본 논문에서는 기존의 SDN(Software Defined Network)의 특징 및 활용 등에 대해 살펴보고 이를 활용한 네트워크의 고도화 및 보안 측면에서의 장단점 연구를 통해 향후 SDN이 보다 고도화 되어야 하는 방향을 제시한다. SDN은 소프트웨어 앱을 사용하여 네트워크를 지능화 하고 중앙에서 제어하거나 프로그래밍 할 수 있는 네트워크 아키텍처 접근법이다. 사업자는 기본 네트워크 기술에 상관없이 전체 네트워크를 일관적으로 전체적으로 관리할 수 있다. 물리적인 네트워크를 소프트웨어 기술을 이용하여 제어하는 네트워크 기술이다. SDN은 네트워크의 제어 플레인을 네트워크 트래픽을 전달하는 데이터 플레인과 분리한다는 개념이다. 이런 분리의 목적은 중앙에서 관리하고 프로그래밍이 가능한 네트워크를 만드는 것이다. 일부 SDN 구현 솔루션은 범용 네트워크 하드웨어를 통제하는 소프트웨어 기반 관리 플랫폼을 사용한다. 또 다른 접근법은 통합된 소프트웨어와 하드웨어를 사용하기도 한다. 하지만 이러한 SDN에도 많은 취약점이 존재하며 이를 보완할 수 있어야 하며 본 논문에서 이러한 방향을 제한하도록 한다.
최근 아파트의 월패드 해킹 사건과 같이 사물인터넷의 보안이 매우 심각한 상황이다. 사물인터넷은 자동화된 데이터 수집, 분석, 의사결정으로 효율성과 생산성 향상하고, 실시간으로 모니터링이 가능하면서 저비용으로 개발이 가능하다. 그리고 현재 인공 지능, 빅 데이터 및 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 기술과 융합이 가능해 더욱 발전할 전망을 가지고 있다. 그러나 활용 범위가 갈수록 방대해지지만 현재 기술력으론 완벽한 보안을 실현하기가 어려운 것이 현실이다. 그리고 해킹의 대부분 직접적인 피해 당사자인 소비자들은 스마트홈이 주는 편의에 대해서만 알 뿐 보안 위협요소에는 잘 알지 못한다. 스마트홈의 보급이 빨라지고 있지만 정부 및 제조사에서 아직 스마트홈 보안에 관련한 홍보 및 교육이 따라가지 못하기 때문이다. 이러한 점을 보완하기 위해 본 논문에선 스마트홈의 보안 실태와 보안 요구사항에 대해서 다양한 방안을 살펴보고자 한다.
본 논문은 사물인터넷 환경에서 개인 정보 보안을 강화하기 위해 개인 정보 위협과 대응방안을 조사하는 것을 목표로 한다. 개인 정보의 위협으로는 무단 액세스, 데이터 위반, 데이터 집계 및 프로파일링, 추적 및 감시가 있다. 이에 대한 대응방안으로는 암호화, 개인 정보 보호 데이터 처리, 보안 통신 프로토콜 등을 연구되고 있다. 또한, 실증적 연구를 통해 사물인터넷 사용자의 개인 정보 보호 문제와 기존 전략의 효과를 평가하고 권장 사항을 도출한다. 본 논문은 사물인터넷 생태계에서 개인 정보 보안을 강화하기 위한 정보를 제공하며, 개인정보를 활용하는 사용자에게 도움을 줄 것으로 기대한다.
본 논문에서는 AI 모델이 노출될 수 있는 적대적 공격을 연구한 논문이다. AI 쳇봇이 적대적 공격에 노출됨에 따라 최근 보안 침해 사례가 다수 발생하고 있다. 이에 대해 본 논문에서는 적대적 공격이 무엇인지 조사하고 적대적 공격에 대응하거나 사전에 방어하는 방안을 연구하고자 한다. 적대적 공격의 종류 4가지와 대응 방안을 조사하고, AI 모델의 보안 중요성을 강조하고 있다. 또한, 이런 적대적 공격을 방어할 수 있도록 대응 방안을 추가로 조사해야 한다고 결론을 내리고 있다.
본 논문에서는 기계 학습 모델의 취약점과 대응책에 초점을 맞추어 적대적인 기계 학습 공격 및 방어 분야를 탐구한다. 신중하게 만들어진 입력 데이터를 도입하여 기계 학습 모델을 속이거나 조작하는 것을 목표로 하는 적대적 공격에 대한 심층 분석을 제공한다. 이 논문은 회피 및 독성 공격을 포함한 다양한 유형의 적대적 공격을 조사하고 기계 학습 시스템의 안정성과 보안에 대한 잠재적 영향을 조사한다. 또한 적대적 공격에 대한 기계 학습 모델의 견고성을 향상시키기 위해 다양한 방어 메커니즘과 전략을 제안하고 평가한다. 본 논문은 광범위한 실험과 분석을 통해 적대적 기계 학습에 대한 이해에 기여하고 효과적인 방어 기술에 대한 통찰력을 제공하는 것을 목표로 한다.
