NAT(Network Address Translation)은 두 개의 연결된 네트워크에서 서로 다른 IP 주소영역을 사용할 수 있도록 해주는 아주 유용한 주소 변환 기술이다. 그러나 내장된 If주소를 갖지만 단대단 보안을 위해 IP 패킷을 암호화하는 IPsec과 같은 어플리케이션 환경에서는 주소변환에 이용할 수 없을 뿐만 아니라 매번 주소 변환을 수행하기 때문에 전반적인 주소변환처리 성능이 낮아지는 문제점을 가지고 있다. RSIP (Realm Specific Internet Protocol)는 이러한 문제를 해결하기 위한 대안 프로토콜이다. NAT과 RSIP 모두 내부와 외부 주소영역 사이에서 동작하는데 NAT는 내부망과 외부망 사이에 주소변환을 수행하여 외부망과의 통신에 사용하지만 RSIP는 라우팅 가능한 공인주소를 미리 할당하여 사용한다. 본 논문에서는 인트라넷 환경에서 사용될 수 있는 RSIP 게이트웨이를 설계 및 구현한 후 성능을 분석하였다. 성능분석결과 RSIP가 서버부하 및 네트워크 트래픽에 덜 민감하게 동작할 뿐만 아니라 고용량의 데이터 전송일수록 NAT보다 성능이 우수함을 확인하였다.
스마트폰 사용자의 증가는 이동 통신사업자에게 커피숍, 지하철과 같은 공공장소에 와이파이 핫스팟을 제공함으로써 폭증하는 3/4G 트래픽을 분산시키는 노력을 하게 하였다. 전통적인 무선랜에서의 인증은 서비스 제공자측면에서 설계되었기 때문에, 서비스 이용자는 서비스 제공자에게 자신이 고객임을 증명하는 방식으로 이루어진다. 802.11 표준에서는 802.1X를 이용한 상호인증이 지원되지만, 서비스 이용자는 자신이 접속하려는 무선 AP가 정말 서비스제공자가 설치한 것인지 확인하는 것은 어렵다. 공격자는 사용자들의 개인 정보를 얻어내기 위하여 서비스 제공자가 설치한 AP와 동일한 SSID를 가진 위장 AP를 설치할 수 있다. 이 논문에서는 스마트폰 사용자 입장에서 정상적인 무선 AP를 인증하는 기법에 대해 소개한다. 그리고 이 논문의 제안이 이미 제공된 와이파이 핫스팟에서 보안 플러그인 형태로 잘 동작할 수 있음을 보이고, 이를 실험을 통해 증명한다.
현대사회는 디지털 정보통신 기술을 통해 물리적 장소와 시간을 넘는 동시적이고 가상적인 소통환경을 이루어 사회 각 분야의 기능과 역할이 통합 다중적인 구조로 변하고 있다. 도시의 교통체계 또한 디지털 정보통신 기술을 활용하여 도시교통문제를 해결하고 인간과의 상호소통을 통한 편의서비스를 제공하기 위해 지능화되어 가고 있다. 도시의 대표적인 대중교통 수단인 버스는 지하철 및 전철 등의 타 대중교통 수단과 급증하는 자가용 승용차 위주의 교통 환경 발달로 인해 버스업체의 경영부진과 버스교통 서비스의 질적 수준 저하, 버스교통 이용률 저하의 악순환을 되풀이 하고 있다. 이러한 문제점을 인식한 국 내외의 많은 도시들은 지능화된 교통체계를 통해 버스의 이용활성화를 높이고 서비스 질적 향상을 도모하기 위하여 버스정보시스템(BIS)의 도입을 본격적으로 추진하고 있다. 이러한 버스정보시스템(BIS)이라는 새로운 정보체계가 시내버스 정류장에 구축됨에 따라 기존 버스정류장 정보체계의 변화와 문제점이 야기되고 있으며, 이의 해결을 위한 새로운 버스정류장 구성 체계와 디자인 방안이 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 부산시를 대상으로 버스정류장에서의 정보체계 문제점과 BIS 구성 체계 문제점을 살피고 이를 개선한 효과적인 BIS 구성 체계 방향을 제시하기 위하여 다음과 같은 연구과정으로 진행하였다. 먼저, 버스정류장과 버스정보시스템(BIS)에 관한 이론적 문헌 고찰을 하고 국 내외 BIS사례를 통해 BIS의 디자인 동향을 고찰한다. 다음으로, 부산시의 버스정류장을 대상으로 정보체계 관련 문제점을 살피고, 버스정보시스템(BIS) 현황 및 관련 문제점 조사를 위해 설문조사를 시행한다. 마지막으로, 이상의 문제점조사를 통해 얻은 기초자료들을 바탕으로 향후 부산시에 확대 구축될 버스정보시스템(BIS)을 적용한 버스정류장의 효과적인 BIS 구성 체계 방안 및 디자인 접근방향을 제시하고자 한다.
