The identity verification is one of the most important technologies in online services. Many services in society are provided online, and the service is provided after confirming the user's identity. Users can do a lot of things online, but they also have side effects. Online digital information is easily manipulated and it is difficult to verify its authenticity, causing social confusion. Accordingly, there has been a movement for individuals to directly manage their identity information using DID. In this paper, we propose a system that can authenticate identity by directly adding own personal information and issuing an identifier using DID technology based on a private blockchain. Then, to verify the proposed system, the scenario is executed and verified.
최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.
For unknown reasons, a few trees in a private chestnut orchard in Icheon si, Gyunggi-do suffered leaf chlorosis and growth decline. Based on symptoms, phytoplasma was a probable cause. Leaf samples were collected from two symptomatic and non-symptomatic trees in the orchard for phytoplasma detection. An amplicon of about 1.2 bp size was obtained from both symptomatic trees by PCR with the universal 16S rDNA primers. Sequences of these amplicons were found to have 99% nucleotide sequence identity to the corresponding genomic region of 16SrIII (X-disease group). More than 100 phytoplasma isolates, such as Candidatus phytoplasma pruni, Milkweed yellows phytoplasma, Goldenrod yellows phytoplasma, Tsuwabuki witches'-broom phytoplasma, Candidatus Phytoplasma trifolii, etc. were involved in the list. Phylogenetic analysis revealed that the sequence obtained in this study closely clustered with Candidatus phytoplasma groups. While one of the amplicons shared 91% identity with the Candidatus phytoplasma castaneae, the other shared only 47%. It needs further analysis and investigation to determine the exact taxonomy. Meanwhile, based on the analysis of the sequences, chlorosis, and small leaves were associated with phytoplasma.
본 논문에서는 스테레오 영상의 정합값(matching)을 통한 얼굴 특징추출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 얼굴색상 정보의 RGB컬러공간을 YCbCr컬러공간으로 변환하여 얼굴영역 검출하였다. 추출된 얼굴영역으로부터 눈 형판(template)을 적용하여 눈 사이의 거리와 기울어짐, 코와 입에 대한 특징의 기하학적인 특징 벡터를 추출하였다. 또한 제안한 방법은 2차원 특징정보 뿐만 아니라 스테레오 영상의 정합을 통한 얼굴의 눈, 코, 입의 특징을 추출할 수 있었다. 실험을 통하여 약 1m이내 거리에서 73%의 일치율을 보였고, 약 1m이후 거리에선 52%의 일치율을 보였다.
한의학에서는, 한의사가 환자의 질병 상태를 판단하기위해서, 환자의 혀 상태를 관찰 하는 것을 중요하게 사용한다. 본 논문에서는, 한방 치료에서 가장 많이 사용 하고 있는 맥진 및 설진 방법을 이용하여서 스마트폰 기반 한방 전자 침을 개발 하였다. 기존의 주관적인 진단을 객관화 및 과학화 하고자 한다. 뿐만 아니라, 한의원에서, 잘못된 진단 없는 객관적인 판단을 하도록 하였다. 본 논문에서는, 스마트폰 기반에서, 퍼지 논리와 추론을 사용하여 환자의 건강 상태 자동 판단 및 지능형 전자침 키트를 완성하였다. 모의실험 결과 지능을 이용한 전자침이 기존의 방법보다 효율적인 것을 입증하였다.
MX [3-chloro-4(dichloromethyl)-5-hydroxy-2(5H)-furanone]는 수돗물의 소독을 위해 첨가한 염소와 수중의 유기물이 반응하여 생성되는 강력한 변이원성 물질이다. 본 논문에서는 GC/MS를 이용하여 유도체화 시약인 2% 황산-methanol, iso-propanol, sec-butanol, n-butanol을 이용하여 MX의 유도체화를 비교하였으며, 이온화 방법으로 EI 와 NCI를 비교한 결과, NCI 방법에서 검출 한계가 1.25 pg으로 EI 방법에서는 25 pg이였으며, 25~2500 pg 범위에서 직선성을 나타내었다.
Conjugated nanocrystals using CdSe/ZnS core/shell nanocrystal quantum dots modified by organic linkers and glucose oxidase (GOx) were prepared for use as biosensors. The trioctylphophine oxide (TOPO)-capped QDs were first modified to give them water-solubility by terminal carboxyl groups that were bonded to the amino groups of GOx through an EDC/NHS coupling reaction. As the glucose concentration increased, the photoluminescence intensity was enhanced linearly due to the electron transfer during the enzymatic reaction. The UV-visible spectra of the as-prepared QDs are identical to that of QDs-MAA. This shows that these QDs do not become agglomerated during ligand exchanges. A photoluminescence (PL) spectroscopic study showed that the PL intensity of the QDs-GOx bioconjugates was increased in the presence of glucose. These glucose sensors showed linearity up to approximately 15 mM and became gradually saturated above 15 mM because the excess glucose did not affect the enzymatic oxidation reaction past that amount. These biosensors show highly sensitive variation in terms of their photoluminescence depending on the glucose concentration.
