통합 전자전 환경에서 항공기는 위협에 대한 최적의 대응기법을 선정하여 생존률을 높이는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 모의 전자전 환경에서 지정된 경로를 따라 이동하는 항공기가 위협을 확인하고 확인된 위협에 대하여 사용하는 대응기법의 예상 성공확률을 모델링하며, 자율적으로 대응기법을 결정하는 방법론을 제안한다. 이와 같이 자율적으로 결정한 대응기법의 운용효과도를 정량적으로 설계하며, 예제 시나리오에서 어떻게 운용효과도를 계산할 수 있는지를 나타낸다. 제안한 방법론을 검증하기 위한 실험에서 다양한 위협에 대하여 대응기법이 성공할 확률과 자율적으로 결정한 대응기법의 질적인 수준에 대한 비교를 수행하였다. 비교실험에서 제안한 방법론에 의한 대응기법의 결정이 대응기법을 임의로 선택한 전략보다 약 12% 높게 나타났음을 알 수 있었다.
지금까지 부채널 분석은 스마트카드, 전자여권, e-ID 카드와 같은 Chip 기반의 보안 디바이스의 키를 해독하는 데 효과적임이 알려져 왔다. 이에 대한 실용적인 대응법으로 마스킹기법과 셔플링 기법을 혼용한 방법들이 제안되었다. 최근 S.Tillich는 마스킹과 셔플링 기법이 적용된 AES를 Template Attack(TA)을 이용한 biased-mask 공격기법으로 분석하였다. 하지만, S.Tillich 분석 기법을 적용하기 위해서는 사전에 masking 값에 대한 template 정보를 수집하여야 한다는 가정이 필요하다. 뿐만 아니라 분석 대상이 되는 masking 값의 시간 위치를 정확하게 알고 있어야 분석 성공 확률이 높아진다. 본 논문에서는 masking 값에 대한 시간 위치 정보와 이에 대한 template 정보를 활용하지 않고도 마스킹-셔플링 기반한 AES 대응법을 해독하는 새로운 편중전력분석 (Biasing Power Analysis, BPA)를 제안한다. 실제로 MSP430칩에서 구동되는 마스킹-셔플링 기반의 AES 대응법의 파형으로부터 BPA 공격을 통해 비밀키 128비트를 해독하는 실험을 성공하였다. 본 연구의 결과는 차세대 ID 카드 등에 활용될 스마트 칩에 대한 물리적 안전성 검증에 효율적으로 활용될 것으로 사료된다.
무선 센서 네트워크에서 센서 노드들은 개방된 환경에 배치되기 때문에 공격자들을 통해 쉽게 훼손된다. 공격자는 훼손된 노드를 통해 허위 보고서 및 허위 투표 주입 공격을 할 수 있다. 이러한 공격은 센서 노드의 에너지를 고갈시키거나 정상 보고서의 전송을 막는다. 이 두 가지 공격에 대응하기 위해 Li와 Wu는 확률적 투표 기반 여과 기법을 제안하였다. 이 기법은 보고서 임계값과 검증 노드를 고정적으로 사용하기 때문에 센서 노드의 에너지를 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 PVFS의 에너지 향상을 위해 퍼지 로직 시스템을 기반으로 다음 이웃 노드 선택 방법을 제안한다. 퍼지 로직 시스템의 매개변수들은 에너지, 홉의 수, 검증 성공 횟수이며, CH는 퍼지 로직 시스템을 기반으로 도출된 2개의 이웃 노드 중에서 상태 정보가 높은 다음 이웃 노드를 선택한다. 실험을 통해 제안 기법은 기존 기법과 비교하여 약 9%의 에너지가 향상되었고, 센서 노드들의 에너지 절감을 통해 전체 네트워크의 수명 연장을 기대한다.
기업의 마케터들은 어느 때보다 빨라진 소비자 욕구의 변화와 경쟁제품 출시에 대응하여 신제품 성공의 확률을 극대화시키려 노력한다. 소비자의 욕구에 맞는 신제품을 개발하기 위해 활용되는 기법 중 하나가 컨조인트분석이다. 본 논문은 컨조인트기법 중 가장 널리 이용되는 전통적 컨조인트분석과 선택형 컨조인트분석의 예측력을 비교하는데 초점을 맞추었으며 그 대상으로 병원산업을 선택하였다. 모형간 예측력 비교를 위해 전통적 컴조인트분석과 선택형 컨조인트분석 중심으로 4가지 모형을 선정하였다. 분석결과, 전통적 컨조인트와 선택형 컨조인트를 결합한 혼합형 컨조인트기법의 예측력이 가장 높은 것으로 나타났으며, 각 모형에서 추정된 모수간의 일관성도 높은 것으로 나타났다.
빅데이터 프로젝트의 성공 확률을 높이기 위해서는 복잡한 원인들로부터 근본적인 위험의 원인을 분석하여 최적의 대응 방안을 수립할 수 있는 계량화된 기법이 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 SNA 분석을 통해 위험 요인과 관계를 측정하고, 이를 기반으로 위험에 대응할 수 있는 방법을 제시한다. 즉, 사전 연구에서 제시된 빅데이터 프로젝트의 위험 그룹 간 상관관계 분석 결과를 활용하여 종속성 네트워크(dependency network) matrix를 도출하고 이를 통해 SNA 분석을 수행한다. 종속성 네트워크 matrix를 도출하기 위하여 위험 노드 간의 상관관계로부터 부분 상관을 구하고, 상관 영향과 상관 종속성을 계산함으로써 노드별 활동 종속성을 도출하고 이를 통해 위험 요인 노드 간의 인과 관계와 연관관계에 있는 모든 노드간의 영향정도를 모두 산출한다. 위험 요인 간 SNA통해 도출된 위험 요인 간 네트워크로부터 위험에 대한 근본 원인을 인지함으로써 보다 최적화되고 효율저인 위험 관리가 가능하다. 본 연구는 위험관리 대응과 관련하여 SNA 분석 기법을 적용한 최초의 연구로 본 연구결과는 IT프로젝트의 위험관리와 관련하여 주요 위험에 대한 위험 관리 순서를 최적화할 수 있을 뿐만 아니라, 위험 통제를 위한 새로운 위험분석 기법을 제시하였다는데 큰 의의가 있다.
건설업은 타 산업에 비해 높은 사망사고율을 보이고 있으며, 최근 사망사고에 대한 기업의 법적 책임이 강화되고 있다. 이는 건설사에게 큰 부담이 되고 있으며, 건설 사망사고에 대한 선제적 예측과 관리의 필요성을 증대시키고 있다. 본 연구의 목적은 의사결정나무를 활용하여 건축공사에서 발생할 수 있는 사망사고를 사전에 예측할 수 있는 모델을 개발하는데 있다. 본 연구에서 의미하는 사망사고 예측모델이란 건축공사의 조건에 따라 공종별로 발생할 수 있는 사망사고의 가능성(확률)을 예측하는 모델을 의미한다. 예측모델의 활용을 통한 사망사고에 대한 사전 예측과 선제적 대응은 법적 처벌을 예방하고 건축공사의 성공적인 수행이라는 측면에서 중요한 의의를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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