무선 센서 네트워크에서 독립된 센서 노드는 보안 위험에 노출되어 있다. 공격자는 센서 노드를 물리적으로 포획할 수 있고 보안 정보를 얻을 수 있다. 또한 공격자는 포획한 노드를 통해 네트워크에 허위 보고서를 주입할 수 있다. 만약 이러한 허위보고서가 검출되지 않는 다면 허위 보고서는 기지 노드까지 전달될 것이다. 이러한 허위보고서 주입공격은 잘못된 경보를 울릴뿐만 아니라 제한된 배터리로 동작하는 센서 노드의 에너지를 낭비하게 만든다. 이러한 허위 보고서 주입 공격에 대응하기 위해서 제안된 기법 중 통계적 여과기법은 허위보고서를 전달 과정 중에 검출하고 제거하기 위한 기법이다. 통계적 여과 기법에서 메시지 인증 코드의 수(보안 경계값)는 허위 보고서 검출과 에너지 절약에 있어서 매우 중요하다. 본 논문에서는 무선센서 네트워크에서 통계적 여과 기법의 에너지 효율 향상을 위한 퍼지논리를 적용한 동적 경계값 결정 기법을 제안한다. 제안기법은 허위 보고서 비율과 훼손된 파티션의 수, 노드의 잔여 에너지 수준을 고려하여 경계값을 결정한다. 만약 허위 보고서의 비율이 낮다면, 시스템은 네트워크의 경계값을 낮게 설정할 것이고 그렇게 하여 에너지 소모를 최소화 한다. 반대로 허위 보고서의 비율이 높다면, 경계값 역시 높게 설정하여 네트워크에 충분한 보안 수준을 제공한다.
Objectives : Due to the morphological similarity and frequent occurrence of intermediate forms as well as morphological variations of aerial part, the correct identification between Rhei Radix et Rhizoma and Rhei Undulatai Rhizoma is very difficult. To develop a reliable method for correct identification and improving the quality standards of Rhei Radix et Rhizoma and Rhei Undulatai Rhizoma, we analyzed RAPD and developed SCAR marker. Methods : To amplify target DNA at the genomic level, 32 Operon 10-mer random primers were applied with four Rheum species, R. officinale, R. palmatum, R. tanguticum and R. undulatum. The nucleotide sequences were determined and species-specific primers were prepared depending on the species-specific RAPD amplicons after subcloned into the pGEM-Teasy vector. To develop the SCAR markers, species-specific PCR amplification and multiplex-PCR were carried out using the single species-specific primer pairs and combinations of them, respectively. Results : We used RAPD analysis of four Rheum plant species to obtain several species-specific RAPD amplicons. From nucleotide sequences of these RAPD amplicons, we developed two SCAR markers that amplified 314 bp and 390 bp DNA fragments in only R. undulatum but not in R. officinale, R. palmatum, R. tanguticum and R. undulatum, for distinguishing Rhei Undulatai Rhizoma and Rhei Radix et Rhizoma. Furthermore, we established SCAR markers for the simultaneous discrimination of the three species within a single reaction by using multiplex-PCR. Conclusions : These genetic markers can be used for the efficient discrimination of plants species and commercial herbal medicines between Rhei Undulatai Rhizoma and Rhei Radix et Rhizoma, to ultimately prevent indiscriminate distribution and prescription of these herbal medicines.
