본 논문에서는 Al-Saggaf 등이 제안한 TMIS(Telecare Medicine Information System)를 위한 사용자 인증 기법을 분석하였다. 2019년에 Al-Saggaf 등이 제안한 인증 기법은 생체정보를 이용한 인증 기법으로, Al-Saggaf 등은 그들의 인증 스킴이 매우 적은 계산 비용으로 다양한 공격에 대한 높은 비도를 보장한다고 주장하였다. 그러나 본 논문에서 Al-Saggaf 등의 인증 기법을 분석한 결과, Al-Saggaf 등의 인증 기법은 서버에서 사용자의 ID를 계산해내기 위해서 필요한 난수 s가 DB에서 누락되었고, 서버의 ID SID를 사용자에게 전달하는 방식이 부재하여 인증 기법의 설계 오류가 존재하였다. 또한 Al-Saggaf 등은 그들의 인증 기법이 다양한 공격에 안전하다고 주장하였으나, 로그인 요청 메시지와 스마트카드를 사용한 패스워드 추측 공격, 세션키 노출, 내부자 공격 등에 취약하였다. 또한 공격자는 추측한 패스워드를 사용하여, DB에 패스워드로 암호화하여 저장된 사용자의 생체정보까지 복호화할 수 있었다. 생체정보의 노출은 사용자의 개인정보에 대한 아주 심각한 침해이고, 이로 인하여 공격자는 사용자 가장 공격에 성공할 수 있다. 게다가 Al-Saggaf 등의 인증 스킴은 ID 추측 공격에도 취약하여, 그들이 주장했던 것과 달리 TMIS에서 중요한 사용자 익명성을 보장하지 못한다.
본 논문에서는 분포형 강우-유출 모형인 GRM(Grid based Rainfall-runoff Model)(최윤석, 김경탁, 2017)을 이용해서 낙동강 유역을 대상으로 대유역 홍수해석시스템을 구축하고, 유출해석을 위한 실행시간을 평가하였다. 유출모형은 낙동강의 주요 지류와 본류를 소유역으로 구분하여 모형을 구축하고, 각 소유역의 유출해석 결과를 실시간으로 연계할 수 있도록 하여 낙동강 전체 유역의 유출모형을 구축하였다. 이와 같이 하나의 대유역을 다수의 소유역시스템으로 분할하여 모형을 구축할 경우, 유출해석시스템 구성이 복잡해지는 단점이 있으나, 소유역별로 각기 다른 자료를 이용하여 다양한 해상도로 유출해석을 할 수 있으므로, 소유역별 특성에 맞는 유출모형 구축이 가능한 장점이 있다. 또한 각 소유역시스템은 별도의 프로세스로 계산이 진행되므로, 대유역을 고해상도로 해석하는 경우에도 계산시간을 단축할 수 있다. 본 연구에서는 낙동강 유역을 20개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 4개)의 소유역으로 분할하여 계산 시간을 검토하였으며, 최종적으로 21개(본류 구간 3개, 1차 지류 13개, 댐상류 5개)의 소유역으로 분할하여 유출해석시스템을 구축하였다. 댐 상류 유역은 댐하류와 유량전달이 없이 독립적으로 모의되고, 댐과 연결된 하류 유역은 관측 방류량을 상류단 하천의 경계조건으로 적용한다. 지류 유역은 본류 구간과 연결되고, 지류의 계산 유량은 본류와의 연결지점에 유량조건으로 실시간으로 입력된다. 이때 본류와 지류의 유량 연계는 데이터베이스를 매개로 하였다. 유출해석시스템의 성능을 평가하기 위해서 Microsoft 클라우드 서비스인 Azure를 이용하였다. 낙동강 유역을 20개 소유역으로 구성한 경우에서의 유출해석시스템의 속도 평가 결과 Azure virtual machine instance DS15 v2(OS : Windows Server 2012 R2, CPU : 2.4 GHz Intel $Xeon^{(R)}$ E5-2673 v3 20 cores)에서 1.5분이 소요 되었다. 계산시간 평가시 GRM은 'IsParallel=false' 옵션을 적용하였으며, 모의 기간은 24시간을 기준으로 하였다. 연구결과 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축이 가능했으며, 계산시간도 충분히 단축할 수 있었다. 또한 추가적인 CPU와 병렬계산을 적용할 경우, 계산시간은 더 단축될 수 있으며, 이러한 기법들은 분포형 모형을 이용한 대유역 유출해석시스템 구축시 유용하게 활용될 수 있을 것으로 판단된다.
