최근 사물인터넷에 대한 발전이 빠르게 이루어짐에 따라서 인터넷 상의 보안 이슈 또한 증가하고 있다. 이에 따라 데이터를 안전하고 은밀하게 통신하기 위한 공개키 기반 구조 (public-Key Infrastructure: PKI) 기술이 발전하고 있다. PKI는 신뢰할 수 있는 기관에서 개인이나 기관을 식별할 수 있는 인증서를 저장하고 있으며 이를 활용할 수 있도록 돕는 디렉토리 서비스를 제공한다. 특히 기존의 PKI 구조에는 사용자의 경험이 담겨있는 패스워드 기반으로 개인키를 암호화 하고 있다. 이는 사용자 인증과 데이터 암호화와 같은 강력한 보안 서비스를 제공하고 있지만 이 또한 취약점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반 구조의 핵심 요소에 대해 논의하며 보안 취약점을 분석한다. 이를 통해 안전한 사물인터넷 환경을 위한 연구 방향을 제시한다.
Linked Data는 서로 분리돼 있는 데이터를 HTTP와 SPARQL을 이용하여 한 번에 질의하는 것이 가능하다. 많은 공공정보들이 여러가지 형식으로 공개되고 있지만 데이터의 재사용성을 높이고 공개된 다른 데이터들과의 활용도를 높이기 위해 Linked Open Data (LOD)로 발행되고 있다. 국내 LOD 중 국가서지 Linked Data와 RISS Linked Data를 중심으로 발행현황을 살펴보고 LOD 발행 후 외부자원과의 연결을 시도한 활용서비스에 대하여 점검하고 활용방안에 대해 고찰하였다. LOD 발행에 있어 SKOS, FOAF, DC 등과 같은 국제 표준용어집을 사용하여 연계 용이성을 확보하고 LOD 연계에 대한 실질적 활용과 운용경험을 공유할 수 있는 플랫폼의 중요성을 제안하였다. 또한 국내외 LOD 플랫폼을 통해 홍보 및 네트워크를 구성하는 노력과 기술적인 운용에 대한 가이드의 필요성을 제안하였다.
최근 GTP4, LLama와 같은 초거대 언어모델을 활용한 서비스가 공개되어 많은 사람의 주목을 받고 있다. 해당 모델들은 사용자들의 다양한 질문에 대하여 유창한 결과를 생성하고 있지만 한국어 데이터에 대한 학습량이 부족하여 한국어 이해 및 한국 문화 등에 대한 잘못된 정보를 제공하는 문제를 야기할 수 있다. 이에 본 논문에서는 한국어 데이터를 학습한 주요 공개 모델 6개를 선정하고 5개 분야(한국어 이해 및 문화 영역으로 구성)에 대한 평가 데이터셋을 구성하여 한국어 이해 능력에 대한 평가를 진행하였다. 그 결과 한국어 구사 능력은 Bookworm 모델이, 한국어 이해 및 문화와 관련한 부문은 LDCC-SOLAR 모델이 우수한 것으로 확인할 수 있었다.
미디어방송이 다양해지고, 웹에서 소비되는 콘텐츠들 또한 멀티미디어 중심으로 재편되는 경향에 힘입어 인공지능 연구에 멀티미디어 콘텐츠를 적극적으로 활용하고자 하는 시도들이 시작되고 있다. 본 논문은 다양한 형태의 멀티모달 정보를 하나의 동영상 콘텐츠에 연계하여 분석하여, 통합된 형태의 융합정보 데이터셋을 구축한 연구를 소개하고자 한다. 구축한 인공지능 학습용 데이터셋은 영상/음성/언어 정보가 함께 있는 멀티모달 콘텐츠에 상황/의도/감정 정보 추론에 필요한 다양한 의미정보를 부착하여 활용도가 높은 인공지능 영상 데이터셋을 구축하여 공개하였다. 본 연구의 결과물은 한국어 대화처리 연구에 부족한 공개 데이터 문제를 해소하는데 기여하였고, 한국어를 중심으로 다양한 상황 정보가 함께 구축된 데이터셋을 통하여 다양한 상황 분석 기반 대화 서비스 응용 기술 연구에 활용될 것으로 기대할 수 있다.
