본 논문에서는 기존에 연구된 AMI망 환경에서 동적 ID기반 인증 프로토콜 KL기법의 취약점을 분석하였고, 기존 연구의 보안요구사항을 만족하면서도 추가적으로 전방 보안성을 가지도록 하는 기법 두 가지를 제안한다. 첫번째 기법에서는 전력사 내의 상위 시스템인 MDMS를 시간동기화 서버로 사용하여 댁내의 스마트그리드 기기와 시간동기화 하여, 매 세션마다 OTP함수로 만들어지는 새로운 비밀값으로 인증을 진행한다. 두 번째 기법에서는 비공개 값의 해시체인을 사용하여 인증을 진행함으로써, 매 세션마다 새로운 비밀값을 사용한다. 제안하는 두 가지 기법은 지역 및 통신 환경에 따른 장 단점이 있을 것으로 보이며 이를 통해 AMI망 환경에 따라 제안기법을 효율적으로 선택하여 적용할 수 있을 것으로 예상한다.
최근 유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 연구가 활발하게 전개되면서 영상 전송, 저장, 검색 및 원격 모니터링의 서비스에 대한 욕구가 PC뿐만 아니라 모바일 환경에서까지 증대되고 있다. 침입 탐지의 보안 서비스를 필요로 하는 곳에서는 주로 CCTV(Closed Circuit TV)와 DVR(Digital Video Recording)과 같은 보안 장비들이 사용되고 있는 반면 이러한 장비들은 고가이므로 일반 사용자나 가정 및 소규모 사업장에 도입하는 것은 어려울 뿐만 아니라 휴대하기도 쉽지 않고 모바일용의 카메라솔루션은 고기능을 지원하지 않으며 영상 화질 또한 VGA급의 저 화질을 지원한다. 이에 본 논문에서는 PC나 DVR급 장치에 못지않은 유비쿼터스형 모바일용 고화질 영상 전송장치의 임베디드 시스템 설계 및 구현에 관하여 기술하였다. 이를 위한 모바일용 전용 CPU 채용과 고화질을 위한 MPEG-4 H/W CODEC의 설계 및 구현 등에 관하여 기술하였다. 구현된 시스템은 모바일 환경에서 속도, 화질 등에 있어서 우수한 성능을 나타내었다.
스마트 홈은 가정의 가전제품, 에너지 소비 장치, 보안기기 등 모든 사물을 통신망으로 연결해 모니터링 및 제어할 수 있는 기술이다. 스마트 홈은 자동제어 뿐 아니라 상황과 사용자의 취향을 학습하고, 이에 맞는 결과를 스스로 제공하는 방향으로 발전하고 있다. 본 논문은 사용자의 행동을 감지하여 사용자의 특성에 맞는 쾌적한 실내 환경 제어 서비스를 할 수 있는 모델을 제안하였다. 전체 시스템 구성은 센서와 와이파이를 탑재한 ESP8266, 실시간 데이터베이스인 firebase, 스마트 폰 어플로 구성된다. 본 모델은 사용자가 가전기기 작동시의 학습모드, 학습 결과를 통한 학습 제어, 실내와 실외 센서의 값을 이용한 자동 환기 등의 기능으로 구분된다. 학습은 에어컨, 가습기, 공기청정지 등 가전기기 제어시의 온도와 습도에 대한 이동 평균을 이용하였다. 본 시스템은 데이터베이스에 지속적으로 수집된 데이터를 다양한 기계학습과 딥 러닝을 통해 사용자의 특성을 분석하고 예측하여 보다 고 품질의 서비스를 제공할 수 있다.
통신과 방송의 융합 환경의 도래로 상용화 되고 있는 IPTV는 초고속 인터넷망을 통해 정보 서비스, 동영상 콘텐츠 및 방송 서비스를 제공하고 있다. 무선 LAN과 IP 네트워크 기술의 발전은 IPTV, VoIP와 같은 IP 네트워크를 통한 융합된 새로운 서비스 형태를 창출하게 되었고, 무선 LAN의 발전은 보안, QoS 및 대용량의 대역폭등 높은 수준의 서비스 품질을 요구하는 IPTV 네트워크에서는 그 중요성이 매우 높아지고 있다. 본 논문에서는 무선 LAN에서 IPTV의 영상 서비스 품질 측정을 위해 RIP와 OSPF환경의 실험 네트워크를 구성하였고, 객관적인 화질평가방법인 PSNR을 이용하여 값을 측정하고 분석하였다. 이를 통해 경로 배정 프로토콜들이 무선 LAN 환경에서 IPTV 의 실시간 영상 서비스 품질에 어떤 영향을 미치는지에 대한 상관관계를 나타내었다.
