프로그램 내에서 오류의 정확한 위치를 찾아내는 것은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 작업이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 프로그램의 제어 흐름을 이용한 자동화된 오류 위치 추정 기법이 오랫동안 연구되어 왔으나, 데이터 흐름 기반 언어로 작성된 프로그램에 대해서는 적용될 수 없다는 한계가 있다. 최근 개발된 뮤테이션(mutation) 기반 오류 위치 추정 기법의 경우 프로그램의 제어 흐름 대신 뮤턴트(mutant)라 불리는 인공 오류를 활용하기 때문에 데이터 흐름 기반 언어로 구현된 프로그램에 대해서도 활용될 수 있을 것으로 기대되나, 오류 위치 추정 효과성에 대한 연구는 이루어지지 않았다. 본 연구는 데이터 흐름 기반 언어인 Function Block Diagram (FBD)로 구현된 프로그램을 대상으로 뮤테이션 기반 오류 위치 추정 기법이 실제 오류의 위치를 얼마나 정확하게 추정할 수 있는지에 대한 사례 연구를 수행한다. 실제 원자로 보호 시스템 대상 초기 버전에 사용되었던 FBD 프로그램에서 발견된 오류들을 수집하고, 각 오류별 위치 추정의 효과성을 분석한다.
본 논문에서는 사회 안전망 서비스 구축의 일환으로 블랙박스 영상물 수집 기법을 제안한다. 기존 사회 감시 시스템으로 사용되는 고정형 CCTV와 차량 블랙박스 영상물 수집 시스템은 녹화되는 모든 영상물들을 중앙 센터에 전송하기 때문에 개인 프라이버시 침해, 네트워크 트래픽량 및 서버의 저장 용량 부담 문제점이 있다. 제안 기법은 주행 및 주차 중 상시 녹화 기능이 있는 블랙박스에서 촬영된 영상을 각종 범죄 수사 및 예방에 활용할 수 있도록 사건 사고 발생 시간 및 GPS 위치 정보에 해당하는 영상물만을 선택 수집한다. 제안기법은 사건 사고 관련 영상물들만 수집하기 때문에 개인 프라이버시 침해 문제, 네트워크 트래픽 과다 발생 및 영상물 저장 용량 부담 문제를 완화한다. 또한 블랙박스 영상물 전송 서비스 구현 및 실험을 통해 제안 서비스가 실현 가능함을 보여준다. 향후 제안 서비스가 사회 안전 감시 시스템으로써 종합적인 도시 관제기능을 수행하면서 국민의 안전을 보장하고, 범죄와 사고를 예방하며, 범법행위를 사전에 단속하여 공공시설물과 국민의 재산을 보호할 것으로 기대된다.
통신산업에서 급격한 변화는 통신법 규제체계에 많은 영향을 미치고 있으며, 개인정보 보호의 측면에서도 이러한 변화가 요구되고 있다. 전통적인 통신법에서는 개인정보(privacy)의 비밀을 보호하는 것이 가장 중요한 정책 목표였지만, 디지털화된 통신 환경에서는 정보의 형성, 저장, 전송 등의 모든 과정에서 개인정보의 보호가 문제가 되고 있으며, 특히 통신사업자 등이 개인정보 보호의 주체로서 중요한 의미가 있다. 2003년 EU의 프라이버시 지침의 제정이나 1996년 미국 통신법의 개정을 통하여 새로운 관점에서 개인정보 보호의 필요성을 반영하고 있으며, 우리 통신법 체계에서도 이러한 제도 개선이 이루어져 왔다. 즉 개인정보 보호에 관한 일반법으로서 "개인정보보호법"이 제정되고, 통신산업에서의 특별한 규율의 의미가 있는 "정보통신망 이용촉진 및 정보보호 등에 관한 법률"과 "위치정보의 보호 및 이용 등에 관한 법률" 등이 특별법으로서 개인정보 보호의 근거가 되고 있다.주제어:개인정보, 통신산업, 프라이버시 지침, 개인정보보호법, 정보통신망법이와 같은 개인정보 보호를 위한 통신법 체계는 긍정적인 것으로 평가할 수 있지만, 개인정보 보호의 구체적인 유형에 상응하는 규제 내용을 보완하고, 개인정보 보호의 기본 요건으로서 정보주체의 동의를 실질화 하는 방안을 지속적으로 강구해야 할 것이다.
