소셜 네트워크 분석은 1개의 연결을 가지는 n개의 노드를 대상으로 한다. 노드 수 n이 수십 또는 수백 정도의 소셜 네트워크를 분석할 때는 전체 데이터를 대상으로 분석이 가능하지만, 그 이상이 되면 육안으로 분석하기는 어렵다. 따라서 전체 소셜 네트워크를 분리할 필요가 있는데 이 때 사용할 수 있는 방법이 군집화이다. 군집화를 통해 전체 노드를 하위 그룹으로 구성하면, 소셜 네트워크의 특징 분석이나 노드간의 관계 분석을 쉽게 수행할 수 있게 된다. 군집화 기법은 하위 그룹의 개수를 미리 설정해야 하기 때문에 사용자와의 상호 작용이 필요하고, 이렇게 생성된 하위 그룹이 최적의 결과라는 것을 보증할 수 없다. 본 논문에서는 외부 커뮤니티 연관도를 활용한 동적인 하위 그룹 생성 방법을 제안한다. 발견된 하위 그룹의 개수와 하위 그룹 순도를 기준으로 기존의 연구들과 비교하였고, 실험 결과 제안하는 방법의 우수성을 확인할 수 있었다.
권한 위임은 일상에서 흔히 발생하는 사건으로서, 특히, 군대, 기업, 은행 등의 계층 그룹에서는 계층간 권한 위임이 자연스럽고 빈번하게 발생한다. 대리서명(proxy signature)은 서명 권한을 위임받은 대리서명자가 원 서명자를 대신하여 유효한 전자서명을 생성하고 검증할 수 있는 전자서명 프로토콜이다. 계층 구조를 갖는 B2B 전자 거래 및 전자서명의 활용 범위가 다양화됨에 따라 이를 반영하는 보다 안전한 대리서명이 요구된다. 본 논문에서는 계층 그룹에서 반복적 권한 위임을 허용하는 새로운 임계 대리서명 프로토콜을 제안한다. 한 명의 대리서명자가 아닌 복수의 대리서명자가 모여 원 서명자를 대신해 하나의 유효한 대리서명을 생성할 수 있게 함으로써, 보다 강화된 안전성을 제공한다. 대리서명 생성을 위한 권한 위임은 위임티켓을 통해 계층 구조의 상위 계층에서 하위 계층으로 이루어지고, 위임받은 대리서명자들 중에서 서명에 참여할 수 없는 대리서명자는 다시 자신의 하위 계층 참가자들에게 개별 위임을 수행할 수 있도록 함으로써, 반복적 권한 위임을 허용한다.
본 논문에서는 조직내 상하 역할 구분이 명확한 계층 구조 환경에서의 효율적인 그룹키 생성을 위한 요구 조건을 제시하고 이를 만족하는 그룹키 생성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 일방향성의 해쉬 체인을 이용해 생성한 계층식별자와 접근권한에 따라 랜덤하게 생성하여 관리되는 그룹식별자와의 논리합 연산을 통해 키를 생성한다. 이를 통해, 기존의 정적 그룹키 생성 기법의 상위그룹 사용자로 하여금 과도한 키 생성 정보 소유 문제를 해결함과 동시에 하위그룹 사용자로 하여금 상위그룹 사용자의 키 정보를 유추할 수 없도록 하였다. 또한, 기존의 슈퍼그룹키 생성 기법, 다중 계층 그룹키 생성 기법과의 실험을 통한 비교분석 결과 생성되는 전체키의 수, 사용자 소유키의 수, 정보 암 복호화에 사용되는 키의 수, 키 자체 확장성 등과 같은 여러 항목에서 기존 기법과 동일하거나 우수함을 확인할 수 있었다.
권한 위임은 군대, 기업, 은행 등의 계층 그룹에서 자연스럽게 발생할 수 있다. 대리서명 (proxy signature)은 서명 권한을 위임받은 대리서명자가 원 서명자를 대신하여 유효한 전자서명을 생성하고 검증할 수 있는 전자서명 프로토콜이다. 계층 구조를 갖는 B2B 전자 거래 및 전자서명의 활용 범위가 다양화됨에 따라 이를 반영하는 보다 안전한 대리서명이 요구된다. 본 논문에서는 계층 그룹에서 반복적 권한 위임을 허용함으로써 대리서명자들이 동적으로 구성될 수 있는 새로운 멀티 대리서명 프로토콜을 제안한다. 한 명의 대리서명자가 아닌 복수의 대리서명자가 모여야만 원 서명자를 대신해 하나의 유효한 대리서명을 생성할 수 있게 함으로써, 보다 강화된 안전성을 제공한다 대리서명 생성을 위한 권한 위임은 비밀분산법과 Diffie-Hellman 문제에 의해 생성된 위임티켓을 통해, 계층 구조의 상위 계층에서 하위 계층으로 이루어진다. 위임받은 대리서명자 중에서 대리서명에 참여할 수 없는 대리서명자는 다시 자신의 하위 계층의 참가자들에게 개별 위임을 수행함으로써, 대리서명 권한이 반복적으로 위임될 수 있고, 이에 따라 대리서명자 그룹이 동적으로 구성된다.
