이 연구의 목적은 국내 스마트도시의 이슈와 인식변화를 분석해보는 것이다. 이를 위해 먼저 빅데이터 분석플랫폼을 기반으로 스마트도시 관련 빅데이터 분석을 시행하여 연도별 주요키워드, 워드클라우드, 연도별 스마트도시 키워드 발생빈도 등을 도출하였다. 둘째, 연도별 주요키워드를 메타키워드기반으로 분류하여 그 추이와 흐름을 분석하였다. 셋째, 스마트도시에 대한 감성인식 흐름, 주요 감성키워드를 도출하였다. 분석결과, 과거의 U-City가 대부분 신도시 위주의 인프라 조성 중심이었다면 최근의 스마트도시는 시민이 주도하는 지속가능한 도시건설에 집중하고 있는 것으로 나타났다. 또한 과거에는 인프라, 서비스, 기술 분야가 강조되었다면, 최근에는 관리운영, 방법론 등이 강조되고 있으며 스마트도시에 대한 긍정적 인식도 점차 확산되고 있는 것으로 분석되었다. 이 연구는 국토전역에 스마트도시 서비스가 구축되고 있는 현재 시점에서 국내 스마트도시의 과거와 현재, 미래를 내다볼 수 있는 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
LEA(Lightweight Encryption Algorithm)는 2013년 국가보안연구소(NSRI)에서 빅데이터 처리, 클라우드 서비스 및 모바일 환경에 적합하도록 개발되었다. LEA는 128비트 메시지 블록 크기와 128비트, 192비트 및 256비트 키(Key)에 대한 암호화 방식을 규정하고 있다. 본 논문에서는 128비트 메시지를 암호화하고 복호화할 수 있는 LEA 블록 암호 알고리즘을 Verilog-HDL을 사용하여 설계하였다. 설계된 LEA 암.복호화 IP는 Xilinx Vertex5 디바이에서 약 164MHz에서 동작하였다. 128비트 키 모드에서 최대 처리율은 874Mbps이며, 192비트 키 모드에서는 749Mbps 그리고 256비트 키 모드에서는 656Mbps이다. 본 논문에서 설계된 암호 프로세서 IP는 스마트 카드, 인터넷 뱅킹, 전자상거래 및 IoT (Internet of Things) 등과 같은 모바일 분야의 보안 모듈로 응용이 가능할 것으로 사료된다.
고처리 시퀀싱과 빅데이터 및 크라우드 컴퓨팅에 혁신이 일어나면서, RNA 시퀀싱도 획기적인 변화가 일어, RNAseq가 기존의 DNA 마이크로어레이를 대체하여, 빅-데이터를 형성하고 있다. 현재, RANseq 이용한 유전자 조절망(GRN) 까지 연구가 활성화 되고 있는데, 그 중 한 분야가 GRN의 기본 요소인 특징 유전자를 빅-데이터에서도 구별하고 기존에 알려진 것 외에 새로운 역할을 찾는 것이다. 그러나, 이러한 연구 방향에 부합하는 빅-데이터를 처리할 수 있는 컴퓨테이션 방법이 아직까지 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 RNAseq 빅-데이터를 처리할 수 있도록 기존의 SVM-RFE알고리즘을 밀집도-의존 정규화에 병합하여, NCBI-GEO와 같은 빅-데이터에서 공개된 일부의 데이터에 개선된 알고리즘을 적용하고 해당 알고리즘에 의해 나온 결과의 성능을 평가한다.
