최근 유전체학, NGS(Next Generation Sequencing) 기술, IT/NT 장비의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요된다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다.
2012년 Das 등은 계층적 무선 센서 네트워크를 위한 동적 패스워드 기반 사용자 인증 스킴을 제안하였다. 그러나 Das 등이 제안한 동적 패스워드 기반 사용자 인증 스킴은 패스워드 추측 공격에 대한 취약성이 있다. 따라서 본 논문에서는 Das 등이 제안한 동적 패스워드 기반 사용자 인증 스킴을 분석하고, Das 등의 인증 스킴이 패스워드 추측 공격에 안전하지 못함을 증명한다. 또한 패스워드 길이에 따른 패스워드 추측 공격에 대한 공격시간을 분석한다.
무선 센서 네트워크에서는 다수의 노드에서 소수의 싱크로 수렴하는 트래픽의 특성으로 인해 네트워크의 혼잡이 빈번히 발생한다. 기존의 혼잡 제어 기법은 혼잡 발생 시 트래픽 제어를 통해 혼잡을 회피할 수 있으나 트래픽의 제어는 응용에서 요구하는 피델리티를 위반한다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 리소스의 제어를 통하여 혼잡을 회피하는 멀티패스 기반의 혼잡 제어 기법을 제안한다. 멀티패스 기반 혼잡제어 기법은 혼잡 발생 시 다수의 대체 경로를 통하여 트래픽을 분산시켜 전송하므로 혼잡 회피가 가능하고 네트워크 리소스의 활용도 또한 증대한다. 실험을 통해 멀티패스 기반 혼잡 제어 기법이 응용의 피델리티를 만족시키며 효과적으로 혼잡을 제어할 수 있음을 확인하였다.
모바일 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅 프로토콜은 기존의 단일패스 라우팅 프로토콜에 비하여 대역폭을 효율적으로 사용할 수 있고 혼잡을 완화시킬 수 있으며, 데이터 전달의 신뢰성을 제공할 수 있다. 하지만 멀티패스 라우팅 프로토콜에서의 경로 탐색 과정은 오버헤드가 크고 계산의 복잡도 또한 높다. 본 논문에서는 무선 애드혹 네트워크에서의 멀티패스 라우팅을 위한 효율적인 노드디스조인트 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 지연된 RREP(Route Reply) 패킷을 사용하여 최적의 노드 디스조인트 경로를 탐색하고 그중 간섭 및 충돌의 영향이 적은 경로 집합을 선택한다. 이를 통해 빠르게 트래픽을 분산시킬 수 있고 충돌로 인한 오류의 발생을 낮추어 신뢰성을 높일 수 있다. 실험을 통하여 제안하는 경로 탐색 알고리즘이 최적의 멀티패스를 선택함을 확인하였다.
네트워크에 대한 접근성이 높아짐으로 인해 사용자는 자신의 클라이언트 터미널을 벗어나 다른 터미널에서의 네트워크 접속을 요구하는 사용자(Roaming User)가 증가하고 있다 이러한 사용자는 패스워드를 기반으로 하여 현재 위치하고 있는 서버와 새로운 비밀키를 생성할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 패스워드 기반의 프로토콜을 간략하게 살펴보고 이를 통하여 프로토콜의 구성 방법과 사전공격 등 여러 가지 일반적인 공격으로부터 안전한 프로토콜을 제안한다. 또한 본 제안 방식은 기존 패스워드를 이용하여 로밍 방식에 적용할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 ASIST 프로시딩을 인용한 저널들을 중심으로 패스파인더 네트워크 분석을 수행함으로써, ASIST 프로시딩의 지식이 어떠한 주제영역을 중심으로 네트워크 구조를 형성하고 있는지를 확인하는 데에 그 목적이 있다. 이를 위하여 Scopus 데이터베이스에서 검색한 240개의 문헌을 대상으로 완전연결 클러스터링 기법을 통하여 16개 클러스터를 도출하였으며, MDS 및 패스파인더 네트워크 분석을 통하여 지식 네트워크를 매핑하였다. 지금까지 대부분의 경우 학술지를 대상으로 수행되어 온 네트워크 분석을 프로시딩을 대상으로 분석을 시도하였으며, 분석결과 ASIST 프로시딩은 정보추구행태 및 탐색과 인터페이스, 계량서지학 및 지식관리 주제영역의 논문이 타 문헌에 활발하게 소비되고 있음을 확인할 수 있었다.
공개된 네트워크 시스템 상에서의 개인 정보를 보호하기 위해 사용자 인증은 시스템 보안에 있어서 중요한 요소이다. 패스워드 기반의 인증 메커니즘은 비용과 효율성의 측면에서 널리 사용되고 있으며 최근 이중요소인증(Two-Factor Authentication)의 한 수단으로 일회용 패스워드(One-Time Password, OTP)를 도입하고 있다. 본고에서는 일회용 패스워드에 대한 인증 기술과 OTP 통합 인증 센터로 구성되는 OTP 통합 인증 시스템에 대해 검토하며 취약성에 대해 살펴보고 이에 대한 대응 방안으로 서비스 제공자의 식별자를 포함한 일회용 패스워드 생성 매체를 이용하는 사용자 인증 시스템을 구성한다. 또한 USB 토큰 형태의 일회용 패스워드 매체를 이용하여 다수의 서비스 제공자의 일회용 패스워드를 지원하는 인증 시스템을 제안한다.