인구 고령화에 따라 치매환자가 크게 늘어나고 있으며, 이에 따른 사회 경제적 부담이 커지고 있다. 현재 치매환자를 효과적으로 관리하는 방법은 조기에 치매 초기 환자를 파악하는 것이다. 그러나 의료진이 부족한 농촌과 섬 지역에서는 병원을 방문해서 조기 검사를 받기 어려운 문제가 있다. 이 문제를 해결하는 방법으로 본 논문에서는 원격 치매 조기 검사 시스템을 제안한다. 원격 치매 조기 검사 시스템은 환자가 실시간 화상 통신을 기반으로 한 원격 의료 기술을 활용하여 원격의 치매 전문가에게 검사 및 진료를 받을 수 있는 시스템이다. 치매 원격 조기 검진 시스템은 섬 지역의 보건지소 의료진이 사용하는 로컬 클라이언트 시스템, 영상을 전송 및 저장/관리하는 화상 서버, 원격 치매 전문가가 활용하는 전문가 클라이언트로 구성된다. 로컬 클라이언트는 환자가 보건지소의 의료진과 같이 사용할 수 있도록 함으로써 현 의료법의 원격협진 기준을 만족시킨다. 또한 전문가 클라이언트는 치매 전문가가 사용하며, 환자의 정보를 저장/관리하고, 환자의 이력 정보를 분석하고 향후 치매 진행 정도를 예측할 수 있다.
산업 발전에 따른 대기 오염은 인간의 건강을 크게 위협할 만한 수준이 되었다. 일반적으로 실내 공기 오염이 실외보다는 낮다고 생각하지만, 현대인들은 대부분의 시간 동안 실내에서 생활하기 때문에, 자신의 건강을 지키고 삶의 질을 높이기 위해서는 실내 공기 품질을 쾌적하게 유지하는 것이 필수적이다. 따라서, 현재 주목받고 있는 사물인터넷, 데이터 처리 기술을 활용한 실내환경 관리 플랫폼 개발은 매우 의미 있는 연구라고 생각된다. 본 논문에서는 원격에서 실내환경을 모니터링하고 제어할 수 있는 IoT 기반의 관리 플랫폼을 설계하였다. 또한, 플랫폼을 구성하는 IoT 단말, 게이트웨이, 데이터 서버의 기능을 오픈소스와 공개 라이브러리를 이용하여 구현하였고, 기능 동작도 모두 확인하였다. 특히, 본 논문의 IoT 단말과 게이트웨이는 BLE 통신을 이용하여 데이터를 교환하기 때문에 상대적으로 저전력으로 동작할 수 있으며, 게이트웨이는 BLE Advertising 모드를 사용하여 미리 설정하지 않은 IoT 단말을 자동 인식할 수 있는 장점이 있다.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
Koga와 Sakurai에 의해 제안된 D-OCSP-KIS는 USP Responder의 인증서 수를 줄여줄 뿐만 아니라 클라이언트에게 OCSP Responder의 인증서 상태 검증도 제공하여 주며 통신량, 계산량 그리고 클라이언트의 메모리량을 줄일 수 있는 효율적인 방법이지만 몇 가지 문제점도 가지고 있다. 공격자가 한 시간 주기(예, 1일)에서 OCSP Responder의 세션 개인키를 획득하였다면 OCSP Responder가 인식하지 못하는 경우, 한 시간주기 동안에 OCSP Responder를 사칭할 수 있다. 그리고 그는 가로챈 해쉬값을 이용하여 클라이언트에게 잘못된 응답을 보낼 수 있어 E-commerce상의 서버와 사용자는 심각한 혼란과 손해를 입을 수 있다. 아울러 해쉬 체인의 계산과 배포는 CA에게 부하가 될 수 있다. 따라서 본 논문에서는 D-OCSP-KIS에서 OCSP Responder의 세션 개인키의 노출과 해쉬값의 악용을 검출할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이 방법에서 각 해쉬값은 OCSP Responder의 인증서 검증을 위해 한번씩만 사용이 되며 CA에서의 해쉬 체인을 위한 부하가 각 OCSP Responder로 분산되어진다.
