최근 무선 통신 기술과 센서 디바이스들의 발달로 스마트 홈 시장이 성장하고 있으며, 다양한 디바이스가 활용되고 있다. 이러한 사물인터넷 환경은 지능형 서비스를 위해 다양하고 방대한 양의 디바이스 정보를 수집하여 사용자 정보를 기반으로 서비스를 제공받으며, 다양한 디바이스를 제어해야 하고, 이기종 간의 통신을 제공해야 한다. 하지만, 이러한 성장과 함께, 스마트 홈 환경에서는 다양한 보안 위협이 발생하고 있다. 실제, 프루프 포인트와 HP에서는 스마트 홈 환경에서의 피해 사례 및 보안 취약점의 심각성에대해 경고하였으며, 다양한 환경에서의 침해 사례가 발표되었다. 그러므로, 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 발생할 수 있는 보안 문제를 해결하기 위해 스마트 홈에서 사용하는 스마트 노드들 간의 안전한 상호인증 기법에 대해 연구를 수행하였다. 제안하는 논문의 경우 보안성 평가를 통해 스니핑, 스푸핑, 디바이스 상호 인증, 중간자 공격, 무결성 등 사물인터넷 환경과 센서 디바이스에서 발생할 수 있는 잘 알려진 취약점에 대해 난수와 수시로 갱신되는 세션키 및 비밀키를 이용하여 안전함을 검증하였다. 또한, 기존에 연구된 사물인터넷 보안 프로토콜과의 비교를 통해 보안성 및 키 관리 측면에서 우수함을 확인할 수 있었다.
최근 기존 전시 공간 내에 유비쿼터스 환경이 구축되면서, 관객과의 상호작용을 통해 전시 효과를 배가할 수 있는 인터랙티브 전시에 많은 사람들의 관심이 집중되고 있다. 이러한 인터랙티브 전시가 보다 고도화되기 위해서는 전시물에 대한 다양한 관객 반응을 측정하고, 이를 통해 대상 관객이 어떤 감정을 느끼는지 예측할 수 있는 적절한 의사결정지원 모형이 요구된다. 이러한 배경에서 본 연구는 인터랙티브 전시 공간 내에서 수집 가능한 다양한 관객 반응 중 얼굴표정의 변화를 이용하여, 관객의 감정을 추론, 판단하는 지능형 모형을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 모형은 무자극 상태의 관객의 표정과 자극이 주어졌을 때 관객의 표정이 어떻게 변화하는지 변화량을 측정하여, 이를 기반으로 인공신경망 기법을 이용해 해당 관객의 감정을 판단하는 모형이다. 이 때, 제안모형의 감정 분류체계로는 간결하면서도 실무에 적용이 용이하여 그간 기존 문헌에서 널리 활용되어 온 매력-각성(Valence-Arousal) 모형을 사용한다. 제안모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 2011 서울 DMC 컬쳐 오픈 행사에 참여하여, 일반인을 대상으로 얼굴 표정 변화 데이터를 수집하고, 이들이 느끼는 감정 상태를 설문조사하였다. 그리고 나서, 이 자료들을 대상으로 본 연구에서 제안하는 모형을 적용해 보고, 제안모형이 비교모형으로 설정된 통계기반 예측모형에 비해 더 우수한 성과를 보이는지 확인해 보았다. 실험 결과, 본 연구에서 제시하는 모형이 비교 모형인 중회귀분석 모형보다 더 우수한 결과를 제공함을 확인할 수 있었다. 본 연구를 통하여 구축된 관객 감정 판단 모형을 실제 전시장에서 활용한다면 전시물을 관람하는 관객의 반응에 따라 시의적절하면서도 효과적인 대응이 가능하기 때문에, 관객의 몰입과 만족을 보다 증대시킬 수 있을 것으로 기대된다.
통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.
날로 심각해지는 교통문제를 해결하기 위한 방안으로 첨단과학기술을 통해 정보수집, 정보처리, 정보제공 등을 수행하는 지능형교통시스템(Intelligent Transport Systems)의 중요성이 높아지고 있다. 하지만 많은 지자체 등에서 ITS 도입을 통해 교통문제를 해결하고자 하나 그에 따른 체계적인 효과분석이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 ITS 도입에 따른 효과분석 방법론을 국내 외 사례를 참조하여 설정한 후 case study를 통한 직, 간접적인 효과분석을 목표로 하였다. 이를 통해 수원시 ITS 도입효과를 분석한 결과 통행속도는 TRC 모드로 운영시 사전에 비해 31%의 증가를 보였으며, 지체도는 43.9%로 감소하였다. 설문조사 결과에서도 ITS 시스템 운영으로 인한 개선효과가 있다고 느끼고 있었으며, 대다수가 시스템의 확장을 원하고 있었다. 경제성 분석 결과 B/C비는 5.12로 ITS사업에 대한 사업효과 및 경제적 타당성은 충분한 것으로 나타났다.