정보화 사회에서 정보는 개인 뿐 아니라 단체, 기업, 구각 등의 조직에 있어서도 중요한 자원으로 인식된다. 국가적인 차원에서 국민들에게 가능한 많은 정보를 공개하고 이용할 수 있도록 하는 동시에 개인정보를 보호하거나 비밀을 유지하는 등의 프라이버시와 관련된 권리 역시 보호하고 있다. 기록학에서는 이러한 문제를 '접근(access)'이라는 개념으로 다루고 있다. 공공기관이 보유한 정보를 최대한 공개하는 것이 정보공개법의 원칙이고, 개인정보 처리과정에서 다루어지는 개인정보를 최대한 보호하는 것이 데이터보호법의 원칙이다. 이처럼 두 법률이 지향하는 바는 정보의 최대 공개와 최대 보호라는 점에 차이가 있다. 그러나 국민의 알 권리를 충족시키기 위해 정보를 최대한 공개하는 동시에, 프라이버시 권리의 보장을 위해 정보를 최대한 보호하기 위해서는 두 법률이 적절한 균형을 이룰 필요가 있다. 영국은 공공기관의 정보공개를 위한 일반법으로 정보공개법(Freedom of Information Act 2000)을, 개인정보보호를 위한 일반법으로 데이터보호법(Data Protection Act 1998)을 제정했다. 데이터 보호법은 1984년에 제정되어 시행되다 1995년 유럽연합(European Union, EU) 개인정보보호지침의 요구에 부합하기 위해 1998년에 개정되어 오늘날까지 개정 법률을 적용하고 있다. 정보공개법은 미국, 유럽의 다른 나라에 비해 비교적 늦게 제정되었는데 토니 블레어 총리 내각이 열린 정부(Open Government)정책을 추구하면서 2000년에 정보공개법이 제정되었고 2005년에 시행되었다. 정보공개법이 시행되면서 기존의 기록물관리법에 규정된 접근 조항을 폐지하고 정보공개법에 통합시켰다. 이 연구는 영국의 사례를 중심으로 개인정보 관련 조항을 검토하고 두 법률이 상호보완적으로 작용하는 부분과 상충하는 부분을 연구하고자 한다. 이를 바탕으로 공공기관의 개인정보를 처리하는 과정에서 두 법률 사이의 적절한 균형을 이루는 방법을 밝히고자 한다.
DASE(Digital TV Application Software Environment)는 데이터 방송을 위한 국제 표준으로 MPEG-2 TS(Moving Picture Experts Group-2 Transport Stream) 형식의 데이터를 처리한다. 소스코드 대신 입력 데이터 명세 정보만을 공개하는 특성상 DASE 시스템의 오류를 테스트하기 위해서는 테스트 데이터에 오류를 삽입하는 방법이 적합하고 이를 위해 MPEG-2 표준을 위한 오류 항목을 개발이 요구된다. 본 논문에서는 관계형 데이터 베이스를 위한 데이터 분류인 Kim’s et al 분류를 근거로 하여 MPEG-2 표준을 위한 오류 항목을 개발하였다. 이는 DASE 시스템의 오류 삽입 테스트 기법에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.
통신망 및 그 이외의 네트워크 환경의 발전은 사회적으로 중요한 문제를 발생시켰다. 이러한 문제점 중 가장 중요한 것이 네트워크 보안 문제이다. 보안과 관련된 문제점들은 해킹, 크랙킹과 같은 방법으로 반 보안 분야를 확장시키며 발전되었다. 새로운 암호 알고리즘의 발달 없이 해커나 크래커로부터 데이터를 보호하기 위해서는 기존과 같이 키의 길이를 증대하거나 처리 데이터의 양을 증대시키는 방법 밖에는 없다. 본 논문에서는 공개키 암호 알고리즘의 몽고메리 승산부에서 처리속도를 감소시키기 위한 M3 알고리즘을 제안하였다. 매트릭스 함수 M(·)과 룩업테이블을 사용하는 제안된 M3 알고리즘은 몽고메리 승산부의 반복 연산부를 선택적으로 수행하게 된다. 이러한 결과로 변형된 반복 변환 부분은 기존 몽고메리 승산기에 비하여 30%의 처리율 향상을 가져왔다. 제안된 몽고메리 승산 M3 알고리즘은 캐리 생성부의 어레이 배열과 가변 길이 오퍼랜드 감소로 인한 병목 현상을 줄일 수 있다. 그러므로 본 논문에서는 제안된 M3 알고리즘을 공개키 암호시스템의 대표적인 시스템인 RSA에 적용하여 M3-RSA를 설계하였으며 설계 및 모의실험은 Synopsys ver 1999.10을 사용하였다. M3 알고리즘은 기존 승산알고리즘에 비하여 30%의 처리속도 증가를 보임으로서 크랙 및 처리율 향상에 영향이 많은 공개키 암호시스템에 적합하리라 사료된다.
