본 논문에서는 $GF(2^{163})$타원곡선 암호 프로세서를 제안한다. 제안한 암호 프로세서는 타원곡선 정수 곱셈을 위해 수정된 Loez-Dahab Montgomery 알고리즘을 채택하고, $GF(2^{163})$상의 산술 연산을 위해 가우시안 정규 기저(Gaussian Normal Basis: GNB)를 이용한다. 높은 처리율을 위해 Lopez-Dahab 방식에 기반한 규칙적인 주소화 방식의 병렬 타원곡선 좌표 덧셈 및 배 연산 알고리즘을 유도하고 $GF(2^{163})$상의 연산을 수행하는 두 개의 워드-레벨 산술 연산기(Arithmetic Unit: AU)를 설계한다. 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 Xilinx사의 XC4VLX80 FPGA 디바이스에 구현되었으며, 24,263개의 슬라이스를 사용하고 최대 동작주파수는 143MHz이다. 제안된 구조를 Shu 등의 하드웨어 구현과 비교했을 때 하드웨어 복잡도는 약 2배 증가 하였지만 4.8배의 속도 향상을 보인다. 따라서 제안된 타원곡선 암호 프로세서는 네트워크 프로세서와 웹 서버등과 같은 높은 처리율을 요구하는 타원곡선 암호시스템에 적합하다.
센서네트워크 구성은 특정 상황이나 환경에 대한 센싱이 가능한 센서, 수집된 정보를 처리하는 프로세서, 그리고 데이터를 송수신하는 장치 등 이다. 센서네트워크는 많은 유익함을 제공하지만 무선 네트워크 보안 취약성을 해결하지 않은상태로 정보노출 위험이 다양하게 존재한다. u-Healthcare 센서 네트워크는 센서 노드의 크기가 작아 전력소모 및 컴퓨팅 능력, 메모리 등에 제한이 가해지며, 무선을 통해 센싱된 값을 전달하는 특징을 가지므로 도청, 서비스거부, 라우팅 경로 공격이 가능하다. 본 논문에서는 센싱기능을 중심으로 한 u-Healthcare 시스템 환경의 무선보안 취약성 요소를 진단하고 u-Healthcare 보안 프레임워크 설계방법을 제시한다. 센서네트워크 기술들이 보안취약성에 대한 대책 강구 없이 기술만 발전한다면 기술이 정상적으로 활용되지 못하고 위협의 요소가 될 것이다. 이 연구를 통해 제안되는 u-Healthcare 시스템의 보안 위험 대처방법은 다양한 현장에서 의료정보와 이용자보호의 중요한 가이드로 활용될것이다.
본 논문에서는 ATM을 기반으로 구축된 망에서 다양한 서비서 품질(QoS : quality of service)을 가진 데이터를 셀 손실이나 셀 지연의 관점에서 적절한 처리를 수행함으로써 망 자원을 최대한 활용하고 보다 신뢰성 있는 서비스를 제공하기 위하여 OAM 성능관리 기능의 개선 방안을 제안하였다. 또한, 수시로 변화하는 망의 성능정보를 주기적으로 검출함으로써 융통성과 정밀한 제어가 요구되는 망사이의 연관제어 및 운용, 관리기술을 향상시킬 수 있도록 OAM 셀에 특별 셀 영역을 정의하였다. 제안된 OAM 기능과 셀의 입 . 출력 기능, 메모리나 CPU 같은 주변 소자와의 인터페이스 기능 등을 ASIC으로 설계하였다. 설계된 Chip은 Cadence의 Verilog-XL 시뮬레이터를 이용하여 Back-end 시뮬레이션을 수행한 결과 $2{\mu}s$내에 정확한 제어를 수행하였다.
심장에서 발생된 전류는 전위 뿐만 아니라 자기장을 생성한다. 본 논문에서는 61 채널 양자 간섭 장치 (SQUID) 시스템을 사용하여 심자도 (MCG)의 신호를 취득하고, 이것으로부터 임상적으로 유의하다고 생각되는 다양한 특징 파라미터를 계산한다. 이를 입력으로 신경회로망 알고리즘을 적용하여 허혈성 심장질환의 분류를 수행하였다. 심자도 신호는 전처리 과정을 통해 파라미터의 추출을 용이하게 하였다. 연구에 사용된 데이터는 정상인 10명과 안정형 협심 증세를 보이는 허혈성 심장질환 환자 10명분의 신호이다. 이들 신호로부터 임상적으로 유의한 특징점, 특징 간격 파라미터 및 진폭비를 추출하였다. 심자도 특징 파라미터를 신경회로망 입력으로 사용하여 허혈성 심장질환의 분류가 가능함을 보였다.
