개념적으로 존재하던 클라우드 컴퓨팅의 사용이 본격적으로 심화되면서 기업들의 클라우드 컴퓨팅에 대한 개념과 생각에도 많은 변화가 생기게 되었다. 클라우드 컴퓨팅 구축이 더욱 가속화되는 가운데, 그로 인한 비용절감이나 투자수익 창출 효과에 대한 검증이 활발해질 것으로 예측됐다. 시대를 뒤바꾸는 혁신적인 기술도 잇달아 등장할 것이란 기대도 높다. 2013년은 클라우드 컴퓨팅의 발전에 또 한번의 변곡점이 될 것으로 전망된다. 본 고에서는 2013년 클라우드 컴퓨팅에 관한 예측 몇 가지를 살펴보고자 한다. 첫째, 중소기업에서의 클라우드 컴퓨팅 사용 및 정착이 가속화될 것으로 보인다. 대기업의 경우에는 기존에 구축되어 있는 IT 시스템에 대한 거버넌스 체계를 완성해 나가고 있는 상황 속에서 중앙집중형과 사용자 편의성이 강화된 클라우드 컴퓨팅을 도입하기 위해서는 아직 추구 해야 할 과제가 많다. 하지만 중소기업은 예산을 문제로 대기업과 같은 수준의 IT 인프라를 갖추지 못하고 있기 때문에 클라우드 컴퓨팅 도입으로 비용대비 고효율의 IT 인프라를 갖출 수 있다. 둘째, CSP, CSB와 통합허브가 성장할 것이다. 플랫폼 전쟁이 시장 점유율 '횡령' 싸움임을 CSP들이 깨닫게 됨에 따라 이러한 가격 경쟁들은 더 잦아질 것으로 전망된다. 그리고 2013년 클라우드 벤더들은 클라우드 가격 책정이 비용-수익 관리(costyield management)의 연장선에 있음도 알게 될 것이다. 핵심은 효율적 설계와 저비용 운영, 그리고 무엇보다 높은 사용률에 있다. 또한 기업들이 점점 많은 애플리케이션을 소프트웨어 형태로 구매하고 있기 때문에 애플리케이션 자체를 통합하는 문제, 애플리케이션에 대한 보안과 감사 프로세스개발 등의 문제가 제기되고 있다. 시스템 통합 서비스와 통합 허브는 이런 문제를 해결하기 위해 노력하게 될 것이다 셋째, 2013년은 하이브리드 클라우드 컴퓨팅이 급부상할 것으로 전망된다. 앞으로는 클라우드 컴퓨팅 시장에서 공급업체끼리 경쟁하는 것은 의미가 없으며 기업들은 절대 한 가지 클라우드 기술이나 공급자에 안주하지 않을 것이다. 이것은 곧 2013년에는 하이브리드 및 이종 클라우드 컴퓨팅이 각광 받을 것을 의미한다. 이러한 하이브리드 클라우드 컴퓨팅을 도입하기 위해서는 클라우드 컴퓨팅의 단점과 문제 해결을 위해 하나의 목적을 가지고 다양한 산업체들이 모여 경쟁업체이면서도 협력관계를 이루는 것이 중요하다. 넷째, 멀티 디바이스를 이용한 클라우드 사용이 폭발적으로 증가될 것으로 보인다. 1인당 여러 대의 단말 보유, 이동성 향상 요구, 4G 확산 등 모바일 시장을 중심으로 한 환경 변화로 인해 이전보다 한층 진화된 클라우드 기반의 서비스가 다양하게 등장할 것으로 예상된다. 또한 4G 시대가 본격적으로 개막되면서 데이터 및 앱을 저장하는 것뿐만 아니라 앱을 실행하는 프로세싱까지도 모두 인터넷 상의 서버에서 이루어지는 방식인 클라우드 스트리밍(Cloud Streaming)이라는 신기술이 상용화될 것으로 기대된다. 다섯째, 2013년에는 'XaaS(Everything as a Service)' 개념이 보다 확장될 것이다. 클라우드 컴퓨팅의 사용이 확산됨에 따라 하드웨어의 도입, 소프트웨어 및 데이터베이스 개발과 구축, IT 서비스 등 IT 인프라 스트럭처의 토대에 많은 변화가 생겼다. 인프라스트럭처는 더 이상 고정불변의 자산으로서가 아니라 유연성과 확장성을 강조하는 서비스로서의 특징으로 점점 부각되고 있다. 따라서 모든 IT 인프라스트럭처가 Ondemand화 서비스로 제공되는 비즈니스 모델들이 부상하고 있으며 플랫폼, 하드웨어 데이터베이스 등 모든 IT 요소를 서비스 형태로 제공하는 XaaS가 2013년 새로운 개념으로 떠오를 것으로 기대된다. 여섯번째로 스토리지를 둘러싼 가격 경쟁이 더욱 심화될 것으로 보인다. 업체들의 가격 인하는 앞으로도 계속될 것이며 사용자들에게도 큰 혜택으로 돌아갈 것이지만 사람들은 가격만으로 서비스를 선택하지 않을 것이기 때문에 가격보다는 차별화된 기능 및 서비스 전략이 필요할 것이다.
사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.