컨소시엄 블록체인은 허가된 멤버로 구성된 여러그룹이 하나의 원장을 공유한다. 이때 하위멤버의 트랜잭션 및 멤버 인증은 블록생성에 참여하는 신뢰된 노드로부터 유효성을 검증받는다. 따라서 컨소시엄 블록체인의 그룹 간 멤버의 트랜잭션 공유는 Privacy문제를 야기한다. 본 논문에서 컨소시엄 블록체인에서의 privacy를 위해 익명신용장기반의 익명프로토콜을 제안한다. 본 제안 방식은 다중블룸필터를 이용하여 긍정오류율을 높이고 효율적으로 검색하도록 한다. 또한 Blind Signature를 통해 컨소시엄 멤버간 메시지에 대한 익명성을 보존하면서 인증에 대한 서명은 유지하도록 한다. 결과적으로 컨소시엄 멤버 간 Privacy를 보존하면서 인증 트랜잭션을 블룸필터의 다중패턴으로 검증하여 컨소시엄 블록체인에서의 익명프로토콜(Anonymous protocol)을 제안한다. 이로써 컨소시엄 블록체인에서의 신뢰기반의 서버 시스템의 확장과 privacy 향상을 제공한다.
본 논문에서는 최소 비용 신장 트리(minimum cost spanning tree를 기반으로 최적 경로를 지원할 수 있는 새로운 멀티케스트 경로 배정 알고리즘을 제안하였다 본 논문에서 제안한 MCSTOP(Multicasting Path Assignment using the MInimum Cost Spanning Tree and the Optimum Path Generation) 알고리즘은 송신 노드나 이미 선정된 노드의 하위 노드들 중에서 새로운 그룹의 수신 노드가 발견되면 우선적으로 멀티캐스트 경로를 배정하는 방법을 적용하였다. 새로운 그룹의 멀티캐스트 배정과정에서 새로운 그룹의 수신 노드들 사이에 타 그룹의 노드가 발생될 수 있다. 이러한 경우가 발생되면, MCSTOP 알고리즘에서는 새로운 그룹의 송신 노드와 수신 노드가 동일한 네트워크 영역(예. LAN 영역)과 치수 제한조건이 만족되면 새로운 가상 경로를 생성하여 최적 경로를 배정하도록 하였다. MCSTOP 알고리즘은 가상 경로로 설정된 노드들 사이에 존재하는 타 그룹 노드가 네트워크에서 탈퇴하여도 영향을 받지 않게 되므로, 새로운 그룹에 대한 멀티캐스트 경로의 재구성을 최소화 시킬 수 있었다. 또한, 검증 결과 MCSTOP알고리즘은 멀티 캐스트 배정 경로를 위한 계산시간, 통신비용 그리고 데이터 전달지연시간 등이 CST(Constrained Steiner Tree) 알고리즘보다 성능 향상을 보였다. 추후 연구 사항으로는 데이터 회의를 지원하기 위한 그룹 통신 프로토콜로써 ITU-TT.120 시리즈의 MCS(Multipoint Communication Service)와 같은 국제 표준 프로토콜에 적용하기 위한 연구가 필요하다.
비밀분산법이란 하나의 비밀정보(Secret)를 분산시켜 다수의 참가자에게 공유시키고, 필요시 허가된 참가자 부분집합만이 비밀정보를 복원할 수 있는 암호 프로토콜이다 비밀정보 복원을 위한 다양한 접근구조를 반영하는 비밀분산법이 제안되었는데, 본 논문에서는 계층구조에 적용 가능하고 재사용이 가능한 새로운 비밀분산법을 제안한다. 즉. 참가자들은 계층구조의 상위 레벨부터 비밀정보 복원에 대한 우선권을 갖고, 상위 레벨에 속하는 참가자들이 부재 시에는 하위 레벨에 속하는 참가자들은 위임티켓 (delegation ticket)을 전송하여 비밀정보의 복원 권한을 위임할 수 있다 또한, 각 참가자는 초기에 생성한 하나의 비밀조각으로 서로 다른 비밀정보를 복원하는데 참석할 수 있도록 함으로써, 계층그룹에서 비밀 조각의 재사용이 가능하도록 한다.
