코로나 이후 급격한 현대사회의 변화는 인공지능 인재가 국가 경쟁력을 좌우하는 주요한 영향요인으로 부각시겼다. 이에 따라 교육부에서는 인공지능 교육 공백기에 있는 초등학교 4-6학년과 중고등학생의 디지털 역량을 개발시키기 위해 대단위 SW·AI 캠프 교육 사업을 기획하였다. 이에 본 연구에서는 초등학교 4-6학년 학생들을 대상으로 하는 캠프 형 SW·AI교육프로그램을 개발하여 초등학교 4-6학년 학생들로 하여금 인공지능 기초소양을 갖추도록 하고자 한다. 이를 위해 초등학교에서의 SW·AI 교육의 의미를 정의하고 초등학교과정에서 다루어야 할 SW·AI 내용으로 'SW·AI의 이해', 'SW·AI의 원리와 활용' 및 'SW·AI의 사회적 영향'을 설정하였다. 또한 설정된 초등학교 SW·AI 교육학습 요소와 현재 초등학교에서 사용하고 있는 교과서의 관련 교과 및 단원과의 연계를 시도하였다. 교육에 사용되는 프로그램으로는 블록코딩 기반의 소프트웨어 코딩 학습 도구인 엔트리를 통하여 소프트웨어 프로그래밍 기초 역량을 강화하도록 하였으며, 모든 프로그램은 초등학생의 발달적 특징을 고려하여 경험과 체험 위주의 참여자 중심으로 운영되도록 설계하였다. 본 연구에서 이루어진 SW·AI 캠프 교육 프로그램은 방과 후 과정이나 방학 등을 이용하여 단기간에 운영되는 프로그램이다. 따라서 이를 토대로 초등학교 과정에서 SW·AI 교육이 정규교육과정의 일원으로 편성되어 운영되기 위해서는 정규교과 내용분석과 SW·AI 교육내용의 심층적인 분석을 기초로 한 연구가 필요함을 제언하는 바이다.
인터넷은 학술.연구용으로 이용되었으나, 현재 일반사용자에게도 친숙한 World-Wide Web의 발달과 더불어 인터넷을 상업적으로 이용하려는 시도가 증가하고 있다. 인터넷의 상업적 이용으로 가장 큰 예는 인터넷 상점을 들 수 있다. WWW을 이용하여 물건을 광고하고 사용자는 자신이 원하는 물건을 선택하여 온라인으로 대금을 지불하는 형태이다. 이런 인터넷 상점이 증가함에 따라 고객과 상점사이에 서로의 신용도를 확인할 수 없는 문제점이 발생하게 되었다. 이 논문에서는, 인터넷 상점의 신용을 인정할 수 있는 시스템 개발에 대해 설명하고 있으며, 이를 통해 사용자가 인터넷 상점을 사용할 수 있는 믿을 수 있는 환경을 구축하려고 한다. 인터넷 상점에 대한 신용인증 시스템 개발을 위해서 상점의 신용정보는 사용자에게 안전하게 전송되어야 하며, 쉽게 확인할 수 있어야 한다. 또한 도청 될 수 없어야 한다. The Internet has been used as the academic researching purposes. Nowadays accordance with improving and being familiar with the World-Wide Web Many people are giving it a try to use the Internet as commerce markets. The noticeable example of internet-based use of the commerce is the Internet shopping mall. Using the WWW companies exhibit their products and users select the ones and take the payment for ones in the on-line Increasing the the Internet shopping mall there needs to be the countermeasure that companies and clients must verify each other. In this paper there are explained the development credit authentication system of the Internet shopping mall and the construction of the trusted environment clients can use Internet shopping mall. That is to develop the credit authentication system the credit-rating of Internet shopping mall can be sent securely and easily to clients and the information of credit-ranting cannot be eavesdropped.