산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
인터넷이 무선 구간으로 확대됨에 따라 보안측면에서도 효율적이고 안전한 새로운 보안 프로토콜이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 이러한 요구를 해결하기 위해 통신량이 적을 뿐만 아니라 신뢰 기관이 비밀키를 보유함으로 인해서 발생하는 문제점을 해결할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안하고자 한다. 이 프로토콜은 비대화형 불확정 전송 프로토콜로서 기존의 안전도가 검증된 EIGamal 공개키 알고리즘을 기반으로 하였다. 제안된 프로토콜은 불확정 전송 프로토콜이므로 서버와 클라이언트간의 통신량을 줄일 수 있고, 챌린지 선택 비트(challenge selection bit)를 사용하여 클라이언트가 서버에 인증되는 확률을 줄임으로서 프로토콜의 효율성을 높였다. 또한 이중지수승(double exponentitation)을 사용함으로써 메시지를 복호화 할 경우 기존의 이산대수나 소인수문제보다 어렵게 되므로 프로토콜의 안정성을 높일 수 있다.
Purpose: Because of traffic accidents and many criminal violences, the incidence of facial trauma has been increasing not only in adults but also in children. We planed this study to introduce our experience about pediatric blow out fracture and provide more information. Methods: We made retrospective study in 76 children with blow out fracture from January 2001 to September 2005 by retrospective chart review including detailed preoperative and postoperative evaluations, age, sex, cause, symptom and sign, and their post-operative complications. Results: Among our patients, 69 were male and 7 were female. The ages ranged from 7 to 18 years, which shows the greatest incidence of blow out fracture. Physical violence(46%) was the most common cause in this group and was followed by vehicle accident(28%), and fall down accident(17%). Left side(64%) showed slightly more incidence than right side(36%), but there were no statistical importance. Ecchymosis(88%) was the most common symptom and followed by periorbital swelling(68%) and diplopia(30%). 30 patients was diagnosed with another facial bone fracture and nasal bone(51%) was the most common associated facial bone fracture. Fourty four Patients(60%) got an orbital wall reconstruction in 7 days after trauma. After the operation, only 3 patients(4%) suffered from diplopia postoperative 3 month, and resolved in 4 years. Conclusion: The incidence of blow out fracture in children has been increasing every year, and violence has become more important etiology of pediatric blow out fracture and public and private education institutions were the most common place that blow out fracture originated. Accurate diagnosis and careful treatment plans are important in pediatric blow out fracture.
