블록 암호는 Feistel 구조와 SPN 구조로 나눌 수 있다. Feistel 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 같은 구조이고, SPN 구조는 암호 및 복호 알고리즘이 다르다. 본 논문에서는 암호와 복호 과정이 동일한 SPN 구조 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 즉 SPN 구조 전체를 짝수인 N 라운드로 구성하고 1 라운드부터 N/2 라운드까지는 정함수를 적용하고, (N/2)+1 라운드부터 N 라운드까지는 역함수를 적용한다. 또한 정함수단과 역함수단 사이에 대칭 블록을 구성하는 대칭단을 삽입한다. 본 논문에서 정함수로는 AES의 암호 알고리즘을, 역함수로는 AES의 복호 알고리즘을 사용하고, 대칭단은 간단한 행렬식과 라운드 키 합산으로 구성한다. 본 논문에서 제안한 암호와 복호가 동일한 변형 AES는 하드웨어 구성이 간단한 장점을 가지므로 제한적 하드웨어 및 소프트웨어 환경인 스마트카드와 전자 칩이 내장된 태그와 같은 RFID 환경에서 안전하고 효율적인 암호 시스템을 구성할 수 있다.
최근 인공지능 분야는 자율주행, 로봇 및 스마트 통신등 다양한 분야에 응용되고 있다. 현재의 인공지능 응용분야는 파이썬을 기반으로 한 tensor flow를 이용하는 소프트웨어 방식을 이용하고 있으며, 프로세서로는 PC의 그래픽 카드 내부에 존재하는 GPU (Graphics Processing Unit)를 이용하고 있다. 그러나 GPU 기반의 소프트웨어 방식은 하드웨어를 변경할 수 없다는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점으로 인해 높은 수준의 판단이나 작업을 요구하는 경우에는 이에 적합한 높은 사양의 GPU가 필요하며, 이러한 경우에는 인공지능 작업을 처리하는 그래픽 카드로 교체해야 한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서는 HDL (Hardware Description Language)을 이용하여 반도체 내부의 회로를 변경할 수 있는 FPGA (Field Programmable Gate Array)를 기반으로 한 신경망 회로를 이용하여 합성곱 신경망 기반의 인공지능 시스템을 구현하고자 한다.
본 논문에서는 2023년에 Chen-Chen이 제안한 ECC와 생체정보를 사용한 TMIS 인증 프로토콜을 분석한 결과, 사용자 가장 공격, 중간자 공격, 사용자 익명성 등의 안전성 문제가 있었다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 사용자 익명성을 제공하는 개선된 인증 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 프로토콜의 안전성 문제를 분석한 결과, 제안한 프로토콜은 오프라인 패스워드 추측 공격, 사용자 가장 공격, 스마트카드 분실 공격, 내부자 공격, 전방향 안전성, 재생 공격 등 여러 공격에 안전한 것으로 분석되었다. 또한 TMIS에서 반드시 보장해야 하는 사용자 익명성과 추적 불가능성도 함께 보장하여 사용자의 프라이버시를 보장하는 것으로 나타났다. 게다가 계산 복잡도에서도 크게 증가하지 않아 실행시간의 효율성도 달성하였다. 그러므로 본 논문에서 제안한 프로토콜은 TMIS에 적합한 사용자 인증 프로토콜이다.
최근 우리나라는 카드3사의 개인정보 유출 등으로 보안 산업에 대한 관심이 높아지고 있다. 경영자들은 개인정보 유출 등 보안 사고에 의한 피해가 어떠한 재무적 위험보다도 더 위험한 요소로 인식하고 있다. 지식정보보안 산업은 과거 물리보안 및 네트워크 보안에서 최근에는 사회 안전 및 시설보안 등 융합 산업 보안으로 진화하고 있다. 관심분야도 방화벽이나 Anti-virus 등에서 스마트폰보안 및 지능형영상보안 등 융합보안 산업으로 변해가고 있다. 융합보안은 시설경비나 출입통제 중심에서 최근에는 공공기관 및 대기업을 중심으로 수요가 확대되고 있다. 금융, 교육, 유통, 국방, 의료, 자동차산업에 이르기까지 범위가 빠르게 증가하고 있다. 융합보안시장은 지능형차량 보안, U-헬스케어 보안, 금융 보안, 스마트 그리드 보안, 주력산업 보안 등 다양한 분야에서 제품 및 서비스가 개발되고 있으며 시장이 확대되고 있다. 지식정보보안 산업의 발전을 위해 시장중심의 인재를 육성하고 학계와 연계하여 교육과 정의 신설 및 강화가 요구된다. 글로벌 기업과의 경쟁력 강화를 위해 교육의 질적 수준을 향상시키고 동시에 대국민 보안의식을 높이기 위한 노력이 병행되어야 할 것이다.
