본 논문에서는 지능형 엣지 컴퓨팅을 지원할 수 있는 경량 임베디드 기기를 설계하고, 영상 기기로부터 입력되는 이미지에서 객체를 실시간으로 빠르게 검출할 수 있음을 보인다. 제안하는 시스템은 산업 현장이나 군 지역과 같이 사전에 설치된 인프라가 없는 환경에 적용되는 지능형 영상 관제 시스템이나 드론과 같은 자율이동체에 탑재된 영상 보안 시스템에 적용될 수 있다. 지능형 비전 인지 시스템이 확산 적용되기 위해 온디바이스 AI(On-Device Artificial intelligence) 기술 적용 필요성이 증대되고 있다. 영상 데이터 취득 장치에서 가까운 엣지 기기로의 컴퓨팅 오프 로딩은 클라우드를 중심으로 수행되는 인공지능 서비스 대비 적은 네트워크 및 시스템 자원으로도 빠른 서비스 제공이 가능하다. 또한, 다양한 해킹 공격에 취약한 공격 표면의 감소와 민감한 데이터의 유출을 최소화 할 수 있어 다양한 산업에 안전하게 적용될 수 있을것으로 기대된다.
안드로이드 프레임워크는 단 한번의 권한 허용을 통해 앱이 사용자의 정보를 자유롭게 이용할 수 있으며, 유출되는 데이터가 개인정보임을 식별하기 어렵다는 문제가 있다. 따라서 본 논문에서는 어플리케이션을 통해 유출되는 데이터를 분석하여, 해당 데이터가 실제로 개인정보에 해당하는 것인지를 파악하는 기준을 제시한다. 이를 위해 우리는 제어 흐름 그래프를 기반으로 소스와 싱크를 추출하며, 소스에서 싱크까지의 흐름이 존재하는 경우 사용자의 개인정보를 유출하는지 확인한다. 이 과정에서 우리는 구글에서 제공하는 위험한 권한 정보를 기준으로 개인정보와 직결되는 소스와 싱크를 선별하며, 동적분석 툴을 통해 각 API에 대한 정보를 후킹한다. 후킹되는 데이터를 통해 사용자는 해당 어플리케이션이 실제로 개인정보를 유출한다면 어떤 개인정보를 유출하는지 여부를 파악할 수 있다. 우리는 툴을 최신 버전의 API에 적용하기 위해 머신러닝을 통해 최신 버전의 안드로이드의 소스와 싱크를 분류하였으며, 이를 통해 86%의 정확도로 최신 배포 버전인 9.0 안드로이드의 API를 분류하였다. 또한 툴은 2,802개의 APK를 통해 평가되었으며, 개인정보를 유출하는 850개의 APK를 탐지하였다.
급속한 IT의 발전으로 인해 개인정보뿐만 아니라 기업이 보유하고 있는 핵심 기술 및 정보에 대한 유출 위협이 중요한 이슈로 인식되고 있다. 기업에게 있어서 보유하고 있는 핵심 기술은 기업의 생존 및 지속적으로 경쟁 우위를 차지하기 위해 매우 중요한 부분이다. 최근 기술 침해 사례가 많이 일어나고 있는데, 기술 유출은 기업에게 있어서 주가하락 등의 막대한 재무적인 손실을 가져올 뿐만 아니라, 기업의 신뢰에 손상을 입게 되고, 기업의 발전을 지연시키게 되는 악영향을 미치게 된다. 특히, 대기업에 비해 핵심기술이 기업 내 중요한 많은 부분을 차지하는 중소기업에 있어서 기술 유출에 대한 대비는 기업의 존립에 있어서 필수적인 요소로 볼 수 있다. 이처럼 정보 보안 관리의 필요성과 중요성이 대두되면서 기업 입장에서 조기에 기술 침해 위협에 대해 확인하고 대비할 필요가 있다. 본 연구에서는 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 탐색하는 실증 분석을 수행하고, 인공지능 알고리즘을 통해 기술유출 조기경보시스템을 개발하고자 한다. 구체적으로 본 연구에서는 중소기업이 보유한 기술 유출에 영향을 미치는 요인들을 로지스틱 회귀분석을 통해 확인해보고, 통계분석을 통해 검증된 요인들을 기반으로 인공지능 여러 기법들 중 하나인 Support Vector Machine을 활용하여 기술침해 가능성을 조기에 알려주는 모형을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 기술 유출 가능성에 대한 조기 경보 모형을 통해 기업 및 정부 관점에서 기술 유출을 미리 예방할 수 있는 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구의 목적은 DVR(Driving Video Recorder)의 이용이 교통사고 저감과 교통사고 처리 비용의 절감에 얼마나 효과가 있는 지 살펴보고, DVR의 설치가 택시 운전자의 운전태도 변화에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 연구를 위한 데이터는 부산 택시운전자를 통해 획득하였으며, 실증적인 분석을 위해 구조방정식 모형과 two-way ANOVA를 이용하였다. 본 연구의 개략적인 결과는 DVR 이용 후 부산 법인 택시 회사 4개소에서 교통사고가 평균적으로 32.7% 정도 감소하는 것을 보여준다. 뿐만 아니라 DVR의 이용은 택시 사고 처리 비용의 측면에서 택시 업체의 경제적 이익에 상당한 영향을 미칠 것으로 예상된다. 더구나 본 연구는 DVR 이용자 집단과 비 이용자 집단 간의 운전태도의 차이를 확인할 수 있었고, 운전자들의 운전태도에 미치는 긍정적인 영향과 부정적인 영향을 구분할 수 있었다. 본 연구는 '태도', '주관적 규범', '행동통제력 지각' 요인이 '행동 의도' 요인을 거쳐 간접적으로 DVR 장착이라는 계획된 '행동'에 미치는 영향력과 '행동통제력 지각' 요인이 직접적으로 '행동' 요인에 미치는 영향력을 정량적으로 도출하였다. 결론적으로, 본 연구는 교통안전법에 의거 사업용 자동차에 의무적으로 운행기록장치(차량용 블랙박스)를 설치할 때 영상기록장치의 영상기록기능을 추가하는 것을 제안한다.
