광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.
선수능력의 발달 미흡과 신경학적 손상으로 인해 나타나는 쓰기 장애는 의미전달의 혼동을 줄 수 있고 가독성이 떨어지며 학습, 사회정서 문제 유발 가능성이 높다. 이에 문제 파악과 적시 개입을 위한 평가가 요구되고 있지만 임상에서는 수기에 의한 채점 방식을 채택하며 주관적인 평가에 따른 오류 가능성이 발생한다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 글자의 크기비율, 위치를 데이터화 하고 정량화 하며 수기 채점방식과의 비교, 분석을 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하고자 하였다. 2018년 11월 12일부터 16일까지 신경학적 손상이 없는 성인 20명을 채택하여 10단어, 2 문장 자극을 평소 쓰기 습관을 유지한 후 연필을 사용해 따라 쓰며 쓰기 검사 데이터를 수집하였다. 본 연구에서 개발한 글씨 측정 알고리즘 결과 단어의 높이가 폭에 비해 1.2배 정도 크고 왼쪽 아래로 치우치는 경향을 보였으며 평균 9mm의 간격을 두고 띄어 썼다. Paired T test를 통한 수기와 본 시스템의 분석결과, 단어 검사와 문장 2의 검사는 고도의 상관관계를 보여 추후 검사 도구로써의 가능성을 보였다. 본 연구는 성인의 오프라인 필기체 문자를 영상처리를 통해 보다 객관적이고 정확하게 쓰기 수행을 평가하였으며 수행 규준을 위한 예비자료를 제공하였다. 향후 다양한 연령대의 쓰기 진단의 기초 자료로 제시될 수 있으며 아동의 경우 쓰기 장애 개입에 깊이 있게 활용될 수 있을 것이다.
RFID 시스템은 여러 장점을 가지며 다양한 곳에서 이용되고 있다. 그러나 현재의 RFID 시스템은 무선통신과 저가 태그의 사용으로 인해 도청, 재전송 공격, 메시지 탈취, 태그에 대한 물리적 공격에 취약하다. 이런 공격들은 태그와 리더 사칭, 태그 무능화를 통한 서비스 거부공격, 태그 소지자의 위치 추적등을 유발한다. 이런 취약점을 해결하기 위해 다수의 RFID 인증 프로토콜이 제안되었다. 특히 Weis, Sarma, Rivest, Engels이 해시 기반 RFID 인증 프로토콜을 제안한 이래로, 많은 해시 기반 RFID 인증 프로토콜이 제안되었고 최근의 해시 기반 프로토콜은 보안성과 만족할 만한 수준의 프라이버시를 제공한다. 그러나 보안성과 만족할 만한 수준의 프라이버시를 제공하는 동시에 서버에서의 태그 인식 시간을 줄이는 것은 여전히 풀리지 않는 문제다. 이에 우리는 태그가 이전 통신 상태에 따라 응답 메시지를 생성하는 프로토콜을 제안한다. 그 결과 보안성과 프라이버시를 보장하는 동시에 서버에서 합리적인 시간안에 태그를 인식할 수 있다. 구체적으로 제안하는 프로토콜은 세션키와 롱텀 고정키를 모두 사용해서 이전 세션이 비정상 종료 된 경우에 비슷한 수준의 안전성을 제공하는 기존의 연구결과에 비해 태그 인식시간이 50%로 절감한 효과를 제공한다.
어업인의 감소와 단독조업 어선이 증가되는 현실에서, 어선의 해상안전을 위한 항해 및 무선설비의 의무장비는 계속 증가되어 왔다. 따라서 협소한 조타실에는 항해, 통신, 어로 등의 많은 장비가 설치되므로 혼잡한 상태이며, 다수의 모니터가 전면에 배치되므로 해상견시 능력을 저하시키는 요인으로 된다. 문제의 해결책으로 디지털선택호출-초단파대무선설비(VHF-DSC), 선박자동 식별장치(AIS), 어선위치발신장치(V-Pass) 등의 무선설비를 LAN 기반으로 하나의 MFD(multi function display)에 통합하여 운용하는 인터페이스를 구현하였다. 또한, MFD와 무선설비들 간의 연동으로 데이터의 교환을 위하여 IEC61162-450의 UDP 패킷과 IEC61162 센텐스를 적용하였고, 장비와 기능별로 필요한 메시지를 추가로 정의하였다. 통합된 MFD 모니터는 메뉴방식으로 쉽게 조작되며, 해상안전 관련 조난 및 긴급통신 기능과 장비별 메시지전송 상태의 확인으로 인터페이스 성능을 평가하였다.