현대사회에서 기반시설(에너지, 정보통신기술, 금융, 교통, 주요 공공기관 등)의 중요성은 점점 증대되고 있다. 최근 미국 뉴욕에서 9.11 테러(2001), 마드리드(2004)와 런던(2005)에서의 테러, 홍지문 터널 화재사고(2003), 아일랜드 화산재 비산(2010), 우리나라에서의 9.15정전사태(2011)와 사이버테러 등을 통하여 공공건물의 취약성을 다시 한번 인식하게 되었다. 본 연구에서는 자연재해, 테러, 시스템상의 결함 또는 인적 사고 등에 의해 발생한 정전 피해를 바탕으로 장기간 정전에 의한 기반시설의 피해를 예측 하고, 정전으로 인한 기반시설에서의 기능마비나 붕괴가 인접 기반시설들 간의 상호의존성으로 인한 2차적인 피해, 즉 연쇄적으로 사회 경제적 피해 뿐만 아니라 공공 안전에도 상호 영향을 미치게 된다는 것을 강조하고자 한다.
최근 클라우드 컴퓨팅의 발전에 따라, 데이터베이스 아웃소싱(Outsourcing)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 무선 통신 기술 및 모바일 기기의 발전으로 인해 위치 기반 서비스를 이용하는 사용자의 수가 증가하였다. 따라서 개인 또는 소규모의 사업자는 데이터 저장 및 관리 비용을 줄이기 위해 그들의 공간 데이터를 위치 기반 서비스 제공자에게 아웃소싱 한다. 그러나 사용자의 위치 정보는 시간대별 방문 장소 및 개인 정보를 지니고 있기 때문에, 이에 대한 허용되지 않은 접근 시 개인 정보 유출 문제가 발생한다. 따라서 위치 정보 아웃소싱을 위한 개인 정보 보호 연구가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 아웃소싱 환경에서 도로네트워크를 고려한 암호화된 공간 데이터베이스 기반 k-최근접점 질의 처리 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 기법은 데이터베이스 아웃소싱을 위해 위치 데이터를 네트워크 거리 정보로 변환 및 암호화한 가공데이터를 생성하여 이를 서비스 제공자에게 전송한다. 또한, 전처리 과정을 통해 네트워크 노드와 POI 거리를 미리 저장하여 네트워크 탐색을 빠르게 수행하며, 질의 수행 시 최근접 대표 POI 및 암호화된 거리 정보를 이용하여 질의 결과 후보 집합을 탐색한다. 마지막으로, 질의 영역 재설정 과정을 통해 불필요한 후보 탐색을 줄임으로써 효율적으로 POI를 탐색한다. 마지막으로, 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 방법에 비해 우수함을 보인다.
최근 스마트 장치 확산과 이러한 장치들을 이용한 다양한 서비스들의 도입으로 모바일 보안 및 스마트 TV 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트폰 사용자들은 클라우드 서비스, 게임, 뱅킹 서비스, 모바일 서비스 등의 다양한 서비스를 사용한다. 하지만 현재의 모바일 보안 솔루션과 스마트 TV 보안은 단순히 악성코드를 탐지하거나 모바일 단말 관리, 자체 보안 시스템을 이용하는 수준에 머무르고 있다. 이에 인증서, 법인 문서, 개인의 신용 카드 번호와 같은 보안에 민감한 정보에 대해 서비스 해킹 및 누설을 방지하는 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 모바일 가상화, ARM TrustZone, GlobalPlatform, MDM과 같은 다양한 모바일 장치의 보안 기술이 연구되었다. 따라서 본 논문에서는 가상화 TYPE-I 기반의 ARM TrustZone 기술을 이용한 효율적 보안 기술 구현 방법을 제시한다.
최근 SOA와 클라우드 컴퓨팅 기반의 IT 서비스에 대한 수요가 증가하면서 서비스 당사자들 간에 SLA(Service Level Agreement, 서비스 수준 협약)에 대한 관심이 증대되고 있다. 통상 SLA는 자연어로 작성된 종이 계약서이다. 상업용 SLA 관리 툴에서 사용하는 SLA는 절차적 언어를 사용하여 계약서 내용을 애플리케이션 안에 암시적으로 구현된다. 이는 SLA 자동화 작업을 어렵게 한다. 또한 계약시스템에 대한 유지관리를 어렵게 하고 새로운 계약 요구사항을 적용하기 위해서는 소스 코드에 대한 광범위한 수정 작업이 뒤따른다. SLA 유지관리 과정에서 발생하는 문제의 근본 원인은 동일한 SLA가 문서형과 실행형으로 이원화 되어 있다는 것이다. 본 논문에서는 이러한 현행 SLA 관리의 문제점을 개선하기 위해서 능동형 SLA(ASLA : Active Service Level Agreement)를 기반으로 하는 능동형 SLM(ASLM : Active Service Level Management) 시스템을 제안한다. 이 시스템에서는 이원화된 SLA 처리 및 관리 과정이 능동형 SLA(ASLA)의 도입으로 일원화될 수 있음을 보였다.