이 연구는 한국에서 초고속인터넷이 빠르게 전파되는데 기여한 요인들을 분석하는데 그 목적이 있다. 여기서는 TPC 모델을 분석틀로 사용하여, 한국에서의 급격한 초고속인터넷의 확산을 유도한 원인들로써 첫째, 한국의 문화적 속성을 고려한 정부의 맞춤형 정책, 둘째, 기업의 경쟁적인 확산노력, 그리고 셋째, 한국의 사회문화적 요인, 그 자체를 결정 요인으로 이해한다. 또한 이 연구는 보편적 서비스로써의 초고속인터넷의 보급과 확산은 정보화 시대가 오면서 불가피하게 발생할 수밖에 없는 정보격차의 문제를 어느 정도 완화시킬 수 있다는 가능성을 보여주고 있다. 초고속인터넷의 확산은 정보격차의 가장 기본적인 문제, 즉 정보에 대한 불평등한 접근성을 완화시킴으로써 보편적 서비스의 제공과 수혜를 가능하게 한다. 끝으로 이 연구는 초고속인터넷의 성공적인 전개와 확대를 위한 몇 가지 정책적 제안을 담고 있다.
전력시스템의 배전분야 정보모델 및 데이터교환 국제표준인 CIM(Common Information Model, IEC61968) 기반 MDMS(Meter Data Management System, 미터데이터관리시스템) 개발에 있어서, 가장 중점을 두는 부분은 짧은 주기로 수집되는 데이터의 효과적인 관리와 AMI 데이터를 활용하기 위하여 상위시스템들과 어떻게 통합서비스 할 것인가에 대한 이슈이다. 본 논문에서는 기존의 AMR 환경과 다르게 양방향 서비스 인프라를 제공하는 AMI 환경에서 MDMS 구현 방안과 기능들을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 MDMS의 특징은 국제전력표준인 CIM과 통합서비스버스(ESB)를 활용하여 상호운영성을 확보했다는 점과 컴포넌트 기반으로 시스템 모듈을 구현하여 현장 활용도 향상이 가능하다는 점이다. 본 연구의 제안된 결과는 지능형전력망 구현에 있어서 CIM 기반 전력시스템의 효율적인 개발 및 운영에 기여할 것으로 기대한다.
최근 거대 언어 모델을 기반으로 한 다양한 인공지능 챗봇이 출시되고 있다. 챗봇은 대화형 프롬프트를 통해 사용자에게 빠르고 간편하게 정보를 제공할 수 있다는 이점을 가지고 있어서 질의응답, 글쓰기, 프로그래밍 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 최근에는 챗봇의 취약점을 악용하는 '프롬프트 주입 공격'이 제안되었는데, 이는 챗봇이 기입력된 지시사항을 위반하도록 하는 공격이다. 이와 같은 공격은 거대 언어 모델 내부의 기밀 정보를 유출하거나 또 다른 악성 행위를 유발할 수 있어서 치명적이다. 반면 이들에 대한 취약점 여부가 한국어 프롬프트를 대상으로는 충분히 검증되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 널리 사용되는 챗봇인 ChatGPT를 대상으로 악성 한국어 프롬프트를 생성하여 공격을 수행해보고, 이들에 대한 실행 가능성을 분석하고자 한다. 이를 위해 기존에 제안된 프롬프트 주입 공격 기법을 분석하여 악의적인 한국어 프롬프트를 자동으로 생성하는 시스템을 제안하고자 한다. 특히 유해 표현을 유도하는 악성 프롬프트를 중점적으로 생성하였고 이들이 실제 유효함을 보이도록 한다.
