안드로이드 운영체제의 서드파티 애플리케이션들은 사용자의 계정 및 개인정보에 대한 접근 권한을 획득하기 위해 OAuth 프로토콜을 이용하여 계정 정보 제공자들로부터 사용자의 크리덴셜 및 사용자의 자원에 접근할 수 있는 권한을 내포하는 접근 토큰을 전달받는다. 이러한 크리덴셜 및 토큰 정보는 안드로이드 운영체제가 제공하는 OAuth 관련 데이터 관리 방식에 의해 기기 내부에 저장되는데, 이 정보가 유출될 경우 공격자는 유출된 크리덴셜 및 토큰 정보를 이용하여 사용자의 계정에 대한 자유로운 로그인 및 데이터 접근이 가능하다. 이러한 특징은 디지털 포렌식 수사관이 증거 데이터를 수집하는 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 서버로부터 직접 데이터를 수집하는 것을 가능하게 한다. 원격지에서 수집되는 증거 데이터는 2차적인 영장발부의 토대로 작용함으로써 수집한 디지털 증거의 증거능력을 확보할 수 있기 때문에 피압수자가 안드로이드 기기에서 애플리케이션 삭제 등의 증거 인멸을 시도한 경우 매우 중요한 증거가 될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 안드로이드 운영체제 및 기기 환경에서 OAuth 토큰의 관리 현황을 분석하고, 이를 이용하여 다양한 서드파티 애플리케이션의 데이터를 수집하는 방법을 소개한다. 이를 통해 디지털 포렌식 관점에서 피압수자가 사용하는 서비스의 원격지 데이터를 수집함으로써 증거 수집의 영역을 확장할 수 있는 방안을 제안한다.
관계 추출을 위한 원격 지도 학습은 사람의 개입 없이 대규모 데이터를 생성할 수 있는 효율적인 방법이다. 그러나 원격 지도 학습은 노이즈 데이터 문제가 있으며, 노이즈 데이터는 두 가지 유형으로 나눌 수 있다. 첫 번째는 관계 표현 자체가 없는 문장이 연결된 경우이고, 두 번째는 관계 표현은 있는 문장이지만 다른 관계 표현도 함께 가지는 경우이다. 주로 문장의 길이가 길고 복잡한 문장에서 두 번째 노이즈 데이터 유형이 자주 발견된다. 본 연구는 두 번째 경우의 노이즈를 줄임으로써 관계 추출 모델의 성능을 향상시키기 위해 확장된 최단 의존 경로를 사용하는 CNN 기반 관계 추출 모델을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해, 한국어 위키피디아와 DBpedia 기반의 원격 지도 학습 데이터를 수집하여 평가한 결과, 본 논문에서 제안한 방법이 위 문제를 해결하는데 효과적이라는 것을 확인하였다.
자율운항 선박 원격제어를 위해 선박에 설치되어 운용중인 센서 및 기관의 정보를 획득하여 육상에 전송할 필요가 있다. 각 기관 및 센서정보에 직접 연결하지 않고 데이터를 획득하기 위해 선내 네트워크를 조사하여 데이터 스니핑 방식으로 데이터를 획득한 결과 텍스트 데이터 외에 이미지 데이터도 수집할 수 있었다.
자율운항 선박의 모니터링을 위한 데이터는 센서신호와 같은 텍스트 형태의 데이터와 이미지와 같은 바이너리 데이터로 나눌수 있다. 선박의 위성 통신환경 특성상 네트워크 속도 및 대역폭이 제한적이므로, 효율적인 전송 방법이 필요하며, 이를 위해서는 고용량의 이미지 데이터를 수집하고 처리하는 과정의 분석과 실제 선박의 데이터 분석이 필요하였다. 이를 토대로 선박의 통신환경을 분석하고 개선방향을 모색하고자 하였다.
모바일 디바이스에서 다량의 정보를 표시할 경우에 제한된 대역폭과 작은 스크린 사이즈로 인해 많은 정보를 디스플레이하기 어렵기 때문에 제어 명령을 수행하기 위해 모바일 장치를 리모컨으로 사용하여 TV와 같은 원격 장치에 디스플레이하는 시스템이 개발되고 있다. 이런 시스템들은 각각의 원격 디스플레이 장치에 해당하는 인터페이스 설계 및 개발에 필요한 비용이 많이 요구된다. 본 논문에서는 고유의 'Mote ID'에 대한 상황 데이터의 연속적인 모니터링을 위해서 유비쿼터스와 무선 모바일 환경 기반의 실시간 원격 디스플레이 기법을 제안한다. 또한, 유비쿼터스 컴퓨팅의 환경 데이터 처리를 통해서 상황 인식 기반의 실시간 원격 디스플레이의 응용으로 ZigbeX와 같은 센서 네트워크 장비를 통해서 원거리의 데이터를 수집 및 모니터링하고 PDA의 무선 모바일을 통해서 실시간 원격 디스플레이 어플리케이션을 구현한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 원격 디스플레이 및 제어를 위한 PDA, 데이터 수집 및 무선 통신(Radio Frequency: RF)을 위한 모트 임베디드 응용 프로그래밍, 수집한 데이터 분석 및 처리를 위한 서버 모듈, 가상 기계에 의한 모니터링 및 제어를 위한 가상 프로토타이핑으로 구성된다. 구현 결과, 인간 중심적인 설계 관점에서 이동성, 정보 접근의 유용성이 좋을 뿐 아니라 데이터 전송이 효율적임을 알 수 있었다.
