암호 알고리즘은 세계적으로 표준화가 진행되고 있으며, 암호 알고리즘의 안전성은 충분히 입증되어 왔다. 하지만, 기존 검증 방법으로 사용되는 테스트벡터 방식으로는 전수조사를 시행할 수 없어 구현상의 취약점을 완벽하게 발견할 수 없기 때문에 심각한 피해를 야기할 수 있다. 그래서 개발한 혹은 현재 존재하고 있는 암호 알고리즘이 표준에 따라 올바르게 구현되었는지에 대한 개선된 검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 KISA에서 개발한 LSH 해시함수 모듈을 미국의 Galois사와 NSA가 함께 공동 개발한 Cryptol을 이용하여 암호 모듈이 올바르게 구현되었는지 검증하였다.
디지털 경제의 도래로 인한 기업들의 전자상거래 규모는 보다 더욱 더 커지고 있는 실정이다. 이 가운데서도 B2C의 전형적인 형태인 사이버쇼핑몰에 대한 소비자들의 선호도와 인지도는 많은 차이를 보이고 있는 본 연구에서는 잠재적 소비자인 대학생들을 대상으로 사이버 쇼핑몰에 대한 인지요인을 분석하는데 그 연구의 목적이 있다. 또한 분석된 인지요인을 중심으로 사이버쇼핑몰들이 수립해야 할 마케팅전략을 제시하고자 함에 의의가 있다.
본 논문에서는 가상환경에서의 바둑 게임을 위하여 CyberGlove와 트랙킹 장비를 이용한 사용자 인터페이스를 구축하고 이의 사용성을 평가하였다. 먼저 바둑 게임을 위한 3차원 객체들을 생성한 후, WorldTookit을 이용하여 가상환경을 구축하였다. 그리고 트래킹 리시버가 부착된 CyberGlove를 끼고 바둑함으로부터 "바둑알 집기"와 바둑판 위의 화점에 "바둑알 두기"를 통해 가상환경에 익숙치 않은 사용자들을 대상으로 인터페이스의 사용성을 평가하였다. 실험 결과 현실 세계와 같이 손과 손가락을 움직여 바둑을 두는데 매우 흥미로와 했고, 사용자의 2가지 뷰에 따라 실험한 결과 직교 top 뷰에서의 정확도가 대각 원근 뷰 보다 높게 나타났다. 또한 주변 화점에 바둑알을 둘때의 정확도가 현저히 저하됨을 알 수 있었다. 장기간 사용시 불편함 호소 등 해결해야할 문제가 있음에도 불구하고 가상현실 인터페이스는 보다 몰입적이고 현실감 있는 게임을 위해 필요한 요소임을 확인할 수 있었다.
IoBT시장은 2023년까지 317억 달러로 성장할 것으로 예측되며, 센서 및 웨어러블 디바이스와 같은 IoBT 장비의 수가 급격히 늘어나고 있다. IoBT 장비들로부터 수집된 생체 정보와 같은 민감한 데이터를 효율적이고 안전하게 처리하기 위해 많은 노력이 필요하다. 하지만 초경량화, 저전력화된 IoBT 장비들은 보안적인 측면에서 취약한 상황이다. 본 논문은 Fog computing을 적용하여 전장과 지휘관 사이에서 결심 및 통제에 필요한 시각화 자료를 신속하게 제공하고 IoBT 장비의 보안 사항과 공격에 따른 완화 기법을 수행할 수 있는 새로운 네트워크 아키텍처를 제공하고자 한다.
신경망은 주로 전체 데이터를 중앙에서 학습시키거나 상황에 따라 데이터나 모델을 나누어 분산학습 방법으로 처리해 왔다. 그러나 데이터의 양의 증가와 보안적 이유로 인해 모든 환경에서 기존의 방법을 쓰기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제한된 데이터만으로 모든 데이터로 학습한 것과 같은 학습 효과를 내기 위한 방법을 제안한다. 데이터의 구성이 다른 두 가지 환경인 V-환경과 H-환경에서 학습한 모델을 어떤 방법으로 통합해야 기존의 성능과 비슷한 성능을 낼 수 있는지 연구한다. 우리는 가중치를 합치는 방법을 avg, max, absmas 3가지 방법으로 실험하였으며, 실험 결과로 V-환경에서는 기존의 성능과 비슷한 성능을 보였으며, H-환경에서는 기존의 성능에는 부족하지만, 의미 있는 성능을 보였다.
실 환경 로봇에 강화학습을 적용하기 위해서는 가상 환경 시뮬레이션이 필요하다. 그러나 가상 환경을 구축하는 플랫폼은 모두 다르고, 학습 알고리즘의 구현에 따른 성능 편차가 크다는 문제점이 있다. 또한 학습을 적용하고자 하는 대상이 실세계의 하드웨어 사양이 낮은 스마트 로봇인 경우, 계산량이 많은 학습 알고리즘을 적용하기는 쉽지 않다. 본 연구는 해당 문제를 해결하기 위해 Unity3D에서 제공하는 강화학습 프레임인 ML-Agents 모듈을 사용하여 실 환경의 저사양 스마트 로봇에 장애물을 회피하고 탐색하는 모델의 강화학습을 적용해본다. 본 연구의 유의점은 가상 환경과 실 환경의 유사함과 일정량의 노이즈 발생 처리이다. 로봇의 간단한 행동은 원만하게 학습 및 적용가능함을 확인할 수 있었다.
최근 네트워크의 확장으로 인한 공격 벡터의 증가로 외부자뿐 아니라 내부자를 경계해야 할 필요성이 증가함에 따라, 이를 다룬 보안 모델인 제로트러스트 모델이 주목받고 있다. 이 논문에서는 reverse proxy 와 사용자 패턴 인식 AI 를 이용한 제로트러스트 아키텍처를 제시하며 제로트러스트의 구현 가능성을 보이고, 새롭고 효율적인 전처리 과정을 통해 효과적으로 사용자를 인증할 수 있음을 제시한다. 이를 위해 사용자별로 마우스 사용 패턴, 리소스 사용 패턴을 인식하는 딥러닝 모델을 설계하였다. 끝으로 제로트러스트 모델에서 사용자 패턴 인식의 활용 가능성과 확장성을 보인다.
가상 환경의 시뮬레이션을 이용해 지능형 로봇에 강화 학습 기법을 적용하는 접근법은 실제 세계의 로봇들의 학습에 유용하다. 우리는 이러한 방법을 적용해서 장애물을 회피하고, 로봇이 특정 목표물을 인식하면 목표물로 자율적으로 이동하는 알고리즘을 개발하였다. 제안된 방법의 유용성 검증은 구현과 실험으로 확인하였다.
현재 웹툰 시장이 크게 성장하고 있는 가운데, 과도한 매출 수수료 및 불공정 계약 등 부조리한 수익분배 문제가 불거지고 있다. 본 논문은 웹툰 플랫폼의 수익모델을 보완하는 NFT 기반 웹툰거래 및 수익분배 시스템을 소개하고자 한다. NFT 는 고유한 값을 가진 토큰으로, 디지털 자산에 대한 소유권 인증에 용이하며 블록체인 네트워크 상에서 구매 이력 등의 데이터 위변조가 어렵다는 특징이 있다. 또한 암호화폐처럼 손쉽게 거래할 수 있고 재판매가 가능하다는 장점 때문에 예술 분야에서 각광받고 있다. 이에 웹툰에 NFT 를 발행하여 웹툰을 소장 및 거래하고, NFT 소장 비율에 따라 해당 웹툰의 열람 수익을 나눠 가질 수 있는 시스템을 개발하여 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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