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.
개인형 이동장치에 대한 관심은 스마트 모빌리티 서비스에서 first-mile 및 last-mile 중요성이 증가함에 따라 높아졌다. 본 연구는 first-mile 및 last-mile 문제를 해결하기 위해 자유 주차방식(free-floating) 개인형 이동장치 공유 서비스 권역 설정 방법론을 제시하고 선정된 공유 서비스 권역을 대상으로 최적의 개인형 이동장치 운영 대수 결정을 목표로 한다. 인구 데이터, 스마트 카드 데이터, 건물 데이터를 사용하였으며, 개인형 이동장치 데이터를 이용하여 연령별, 거리별 이용률을 반영하여 잠재수요를 추정하였다. 추정된 잠재수요와 함께 대중교통 정류장과 건물의 위치를 기반으로 개인형 이동장치 공유 서비스 권역을 설정하였다. 인천 영종도를 대상지로 제안된 방법론을 적용한 결과 거주지가 밀집된 지역과 여행객들이 많은 해변 근처가 개인형 이동장치 공유 서비스 권역으로 선정되었다. 거주지가 밀집된 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 1,022대, 해변 근처 서비스 권역의 개인형 이동장치 운영대수는 269대로 결정되었다.
게임 플레이를 위한 행동 주체인 에이전트는 게임 만족도를 높일 수 있는 중요한 요소이다. 하지만 다양한 게임 난이도와 게임 환경, 여러 플레이어를 위한 게임 에이전트 개발에는 많은 시간과 노력이 필요하다. 또한 캐릭터 추가나 업데이트와 같은 게임 환경 변화가 일어나면 새로운 게임 에이전트의 개발이 필요하고, 개발 난이도는 점차 높아진다는 단점이 존재한다. 이와 함께 다양한 플레이어의 수준에 맞는 세분화된 게임 에이전트 역시 중요하다. 단순히 강한 게임 에이전트보다는 세분화된 수준의 게임 플레이가 가능한 게임 에이전트가 활용성이 높고, 플레이어에 대한 만족도를 높일 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 카드형 대전 게임을 대상으로 빠른 게임 에이전트 학습과 세분화된 플레이 수준 조절이 가능한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 행동 구성에 대한 높은 자유도와 멀티 에이전트 환경에서의 빠른 학습을 위해 정책(Policy) 기반 분산형 강화학습 방법 중 하나인 IMPALA를 적용한다. 세분화된 플레이 수준 조절은 Temperature-Softmax를 통해 얻은 행동별 확률 값의 샘플링을 통해 수행한다. 논문에서는 Temperature 값의 증가에 따라 게임 에이전트의 플레이 수준이 낮아지는 결과와 이 수치를 다변화하여 손쉽게 다양한 플레이 수준 조절이 가능함을 확인하였다.
경제적, 환경적 이유에서, 승용차 이용을 억제하고 대중교통수단 분담율을 제고하는 교통정책은 수도권 지자체에게 있어 매우 중요한 과제이다. 통행행태를 근본적으로 이해하는 것은 이러한 정책의 수립과 집행에 매우 중요한 필요조건이다. 소규모 샘플자료를 이용, 특정한 통행 행태와 몇몇의 사회경제적 혹은 지리공간적 변수들 간의 상관관계에 대한 횡단면적 분석을 행하는 것이 이 분야 전통적인 연구주제였다. 연구결과는 스냅샷과 유사한, 시공간적으로 제한된 정보만을 제공한다. 그러나, 통행은 공간적으로 상이한 장소에서 벌어지는 일상활동 참여로부터 파생되며, 일상 활동계획 상에서의 활동-통행 간 순서 관계는 통행 행태의 중요한 틀이다. 본 연구는 다차원 정보배열비교법과 핵심정보배열추출기법을 이용, 서울시민의 일일 대중교통 이용 자료인 스마트 카드 자료를 분석하여 서울시내 대중교통 이용 행태의 일반 특성을 탐구한다. 분석 결과 서울 강남/북 간 버스-전철 연계통행과 간선버스 통행간 통행 행태의 중요한 차이를 확인할 수 있었다. 즉 통행패턴은 보통 강북과 강남 권역 안에서 형성이 되어 있어, 자연 장애물인 한강을 건너 강남/북을 가로지르는 통행패턴은 상대적으로 적었다. 또한 강북과 강남 각각의 권역 안에서 CBD를 들르는 통행패턴은 보통 전철 혹은 지선버스-전철의 연계교통수단을 이용하는 데 반해 지선버스 혹은 간선버스만을 이용하는 통행패턴은 CBD가 아닌 지역으로 목적지가 국한되는 경향이 있다.