본 논문은 인터넷 웹 상에서 협동작업으로 이루어지는 CAD시스템의 3차원 솔리드 모델러를 보여준다. 협동CAD시스템의 클라이언트는 자바 애플릿을 통해 웹 상에서 접근하고 솔리드 모델러 서버는 접속을 통제하는 접속관리자, 작업 그룹의 동기화를 유지하며 공유작업공간을 확보하는 작업관리자, 그리고 3차원 도형 객체를 생성하고 변형시키는 솔리드 모델러로 이루어져 있다. 솔리드 모델러의 시스템 라이브러리는 워크스페이스 클래스, 뷰 클래스, 평행투영 뷰 클래스, 원근투영 뷰 클래스, 솔리드 클래스 등으로 되어 있다. 기본도형을 생성하여 이동, 회전, 확대·축소하고, 다른 툴을 이용하여 제작한 오브젝트를 불러올 수 있다. 트리 형태의 장면그래프를 사용하므로 전체 구조를 쉽게 알 수 있고, 부분적 결합이 가능하며 오브젝트의 선택이나 조작에 있어서 하위계층을 쉽게 제어할 수 있다. Java 3D를 이용하여 개발함으로 써 많은 그래픽 라이브러리들의 특징을 편리하게 이용할 수 있으며, 다른 라이브러리에서 사용하지 않는 뷰, 렌더렁, 애니메이션 등과 같은 새로운 기술들을 포함시킬 수 있다.
기업의 부실 예측 모델은 기업의 재무 상태를 객관적으로 모니터링하는 데 필수적인 도구 역할을 한다. 적시에 경고하고 대응 조치를 용이하게 하며 파산 위험을 완화하고 성과를 개선하기 위한 효과적인 관리 전략을 수립할 수 있도록 지원한다. 투자자와 금융 기관은 금융 손실을 최소화하기 위해 부실 예측 모델을 이용한다. 기업 부실 예측을 위한 인공지능(AI) 기술 활용에 대한 관심이 높아지면서 이 분야에 대한 광범위한 연구가 진행되고 있다. 해석 가능성과 신뢰성이 강조되며 기업 부실 예측에서 설명 가능한 AI 모델에 대한 수요가 증가하고 있다. 널리 채택된 SHAP(SHapley Additive exPlanations) 기법은 유망한 성능을 보여주었으나 변수 수에 따른 계산 비용, 처리 시간, 확장성 문제 등의 한계가 있다. 이 연구는 전체 데이터 세트를 사용하는 대신 부트스트랩 된 데이터 하위 집합에서 SHAP 값을 평균화하여 변수 수를 줄이는 새로운 변수 선택 접근법을 소개한다. 이 기술은 뛰어난 예측 성능을 유지하면서 계산 효율을 향상시키는 것을 목표로 한다. 해석 가능성이 높은 선택된 변수를 사용하여 랜덤 포레스트, XGBoost 및 C5.0 모델을 훈련하여 분류 결과를 얻고자 한다. 분류 결과는 고성능 모델 설계를 목표로 soft voting을 통해 생성된 앙상블 모델의 분류 정확성과 비교한다. 이 연구는 1,698개 한국 경공업 기업의 데이터를 활용하고 부트스트래핑을 사용하여 고유한 데이터 그룹을 생성한다. 로지스틱 회귀 분석은 각 데이터 그룹의 SHAP 값을 계산하는 데 사용되며, SHAP 값 평균은 최종 SHAP 값을 도출하기 위해 계산된다. 제안된 모델은 해석 가능성을 향상시키고 우수한 예측 성능을 달성하는 것을 목표로 한다.
잣나무(Pinus koraiensis) 4년생의 생장특성인자와 관련이 있는 주요 대사물질을 확인하기위한 대사체 분석을 실시하였다. GC/MS로 분리한 105종을 대상으로 길이생장 및 건중량의 생장 특성과의 상관이 있는 대사물질을 분석하였다. Alanine, threonine, oleic acid 및 butanoic acids는 길이생장 및 건중량과 고도의 부의 상관관계가 있었고, 반면 malic acid, xylose, glucose, inositol 및 sucrose는 생장특성과 정의 상관관계가 있었다. 생장이 왕성한 시기에는 생장이 우수한 그룹에서 주지의 아미노산류나 유기산류 함량이 줄어드는 것으로 추정되었으며, 반면 단당류나 sucrose 같은 광합성 산물은 중위 및 하위 그룹에 비교해서 함량이 높은 것으로 나타났다. 특이하게도 박테리아나 균류에서 생성되는 d-turanose의 함량이 4년생 잣나무 묘고생장과 고도의 상관관계(r=0.896, p<0.001)가 있었으며, 이는 근균류와의 관계가 있는 것으로 추정된다. 이러한 인자들은 잣나무 우량개체 선발을 위한 대사 표지자 개발의 기초자료로 이용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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