최근 우리 생활에 스마트 기술의 빠른 전파 때문에 정보 과학 및 기술 분야에 있어서는 스마트 폰의 소프트웨어 보안성이 중요한 이슈가 되고 있다. 보안성 중요 시스템인 스마트 폰은 은행 서비스, 유비쿼터스 홈 관리, 항공 고객의 검색 등의 서비스 시스템에 이용되기 때문에 비용의 리스크, 손실의 리스크, 이용가능 리스크, 그리고 사용상의 리스크에 관련 되어 있다. 스마트 폰의 보안성 이슈는 이들의 관찰된 고장들을 사용하여 소프트웨어 장애 분석을 하는 것이 핵심 접근 방법이다. 본 연구에서는 손으로 조작하는 디바이스들의 수렴하는 보안성과 신뢰성 분석 기법을 얻기 위해서 결함 트리 분석 (FTA)와 고장 모드 효과 분석(FMEA)을 사용하여 스마트 폰의 소프트웨어 보안성 분석을 위한 하나의 유효한 통합적 프레임 워크를 제안한다. 그리고 만약 하나의 고장 모드 효과 분석이 더욱 더 간단해지면 스마트 디바이스들의 보안성 개선뿐만 아니라 고장효과 의 감소를 위해서 제안된 통합적인 프레임 워크는 핵심 해법이 됨을 논의한다.
무선 USB 시스템의 호스트-디바이스 간에 4-way handshake 상호 인증을 위한 PRF(Pseudo Random Function)-256, PRF-64 및 데이터 암/복호 기능을 수행하는 저면적 고속 인증/보안 프로세서 (WUSB_Sec) IP를 설계하였다. PRF-256과 PRF-64는 CCM(Counter mode with CBC-MAC) 연산을 기반으로 구현되며, CCM은 AES(Advanced Encryption Standard) 암호 코어 2개를 사용하여 CBC 모드와 CTR 모드가 병렬로 처리되도록 설계되었다. WUSB_Sec 프로세서의 핵심 블록인 AES 암호 코어는 합성체 GF$(((2^2)^2)^2)$ 연산 기반의 S-Box로 설계되었으며, SubByte 블록과 키 스케줄러가 S-Box를 공유하도록 설계하여 약 10%의 면적을 감소시켰다. 설계된 WUSB_Sec IP는 약 25,000 게이트로 구현되었으며, 120MHz에 서 동작하여 480Mbps의 성능을 갖는다.
최근 QoS 기술의 일환의 하나인 실시간 스트리밍 서비스의 기술들이 이슈화 되고 있다. 하지만 현재의 대다수 스트리밍 서비스들은 특정 S/W나 별도의 프로그램 설치를 통해 실시간 스트리밍 서비스를 지원하는 실정이고, 저장되는 영상에 대해 저장의 종료 전까지는 영상에 대해 편집 및 사용이 불가능 하였다. 이에 본 논문에서는 사용자가 저장하고 있는 영상에 대해 멀티스레드 및 Storm기법을 적용한 분산처리 시스템을 기반으로 별도의 S/W나 프로그램의 설치 없이 HTML5기반의 웹 콘텐츠를 제작하여 각 디바이스들이 지원하는 웹 브라우저를 이용한 실시간 스트리밍 시스템을 제안한다. 이는 스트리밍 서비스를 제공하는 사용자가 실시간으로 저장되는 영상에 대해 편집 및 사용이 가능하며, 서버와 클라이언트 간 실시간 응답 및 콘텐츠 공유를 필요로 하는 교육 및 멀티미디어 스트리밍 분야에 활용될 것이다.