홈 네트워크 환경은 컴퓨터 시스템, 디지털 가전, 이동 단말과 같은 디지털 홈 디바이스들을 연결한 네트워크 환경으로 정의된다. 이러한 홈 네트워크 환경에는 홈 네트워크 디바이스들을 모니터링하고 제어하기 위한 수많은 지역 및 원격 상호작용이 발생할 것이며 홈 게이트웨이는 이러한 환경에서 통신 병목 지점이 될 것이다. 컴퓨팅 디바이스들간을 스스로 이동하면서 사용자를 대신하여 작업을 수행할 수 있는 이동 에이전트를 홈 네트워크 환경에 적용함으로 써 홈 네트워크 환경에서 발생하는 원격 상호 작용 및 네트워크 트래픽을 줄일 수 있다. 이동 에이전트 인증은 이동 에이전트 개념을 홈 네트워크 환경에 적용하기 위해 먼저 해결되어야 할 문제로서, 홈 네트워크 디바이스 및 자원에 대한 권한 부여 및 접근 제어의 전제가 되는 기술이다. 기존의 이동 에이전트 시스템들은 낮은 컴퓨팅 능력을 갖고 있는 디지털 디바이스로 구성된 홈 네트워크 환경에 적절하지 않은 공개키 기반 인증 기법을 주로 적용한다. 본 논문에서는 단일 홈 도메인을 위한 공유키 기반 이동 에이전트 인증 기법을 제안하고 이를 공개키 기반 인증 기법을 이용하여 다중 도메인 환경으로 확장시킨다. 본 제안 기법은 공유키 암호화 기법을 이동 에이전트의 도메인 내부 인증에 적용함으로써 공개키 암호화 기법을 이용하는 인증에 비하여 가벼운 연산만으로 인증을 수행한다.
공인인증서는 온라인 금융거래와 증권거래 등에서 사용자의 신원 확인을 위해 사용된다. 이때 사용자의 공개키는 공인인증서에 저장되며, 이 공개키에 대응되는 사용자의 개인키는 보안을 위해 사용자가 설정하는 패스워드로 암호화되어 개인키 저장 파일에 저장된다. 본 논문에서는 현재 널리 사용되고 있는 공인인증서 관리 소프트웨어에서 정상적으로 삭제된 공인인증서와 개인키 저장 파일이 포렌식 툴을 이용하면 얼마든지 복구가 가능하다는 점을 밝힌다. 그리고 복구된 공인인증서와 개인키 저장 파일을 이용하여 오프라인에서 개인키 암호화 패스워드를 밝혀낼 수 있다는 문제점을 지적하고 그에 따른 대응책을 제시한다.
스마트카드, USB token과 같은 저 전력 정보보호장치의 가장 큰 위협요소인 부채널 공격은 장치 내부에 구현된 암호 알고리즘의 이론적인 안전도와는 무관하게 적용될 수 있다. 특히, 부채널 공격들 중에서 차분 전력분석 공격은 적용이 쉽고 근본적인 방어가 어려워서 매우 위협적인 공격이지만 공격을 적용하기 위해서는 측정된 모든 신호가 시간축 상에서 매우 잘 정렬된 신호라는 전제조건이 필요하기 때문에, 트리거 지터링, 잡음, 차분 전력 분석 공격 방어책 등 여러 요인들에 의해 시간축 상에 정렬되지 않은 측정된 신호를 정렬하기 위한 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신호 정렬 방법들은 측정된 신호의 시간축 상의 위치만을 정렬하는 방법들이어서, 랜덤 클럭을 이용하여 알고리즘의 수행 시간(시간축 상의 신호 크기)을 변화시키는 차분 전력 분석 대응 방법에는 적용이 되지 않는다. 본 논문에서는 측정된 소비 전력 신호를 보간(interpolation)과 추출(decimation) 과정을 통해서 시간축 상에서 위치뿐만 아니라 크기도 동시에 정렬시키는 향상된 신호 정렬 방법을 제안하였다. 또한 랜덤 클럭 방식의 차분 전력 분석 공격 방어대책이 구현된 스마트카드 칩에 개선된 신호 정렬 방법을 적용하여 차분 전력 분석 공격이 효과적으로 적용됨을 실험적으로 확인하였다.