최근 미국, 영국, 호주 등의 국가에서는 국가 연구비 지원사업을 통해 수행된 연구에서 생산되는 연구데이터의 체계적인 관리와 공유를 시행하기 위한 다양한 정책이 실시되고 있다. 하지만 우리나라에서는 아직 구체적인 관련 정책이 부재하다. 또한 연구데이터의 공유 및 보존을 지원하는 관련 인프라가 구축되지 않아 막대한 국가 R&D 예산이 투입되어 생산된 연구데이터가 관리되지 않고 유실되고 있는 상황이다. 연구데이터의 수집, 관리 및 공유는 전통적인 성과관리상의 필요를 넘어 연구성과의 확산 및 경제발전의 견인 요인으로 작용한다. 또한 데이터의 공개는 연구수행에 있어서 연구윤리가 당연히 지켜져야 하는 것과 같으며 데이터 공개를 통해 보다 윤리적이고 효과적인 연구 환경을 만들 수 있다. 본 연구에서는 그 동안 개별 정책 차원에서 연구데이터의 공유 현황이 조사되었던 것에 반해 국가적인 차원에서 어떤 정책이나 도구를 통해 연구데이터가 수집되고 공유되고 있는지를 사례조사의 방법을 통해 연구하였다. 영국의 경우 연구데이터의 공유에 대한 국가적인 차원의 공통 원칙과 더불어 학문분야별로 다양한 정책 및 시행 방법을 운영하고 있다는 점에서 비교적 넓은 폭의 정책수단에 대한 장단점 분석이 가능하다. 구체적으로 영국의 연구데이터 공개와 관련된 법률적 기반을 살펴보고 국가연구비 지원기관인 RCUK(Research Councils UK) 산하 7개 연구비 지원기관과 산하 데이터센터, 그리고 관련 지원 기관의 기능을 중심으로 정책과 현황을 조사하였다. 조사 결과를 바탕으로 향후 우리나라의 국가 차원에서의 연구데이터 관리 및 공유체계 구축을 위한 로드맵을 제시하였다.
LOD(Linked Open Data)는 데이터 공개방식 중에서 가장 우수한 수준으로 평가받고 있으며, 인터넷 상에서 서로 관련있는 데이터를 표준방식으로 연결하여 하나의 거대한 데이터베이스처럼 검색할 수 있도록 한다. 글로벌 환경에서 관련있는 데이터들이 LOD 형태로 구축되는 사례가 증가하고 있으나 국내 보건의료 분야에서 LOD 형태의 데이터 공개는 아직 초보적인 수준에 머물러 있다. 본 논문에서는 한국의학연구논문 데이터와 보건의료 빅데이터 연계 플랫폼 데이터를 중심으로 국내외 관련있는 DB들을 LOD 방식으로 연계하여 서비스하는 LOD 플랫폼 구축사례를 소개한다. 각 DB의 모든 데이터를 LOD로 연계하는 것은 시간과 노력이 많이 필요하며, 기본적으로 민간보다 국가나 공공기관이 담당해야 하는 인프라성 연구이다. 본 연구에서는 각 DB의 일부만을 대상으로 하여 LOD국내외 10개 사이트를 연계하였으며, 이를 통해 사용자는 편리한 방식으로 국내외 여러 기관의 데이터를 연계하여 검색할 수 있게 된다.
정부의 공공데이터 활성화 전략에 의해 행정기관과 공공기관의 정보공개 및 재이용이 활발해 지고 있다. 이러한 분위기와 함께 민간에서의 공공데이터 활용이 점점 늘어나고 있다. 하지만 당초 기대치에 못 미치는 성과와 공공데이터 개방하는 기관에는 정보화시스템을 운영하는 비용은 증가하였다. 따라서 상대적으로 민간에서 선호하는 문화관광 공공데이터를 통해 공공데이터의 효율성을 분석한 후 시사점을 도출한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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