온라인 게임 산업이 성장함에 따라 온라인 게임 보안 이슈는 증가하고 있다. 특히 게임내의 사이버재화를 현금으로 바꾸는 행위인 현금거래(RMT; Real Money Trade)는 탈세나 돈세탁등과 같은 실물경제의 범죄활동과 연관되면서 국내를 비롯한 여러 나라에서 민감한 문제로 떠오르고 있다. 이러한 현금거래는 작업장이라고 불리는 전문적인 불량사용자 조직에 의해 이루어진다. 온라인 게임 사업자들은 이러한 작업장을 탐지하기 위하여 게임 bot 탐지 알고리즘을 이용해 각각의 bot 사용자를 탐지하고 그들의 계정과 IP 주소를 차단하고 있다. 하지만 게임 bot 탐지 알고리즘은 작업장의 일부분만 탐지가 가능하여 큰 효과를 거두기 어렵고, IP 주소 차단 역시 IP 변조나 가상 사설망 기술을 이용하여 쉽게 우회 가능하다는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 온라인게임 서비스를 이용하는 사용자들의 연결패턴 정보에 데이터마이닝 기법을 적용하여, 작업장 그룹 내 불량사용자 군집을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 제안한 모델을 활용하여 IP 변조나 VPN 기술을 통한 우회접속 역시 탐지할 수 있다. 국내 최대 온라인 게임의 실제 데이터를 샘플로 하여 수행결과를 도출하였고, 본 논문에서 제시한 기법을 이용한 결과를 실제 차단 리스트와 비교하여 본 결과, 효율적으로 작업장을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있었다.
최근의 의료정책과 정보기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시킬 필요를 가지게 한다. 즉, 정책과 기술의 변화로 병원 업무가 단순한 진료비 계산과 보험청구중심에서 벗어나 경영정보시스템(MIS), 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템(OCS), 전자의무기록시스템(EMR), 의사결정지원시스템(DSS) 등이 개발되고 있다. 특히 유비쿼터스 네트워크 및 관련기술과의 융합은 의료정보시스템을 의료 IT의 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더할 전망이다. 이러한 변화와 인터넷 환경의 발달은 의료정보 시스템의 근본적인 변화를 요구한다. 모바일 의료정보시스템은 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 PDA 등의 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 기존 시스템의 모바일 네트워크 환경을 통해 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 업무의 효율을 높임은 물론이고 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. RFID는 자동인식 및 데이터 획득 기술로 사람의 작업이나 판단을 궁극적으로 제외하고 객체가 갖고 있는 정보를 자동적으로 취득, 온라인으로 관련 데이터를 자동처리 시스템 구현의 핵심요소 기술이다. 본 논문에서는 RFID 응용 서비스가 실용화하고 있는 실정에서 통합의료정보시스템을 위한 환자 진료의 서비스 강화를 도모하도록 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병원내의 여러 디바이스가 연결된 데이터베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저(Manager)와 기존의 EMR, HIS, PACS의 호환을 위한 DB 서버 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 유비쿼터스 컴퓨팅 환경을 위한 모바일 의료정보시스템의 RFID 응용시스템 은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사의 대기시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