블록체인이 위·변조가 불가능한 분산 환경에 정보를 저장하는 것을 의미한다면, 이는 사서들이 권위 있는 정보를 수집하고 보존하며 공유하는 일과 유사하다고 언급된다. 과잉정보 속 도서관이 신뢰할 수 있는 정보를 수집·제공하고, 나아가 도서관 내외부의 업무효율성 증대, 협력 네트워크 강화 등을 모색하기 위한 방안으로서 본 연구에서는 블록체인 기술을 살펴보았다. 본 연구에서는 문헌조사와 타 분야의 사례연구를 바탕으로 도서관계에서 블록체인 기술을 활용할 수 있는 다양한 방안을 제안하고자 하였다. 이를 위해서 본 연구에서는 첫째, 블록체인 활용분야와 사례를 분석하여 도서관 분야의 블록체인 활용 가능성 및 가치를 확인하고, 이를 토대로 12가지 활용방안을 제안하였다. 도서관 업무 분야에서는 디지털 신원 기반의 도서관 통합 인증 서비스, 도서관 유·무형 자산 이동의 모니터링 기능, 도서관 이용자 의견수렴 기능, 블록체인 기반 도서관 채용·인사시스템, 블록체인 거버넌스 기반 도서관 운영 체계 및 네트워크 구축, 도서관 내 IoT 디바이스 및 센서 데이터 관리 기능을 제안하였다. 정보서비스 측면에서는 블록체인 기반의 출판·거래 플랫폼 참여, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 및 관리 기능, 이용자 행동 분석 기반 맞춤형 서비스, 도서관의 통합 온라인 교육 플랫폼, 공유플랫폼 기능, P2P 기반의 정보플랫폼 등을 제안하였다.
우리나라 재난안전통신망 제공 및 응용 서비스는 개발 추진, 초기 구축, 실증 및 초기 서비스 단계로 재난안전통신망 모바일 앱에 대한 보안 대응은 아직 미흡하다. 재난안전통신망(PS-LTE)에서 사용할 수 있는 단말은 개방형 안드로이드 기반 전용 단말로 다양한 모바일 악성코드에 사용될 수 있는 취약성이 잠재적으로 존재하기 때문에 미국의 FirstNet Certified 및 구글의 Google Play Protect와 비슷한 선제적 대응이 필요하다. 본 논문에서는 응용서비스 앱을 재난안전통신망 모바일 앱스토어에 등재하기 전, 악성 앱 및 정상 앱에 대해 데이터 셋을 구축하여 특징을 추출하고 가장 효과적인 AI 모델을 선정하여 정적 및 동적 분석을 수행하며, 분석 결과에 따라 악성 앱이 아닌 경우 앱 스토어에 등재하는 방안을 제안한다. 해당 방안으로 악성행위 앱 등재를 사전에 차단하는 서비스 제공이 필수가 되어 공인된 인증을 부여함으로써 재난안전통신망의 보안 사각지대를 최소화하고 인증된 앱을 재난안전 제공 및 응용 서비스 지원으로 재난상황에 대한 재난안전통신망의 안전성을 확보할 수 있다.
정보 서비스를 제공하기 위한 기술은 계속 발전하고 있으며, 정보 서비스는 IT융합 트렌드를 바탕으로 계속 확대되고 있다. 그러나 많은 기관에서 채택한 경계 기반 보안 모델은 보안 기술의 효율성을 높일 수 있지만, 내부에서 발생하는 보안 위협을 차단하는 것은 매우 어려운 단점이 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 제로 트러스트 모델이 제안되었다. 제로 트러스트 모델은 사용자 및 단말 환경에 대한 인증, 실시간 모니터링 및 통제 기능을 요구한다. 정보 서비스의 운영 환경은 다양하므로, 보안 침해 사고가 다양한 시스템에 동시에 발생하였을 때 이에 효과적으로 대응할 수 있어야 한다. 본 연구에서는, 서로 다른 시스템으로 구성된 정보 서비스에 침해 사고가 발생하였을 때, 같은 보안 정책을 효과적으로 많은 시스템에 배포 할 수 있는 객체 참조 방식의 보안 정책 배포 시스템을 제안한다. 제안된 객체 참조형 보안 정책 배포 시스템은, 정보 서비스를 구성하는 시스템의 운영환경을 모두 지원 할 수 있음이 확인되었다. 또, 정책 배포 성능도, PC 보안 관리 시스템과 유사함이 확인되었기 때문에, 충분히 효과가 있다고 검증되었다. 다만, 본 연구는 보안 위협 대상을 사전 정의된 것으로 가정하였기 때문에, 보안 위협 별 침해 대상의 식별 방법에 대해서는 추가 연구가 필요하다.