2009년 5~7월까지 전북 진안군 주천면 주양리에 위치한 주자천에서 감돌고기의 일중 산란 타이밍 및 초기 산란위치에 대한 연구를 실시하였다. 감돌고기의 산란은 5월 7일부터 7월 11일까지 이루어졌으며 꺽지 산란장에만 탁란을 했다. 61개 꺽지 산란장 중 56개의 산란장에 탁란했으며, 꺽지 산란 후 1~2일 사이에 시작되었다. 하루 중 감돌고기의 탁란은 꺽지의 공격횟수가 낮게 나타난 6~7시 사이에 가장 높은 빈도로 관찰되었다. 감돌고기가 탁란한 알의 부화율은 지속적인 꺽지의 산란장 방어와 가장 밀접한 상관관계를 나타냈으며, 감돌고기는 자신의 알을 중심으로 난 보호를 하는 꺽지 난괴와 가까운 곳부터 산란을 함으로써 꺽지의 난 보호를 통한 이득을 얻는 것으로 생각된다.
Kademlia와 같은 DHT(Distributed Hash Table) 네트워크는 참여노드들이 네트워크 토폴로지 상에서 자신의 위치를 자율적으로 결정하는 구조를 가지고 있으며 이를 악용한 ID 매핑 공격에 매우 취약하다. 그 결과 DHT 네트워크에서는 eclipse, DRDoS, 봇넷 은닉통신 등의 보안 문제가 지속적으로 발생되고 있다. 본 논문에서는 ID 매핑 공격을 방지하기 위한 비 자율적 노드 위치 결정 방법을 제안하고 NAT 호환성, 공격 저항성, 네트워크 다양성의 세 가지 측면의 분석을 통해 타 방어기법들과 비교를 수행하였다. 분석결과, 제안된 방법은 타 방어기법과 동등한 수준의 공격 저항성을 나타냄과 동시에 타 방어기법이 갖는 단점인 NAT 호환성과 네트워크 다양성 문제를 극복할 수 있음을 확인하였다.
CR 네트워크에서 비인가 사용자는 인가 사용자에게 간섭 영향을 주지 않기 위해 주기적인 센싱 결과를 기반으로 유휴 채널에 기회적으로 접근한다. 하지만 비인가 송신기의 간섭 범위 내에 숨겨진 인가 수신기들이 존재할 수 있기 때문에 지역적인 센싱만으로는 인가 사용자들에 대한 완전한 보호를 보장할 수 없게 된다. 또한 유휴 채널이 존재하지 않을 경우 비인가 시스템의 지속적인 서비스 수행이 불가능해진다. 따라서 동일 채널에서의 인가시스템들을 보호함과 동시에 비인가 사용자들의 채널 이용률을 최대화하기 위해서 다양한 네트워크 시나리오를 염두에 두고 적절한 공존 방안을 도출할 필요가 있다. 본 논문에서는 uplink/downlink 스케줄과 사용자 위치 정보를 사용하여 인가 사용자에게 간섭을 주지 않는 비인가 사용자의 공존 조건을 제안한다. 비인가 기지국으로 주어진 스케줄 정보와 인가 및 비인가 사용자의 위치 정보 획득 가능 여부에 따라 네 가지 시나리오로 분류하였고, 각 시나리오 별로 인가 사용자 및 비인가 사용자의 uplink/downlink 스케줄 조합을 고려하여 공존 상황에서의 비인가 사용자의 최대 가능한 처리량을 분석하였다. 컴퓨터 모의실험 결과는 비인가 장치들의 통신 가능성을 향상시키기 위해서 제안된 방식이 실제 무선 인지 시스템에 적용될 수 있음을 다양한 상황 하에서 보여준다.
배전계통에서 전력수요의 증가와 분산전원의 증가로 대용량 변압기의 적용이 불가피하게 되었다. 하지만, 대용량 변압기로 교체할 경우 배전계통에 고장발생시 고장전류의 크기가 증가되어 기존에 설치된 차단기 및 보호기기의 차단용량 초과로 인해 교체에 따른 경제적 비용 상승이 우려된다. 따라서, 대용량 변압기의 교체시 고장전류 증가 문제를 해결하기 위한 방안 중 하나로 초전도한류기를 설치하는 방안을 검토하고 있다. 하지만, 초전도한류기는 도입위치에 따라 ��치 발생 시 초전도한류기의 저항 크기가 다르게 되며, 이로 인해 고장전류 제한효과가 다르게 되며 기존의 보호 장치들의 동작에 영향을 주게 된다. 본 논문에서는 모의 배전계통에 초전도한류기를 적용하였을 경우 도입위치에 따라 전류제한효과를 포함하여, 모선 전압강하, 고장제거에 따른 초전도한류기의 회복특성을 실험을 통해 비교 분석하였다.