모바일 네트워크 및 인터넷의 발전은 물리적인 거리의 한계를 극복하고 원격지의 정보를 제공하거나 획득하는데 기여하고 있다. 그러나 영상 전송을 주요 정보 제공 수단으로 사용하는 시스템은 여전히 고대역폭과 저지연 전송을 요구하고 있으며, 전송된 영상을 기반으로 상황을 판단하고 실시간 피드백을 제공하기 위해서는 전송된 영상의 품질뿐만 아니라 데이터 신뢰성과 전송 지연시간 문제는 극복해야할 중요한 부분이다. 5세대 모바일 네트워크의 출현은 이전 세대의 기술에서 경험할 수 없었던 고대역폭과 정밀한 위치 인식 등의 특성을 제공하여, 원격 진료 및 수술, 사회안전망을 위한 무선 원격 비디오 감시 시스템, 차량의 자율 주행 뿐만 아니라 UAV/UGV의 비가시권 제어를 실현할 수 있는 기반이 되고 있다. 또한 모바일 네트워크의 특성을 고려하여 네트워크 지연 시간을 최소화하는 Mobile Edge Computing 기술은 기존의 스마트 단말과 고가용성 서버 시스템으로 구성되던 시스템 아키텍처에 대한 변화를 요구하고 있다. 그러나 여전히 무선 구간에서 발생하는 네트워크 불확실성은 고해상도 영상을 전송할 때 영상 품질의 문제로 이어지며, 캐시를 활용한 전통적인 해결 방법은 지연 시간의 증가로 이어지게 되어 5G-MEC로 극복한 문제에 대한 근본적인 해결책이 되지 못한다. 본 연구에서는 Foward Error Correction과 Fast Retransmission을 이용하는 SRT 프로토콜을 기반으로 초저지연 고화질 영상 전송 시스템을 제안하고 각 시스템 컴포넌트를 5G-MEC의 특성을 고려하여 배치하여 4K 영상 전송시에도 종단간 지연시간을 1초 이하로 제한할 수 있음을 실험 결과로 제시하고 있다. 또한 실시간 고화질 영상 전송시 고려해야하는 요소로, 영상의 품질과 카메라-사용자 간의 최종 지연 시간 및 지연시간에 영향을 미치는 구간을 분석하고 추가적으로 개선할 수 있는 부분을 찾아 제시하도록 한다.
상용전력망과 계통연계가 어려운 도서지역에서는 독립적인 마이크로그리드로 생산된 에너지를 효율적으로 관리할 수 있는 방법을 찾는 것은 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 태양광과 풍력의 하이브리드 모델을 적용한 소규모 마이크로그리드에서 생산된 전력을 전력계측기와 수집된 데이터의 응답속도 테스트를 거쳐 P2P전력거래를 위한 프로슈머관리시스템을 구현하였다. 마이크로그리드 프로슈머 관리시스템의 전력망은 Mesh구조로 이루어져 있으며 P2P전력거래는 3곳의 독립적으로 구축된 off-grid 사이트에서 전력계측기와 DC전력전송기를 이용하여 테스트하였고, 이때 전력계측기의 측정값은 전압(평균값) : 380V + 0.9V, 전류(평균값) : + 0.01A, 전력 : 1000W ( - 1W)로 오차 허용범위인 ±1%이내로 나타나 그 유의성을 확인하였다. 실시간으로 50개의 데이터를 동시 전송하여 메인화면 0.32초, 일 발전량 2.61초, 누적발전량 2.77초, 전력거래 0.11초 등의 응답속도가 나타나 서버의 안정화를 확인하였다. 따라서 본 시스템은 한국전력의 중계 없이 독립적인 망으로 활용될 수 있는 P2P 전력거래시스템으로서 그 타당성이 입증되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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