최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
이 연구는 전자정부 성숙도 모델의 서비스 유형에 기반하여 사용자들의 이용 행태를 시계열적으로 분석하고, 전자정부 서비스의 발전을 위한 제언을 하는 것을 목표로 한다. 이를 위하여 한국의 전자정부 서비스의 변화를 1) 한국의 공공서비스에서 전자정부 서비스 사용의 비중, 2) 전자정부 서비스 유형/단계별 활용, 3) 플랫폼(웹, 모바일)별 서비스 활용, 4) 전자정부서비스에 대한 이용자들의 반응(만족도, 효과, 지속 사용 의도), 5) 전자정부 서비스 이용 방법에 대한 이용자들의 요구 등을 중심으로 분석하였다. 분석을 위하여 한국의 2012-2020년의 9년간 전자정부 이용행태 실태조사 데이터를 사용하였다. 분석 결과, 첫째, 전자정부 서비스의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 둘째, 전자정부 서비스 활용에서 온라인 정보제공, 상호작용, 거래에 비해 온라인 참여의 활용이 상대적으로 저조한 것으로 나타났다. 셋째, 플랫폼별로는 서비스가 웹 중심에서 모바일과 키오스크(kiosk), SNS 등과 같은 다양한 접근 플랫폼으로 확장되어 가고 있었다. 넷째, 이용자들의 만족도는 매우 높은 편이며, 서비스 활성화를 위해 원스톱 통합서비스 제공, 인증절차 간소화 등의 개선을 요구하였다. 분석결과를 토대로 이 연구는 전자정부의 성숙 모델에서 사용자 관점의 반영, 디지털 기술 발전에 따른 다양한 플랫폼 접근성의 고려, 사용자 이용행태 등 데이터 기반 분석을 통한 전자정부 성숙도 평가와 개선의 필요성을 제안하였다.
본 연구는 일반적인 평평한 에틸렌 비닐 아세테이트(Ethylen Vinyl Acetate, EVA) 완충재의 형상을 변화시켜 다양한 차음소재와 조합하여 복합구조의 바닥충격음 변화를 조사하는 데에 목적이 있다. 바닥충격음 저감에 효과적인 완충재를 선정하기 위해 Flat, Deck, Cavity type의 EVA, EPS, PET 흡음재, PP판넬, 고무발판 등 다양한 완충재를 조합하여 뱅머신을 이용한 1차 실험을 진행하였다. 1차 실험 데이터에 대해 통계분석한 결과 완충재 두께가 40 mm에 가까울수록 바닥충격음 저감효과가 증가하였으며 PET 흡음재, PP시트, 고무발판 등을 조합한 복합완충재에서 바닥충격음 효과가 증가하는 것을 알 수 있었다. 이에따라 2차 실험에서 모든 복합완충재의 두께는 40 mm로 통일하였으며, 1차 실험에 사용된 Flat, Deck, Cavity type 및 EVA를 발판형태로 가공한 Mount type 등 4가지 형태의 복합완충재를 설계하였다. 또한, Mount type을 제외한 3가지 기본 형태에서 각각 PET 흡음재(7 mm)를 추가했을 시 바닥충격음 변화를 살펴보았으며, Mount type의 경우 EVA발판 개수에 따른 바닥충격음 변화에 대해 고무공 충격원을 이용한 2차 실험을 진행하였다. 모든 실험은 공인인증시험기관의 목업실험실에서 진행하였다. 실험 결과, 기본형태의 Flat, Deck, Cavity type에서 PET를 추가할 경우 통계적으로 경량 5 dB ~ 9 dB, 중량 1 dB ~ 5 dB의 저감효과가 나타난 것을 알 수 있었다. 특히, Mount type의 경우 발판 수가 36개 이상일 때 경량 및 중량충격음에서 우수한 것으로 나타났다. 또한, 4가지 기본형태에 따라 동탄성계수가 높아질수록 바닥충격음의 저감이 증가하는 것으로 나타났다.
