전 세계의 도시화율이 급증하여 메가시티의 수가 점차 증가하고 있다. 이와 더불어, 기후변화, 사회 발전 및 과학기술의 발전으로 인해 재난의 종류가 다양해지고, 피해 규모도 확대되고 있다. 특히, 메가시티는 1,000만 명 이상의 인구와 이들의 활동 공간이 초밀집·초연결·초융합되어 재난 발생 시 'n'차로 확대되어 피해가 가증되기 쉽다. 하지만, 메가시티는 한 나라의 정치, 경제, 문화 등의 중심지이다. 이로 인해, 메가시티에 복합재난이 발생한다면 국가안보차원에서의 위기로 발전될 수 있다. 따라서 메가시티가 예측능력, 복합대응능력, 신속대응능력 및 회복 탄력성을 갖출 수 있도록 범정부 차원의 노력을 집중할 필요가 있다.
사물인터넷 기술은 신규 기술이 아닌 기존 산업 환경에 있는 기술을 응용하여 융합하는 분야다. 사물인터넷기술은 스마트 홈, 헬스케어, 건설, 자동차 등 타 산업과 융화된 다양한 응용서비스가 출시되고 있으며, 사물인터넷 기반기술을 이용하는 사용자로 부터 업무 효율성 및 사용자 편의성도 확보할 수 있다. 그러나 사물인터넷 기반기술 환경에서 발생하는 보안위협은 기존 무선 네트워크 환경에서 발행하는 취약점을 계승하고 있으며, ICT융합환경과 접목되어 신규 및 변종 공격이 발생하여 이에 따른 피해가 발생하고 있다. 그러므로 사물인터넷 기술 기반의 환경에서는 사용자와 디바이스, 디바이스와 디바이스 통신 환경에서 안전하게 메시지를 전송할 수 있는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 사물인터넷 기반기술 환경에서 디바이스 관리를 위한 안전한 통신 프로토콜을 설계하도록 한다. 제안한 통신 프로토콜에 대해 사물인터넷 기술기반 환경에서 발생하는 공격기법에 대한 안전성 분석을 수행하였다. 그리고 기존 PKI-기반 인증서 발급시스템과 제안한 통신 프로토콜의 성능평가를 통해 통신절차에서 약 23%의 높은 효율성을 확인하였다. 또한 인증서 발급량에 따른 인증서 관리기법 대비 기존 발급시스템 대비 약 65%의 감소된 수치를 확인하였다.
최근 모바일 게임이 국내 코스닥 게임 기업들의 기업가치 순위를 좌우하기 시작하면서, 그동안 온라인게임 투자에 주력해왔던 벤처캐피털 등 투자 회사들이 모바일게임 및 모바일게임 기업 투자에 큰 관심을 보이고 있다. 아울러 2012년부터 본격화되기 시작한 엔젤투자자들과 엑셀러레이터들 중에서도 모바일게임 기업 투자가 증가하고 있다. 이러한 모바일 게임투자자들에게 가장 중요한 이슈는 모바일게임 기업 혹은 게임콘텐츠를 어떠한 방법으로 평가할 것인가 하는 것이다. 따라서 본 연구는 모바일게임 기업의 평가에 대한 평가기준과 평가항목을 도출하였다. 연구방법은 게임 수요자 및 공급자의 의견을 수렴하기 위하여 게임업계의 공급을 담당하는 개발사 및 경영자 그룹, 수요를 대변하는 게임전문가 및 투자사 그룹을 포함하는 전문가 20인을 선정하여 델파이 기법(Delphi Technique)에 따라 설문조사를 실시함으로써 모바일게임 기업을 평가할 수 있는 경영능력, 개발력, 게임성, 사업성, 운영능력 등의 5개 평가기준과 경영자의 신뢰도 등 20개의 세부 평가요소를 도출하였다. 또한 델파이 설문을 통하여 도출된 정성적인 요소의 중요도를 분석하기 위하여 AHP(Analytic Hierarchy Process) 이론에 근거하여 모바일게임 기업의 평가를 위한 평가요소의 계층분석도를 작성하였으며, 각 요소에 대한 쌍대비교(Pair-wise Comparison)를 통하여 그 중요도를 분석한 결과, 게임의 핵심적 재미(12.2%), 게임의 몰입도(10.3%), 보안 신뢰성(8.9%), 핵심개발자의 개발능력(7.6%) 등의 순으로 나타났다. 본 연구의 의의는 모바일게임 기업의 M&A나 혹은 프로젝트 투자를 진행함에 있어 모바일게임 기업을 평가하는 현실적 평가요소가 무엇이고 어떤 중요도에 의하여 평가할 것인가에 대한 보다 객관적인 방법론을 제시했다는 점이다.
최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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