LILI-128 스트림 암호는 클럭 조절형 스트림 암호방식이며, 이러한 구조는 동기식 논리회로 구현시 속도가 저하되 는 단점이 있다. 즉, 클럭 조절형인 LFSRd는 외부 클럭보다 1~4 배 높은 클럭을 요구하기 때문에 동일한 시스템 클 럭 하에서는 데이터 전송속도에 따른 시스템 성능이 저하된다. 본 논문에서는 귀환/이동에 있어서 랜덤한 4개의 연결 경로를 갖는 4-비트 병렬 LFSRd를 제안하였다. 그리고 ALTERA 사의 FPGA 소자(EPF10K20RC240-3)를 선정하여 그래 픽/VHDL 하드웨어 구현 및 타이밍 시뮬레이션을 실시하였으며, 50MHz 시스템 클럭에서 안정적인 50Mbps (즉, 45 Mbps 수준인 T3급 이상, 설계회로의 최대 지연 시간이 20ns 이하인 조건) 출력 수열이 발생될 수 있음을 확인하였다. 마지막으로, FPGA/VHDL 설계회로를 Lucent ASIC 소자 (LV160C, 0.13$\mu\textrm{m}$ CMOS & 1.5v technology)로 설계 변환 및 타이밍 시뮬레이션한 결과 최대 지연시간이 1.8ns 이하였고, 500 Mbps 이상의 고속화가 가능함을 확인하였다.
최근 인터넷 등의 급속한 보급 및 상용화에 따라 인터넷을 통한 다양한 정보서비스가 널리 이루어지고 있다. 이는 컴퓨터와 네트워크의 결합에 의한 정보의 흐름에 정보를 어떤 형태로 보호할 것인가가 사회적으로나 국가적 차원에서 급속도로 확산 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구에 부응하기 위해 정보보호분야에 대한 인력을 체계적으로 양성하기 위한 각종 대책이 정부나 교육기관에서 수립되어지고 있다. 정부는 이미 정보보호기술개발 5개년 계획을 수립하여 현재 각종 사업과 프로젝트를 수행하고 있다. 더불어 국내 전국의 각 대학에서도 이러한 국내외 흐름을 감지하여 정보보호분야에 대한 학과 설립 등을 통해 체계적인 인력양성방안을 수립 추진하고 있는 실정이다. 정보보호분야에 대한 교육목표 설정, 교재개발, 교육과정의 설계, 실험실습실의 구축과 교원확보 등 이미 많은 부분에 대한 준비를 시작하고 있다. 대부분의 대학들이 학부과정에서 지도해야 할 부분이 정보를 보호하기 위한 기술습득에 필요한 기초지식일 것으로 사료된다. 본 논문에서는 이와 관련하여 외국대학과 전국 4년제 주요 대학에 신·증설된 정보보호관련학과의 현황과 교육과정을 살펴보고 분석하여 향후 정보보호 관련 교육방향과 인력양성을 위하여 효과적인 교과과정모델을 개발, 제시하고자 한다.
무선 인터넷 통신의 빠른 성장으로 차세대 이동 단말들에서 이미지, 음악, 비디오 및 응용들과 같은 무선 디지털 콘텐츠들의 배포가 가능하게 되었다. 불법 복사 방지, 사용 권한 제어, 인증 기능이 없는 상태에서 이동 단말이 빠른 속도로 통신 채널을 확대하기 위한 주요 수단이 되면, 인증되지 않은 이동 단말을 통해 무선 디지털 콘텐츠는 불법적으로 복사, 편집, 배포된다. 본 논문은 일반적인 OMA DRM v2.0의 목적과 기능에 대해서 살펴본다. OMA는 모바일 DRM을 위한 공개 표준을 개발하고 있는 유일한 곳이다. 다음으로 능동형 콘텐츠의 특징에 대해서 소개하고, 능동형 콘텐츠와 수동형 콘텐츠의 차이에 대해서 설명한다. 능동형 콘텐츠를 빠르게 재생하기 위한 OMA 기반 DRM 프레임워크를 제안한다. 본 프레임 워크에는 콘텐츠 부분 암호화를 위한 DCF 확장, 콘텐츠 암호화 키 관리, 능동형 콘텐츠를 위한 렌더링 API가 포함된다. 실험 결과는 제안한 방법을 통해 QoE를 만족할 수 있는 정도로 충분히 빠르게 능동형 콘텐츠를 렌더링 할 수 있음을 보여 준다 본 프레임워크는 이동 단말 환경을 위해 제안된 것이지만, 휴대용 재생기, 셋탑 박스, 개인 컴퓨터에서도 적용할 수 있다.