저탄소 녹색성장 패러다임에 맞춰 지하철은 대중교통 활성화를 위한 도시 교통의 핵심 운송 수단이다. 지하철은 대량 수송 교통체증완화 교통사고 감소 등의 역할 뿐 아니라 노선 확장에 따라 도시 공간과 네트워크상의 승객 수요의 변화를 촉진시킨다. 현재 수요예측을 주축으로 노선계획이 이루어지고 있어, 지하철 노선 변화에 따른 교통 접근성과 승객 수요 변화를 위한 실증적인 연구가 미비하다. 이에 본 연구의 목적은 공간구문론을 이용한 사전사후 분석을 통해 지하철 개통에 따른 대중교통 영향성을 네트워크의 연결성, 승객 이동성 측면에서 정량적으로 예측 할 수 있는 대안적 평가 방법론을 제시하는 것이다. 우선 2009년 개통된 서울시 지하철 9호 선을 중심으로 도시 철도 네트워크를 구축하고, 공간 구문 모델을 통해 9호선이 개통됨에 따른 네트워크의 위상적 변화 패턴을 분석하였다. 또한, 모델 측정 결과를 검증하기위해, 서울시 교통 카드시스템의 역간 지하철 승차 인원수와 버스 노선별 승차 인원수 자료를 이용하여, 경쟁 노선을 대상으로 버스 이용객의 수단 전환과 주요 환승역에서 승객 수요 변화를 분석하였다. 결론적으로 본 연구 방법론을 통해 지하철 노선 계획에 있어 승객수요변화를 가시화하고 노선 추가에 따른 전후 시공간적 변화 분석이 가능하였으며 향후 주변 대중교통의 영향성과 실제 대중교통 이용자의 이동패턴에 대한 효과적인 공간적 변화 분석에 활용될 것으로 기대한다.
인적자원관리는 IT기술을 접목하여 다양한 변화를 가져오고 있다. 특히 HRM이 집단차원의 관리, 물리적 사업장, 근무시간의 제약, 개인적 접촉 등 비과학적 방법으로 이루어졌다면, 현재의 전자적 인적자원관리(e-HRM)는 개별 차원의 관리, 가상 작업 공간의 등장(예. 스마트워크센터, 홈워크 등), 근무시간의 유연화 및 탄력화, 컴퓨터 기반의 통계자료 및 과학적 방법에 의한 분석 및 관리를 근간으로 이루어지고 있다는 점에서 큰 차이가 있다. 따라서 환경의 변화에 따라 기업들은 보다 효율적이고 전략적인 인적자원 관리 체계를 구축하기 위하여 RFID 카드, 지문인식 근태관리 시스템 등 다양한 기술을 도입하고 있다. 본 논문에서는 효율적인 전사적 인적자원 관리를 위한 멀티 카메라를 이용하여 2D 및 3D 얼굴인식기술 기반의 근태관리, 출입통제관리 시스템을 개발하였다. 여기서는 기존 2D방식의 얼굴인식기술이 가지고 있는 문제점인 조명 및 자세에 따른 인식률 저하를 극복하여 90% 이상의 인식률을 확보하였다. 또한 3D 얼굴인식방식의 문제점인 많은 계산량을 개선하기 위하여 3D와 2D 인식기술을 병행하여 처리함으로써 하이브리드 영상인식 및 인식속도를 개선할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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