본 논문에서는 스마트폰으로 사물함을 편리하게 원격조종하고 관리하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 시스템의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 사물함을 서버와 연결시켜 인증절차를 거친 후 자신의 사물함을 개폐한다. 둘째, 스마트폰 기반 사물함 관리 시스템을 이용해 사물함 관리자가 사물함을 더 체계적으로 관리 한다. 셋째, 인스턴트 사물함을 만들어 평소에는 필요 없지만 잠깐 사용해야 할 사용자에게 임시로 사물함을 부여하여 편의성을 높인다. 넷째, 기존 아날로그 방식의 사물함과 달리 인증 절차 및 로그 데이터를 남겨 보안성이 더 우수하다. 제안된 시스템의 성능 평가는 더미 모델을 제작하여 시뮬레이션을 하였다. 성능평가 결과 제안된 시스템은 스마트폰을 사용하여 효과적으로 사물함 개폐를 관리 지원 할 수 있음을 보여 주었다.
최근 헬스케어는 다양한 의료 서비스를 제공받으려는 사용자가 급격하게 증가하고 있으며, 환자의 정보가 제3자에게 쉽게 노출되어 악용될 수 있어 환자에 따라 병원 관계자(의사, 간호사, 약사 등)의 역할이 명확하게 분류될 필요가 있다. 본 논문에서는 헬스케어 환경에서 환자의 정보가 제3자로부터 안전하게 사용하기 위해서 환자의 속성정보를 분류하고, 병원 관계자는 역할에 따라 권한을 분류하여 계층적 다중 속성을 이용한 환자의 프라이버시 보호기법을 제안한다. 제안 기법은 환자의 프라이버시 속성정보(데이터 소비자, 시간, 센서, 목적, 의무, 위임 그리고 상황 등)를 수학적 모델로 표현하고, 제 3자로부터 환자 정보가 불법적으로 악용되는 것을 예방하기 위해서 환자와 병원관계자 사이의 속성정보를 동기화하여 환자의 프라이버시 정보의 유출을 예방한다.
본 연구는 민원데이터를 분석함으로써 교통경찰에 대한 국민의 치안 수요를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 교통경찰 관련 국민신문고 민원데이터 2,062건을 대상으로, 토픽모델링 방법 중 하나인 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)을 통해 주요 토픽을 추출하고 높은 비중을 차지한 위반신고에 대해 추가분석을 시도하였다. 이 과정에서 키워드와 대표문서의 일관성과 합치성을 함께 고려하였다. 분석 결과 교통경찰 관련 민원은 시설개선, 신호에 따른 교차로통행방법, 번호판 영치, 개인형 이동장치 등 41개의 토픽으로 분류할 수 있었다. 교차로내 위반과 이륜자동차의 위반에 대한 단속을 강화하고 무인교통단속장비, 횡단보도, 신호등의 설치 및 운영에 대한 선제적인 조치, 최근 개정된 법령과 시행된 정책, 경찰교통민원 사이트, 단속 사후 절차에 대한 더욱 활발한 홍보가 필요한 것으로 판단된다.