영상 관련 범죄가 증가하고 고도화됨에 따라서 고수준의 디지털 포렌식 기술이 요구된다. 그러나 기존의 특징 기반 기술은 인간이 고안한 특징을 활용함으로서 새로운 기기 특징에 쉽게 대응하기 어렵고, 딥러닝 기반 기술은 정확도 향상이 요구된다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 분야의 최신 기술인 DenseNet을 기반으로 카메라 모델 판별을 위한 딥러닝 모델을 제안한다. 카메라의 센서 특징을 획득하기 위해 HPF 특징 추출 필터를 적용하였고, 카메라 판별에 적합하도록 기존 DenseNet에서 계층 반복 수를 조정하였다. 또한 연산량을 줄이기 위한 Bottleneck layer와 압축 연산 처리를 제거하였다. 제안한 모델을 Dresden 데이터베이스를 사용하여 성능 분석을 하였고, 14개 카메라 모델에 대해 99.65%의 정확도를 달성하였다. 기존 연구들보다 높은 정확도를 달성하였으며 기존에 동일한 제조사에서 정확도가 낮아지는 단점을 극복하였다.
현재 변전소 자동화를 위해서는 국제 표준인 IEC 61850 통신규약이 사용되어지고 있고, 국내에서도 2007년도부터 시험 적용과 연구개발을 통해 2013년부터 신규 건설되는 변전소는 IEC 61850 기반의 디지털변전소로 준공되어 지고 있다. 하지만 기존 변전 설비들(변압기, T/L GIS, D/L GIS 등)은 그대로 사용하면서 기존 RTU 기반의 변전소 운영 시스템을 IEC 61850 기반의 SA 변전소 운영시스템으로 전환한 사례는 거의 없다. 따라서 기존 변전설비의 IEC 61850 도입은 기존 설비 재사용으로 변전소의 지속가능성을 증대시키고 또한 최신 도입되는 타 변전소와의 상호운영성을 개선하고 기존 변전소를 무인화 운전에 적합한 시스템으로 전환할 수 있는 이점이 있다. 본 논문에서는 기존의 RTU 기반 변전소 운영시스템을 IEC 61850 기반의 현장정보처리반, 이더넷 스위치반, SA 운영시스템을 이용하여 디지털 변전소화한 사례를 소개하고, 패킷 분석 툴인 IEC 61850 클라이언트 인증 프로그램과 Wireshark를 사용하여 IEC 61850 적합성 및 그 타당성을 실증을 통하여 검증하였다.
현대 사회는 급속한 세계인구의 증가, 농촌 인구의 고령화, 산업화로 인한 농작물 재배 지역의 감소, 농촌 지역의 수익 구조의 불량 등으로 농부들의 탈농촌화 등으로 먹거리 문제 해결이 중요한 화두로 떠오르고 있다. 최근 농촌의 수익을 증대시키기 위해서 스마트 팜(Smart Farm) 분야의 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 스마트 팜 연구는 주로 온실의 농작물의 재배 환경을 모니터링 하여 온실의 조도, 습도, 토양 등이 불량해지면 재배 환경인자를 제어하는 시스템을 자동으로 가동시켜 농작물의 재배 환경을 최적의 상태로 유지하는 데 중점을 두어 연구되고 있다. 즉, 실내에서 재배하는 농작물에 중점을 두어 연구가 이루어지고 있으며 실외에서 재배되는 농작물의 재배환경에 적용되는 연구는 많이 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 과수원에서 자라는 과수의 수확 시기를 정확하게 예측하여 최상의 품질로 과일이 수확되게 지원하고 수확이 불량한 지역을 빅데이터 분석을 통해 모니터링하여 불량 지역의 수확성을 향상시키기 위해서 집중 관리할 수 있은 기능을 제공하는 아키텍처를 제안한다. 수확에 관련된 인자는 과일 색상 정보와 과일 무게 정보를 사용하며 실시간으로 수집되는 수확 상관인자 데이터를 Apache Spark 엔진을 이용하여 분석하도록 제안한다. Apache Spark 엔진은 대용량 배치성 데이터 분석 뿐만 아니라 실시간 데이터 분석에서도 우수한 성능을 보인다. 서비스를 수신하는 사용자 디바이스는 PC User 와 Smart Phone User를 지원한다. 센싱 데이터 수신 장치는 센싱되는 데이터를 수신한 후 서버로 전송하는 단순한 처리만 필요하므로 Arduino를 적용하였다. 과일의 수확시기를 조절하여 좋은 품질의 과일을 생산하려면 수확이 불량한 지역을 판단하여 불량지역을 집중 관리해야 한다. 본 논문에서는 빅 데이터 분석 기법을 이용해서 과일 수확의 불량지역을 판단하는 아키텍처 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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