한국에서 지난 50여년간 산업단지는 국가주력산업의 집적지로 경제성장에 있어 중요한 역할을 담당하였으나 이러한 노후산업단지가 가지고 있는 다양한 문제점으로 인하여 경쟁력 약화 요인으로 작용하고 있다 산업단지 유형 특성별 발전계획, 관리계획, 지원계획 등으로 구분하여 융복합 첨단산업단지로의 관리 육성을 위한 모델로 전환될 필요가 있다 이를 위하여 IoT를 기반으로 하는 클라우드 컴퓨팅, RFID, WSN, CPS, 빅데이터 분석 등의 신기술을 활용한 CIPs(Connected-Industrial parks)를 제안한다 이것은 각 CIP가 연결되어 확장된 개념으로서 물리적 자산을 소유, 운용하면서 운송, 창고, 제조 영역에서 다양한 서비스를 지원하는 허브라고 할 수 있다 이러한 CIPs를 통해서 네트워크형 협업 제조가 가능하고 지능형 물류 혁신으로 원가 절감, 납기단축, 품질향상 등을 달성하여 국가경쟁력의 혁신을 이룰 수 있을 것이다.
최근 들어 가상화는 자원의 활용 및 통합 등의 장점으로 인하여 클라우드 컴퓨팅의 중요한 요소로 점차 인식되고 있다. 가상화 서비스를 효율적으로 사용하기 위해서는 데이터의 안정성 및 성능, 보안 등의 여러 요소들이 고려되어야 하며, 특히 가상 머신의 실제 디스크 쓰기 성능이 보장되어야 한다. 본 연구에서는 KVM 가상 머신 상의 블록 출력 패턴과 리얼 머신 상에서의 디스크 쓰기 패턴을 비교 분석할 수 있는 가시화 방법을 구현하였다. 본 연구는 이를 기반으로 가상 머신의 디스크 쓰기 속도를 향상시킬 수 있는 최적화된 가상화 환경을 제안하고자 한다.
N-스크린은 단일 컨텐츠를 다중 디바이스에서 시간 공간의 제약 없이 제공 받을 수 있는 서비스이다. 네트워크가 달라지거나 디바이스가 달라질 경우 혹은 플랫폼이 달라지는 경우에도 적합한 인증을 거쳐 디바이스에 맞는 영상을 끊김 없이 보낸다. 이에 따라 발생하는 보안 위협 요소로는 사용자 인증에 대한 문제가 발생한다. 이에 본 논문에서는 N-스크린의 특성상 발생하는 다중 디바이스에서 사용 가능한 인증 시스템을 제안하고자 한다. 기존의 인증기법 중 가볍고 처리 절차가 간단한 인증기법인 준동형 암호 알고리즘을 사용하여 사용자 인증을 간소화하였고, DATA의 무결성을 보장하고자 하였다. 또한 다중 디바이스를 사용하는 N-스크린 서비스의 특성상 장비 변경에 따른 추가 인증을 간편하게 처리하고자 하였다. 제안한 인증 프로토콜에 대한 효율성과 안전성에 대한 검토 결과, 암호 알고리즘을 처리하는데 작은 저장 용량과 낮은 프로세서에도 동작하기 쉽기 때문에 다중 디바이스를 사용하는 데 안전하고 적합하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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