비예기항체(unexpected antibody)는 ABO 혈액형 항체와는 달리 존재 여부를 미리 예측할 수 없는 항체로 주로 임신이나 수혈 등에 의해 다른 적혈구 항원에 노출됨으로써 발생하는 면역항체로서, 비예기항체는 해당 항원을 가진 수혈된 적혈구를 파괴하여 급성 및 지연성 용혈성부작용이나 신생아용혈성질환 등의 수혈부작용을 유발할 수 있다. 2014년 1월부터 2016년 12월까지 3년간 제주특별자치도 종합병원에 비예기항체 선별검사가 의뢰된 10,360명의 혈청 검체를 대상으로 하였으며, 의뢰된 비예기항체 선별결과 양성 결과를 보인 87 검체를 대상으로 조사하였다. 비예기항체가 선별되었던 87건 중 비예기항체 동정검사를 수탁검사기관으로 의뢰한 41 검체(0.40%) 대상으로 분석한 결과 비특이항체가 8건(19.51%), 자가항체가 3건(7.32%)이었다. 이들을 제외하고 항체가 동정된 것은 anti-E가 8건(19.51%), anti-E, anti-c 복합항체가 6건(14.63%), $anti-Le^a$, $anti-Le^b$ 복합항체가 3건(7.32%), $anti-Le^a$와 $anti-Le^b$가 각각 2건(4.88%)으로 조사되었다. 단일항체로는 anti-D, $anti-Di^a$, $anti-Fy^b$, $anti-Jk^a$, $anti-Jk^b$, anti-M, anti-P1이 각각 1건(2.44%)로 나타났으며 복합항체로는 anti-C+anti-D, anti-E+anti-c+$anti-Jk^b$가 각각 1건(2.44%)로 조사되었다. 단일항체가 동정된 검체는 19건(46.34%), 복합항체가 동정된 검체는 11건(26.83%)로 나타났다. 제주지역의 종합병원은 제주시와 서귀포시에 위치한 종합병원 7개 기관이 있으며, 모두 비예기항체 선별검사를 시행하고 있으며, 검사방법으로는 모든 검사실에서 Ortho BioVue system을 이용한 원주응집법으로 검사를 시행하고 있다. 하지만 비예기항체 동정검사는 외부수탁기관에 의뢰하고 있는 실정이다. 이번 연구는 최근 3년간 제주도내 종합병원 1개 기관에서의 동정된 비예기항체 빈도와 분포를 분석하였지만, 점차적으로 제주도내 다문화가정과 외국인 근로자가 증가 추세에 있어 향후 제주지역에 분포한 다수의 종합병원에서 동정되는 비예기항체의 빈도와 분포를 비교 분석한다면 의미가 있는 연구가 될 것이라고 사료된다.
본 연구는 스마트카드 가상화(ViSCa: Virtualization of Smart Cards) 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스를 제안하고 타 사례와 비교분석을 한다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반의 모바일 결제 서비스는 단말 가상화 기술을 이용하여 스마트카드 하드웨어를 가상화하고, 모바일 클라우드 기술을 통해 가상화된 스마트카드에 대한 통합 관리를 목표로 하는 Smart Cards as a Service (이하 SCaaS)이다. 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스는 스마트카드를 가상화하여 클라우드에 저장한 후, 애플리케이션(이하 앱)을 통해 사용자 인증을 거쳐 모바일 클라우드에 저장된 스마트카드 중 한 가지를 선택하여 결제한다. 연구 범위 설정 및 사례 선정을 위해 선행연구에서 진행한 모바일 결제 서비스 분류 방식을 토대로 제안하는 서비스와 관련 있는 특징별, 서비스 유형별 그룹을 도출하였다. 공통적으로 기존 결제수단(신용카드) 정보를 모바일 기기에 저장하여 오프라인 매장에서 결제하는 특징을 지닌 것으로 나타났다. 도출된 그룹은 금융거래정보의 저장 위치에 따라 앱과 연결된 서버에 저장하는 '앱 방식'과 모바일 기기 내부의 보안요소(Secure Element, SE)에 금융거래정보가 담긴 IC(Integrated Circuit, 집적회로) 칩을 탑재하는 '모바일 카드 방식'으로, 2 가지 서비스 유형으로 나타낼 수 있다. 모바일 결제 서비스의 채택 요인 및 시장 환경 분석과 관련된 선행연구를 토대로 경제성, 범용성 보안성, 편리성, 응용성, 효율성, 총 6가지 비교분석을 위한 평가 요인을 도출하였으며, 스마트카드 가상화 플랫폼 기반 모바일 결제 서비스와 도출된 그룹에서 선정된 사례 5 가지를 비교 분석하였다.