시 분할 원격 접근 컴퓨터 시스템이나 컴퓨터 네트워크에서 사용자의 인증 (authentica-tion)을 위해 패스워드가 가장 널리 이용되고 있다. 일반적으로 패스워드는 시스 템에 들어가고자 하는 사용자를 인증하거나 시스템을 이용중인 사용자에 대해 자료의 접근 을 제한하는 용도로 이용된다. 따라서 패스워도 시스템이 불안전하다면 시스템이 위험에 빠지고 귀중한 정보가 노출 또는 변경될 수도 있으므로 패스워드의 보안은 아주 중요한 문 제이다. 이 글에서는 현재 사용되는 시스템들의 패스워드 보안현실을 알아보고 그에 대한 문제점을 지적하며 보다 안전한 패스워드 시스템의 보안에 대한 방안을 고찰한다.
무선 센서 네트워크는 센서 필드 상의 이벤트에 관한 데이터를 소스로부터 싱크로 수집하기 위해 연구되어왔다. 멀티패스 라우팅은 노드나 링크 단절에 의해 소스에서 싱크로의 패스가 종종 손실되는 문제에 대해 신뢰성 있는 데이터전송을 위한 매력적인 방안 중 하나이다. 사람이나 동물 혹은 차량 등과 같은 모바일 이벤트 상황에서, 소스는 이 모바일 이벤트의 이동에 따라 연속적으로 소스가 발생할 수 있다. 따라서 멀티패스 라우팅에서 모바일 이벤트의 상황은 새로운 도전 과제를 제시한다. 그러나 기존의 멀티패스 라우팅 연구는 주로 소스들에서 정적인 싱크로 효율적인 멀티패스 구성과 패스 단절에 대한 빠른 멀티패스 재구성에 초점을 두었다. 따라서 이전 멀티패스 라우팅 프로토콜은 모바일 이벤트에 의해 발생하게 되는 연속적인 각각의 소스들이 소스에서 싱크로 각각의 멀티패스를 필요로 한다. 이는 이전 방안이 소스의 수에 비례하여 멀티패스 구성비용이 증가게 한다. 따라서 우리는 모바일 이벤트에 의해 연속적으로 발생하게 되는 소스를 지원하는 효율적인 멀티패스 라우팅 프로토콜을 제안한다. 제안방안에서 이전 소스에서 만들어 놓은 기존의 멀티패스를 이용함으로써, 새로운 소스가 효율적으로 재구성을 할 수 있다. 이를 위해, 제안방안은 지역적 멀티패스 재구성, 광역적 부분 멀티패스 재구성, 광역적 전체 멀티 패스 재구성의 세 방안 중 하나를 선택한다. 이 선택을 위해 우리는 멀티패스 재구성 비용과 데이터 포워딩 비용의 합을 계산하는 분석적인 에너지 소비 비용 모델을 제시한다. 시뮬레이션 결과 모바일 이벤트의 상황에서 멀티패스 라우팅을 할 때 제안방안이 기존의 방안보다 우수한 성능을 보였다.
최근 유전체학의 발전, 웨어러블 디바이스의 확산, IT/NT의 발전 등에 따라 방대한 양의 바이오-메디컬 데이터가 생산되고, 이에 따라 빅데이터를 활용한 헬스케어 산업이 급속히 발달하고 있으며, 이와 관련된 빅데이터 기술은 국민의 건강 증대와 건강한 고령 삶을 제공하는 핵심 기술로 급부상하고 있다. 패스웨이(Pathway)는 단백질, 유전자, 세포 등의 생체적 요소 간의 역학관계 혹은 상호작용 등을 네트워크 형식으로 표현한 생물학적 심층지식으로, 바이오-메디컬 빅데이터 분석에 있어서 널리 활용되고 있다. 하지만 패스웨이는 매우 다양한 형태를 갖고 용량이 매우 큰 빅데이터로 이를 분석하는데 많은 시간이 소요되며, 현재까지도 다양한 패스웨이를 통합 분석할 수 있는 시스템은 전무하다. 그래서 본 논문에서는 세계적으로 가장 우수하고 방대한 양의 패스웨이를 제공하는 KEGG 패스웨이 데이터베이스로부터 사용자가 관심 갖는 패스웨이만을 자동 수집하고 패스웨이 간 계층구조를 기반으로 네트워크를 구성 후, 해당 패스웨이 네트워크에 대한 클러스터링과 핵심 패스웨이 선정을 통해 패스웨이 간의 역학관계 또는 상호작용을 직관적으로 분석할 수 시스템을 제안했다. 마지막으로, 다양한 성능 평가 결과를 통해 개발한 분석 시스템의 우수성을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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