오늘날 데이터 네트워크 AI (DNA) 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션은 비즈니스의 삶의 질과 생산성을 향상시키는 새로운 차원의 서비스를 제공하는 것이 현실이 되었다. 인공지능(AI)은 IoT 데이터(IoT 장치에서 수집한 데이터)의 가치를 높이며, 사물 인터넷(IoT)은 AI의 학습 및 지능 기능을 촉진한다. 딥러닝을 사용하여 대량의 IoT 데이터에서 실시간으로 인사이트를 추출하려면 데이터가 생성되는 IoT 단말 장치에서의 처리능력이 필요하다. 그러나 딥러닝에는 IoT 최종 장치에서 사용할 수 없는 상당 수의 컴퓨팅 리소스가 필요하다. 이러한 문제는 처리를 위해 IoT 최종 장치에서 클라우드 데이터 센터로 대량의 데이터를 전송함으로써 해결되었다. 그러나 IoT 빅 데이터를 클라우드로 전송하면 엄청나게 높은 전송 지연과 주요 관심사인 개인 정보 보호 문제가 발생한다. 분산 컴퓨팅 노드가 IoT 최종 장치 가까이에 배치되는 엣지 컴퓨팅은 높은 계산 및 짧은 지연 시간 요구 사항을 충족하고 사용자의 개인 정보를 보호하는 실행 가능한 솔루션이다. 본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하여 IoT 최종 장치에서 생성된 IoT 빅 데이터의 잠재력을 발휘하는 현재 상태에 대한 포괄적인 검토를 제공한다. 우리는 이것이 DNA 기반 지능형 서비스 및 애플리케이션 개발에 기여할 것이라고 본다. 엣지 컴퓨팅 플랫폼의 여러 노드에서 딥러닝 모델의 다양한 분산 교육 및 추론 아키텍처를 설명하고 엣지 컴퓨팅 환경과 네트워크 엣지에서 딥러닝이 유용할 수 있는 다양한 애플리케이션 도메인에서 딥러닝의 다양한 개인 정보 보호 접근 방식을 제공한다. 마지막으로 엣지 컴퓨팅 내에서 딥러닝을 활용하는 열린 문제와 과제에 대해 설명한다.
본 연구는 네이버 뉴스스탠드의 9개 방송사 홈페이지 뉴스기사에 대한 분석을 통해 온라인 방송의 뉴스기사 유형은 어떻게 구성되고 있는가를 파악하기 위해 실시되었다. 분석을 위해 1개 방송 당 30일 분량으로 9개 방송을 대상으로 총 270일간의 샘플을 선정하였다. 분석방법은 방송사 간 차이검정을 위해 일원분산분석(One-way ANOVA) 기법을 이용하였다. 분석은 언어구성에 의한 뉴스기사 유형, 기사내용에 따른 장르 유형 등을 중심으로 이루어졌다. 분석결과 오프라인 방송에서는 모든 프로그램이 비디오기사 유형으로 제작·송신되고 있는 것에 반해 온라인 방송에서는 약 50% 정도가 사진기사와 텍스트기사로 구성되었다. 온라인 신문에서 비디오기사나 컴퓨터 그래픽을 이용한 동영상 중심의 새로운 기사 유형을 제작·공급하고 있으나 온라인 방송에서는 신문의 주요 기사유형인 사진과 텍스트기사를 적극적으로 활용하고 있었다. 이 같은 결과를 통해 온라인 미디어 환경에서의 미디어 간 경계가 더욱 불분명해지고 있으며, 방송기사 유형의 올드화 현상을 파악할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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