토콜을 제안하며, 프로토콜의 계산적 성능과 보안성을 증명한다. 본 논문에서 제안한 프로토콜은 도청 공격, 리더 또는 태그의 위장 공격, 비동기화 공격, 재전송 공격에 안전하며, 태그 추적이 불가능하고 전 방향 안전성 특성을 가진다.
실시간 정보가 알려지지 않은 해저환경에서 자율수중 운동체(AUV, Autonomous Underwater Vehicle)가 성공적인 임무 수행을 완료하기 위해서는 주어진 목표지점까지의 안전하고 효율적인 경로설정이 선행되어야 한다. 이를 위해 평가함수(evaluation function)에 기반한 휴리스틱 탐색(heuristic search)이 사용되는데 대부분의 평가함수는 목표점까지의 거리, 소모되는 연료로 구성된다[1]. 본 논문에서는 영역전문가가 보유한 장애물회피 관련 경험적 정보(heuristic information)를 반영하여 보다 효율적인 평가함수를 고안하며 후보노드들간의 관계성을 고려한 퍼지관계곱(Fuzzy Relational Products) 기반 휴리스틱 탐색기법을 제안한다. 제안한 탐색기법의 성능을 검증하기 위해 수행시간(cpu time), 경로의 최적화(optimization)정도, 사용 메모리 관점에서 시뮬레이션을 통해 $A^*$ 탐색기법과 비교한다.
본 논문에서는 딥러닝 분야에서 사용되는 신경망 모델, 그중에서도 다중 계층 퍼셉트론 모델에 사용되는 지수함수 기반의 활성화 함수를 근사 함수로 대체하고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 신경망 모델의 추론 과정의 전력 분석 저항성을 높이는 방법을 제안한다. 이미 학습된 값을 사용하여 연산하는 인공 신경망의 추론 과정은 그 특성상 가중치나 편향 등의 내부 정보가 부채널 공격에 노출될 위험성이 있다. 다만 신경망 모델의 활성화 함수 계층에서는 매우 다양한 함수를 사용하고, 특히 지수함수 기반의 활성화 함수에는 마스킹 기법 등 통상적인 부채널 대응기법을 적용하기가 어렵다. 따라서 본 연구에서는 지수함수 기반의 활성화 함수를 단순한 형태로 근사하여도 모델의 치명적인 성능 저하가 일어나지 않음을 보이고, 근사 함수에 마스킹을 적용함으로써 전력 분석으로부터 안전한 순방향 신경망 모델을 제안하고자 한다.
본 연구에서는 가중치 오차 함수를 적용하여, 미세한 콘크리트 균열을 감지하는 U-Net 모델을 만들 수 있도록 개선 방안을 제안한다. 콘크리트 균열은 안전을 위협하는 요소이기 때문에 그 상태를 주기적으로 파악하고 신속하게 초기 대응을 하는 것이 중요하다. 하지만 현재는 점검자가 직접 육안으로 검사하고 평가하는 외관 검사법이 주로 사용되고 있다. 이는 정확성뿐만 아니라 비용과 시간, 안전성 측면에서도 한계점을 가진다. 이에 콘크리트 구조물에 생성되는 미세한 균열을 신속하고 정밀하게 탐지할 수 있도록 딥러닝을 활용한 기술들이 연구되고 있다. 본 연구에서 U-Net을 활용한 균열 탐지를 시도한 결과, 미세한 균열을 탐지하지 못하는 것을 확인하였다. 이에 제시한 가중치 오차 함수를 적용하여 학습한 모델에 대해 성능을 검증한 결과, 정확도(Accuracy) 99% 이상, 조화평균(F1_Score) 89%에서 92%의 신뢰성 높은 수치를 도출해내었고, 미세한 균열을 정확하고 선명하게 탐지한 결과를 통해 학습 개선 방안의 성능을 검증하였다.
해쉬함수는 데이터와 명령에 대한 위변조를 방지와 같은 무결성 제공하거나 서명이나 키 분배 등 다양한 보안 프로토콜에서 서명 및 인증, 키 분배 목적으로 많이 사용되는 일방향성 함수(one-way function)다. 2005년 Wang에 의해 암호학적 취약성이 발견되기까지 해쉬함수로는 SHA-1이 많이 사용 되었다. SHA-1의 안전성에 문제가 생기게 되자 NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 암호학적으로 안전한 새로운 해쉬함수 개발 필요성을 느껴 2007년 11월에 공개적으로 새로운 해쉬함수에 대한 공모를 시작했으며, SHA-3로 명명된 새로운 해쉬함수는 2012년 최종 선정될 예정이다. 현재 제안된 SHA-3 함수들에 대한 암호학적인 특성과 하드웨어로 구현했을 때의 하드웨어 복잡도, 소프트웨어로 구현했을 때의 성능 등에 대한 평가가 이뤄지고 있다. 하지만 하드웨어로 구현된 해쉬함수의 중요한 특성 평가 척도(metrics)인 소비 전력 특성에 대한 연구는 활발히 이뤄지지 않고 있다. 본 논문에서는 제안된 SHA-3 해쉬함수를 하드웨어로 구현했을 경우의 소비 전력 특성을 분석하고 소비전력 특성 분석 결과를 토대로 SHA-3 해쉬함수 중에서 새로운 SHA-3 해쉬함수로 선정될 확률이 높은 Luffa 함수에 대한 저전력 구조를 제안한다. 제안된 저전력 구조는 기존의 Luffa 하드웨어보다 약 10% 정도 적은 전력을 소비함을 보인다.
최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.
본 연구는 접지저감제의 성분으로 수용성 고분자의 유기물과 층상형 점토의 무기재료를 주재료하여 새롭게 개발한 새로운 형태의 접지저감제의 성능비교에 관한 것이다. 신개발의 접지저감제는 수분을 흡습하여 수분에 용해된 수용성고분자가 수분과 함께 층상형점토의 층으로 삽입되어 접지저감 성능을 발휘하게 된다. 본 연구의 유 무기 복합재료형 접지저감제는 함수율과 팽창률이 매우 우수할 뿐 아니라 300wt%의 수분을 공급 후 측정한 전기전도도도 매우 뛰어나다. 또한 환경친화적인 천연재료들이므로 인체나 환경에 매우 안전하며, 접지전극의 부식과 전식을 방지하는 기능이 매우 뛰어나 염해나 화학적으로 부식성이 높은 토양에서 큰 장점을 갖는다. 본 논문에서는 신개발의 접지저감제와 기존의 여러 접지저감의 성능을 비교 분석하였다. 이를 위해 현장의 대지저항율을 측정 분석하여 각각의 접지저감제의 접지설계에 적용하여 시뮬레이션하였으며, 시뮬레이션 결과와 현장에서 실제 시공한 측정 결과와 비교 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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