우리나라 생활수준의 향상과 더불어 식품소비의 양적인 요구가 충족되면서, 세분화된 식품의 기호 성향을 충족시킬 수 있는 닭고기 소비가 증가하고 있다. 2003년 3월 축산물 품질평가원에서 고시(농림부 고시 제2003-14호)한 닭 도체 품질판정세부기준은 닭 도체 부위별 이물질 부착, 피·멍의 크기 및 중량에 따라 품질 등급을 기준을 제시하였다. 그러나 현실적으로 검사관 개개인의 주관적인 평가 기준으로 적용된 고시로 수천 마리의 닭 도체 등급판정을 유지하기가 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 닭 도체 품질 세부기준에 따라 닭 도체 부위 분할하기 위해 비접촉/비파괴방식인 컴퓨터 시각 기술 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 실시간으로 빠르게 움직이는 닭 도체를 부위 분할하기 위하여 조명 외란에 강인하도록 보정하는 과정과 닭 도체와 배경을 구분하기 위한 EM(Expectation maximization), Erosion 및 Labeling 알고리즘, 그리고 닭 도체의 기하학적 형태를 분석하여 부위별 특징점을 찾고 점들의 위치를 계산하여 부위를 분할 할 수 있는 알고리즘을 사용하였다. 총 78마리의 닭 도체 샘플에 대하여 제안한 영상처리 알고리즘을 적용한 결과 닭 도체 부위 분할 알고리즘이 효과적임을 알 수 있었다.
세계적으로 고령화 및 베이비부머의 은퇴 시기가 맞물린 시대를 맞이하여 그 대처는 매우 집중적이고 역동적이다. 베이비부머가 실제로 은퇴를 시작하자, 중년 연령대를 칭하는 용어는 중년, 중장년, 신중년 등으로 다채로워졌으며, 이는 훈련과정에서도 고스란히 나타나고 있다. 시기를 같이하여 정부와 학계에서도 중년을 칭하는 용어의 정리와 더불어 신중년 훈련과정 개발의 고도화 노력이 진행 중이다. 본 연구는 이러한 관점에서 한국폴리텍대학의 신중년 대상 훈련과정 3년(2018-2020) 성과를 분석하고, 훈련과정의 개발방향을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구 결과, 신중년 훈련과정의 3년 성과는 훈련과정이 점차 증가하였지만 이수율과 취업율이 조금씩 줄어드는 것으로 나타나 이에 대한 대책이 필요한 것으로 나타났다. 그리고 수도권 캠퍼스 성과가 비수도권보다 높아 이 편차에 대한 방안이 필요하였다. 또한 한국폴리텍대학이 운영하는 기존 중장년 과정과 신중년 과정의 통합운영에 대한 필요성이 제시되었고, 신중년 특화방안 등이 제기되었다.
전동기를 제어하기 위한 속도를 검출하는 장치로 일반적으로 광학적 엔코더가 많이 사용되고 있으며 레졸버는 구조적으로 엔코더를 전동기에 장착하기가 어려운 경우에 사용하고 있다. 따라서 레졸버는 엔코더와 비교하여 가격면에서 불리하지만 회전자의 절대위치를 검출하기 때문에 자극의 위치를 기준으로 제어하는 경우에 유용하다. 본 연구는 레졸버에 의한 전동기의 회전속도 및 위치를 검출하는 방법으로 최소한의 하드웨어인 필터를 사용하고 프로그램에 의한 디지털방법의 속도검출기에 관한 것이다.
고속도로 졸음쉼터의 사고예방효과로 인하여 각종 편의시설물의 확대 설치 및 관리의 중요성이 더욱 커져가고 있는 실정이다. 원거리에 위치한 졸음쉼터 화장실을 기반으로 IoT기술을 이용한 관리시스템을 도입함으로써 관리주체인 한국도로공사의 효율적인 관리체계 마련뿐만 아니라 적절한 예산을 투입함으로써 이용객들에게 쾌적한 환경조성과 관리자들에게 편리한 시스템을 제공을 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 관련 사례를 분석하고 스마트 졸음쉼터를 운영하는 방안에 대하여 연구를 수행하였다.
본 논문은 허가형 블록체인 기술을 이용한 전자투표 시스템의 구현 방안을 다룬다. 최근 국내외에서 블록체인 기반 전자투표 시스템의 적용을 검토하는 사례와 연구가 진행되고 있다. 기존의 전자투표 시스템은 주로 중앙 집중형 시스템으로 해킹의 공격 대상이 되어 투표 시스템 자체의 신뢰성과 투명성을 확보하기 어려웠다. 본 연구에서는 허가형 블록체인으로 널리 사용되는 하이퍼레저 패브릭을 활용하여 유권자와 투표 이해관계자의 신뢰성과 투명성을 확보하기 위한 주요 고려사항을 제안하고 개념을 구현하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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