지능형교통체계(ITS : Intelligent Transportation Systems)는 도로이용자들로 하여금 다양한 교통환경에서 도로를 좀 더 효율적으로 이용하게 해 주었다. 기존의 지점검지체계 기반의 교통정보 수집 및 제공시스템에서 오는 한계점을 극복하기 위해 최근 들어서는 차량-차량간 및 차량-인프라간 통신기술을 바탕으로 하는 교통자료 수집 및 제공에 관한 연구가 다양하게 진행되고 있다. 그러나 차량간 및 차량과 인프라간 통신은 무선으로 이루어지기 때문에 주변 환경의 영향(건물, 날씨, 대형차량 등)으로 인해 통신 실패가 빈번히 발생하여 교통정보수집의 신뢰성을 저하시키고 있다. 본 연구에서는 무선통신기반 교통정보수집시 통신 실패로 인한 차량의 주행궤적정보가 결측되었을 경우 이를 보정할 수 있는 방법론을 개발하였다. 먼저 차량의 주행궤적자료 결측 보정을 위한 기존의방법들 및 무선통신기반 교통자료수집을 위한 요구조건들을 검토하였다. 다음으로 AIMSUN을 이용하여 차량의 주행궤적자료를 수집하였고, 이를 바탕으로 임의의 결측치를 생성하였다. 결측된 자료는 기존의 교통자료 결측치 보정 방법과 본 연구에서 수정된 방법을 적용하여 보정한 후 비교 분석해 보았다. 분석결과 무선통신기반 교통수집체계하에서 통신 단절로 인한 결측치는 기존의 방법보다는 차량의 주행궤적 특성을 고려해서 수정된 방법으로 보정했을 경우 좀 더 정확한 교통정보를 수집할 수 있었다.
현대 사회는 엄청난 양의 데이터를 만들어내는 디지털 시대에 접어들었고, 다변화되는 도시에서는 정보의 생성, 수집, 표현을 특징으로 하는 스마트 공간이 등장하고 있다. 2012년 이후 스마트기기의 확산과 초연결사회로 불리우는 소셜미디어 환경에서 공공데이터에 대한 관심이 더욱 고조되고, 보편화된 모바일 기기 사용 및 SNS 이용 확산에 따라 빅 데이터에 대한 이슈에 주목하고 있다. 초기에는 데이터의 플랫폼 구성에 연구개발이 집중되었으나 최근에는 공간지능화 서비스 구현을 위한 데이터의 분석과 활용방안에 대한 여러 분야의 아이디어가 제안되고 있다. 본 연구에서는 이러한 공공데이터의 활용성 측면에서 전문가보다는 일반인의 사용성 증대를 위한 시각화 과정에 집중하고자 기존의 공공데이터포털에서 제공하는 공개데이터 및 공공데이터 서비스 현황을 파악하여 그 활용가능성을 고찰하고자 한다. 연구의 결과로 일반 시민들에게 있어서 데이터의 분석 및 응용은 현재 종이문서의 이용을 감소시키고, 지능형 공간에서 공공정보서비스에 대한 개개인의 요구 및 행동에 맞추어 빠르고 신속한 대응할 수 있는 어플리케이션 개발에 도움이 될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 현재 일반적인 스마트 팩토리에서 데이터 전송에 사용하는 중앙 집중형 시스템에서 발생하는 데이터를 중앙의 센터까지 전송, 처리할 때 발셍하는 전송 지연 등의 문제 해결을 위하여 필요한 곳에 연산과 저장 장치를 도입하는 분산 컴퓨팅 패러다임 (Distributed Computing Paradigm)인 온-디바이스 (On-Device) 기반 에지 컴퓨팅 (Edge Computing) 기술과 빅데이터 분석 기술 및 활용 방법의 연구를 통하여 설비 고장 등을 예지하여 가동율을 높일 수 있는 산업현장의 설비관리에 활용되는 솔루션을 제안한다. 그러나 에지 컴퓨팅 기반의 기술이 실제 적용되더라도 네트워크 에지에서 장치의 증가는 많은 양의 데이터가 데이터 센터로 전달되어 네트워크 대역이 한계치에 이르게 되어 네트워크 기술의 향상에도 데이터 센터는 수많은 응용에서 중요한 요건이 되는 수용 가능한 전송 속도와 응답 시간을 보장하지 못하게 된다. 이와 같은 요구조건을 수용할 수 있는 일체형 하드웨어 기술과 공장관리 및 제어 기술을 적용한 설비보존 및 스마트 팩토리 산업 분야에 적용할 수 있는 연구를 통하여 생산성 증대를 지원할 수 있는 지능적 설비관리를 지원하도록 하여 추후 빅데이터에 적합한 딥러닝을 적용할 수 있는 인공지능 기반 설비 예지 보전 분석 도구로 발전할 수 있는 기반을 제공한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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