최근 자동 생산 시스템은 PLC (Programmable Logic Controller) 제어 프로그램을 일반적으로 사용하고 있다. 생산제품의 수명 주기가 길지 않기 때문에 공법과 라인 및 설비 변경이 자주 일어난다. 대부분, 기존 공정을 바탕으로 이루어지고 설비의 위치 및 제어정보를 수정한다. PLC 제어 프로그램 또한 기존 공정을 바탕으로 수정이 이루어진다. 새로운 제어 프로그램을 검증하기 위해서는 실제 생산 시스템을 구축하기 전에 가상의 공간에서 실제 공정과 같이 구성하여 순차적으로 공정이 진행되는 지 확인할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구는 순차제어(sequential control)와 병목현상 처리에 유용한 Timed-FSA를 기반으로 하는 논리적인 모델링 방법을 사용한다. 기존에 연구되었던 I-O 모델링과 I-O 모델링에서 요구되었던 하나의 설비에 다양한 상태의 정의를 통해 사용자의 시간과 공수를 절감하기 위한 기존 모델링에 페트리네트의 토큰(Petri Nets Coloured Token) 개념을 추가한 확장된 I-O 모델링 방법을 제안한다. 예제 설비를 통하여 사용자의 모델링 시간을 절감하는 실험과 사용자 평가를 통해 제안하는 확장된 I-O 모델링의 편의성을 검증한다.
오늘날 사물 인터넷은 우리에게 편의를 제공하기 위해 가정, 산업 현장 및 병원을 포함한 많은 장소에서 사용된다. 다양한 장치가 네트워크에 연결됨에 따라 많은 서비스들이 실시간 데이터 수집, 저장 및 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고 있다. 이처럼 많은 분야에서 IoT 장치 내의 센서 및 통신 기능을 활용하는 서비스 및 애플리케이션을 개발하고 있다. 예시로 산업 분야에서 Samsung과 LG는 자사의 IoT 애플리케이션을 통해 가전과 IoT 기기를 연결하여 스마트 홈을 구축하는 서비스를 제공하며, 의료 및 건강 분야에서 Samsung과 Xioami와 같은 기업들은 피트니스 워치 및 앱을 통해 심전도를 확인하거나 운동량을 기록, 관리한다. 위 같은 사례에서 스마트 홈을 구축하는 서비스의 경우에 수집한 데이터를 통해 해당 가정의 생활 패턴이나 출퇴근 여부 등의 민감정보를 유출할 수 있다. 또한 의료 데이터로 사용하기 위해 측정한 데이터를 통해 개인 정보와 질병의 존재와 같은 민감정보를 유출할 수 있다. 따라서 이를 보호하기 위해 해당 논문이 제안하는 방법에 따라 데이터를 수집, 배포한다면 데이터를 제공하는 사용자의 개인 정보 보호에 위협을 막을 수 있다. 이를 해결하기 위해 최근에는 프라이버시 보호 데이터 처리에 차분 프라이버시(DP)가 채택되어왔다. 따라서 DP를 기반으로 스마트워치 플랫폼에서 건강 데이터를 안전하게 수집할 수 있는 방법을 제안하며, 이를 통해 위와 같이 다양한 분야에서 프라이버시를 보호하는 환경에서의 데이터 수집 및 배포를 가능케 할 수 있다.