최근 들어, 모바일 단말의 폭발적인 보급 더불어 단말 내의 중요정보가 외부 저장 매체로 불법적으로 유출되는 보안 위협이 증가되고 있다. 따라서, 본 논문에서는 단말 내 중요정보의 외부 저장 매체로의 유출 방지 기법을 설계 및 구현한다. 이 기법은 파일의 임의위치에서 시그니처를 샘플링하고 이를 이용하여 유출 탐지, 차단 기능을 수행한다. 시그니처 샘플링 과정은 대상 파일을 일정 크기의 추출 윈도우로 구분한 후 이 영역 내에서 임의의 위치에서 1개 이상의 시그니처를 추출한다. 그리고, 가장 효과적인 샘플링을 수행하기 위하여 전체 샘플링, 이항분포 샘플링, 동적 샘플링의 다양한 추출 방식을 구현 및 시뮬레이션을 수행 한다. 제안된 기법은 파일의 임의 위치에서 시그니처를 샘플링하여 공격자의 시그니처 예측성을 낮출 수 있고 원본 데이터에 대한 변형 없이 유출 방지기능을 효과적으로 구현할 수 있다는 장점을 가진다. 따라서, 사용자 편의성이 중시되고 비교적 저 사양의 시스템인 모바일 단말에서 효과적으로 유출방지 기능을 구현할 수 있는 기법이다.
본 논문에서는 지역 차분 프라이버시(Local Differential Privacy, LDP) 기법을 이용하여 프라이버시를 보호하면서 수집한 차량 위치 데이터와 딥러닝 기법을 이용하여 교통량을 예측하기 위한 기법을 제시한다. 제시한 기법은 데이터를 수집하는 과정과 수집한 데이터를 이용하여 교통량을 예측하는 과정으로 구성된다. 첫 번째 단계에서는 데이터 수집 과정 중에 발생할 수 있는 프라이버시 침해 문제를 해결하기 위해 LDP 기법을 적용하여 차량의 위치 데이터를 수집한다. LDP 기법은 데이터 수집 시 원본 데이터에 노이즈를 추가해 사용자의 민감한 데이터가 외부에 노출되는 것을 방지한다. 이를 통해 운전자의 프라이버시를 보존하면서 차량의 위치 데이터를 수집할 수 있다. 두 번째 단계에서는 첫 번째 단계에서 수집한 데이터에 딥러닝 기법을 적용하여, 교통량을 예측한다. 또한, 본 논문에서 제안한 기법의 우수성을 입증하기 위해, 실데이터를 이용한 성능 평가를 진행한다. 성능 평가 결과는 본 논문에서 제안한 기법이 사용자의 프라이버시를 보호하면서 수집된 데이터를 이용하여 효과적으로 교통량을 예측할 수 있음을 입증한다.
본 논문은 휴대폰이나 PCS의 통신망 기반 구조를 사용하여 이동국의 위치 추정 시스템을 개발하는데 목적이 있다. 이동국의 위치 추정이 가능하게 될 때 도시 교통 관리, 119 긴급 구조, 범죄 수사, 환자 안전 보호 특히 치매 환자를 위한 서비스가 가능하게 된다. 본 논문은 기지국과 이동국의 위치를 나타내기 위해 전파 경로가 NLOS 환경일 경우 표준 잡음을 모델링 할 때 LOS 환경의 통계적 특성을 이용한다고 가정하였다. 우선 표준 잡음의 평균 표준 편차를 $\pm150$으로 하여 측위 알고리즘인 TOA와 TDOA를 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하고 Kalman filter를 이용해 표준 잡음을 제거한 후 측위 알고리즘을 이용하여 위치 추정값을 비교 분석하였다. 그리고 결과치를 smoothing 처리하여 비교 분석하였다. 표준 잡음을 제거하지 않은 경우에 비해 Kalman filter를 사용하여 표준 잡음을 제거하면 TOA에서는 51.2 m, TDOA에서는 34.8 m의 2차원 평균 위치 오차가 향상된 결과를 얻었다. 그 결과에 smoothing 기법을 이용하면 2차원 평균 위치 오차가 약 3 m 정도 개선됨을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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