기계학습 기반인 관계추출 모델을 설계할 때 다량의 학습데이터를 빠르게 얻기 위해 원격지도학습 방식으로 데이터를 수집한다. 이러한 데이터는 잘못 분류되어 학습데이터로 사용되기 때문에 모델의 성능에 부정적인 영향을 끼칠 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 강화학습 접근법을 사용해 해결하고자 한다. 본 논문에서 제안하는 모델은 오 분류된 데이터로부터 좋은 품질의 데이터를 찾는 문장선택기와 선택된 문장들을 가지고 학습이 되어 관계를 추출하는 관계추출기로 구성된다. 문장선택기는 지도학습데이터 없이 관계추출기로부터 피드백을 받아 학습이 진행된다. 이러한 방식은 기존의 관계추출 모델보다 좋은 성능을 보여주었고 결과적으로 원격지도학습데이터의 단점을 해결한 방법임을 보였다.
기계적 학습을 위해서는 일반적으로 많은 양의 수동 주석데이터(Manually Labeled Data)가 요구된다. 원격지도(Distant Supervision)는 현실적으로 부족한 주석데이터(Labeled Data)를 대신해 자동적으로 주석데이터를 수집하여 학습하는 접근 방식으로 관계 추출(Relation Extracion) 문제에 널리 활용되고 있다. 이때 필연적으로 많은 노이즈(Noise)가 발생되는데, 적합성 검증(Relevance Verification)을 통해 수집된 학습데이터를 정제함으로써 노이즈로 인한 변동성을 줄이고 결과적으로 향상된 성능을 보여주는 관계 추출 방법을 제시한다.
자율운항선박 원격제어시스템 구현을 위해 첨단장비와 안전한 시설을 갖추고, 특수목적선 코드를 적용해 감항성능 및 안전성이 매우 우수한 9,196톤의 아시아 최대 실습선인 한나라호를 실험선으로 활용하고 있다. 현재 한나라호와 육상간 원격제어를 위한 H/W 시스템이 설치되었으며, 지난 n항차 동안 통신네트워크 즉, VSAT, LTE, WIFI를 통해 원격제어에 필요한 데이터를 송수신하였다. 본 연구에서는 송수신된 데이터 분석을 통해 한나라호와 육상 간의 원격제어 및 통신네트워크의 문제점 식별하고, 이에 대한 대안방안 등을 제시하고자 한다.
최근 컴퓨터 네트워크와 무선 통신 기술의 발전은 원격 의료 상담, 원격 환자 모니터링과 같이 의료 분야에서 폭넓은 범위의 원격 어플리케이션에 대한 적용을 가능하게 해주었다. 본 논문은 환자의 생리학적인 데이터를 수집 및 관리하기 위한 RF 통신 기반의 헬스케어 어플리케이션을 설계하고, 전체적인 실험 과정을 기술한다. 그리고 MySQL 데이터베이스는 환자의 생체 데이터인 체온, 혈압, 심장 박동수 등의 데이터를 기록하고 환자에 대한 의사의 처방 등 의료 행위에 대한 정보를 저장하기 위해 설계한다. 따라서 헬스케어 어플리케이션에서 인증 받은 사용자는 환자의 수집 데이터를 조회하고 수집된 데이터는 임상 실험을 위한 데이터 재구성에 활용할 수 있다. 이런 환경은 수시로 체크해야 하는 병실의 온도 습도를 유비쿼터스 센서 네트워크를 통해 자동으로 처리하며 모바일 폰 또는 웹 상에서 입력받아 데이터베이스에 저장하므로 컴퓨터를 통해 체계적으로 관리가 가능하다. 그리고 환자 가족들에게 병원에서 처리되고 있는 데이터를 쉽게 접근하도록 지원함으로써 의료 서비스의 향상을 기대할 수 있다.
4차산업혁명은 사회 전반에 걸쳐 디지털 혁신으로의 전환을 가속화하고 있으며, 제조업에서는 스마트공장을 비롯해 4차산업혁명 기반 제조업 혁신을 위한 노력이 이어지고 있다. 제조업에서의 4차산업혁명 기술의 접목은 AI, 빅데이터, IoT, 클라우드, 로봇 등을 활용해 기존 자동화에서 업그레이드된 생산설비 데이터 수집 및 분석시스템 구축과 제품 불량 원인 파악 및 불량률을 최소화하기 위한 기술개발이 요구된다. 본 논문에서는 생산설비 현장에서의 전력, 환경, 설비 상태 데이터를 IoT 디바이스를 통해 수집하고, 수집한 데이터를 클라우드 컴퓨팅 환경에서 실시간으로 수치화하여 나타내고 위젯을 활용하여 MQTT기반 실시간 인포그래픽 형태로 표시할 수 있는 시스템을 구현하였다. IoT 디바이스로부터 전송된 실시간 센서 데이터를 Rest API 방식으로 클라우드 서버에 저장하고, 대시보드에서 데이터를 원격에서도 모니터링이 가능함은 물론 시간별, 일자별로 분석이 가능하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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