정보통신기술의 발달로 전자금융서비스가 활성화됨에 따라 선불전자지급수단을 이용한 전자금융거래도 증가하고 있다. 선불전자지급수단의 다양한 순기능에도 불구하고, 현금화가 용이하다는 점 때문에 전자금융사기에 악용되는 사례가 증가하고 있다. 본 논문에서는 선불전자 지급수단의 금융거래내역에 순차패턴 마이닝 기법을 적용하여 이상금융거래를 탐지하는 방안을 제시하였다. 선불전자지급수단의 금융거래내역을 서비스이용 순서로 나열한 다음 순차패턴 마이닝을 통해 이상금융거래 탐지패턴을 추출하였다. 도출된 패턴을 실제 금융거래 데이터에 적용하는 실험을 통해 방법론의 효과성을 검증하였다. 실험결과 테스트 데이터의 탐지성능 정확도가 95.6퍼센트로 나타나 제시된 방법론이 이상금융거래를 효과적으로 탐지할 수 있음을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 방법론은 향후 이상금융거래탐지시스템 분석모델에 적용함으로써 전자금융사고 피해를 줄이는데 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 플랫폼 정부를 차세대 정부 모델로 상정하고, 국내의 대표적인 플랫폼 비즈니스 성공 모델인 웹툰플랫폼의 성공요인으로부터 플랫폼 정부의 활성화 방안을 도출하고자 하였다. 특히 네이버웹툰의 사례를 중심으로 플랫폼 전략의 핵심요소에 따라 성공요인을 도출하였다. 첫째, 플랫폼 인프라 측면에서 기존의 강력한 포털사이트의 플랫폼 기반에 구축되어 이용자를 모으기 용이하고, 로그인 없이 웹툰을 이용하는 등 플랫폼의 접근성을 제고 하였다. 둘째, 이해관계자 참여 측면에서 웹툰 무료제공으로 이용자를 모았고, PPS라는 수익모델을 통해 웹툰 창작자에 대한 인센티브를 제공하고, 다른 이해관계자와 연결시키는 등 매개자 역할을 수행하였다. 셋째, 산출물 생산 측면에서 웹툰 하단에 피드백을 실시간으로 제공하여 이용자들이 웹툰제작에 영향을 끼칠수 있도록 하였다. 그리고 인큐베이팅 시스템을 통해 이용자도 언제든 직접 웹툰을 제작할 수 있도록 하였다. 또한 PPS를 통해 2차 산출물 생산을 지원하여, 웹툰에 한정되지 않는 다양한 콘텐츠 생산을 가능케 하였다. 네이버웹툰 사례를 통해 도출된 성공요인에 라 국내 플랫폼 정부의 활성화 방안을 제시하였다.
지정맥을 이용한 생체인식기술은 높은 보안성, 편리성과 정확성으로 많은 관심을 받고 있으며 최근 딥러닝 기술의 발달로 인해 더욱 인증에 대한 인식 오류율 및 정확도가 향상되었다. 하지만 학습 데이터는 일정한 순서나 방법이 아닌 실제 데이터의 부분 집합으로, 결과가 일정하지 않아 데이터양과 인공신경망의 복잡도를 고려해야 한다. 본 논문에서는 지정맥 인식기의 높은 정확도와 인증 시스템 성능 향상을 위해 Inception-ResNet-v2의 딥러닝 모델을 활용하였으며 DenseNet-201의 딥러닝 모델과 성능을 비교 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 지정맥 인증 시스템에 이미지를 가공하는 과정은 없으며 생체인증 척도인 EER을 추출하여 성능 결과를 확인한다.
감시 영상에서 군중 행동의 자동 모니터링 및 감지는 보안, 안전 및 자산 보호와 같은 방대한 응용 프로그램으로 인해 컴퓨터 비전 분야에서 중요한 관심을 받고 있다. 또한 연구 커뮤니티에서 군중 분석 분야가 점차 증가하고 있다. 이를 위해서는 군중들의 행동을 감지하고 분석하는 것이 매우 필요하다. 본 논문에서는 스마트 시티에 설치된 감시 카메라의 비정상적인 활동을 감지하는 딥러닝 기반 방법을 제안하였다. 미세 조정된 VGG-16모델은 트레이닝된 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 군중 데이터 셋을 실시간 스트리밍으로 테스트한다. CCTV카메라는 비디오 스트림을 캡쳐하는데, 비정상적인 활동이 감지되면 경보가 발생하여 추가 손실 전에 즉각적인 조치가 이루어지도록 가장 가까운 경찰서로 전송된다. 우리는 제안된 방법이 기존의 첨단 기술 보다 성능이 뛰어남을 실험으로 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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