개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 개인별 건강관리를 위하여 다양한 건강정보 데이터를 저장 관리하고 건강정보 제공 및 건강 가이드 서비스를 제공하기 위한 헬스 케어 서비스 플랫폼으로 개인의 프라이버시와 개인정보보호를 전제조건으로 서비스 되어야 한다. 본 논문에서는 개인의 역할에 따른 보안서비스를 기반으로 제공되는 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼을 제안한다. 제안된 개인 맞춤형 헬스 케어 서비스 플랫폼은 병원에서 측정하는 기초 임상, 영상, 약물 데이터에 대한 저장 및 관리뿐만 아니라 개인적으로 획득할 수 있는 건강 정보, 즉 스마트 기기에서 측정 및 입력 가능한 음식물, 수면, 감정, 운동에 대한 데이터를 종합적으로 관리하여 일상생활에서 개인별 건강정보를 관리할 수 있도록 하여 현대인들의 스마트한 건강생활을 지원하는 기능을 제공하는 서비스 플랫폼에 역할기반 접근제어 모델을 적용하여 개인의 사생활 및 개인 정보 침해를 방지할 수 있도록 하였다. 제안된 RBAC 기반의 스마트 헬스 케어 서비스 플랫폼은 구현환경에 따라서 다양한 사용자와 사용자의 역할 및 권한 등을 설정하여 유연하게 개인 정보보호를 할 수 있는 시스템으로 구축되어 개인 맞춤형 건강정보 서비스를 제공할 수 있다.
이 연구에서는 민간경비원을 대상으로 직무착근도가 이중몰입에 어떠한 영향을 미치는지 실증적 분석을 통해 그 결과를 살펴보았다. 먼저 독립변인으로 직무착근도를 선정하였고, 직무착근도는 적합성, 연계, 희생의 세 가지 하위요소로 구분하였다. 그리고 종속변인으로 이중몰입(조직몰입, 경력몰입)을 선정하였고, 통제변인으로 성별, 연령, 학력, 근무기간, 소득을 선정하였다. 다중회귀분석결과 직무착근도의 세 가지 구성요소인 적합성, 연계, 희생은 조직몰입과 경력몰입에 각각 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉 자신의 조직 및 직무에 대해 잘 맞는다고 지각하고, 조직 내 구성원들과 연결되어 있는 정도가 높으며, 조직을 떠날 경우 잃게 되는 심리적 또는 물질적 편익에 대한 지각비용이 클수록 이중몰입이 높음을 알 수 있다. 하지만 통계적으로 유의미한 것으로 나타난 변인들을 모두 포함시켜 각 변인들을 서로 통제하도록 하였을 때, 조직몰입 모형에서는 연계의 효과는 사라졌고 적합성과 희생이 통계적으로 유의미한 효과를 나타내었다. 그리고 경력몰입 모형에서는 적합성과 연계의 효과는 사라졌고, 희생이 통계적으로 유의미한 효과를 나타내었다. 따라서 직무착근도의 구성요소 중 적합성과 희생이 가장 중요한 요소임을 알 수 있다. 이상의 결과에서 살펴보았듯이 직무착근도(적합성, 연계, 희생)는 민간경비원들의 이중몰입(조직몰입, 경력몰입)에 긍정적인 영향을 미치므로 조직차원에서 직무착근도를 증진시키기 위한 방안을 마련할 필요성이 있는데, 이를 위해 적합성과 관련하여서는 신규채용단계에서 조직에 적합한 구성원을 선발하고 채용 이후에는 질 높은 교육훈련이 이루어져야 할 것이며, 연계와 관련하여서는 조직 내 친목회, 정례회, 모임 등과 같은 제도를 활성화할 필요성 있으며, 희생과 관련하여서는 근무여건, 인센티브, 복지혜택 수준을 점진적으로 증진시킬 필요성이 있다.
본 연구에서는 A2O 공정을 적용하여 운영중인 하수처리시설의 운영데이타를 바탕으로 현재 운영중인 하수처리장의 효율성을 통계적기법을 이용하여 분석하였으며, GPS-X 공정모델프로그램을 활용하여 최적의 운영조건을 도출하였다. 하수처리장의 운영인자는 기초통계분석과 상관관계분석, 일원분산분석을 실시하였다. 기초통계 분석결과 연구대상 하수처리장의 유입량은 여름철에 가장 높게 분석되었으며, 다른 계절에 비해서 유입량의 변동성이 가장 크게 나타났다. 다원변량 분석의 결과 유출 T-N 및 NH4+-N은 C/N비와 통계적으로 유의한 수준이 도출되지 않았다(p-value : > 0.05). A2O하수운영의 각 영향인자중에서 질소 성분의 제거는 유입 수온, HRT, SRT, DO에 주로 영향을 받고, BOD의 경우 모든 운영 인자, COD는 항목은 HRT, SRT, DO 운영인자에 영향을 받았다. GPS-X를 A2O 공정의 이용한 시뮬레이션에서 매개변수는 최대 침전 속도, 종속영양미생물 수율(무산소성), 인 반포화계수, 종속영양미생물 사멸율, 종속영양미생물 최대 성장률, 독립영양미생물 최대 성장률, 최대 침전 속도로 나타나 이러한 매개변수가 시뮬레이션에 주요 영향을 미치는 인자로 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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