화자인식은 자동 음성시스템에서 중요한 기능을 담당하며, 최근 휴대용 기기의 발전 및 음성 기술, 오디오 콘텐츠 분야 등이 계속해서 확장됨에 따라 화자인식 기술의 중요성은 더구나 부각 되고 있다. 이전의 화자인식 연구는 음성 파일을 기반으로 화자가 누구인지 자동으로 판정 및 정확도 향상을 위한 목표를 가지고 진행되었다. 한편 말투는 중요한 사회언어학적 소재로 사용자의 사회적 환경과 밀접하게 관련되어 있다. 추가로 화자의 말투에 사용되는 종결어미는 문장의 유형을 결정하거나 화자의 의도, 심리적 태도 또는 청자에 대한 관계 등의 기능과 정보를 가지고 있다. 이처럼 종결어미의 활용형태는 화자의 특성에 따라 다양한 개연성이 있어 특정 미확인 화자의 종결어미의 종류와 분포는 해당 화자를 인식하는 것에 도움이 될 것으로 보인다. 기존 텍스트 기반의 화자인식에서 말투를 고려한 연구가 적었으며 음성 신호를 기반으로 한 화자인식 기법에 말투 정보를 추가한다면 화자인식의 정확도를 더욱 높일 수 있을 것이다. 따라서 본 연구의 목적은 한국어 화자인식의 정확도를 개선하기 위해 종결어미로 표현되는 말투(speech style) 정보를 활용한 방법을 제안하는 것이다. 이를 위해 특정인의 발화 내용에서 등장하는 종결어미의 종류와 빈도를 활용하여 벡터값을 생성하는 문장 시퀀싱이라는 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 방법의 우수성을 평가하기 위해 드라마 대본으로 학습 및 성능평가를 수행하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 향후 실존하는 한국어 음성인식 서비스의 성능 향상을 위한 수단으로 사용될 수 있으며 지능형 대화 시스템 및 각종 음성 기반 서비스에 활용될 것을 기대한다.
당살초(Gymnema sylvestre)는 다이어트와 당뇨에 효과가 있다고 알려지면서 미국, 일본, 인도에서 다양한 제품들이 판매, 유통되고 있다. 하지만 권장용량이 불분명하고 안전성이 입증되지 않았다. 따라서 식품에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법 개발이 필요하다. 이 연구에서는 LC-ESI-MS/MS와 KASP 마커를 이용해 식품 속에서 당살초를 확인할 수 있는 분석법을 마련하였다. LC-ESI-MS/MS에서는 negative 이온화 모드에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid를 동시 분석법을 최적화 하였으며 고체시료와 액체시료에 대한 유효성 검증 마쳤다. 또한 염기서열 분석을 통해서 ITS2와 matK에서 당살초 특이적인 SNP를 찾아 KASP 마커를 제작하였다. 제작한 2개의 KASP 마커는 당살초와 결합해 FAM 형광 양성을 나타내며 당살초 원물에서 이러한 양상을 확인하였다. 인터넷을 통해 구매한 21개의 당살초 함유 식품 및 건강기능식품에 대해 적용성 검토를 진행하였다. LC-ESI-MS/MS에서 gymnemic acid 와 deacylgymnemic acid의 비율 차이는 있지만 21개의 제품 모두에서 지표성분이 검출되었다. KASP 분석에서는 9개의 제품에서 FAM 양성이 나타났으며 분석이 되지 않은 제품들은 추출물인 것으로 밝혀졌다. 이 연구는 LC-ESI-MS/MS와 KASP를 이중 시스템으로 당살초를 분석한 첫 번째 연구이며, 2개의 분석법이 식품에서 당살초 판별에 적용되는 것을 확인하였다.
ICT 인프라의 이상탐지를 통한 유지보수와 장애 예방이 중요해지고 있다. 장애 예방을 위해서 이상탐지에 대한 관심이 높아지고 있으며, 지금까지의 다양한 이상탐지 기법 중 최근 연구들에서는 딥러닝을 활용하고 있으며 오토인코더를 활용한 모델을 제안하고 있다. 이는 오토인코더가 다차원 다변량에 대해서도 효과적으로 처리가 가능하다는 것이다. 한편 학습 시에는 많은 컴퓨터 자원이 소모되지만 추론과정에서는 연산을 빠르게 수행할 수 있어 실시간 스트리밍 서비스가 가능하다. 본 연구에서는 기존 연구들과 달리 오토인코더에 2가지 요소를 가미하여 이상탐지의 성능을 높이고자 하였다. 먼저 다차원 데이터가 가지고 있는 속성별 특징을 최대한 부각하여 활용하기 위해 멀티모달 개념을 적용한 멀티모달 오토인코더를 적용하였다. CPU, Memory, network 등 서로 연관이 있는 지표들을 묶어 5개의 모달로 구성하여 학습 성능을 높이고자 하였다. 또한, 시계열 데이터의 특징을 데이터의 차원을 늘리지 않고 효과적으로 학습하기 위하여 조건부 오토인코더(conditional autoencoder) 구조를 활용하는 조건부 멀티모달 오토인코더(Conditional Multimodal Autoencoder, CMAE)를 제안하였다. 제안한 CAME 모델은 비교 실험을 통해 검증했으며, 기존 연구들에서 많이 활용된 오토인코더와 비교하여 AUC, Accuracy, Precision, Recall, F1-score의 성능 평가를 진행한 결과 유니모달 오토인코더(UAE)와 멀티모달 오토인코더(Multimodal Autoencoder, MAE)의 성능을 상회하는 결과를 얻어 이상탐지에 있어 효과적이라는 것을 확인하였다.
비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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