화자검증(speaker verification)이란 두개의 음성 데이터로부터 같은 화자의 목소리 인지 아닌지를 판단하는것을 말한다. 범죄현장에서 범인의 목소리만이 증거로 남는경우, 두개의 목소리를 객관적이고 정확하게 비교할 수 있는 화자 검증 시스템 또는 화자 매칭 시스템의 구축이 시급하다. 본 연구에서는 한국어에 대한 화자검증 딥러닝 모형을 새롭게 구축하고, 학습에 필요한 적절한 형태의 학습데이터셋에 대해 연구한다. 음성데이터는 고차원이면서 백그라운드 노이즈를 포함하는 등의 변동성이 큰 특징이 있다. 따라서 화자 검증 시스템을 구축하기위해 딥러닝 기반의 방법 선택하는경우가 많다. 본 연구에서는 ECAPA-TDNN 모형을 선택하여 화자 매칭 알고리즘을 구축하였다. 구축한 모형을 학습시키는데 사용한 Voxceleb은 대용량의 목소리 데이터로 다양한 국적을 가진 사람들로부터 음성데이터를 포함하지만 한국어에 대한 정보는 포함하지 않는 다. 본 연구에서는 한국어 음성데이터를 학습에 포함시켰을때와 포함시키지 않았을때 학습 데이터 내 해당언어의 존재 유무가 모델의 성능에 미치는 영향에 대해 파악하였다. Voxceleb으로만 학습한 모델과 언어와 화자의 다양성을 최대로 하기 위해 Voxceleb과 한국어 데이터셋을 결합한 데이터셋으로 학습한 모델을 비교하였을 때, 모든 테스트 셋에 대해 한국어를 포함한 학습데이터의 성능이 개선됨을 보인다.
본 연구는 재배지역이 다른 보검선인장의 일반성분, 비타민 C, 페놀 화합물 함량, 항산화 활성 및 ${\alpha}$-glucosidase 저해활성을 평가하고, 기초 자료로 제공하고자 하였다. 보검선인장 줄기의 수분함량은 85~95%이었으며, 조회분이 8.69~16.50%로 가장 높은 비율을 차지하였다. 무기성분 중 Ca이 1,745~4,204 mg/100 g으로 다량 함유되어 있었으며, 비타민 C 역시 57.87~143.72 mg/100 g으로 함량이 높게 나타나, 재배지역에 따라 유의적인 차이를 보였다. 총 폴리페놀과 플라보노이드 함량은 각각 38.69~55.29 mg/g과 3.33~4.03 mg/g으로 지역적인 차이는 크지 않았다. DPPH 및 ABTS 라디칼 소건 활성 역시 45.19~61.52%와 39.15~48.48%로 유사하게 나타났다. ${\alpha}$-glucosidase 저해 활성은 저농도(1 mg/mL)에서는 29.72~45.73%로 재배지역에 따라 차이를 보였으나, 고농도(10 mg/mL)에서는 68.91~78.51%로 차이가 적어 농도에 따라 저해 활성이 달라짐을 확인하였다. 일반성분, 무기성분 및 비타민 C 함량은 재배지역에 따라 큰 차이를 보였지만, 총 폴리페놀 및 플라보노이드 함량과 환원력 및 ${\alpha}$-glucosidase 저해 활성은 지역적 차이가 적었다. 이상의 결과를 바탕으로 보검선인장 줄기는 우수한 Ca 급원이 될 수 있으며, 항산화 및 항당뇨 활성으로 인해 건강기능식품의 소재로 활용이 가능할 것이라고 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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