최근 독감 예측이나 당선인 예측, 구매 패턴, 투자 등 다방면에서 웹검색 트래픽 정보. 소셜 네트워크 내용 등 거대한 데이터를 통해 사회적 현상, 소비 패턴을 분석하는 시도가 이전보다 늘어났다. 구글, 네이버, 바이두 등 인터넷 포털 업체들의 웹검색 트래픽 정보 공개 서비스와 함께 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 소비자나 사용자와 관련된 연구가 실시되기 시작했다. 웹검색 트래픽 정보를 활용한 사회 현상, 소비 패턴 분석을 연구는 많이 수행되었으나, 그에 비해서 도출된 여행 수요 모델을 토대로 의사결정을 위한 실질적 대책 수립으로 이어지는 연구는 많이 진행되지 않은 실정이다. 관광산업은 상대적으로 많은 고용을 가능하게 하고 외자를 유치하는 등 고부가가치를 창출하여 경제 전체에 선순환 효과를 일으키는 중요한 산업이다. 그 중에서도 국내 입국외래객중 수년간 2위와의 큰 차이로 1위를 차지해왔던 중국 국적의 관광객 '유커' 및 그들이 지출하는 1인당 평균 관광 수지는 한국 경제에 매우 중요한 한 부분이다. 관광 수요의 예측은 효율적인 자원 배분과 합리적인 의사 결정에 있어서 공공부문 및 민간부문 모두 중요하다. 적절한 관광 수요 예측을 통해서 한정된 자원을 더욱 효과적으로 활용하여 더욱 많은 부가가치를 창출하기 위한 것이다. 본 연구는 중국인 인바운드를 예측하는 방법에 있어, 이전보다 더 최신의 트렌드를 즉각적으로 반영하고 개인들의 집합의 관심도가 포함되어 예측 성능이 개선된 방법을 제안한다. 해외여행은 고관여 소비이기 때문에 잠재적 여행객들이 입국하기 전 웹검색을 통해 적극적으로 자신의 여정과 관련된 정보를 취득하기 위한 활동을 한다. 따라서 웹검색 트래픽 수치가 중국인 여행객의 관심정도를 대표할 수 있다고 보았다. 중국인 여행객들이 한국 여행을 준비하는 단계에서 검색할만한 키워드를 선정해 실제 중국인 입국자 수와 상관관계가 있음을 검증하고자 하였다. 중국 웹검색 엔진 시장에서 80%의 점유율을 가지는 중국 최대 웹검색 엔진 '바이두'에서 공개한 웹검색 데이터를 활용하여 그 관심 정도를 대표할 수 있을 것이라 추정했다. 수집에 필요한 키워드의 선정 단계에서는 잠재적 여행객이 여정을 계획하고 구체화하는 단계에서 일반적으로 검색하게 되는 키워드 후보군을 선정하였다. 키워드의 선정에는 중국 국적의 잠재적 여행객 표본과의 인터뷰를 거쳤다. 트래픽 대소 관계 확인 결과에 따라서 최종 선정된 키워드들을 한국여행이라는 주제와 직접적인 연관을 가지는 키워드부터, 간접적인 연관을 가지는 키워드까지 총 세 가지 레벨의 카테고리로 분류하였다. 분류된 카테고리 내의 키워드들은 바이두'가 제공하는 웹검색 트래픽 데이터 제공 서비스 '바이두 인덱스'를 통해 웹검색 트래픽 데이터를 수집했다. 공개된 데이터 페이지 특성을 고려한 웹 크롤러를 직접 설계하여 웹검색 트래픽 데이터를 수집하였고, 분리되어 수집된 변수에는 필요한 변수 변환 과정을 수행했다. 자동화 수집된 웹검색 트래픽 정보들을 투입하여 중국 여행 인바운드에 대한 유의한 영향 관계를 확인하여 중국인 여행객의 한국 인바운드 여행 수요를 예측하는 모형을 개발하고자 하였다. 정책 의사결정 및 관광 경영 의사결정 같은 실무적 활용을 고려하여 각 변수의 영향력을 정량적으로 설명할 수 있고 설득이 명료한 방법인 다중회귀분석방법을 적용해 선형 식을 도출하였다. 수집된 웹검색 트래픽 데이터를 기존 검증된 모형 독립변인들에 추가적으로 투입함으로써 전통적인 독립변인으로만 구성된 연구 모형과 비교하여 가장 뛰어난 성능을 보이는 모형을 확인하였다. 본 연구에서 검증하려는, 웹검색 트래픽으로 대표되는 독립변인을 투입한 최종 도출된 모형을 통해 중국인 관광 수요를 예측할 때 유의한 영향을 끼치는 웹검색 트래픽 변수를 확인할 수 있다. 최적 모형 설명력을 가지는 모형을 기반으로 최종 회귀 식을 만들었고 이를 '유커마이닝' 시스템 내부에 도입하였다. 데이터 분석에서 더 나아가 도출된 모형을 직관적으로 시각화하고, 웹검색 트래픽 정보를 활용하여 도출할 수 있는 인사이트를 함께 보여주는 데이터 분석 기반의 '유커마이닝' 솔루션의 시스템 알고리즘과 UX를 제안하였다. 본 연구가 제안하는 모형과 시스템은 관광수요 예측모형 분야에서 웹검색 트래픽 데이터라는 정보 탐색을 하는 과정에 놓인 개인들의 인터랙티브하고 즉각적인 변수를 활용한 새로운 시도이다. 실무적으로 관련 정책결정자나 관광사, 항공사 등이 활용 가능한 실제적인 가치를 가지고, 정책적으로도 효과적인 관광 정책 수립에 활용될 수 있다.
지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.
최근 세종시는 개발 및 정비가 추진되면서 여러 분야에서 발생하는 사회문제를 해결하기 위해, 축적된 데이터의 활용이 대두되고 있다. 세종시가 추진 중이거나 추진예정 중인 정책의 품질 제고 및 사회적 변화에 대응하는 정책수립 및 운영에 축적된 데이터를 활용하여 과학적 정책수립의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 경제사회구조의 급속한 변화 속에서 한정된 자원을 유효하게 활용하여 시민이 신뢰하는 정책을 전개하기 위해 데이터를 활용한 객관적인 접근으로 정책수립 과정에서 더욱 정확한 정책을 형성하는데 필요한 데이터 정비와 증거기반의 정책 검토가 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 세종시 증거기반 정책수립을 위한 대시보드 구축을 위해 파일 데이터, 오픈 API, 주요 생활지표 데이터, 분야별 정보 데이터, 통계간행물, 통계DB 데이터를 활용하여 데이터 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다. 대시보드 디자인은 세종시 생활지표인 사회, 인구, 경제, 부동산, 교통, 환경, 건강, 인프라 지표 데이터를 시각화하고, 데이터를 상호 연계하여 정책수립 및 운영에 주요 사회동향을 파악하는데 적용·활용될 수 있도록 구조적 마크업(HTML), 표현 및 레이아웃(CSS), 자바스크립트 (JavaScript)로 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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