In recent years, edge computing technology consists of several Internet of Things (IoT) devices with embedded sensors that have improved significantly for monitoring, detection, and management in an environment where big data is commercialized. The main focus of edge computing is data optimization or task offloading due to data and task-intensive application development. However, existing offloading approaches do not consider correlations and associations between data and tasks involving edge computing. The extent of collaborative offloading segmented without considering the interaction between data and task can lead to data loss and delays when moving from edge to edge. This article proposes a range segmentation of dynamic offloading (RSDO) algorithm that isolates the offload range and collaborative edge node around the edge node function to address the offloading issue.The RSDO algorithm groups highly correlated data and tasks according to the cause of the overload and dynamically distributes offloading ranges according to the state of cooperating nodes. The segmentation improves the overall performance of edge nodes, balances edge computing, and solves data loss and average latency.
전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하고 필터링 하는 것은 인터넷 보안에서 큰 이슈중의 하나이다. 웜을 탐지하는 하나의 방법으로서 리눅스 넷필터 커널 모듈이 사용된다. 웜을 탐지하는 기본 동작으로서 스트링 매칭은 네트웍 상으로 들어오는 패킷을 미리 정의된 웜 시그니쳐(Signature, 패턴)와 비교하는 것이다. 웜은 하나의 패킷 혹은 2개(혹은 그 이상의) 연속된 패킷에 나타난다. 이때, 웜의 일부분은 첫 번째 패킷에 있고 나머지 부분은 연속된 패킷 안에 있다. 웜 패턴의 최대 길이가 1024 바이트를 넘지 않는다고 가정하면, 2048 바이트의 길이를 가지는 2개의 연속된 패킷에 대해서 스트링 매칭을 수행해야만 한다. 이렇게 하기 위해, 리눅스 넷필터는 버퍼에 이전 패킷을 저장하고 버퍼링된 패킷과 현재의 패킷을 조합한 2048 바이트 크기의 스트링에 대해 매칭을 수행한다. 웜 탐지 시스템에서 다루어야 하는 동시 연결 개수의 수가 늘어날수록 버퍼(메모리)의 총 크기가 증가하고 스트링 매칭 속도가 감소하게 된다. 이에 본 논문에서는 메모리 버퍼 크기를 줄이고 스트링 매칭의 속도를 증가시키는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 이전 패킷과 시그니쳐(Signature)의 부분 매칭 결과만을 저장하고 이전 패킷을 버퍼링하지 않는다. 부분 매칭 정보는 연속된 패킷에서 웜을 탐지하는데 사용된다. 제안된 방식은 리눅스 넷필터 모듈을 수정하여 구현하였고, 기존 리눅스 넷필터 모듈과 비교하였다. 실험 결과는 기존 방식에 비해 25%의 적은 메모리 사용량 및 54%의 속도 향상을 가짐을 확인하였다.
2009년 이후부터 스마트폰 및 태블릿 PC의 사용자수는 기하급수적으로 늘고 있다. 특히 성장의 중심에는 애플의 iOS와 구글의 안드로이드 OS가 있으며, 대부분의 스마트폰과 태블릿 PC들이 이 두 OS 중 하나를 기반으로 하여 동작을 하도록 설계되어 있다. 그리고 이러한 스마트기기 사용의 증가는 시간 및 장소의 제약을 줄이는 사회 환경의 변화로 이어지고 있다. 그러나 이런 발전이 우리에게 편의성만을 제공하고 있지는 않으며, 오히려 과거에 비해 더욱 쉽고 빠르며 심지어 자신이 알지도 못하는 사이에 중요 정보를 유출할 수도 있고 금전적 피해로도 이어지고 있다. 대표적으로 초기의 피싱, 파밍에 이어 현재의 스미싱과 이를 변조한 큐싱 등 다양한 공격을 통해 금전적 피해 및 심각한 정보 유출 등이 발생하고 있다. 이에 본 논문에서는 스미싱 공격을 기술적으로 탐지 및 차단할 수 있는 대응체계를 제안하고, 제안한 방법으로 스미싱 공격을 100% 탐지하여 기존의 탐지 방법과 비교하여 성능이 우수함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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