오늘날 미얀마의 은행들은 휴대전화를 통해 금융 서비스를 제공하기 시작했다. 그러나 금융업계가 고객 관점에서 모바일 서비스를 설계하는데 유용한 요인들을 조사한 연구는 거의 없다. 본 연구는 UTAUT와 DeLone-Mclean IS 모델을 결합하여 모바일 금융 서비스 이용자의 사용 의도와 실제 사용 정도를 예측하는 개념적 연구모델을 제안하고 테스트하는 것을 목적으로 한다. 데이터는 미얀마의 여러 지역에서 모바일 뱅킹을 경험한 206명의 시민들로부터 수집되었다. 본 연구는 성과 기대치, 노력 기대치, 정보 품질 및 서비스 품질이 사용자의 모바일 뱅킹 채택 의도에 영향을 미치고, 이어서 사용자의 모바일 뱅킹 채택 의도는 실제 사용에 직접적 영향을 미친다는 사실을 발견했다. 그러나 사회적 영향, 촉진 조건 및 시스템 품질은 모바일 뱅킹 사용 의도에 영향을 미치지 않는다. 이 연구 결과는 미얀마의 모바일 뱅킹 업계가 고객의 요구를 충족시키고 고객 위험을 줄이는 데 기여하며, 아울러 기술 향상, 조직 인프라 및 서비스 센터와 같은 필요한 자원을 원활하게 제공할 것을 시사점으로 제안한다. 모바일 금융 서비스 제공 업체가 고객의 믿음과 신뢰성을 확보할 수 있도록 서비스의 보안 및 신뢰 요인을 포함하는 추가 연구가 필요하다.
제조업의 경쟁력 제고와 성장을 위한 전략으로 도입된 스마트공장 및 스마트제조는 미래의 국가 경쟁력이며, 국가 산업구조를 혁신하기 위한 제반 활동이라 할 수 있다. 한국 정부는 산업부의 제조업 혁신 3.0 전략부터 지속적으로 스마트제조혁신 정책을 추진하였다. 본 연구는 스마트공장 및 스마트제조산업에 대해 기술표준을 기반으로 정책영역을 발굴하고자 한다. 국제 기술표준에 부합하는 국내표준의 정립과 지원이 요구되는 현시점에 정책적 영역에 대한 분석 및 제조업 분야의 스마트제조 공정영역별 우선순위를 살펴봄으로써 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대해 맹목적인 국제표준화를 추진하기보다는 기술표준 정책영역을 구분하고 정책적 우선순위를 도출하는 것은 스마트제조 고도화를 위한 중요한 정책적 결정을 위한 근거가 될 수 있다. 이를 위해 전문가 인터뷰를 기반한 계층화분석방법과 5대 공정영역에 대한 중요도-성능 분석을 통해 국제표준화가 많이 이루어진 영역에 대한 정책 추진보다는 데이터와 보안 영역 등 신기술에 대한 탐색을 기반으로 선도적인 표준화 참여가 요구되며, 탄소배출과 에너지 비용 등과 관련된 국제환경대응에 따른 글로벌 정세에 따른 수출과 디지털 통상에 대한 정책적 고려가 필요하다.
최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.
최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
이번 연구는 인공지능(AI) 활용 가능성에 대한 국내 감정평가사들의 인식과 감정평가산업에서 AI 활용에 따른 관련 리스크를 조사하기 위한 것이다. 2022년 2월 10일부터 18일까지 평가사를 대상으로 모바일 설문조사를 실시했다. 193명의 응답자들로 부터 조사 데이터를 수집했다. 기본 분석을 위해 빈도 분석 및 다중 반응 분석을 수행했다. 감정평가산업에 AI를 활용할 때 다양한 유형의 리스크를 분석하기 위해 요인분석을 활용했다. 감정평가사들은 감정평가산업에 AI 도입에 대해 긍정적인 인식을 갖고 있지만, 일자리 감소 및 일자리 교체와 관련된 부정적인 영향 주로 AI 활용 가능성이 높은 분야와 대체 가능성이 높은 분야로 담보·컨설팅·과세 감정 등을 고려했다. 인적 노동 분야에서 AI에 의한 대체 위험에 대해 더 잘 알고 있었다. 책임, 개인 정보보호 및 보안, 기술적 오류 위험에 대해 매우 잘 알고 있었다. 그러나 공정성, 투명성, 그리고 신뢰성 위험은 일반적으로 낮은 위험 문제로 인식되었다. 기존 연구에서는 주로 AI를 대량 평가 모델에 적용하는 분석 방법을 연구해 왔지만, 이번 연구는 AI의 활용과 위험성에 초점을 맞췄다. AI 활용에 대한 업계 전문가들의 인식을 이해하는 것은 AI가 대규모로 도입될 때 발생할 수 있는 잠재적 위험을 최소화하는 데 도움이 될 것이다.
차량에서 중요 기능들을 탑재하고 있는 ECU(Electric Control Unit)들 간에 메시지를 주고받는데 하나의 내부 통신망(CAN BUS)으로 연결되어있으나, 이 네트워크는 외부에서 쉽게 접근이가능하여 의도하지 않게 공격자로부터 공격을 받을 수 있게 되면서 이와 관련하여 외부로부터 공격에 대한 가능성을 검증하기 위하여 공격에 사용될 수 있는 도구들을 개발하였다. 그러나 이를 개발하기 위한 시간적 비용이 발생하고, 공격에 사용될 CAN 메시지를 찾기 위하여 실제 자동차에서 분석하는 시간도 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 공개되어있는 Sulley라는 도구를 이용하여 공격에 필요한 테스트 케이스 생성하는 방법을 제안하면서 공격에 사용될 CAN 메시지 찾는 방법을 설명한다. Sulley에서 제공하는 라이브러리 파일에 CAN 메시지의 데이터 생성 라이브러리 추가시킨 다음 Sulley을 실행시키는 파일과 정의하는 파일을 CAN 통신 환경 설정 및 메시지 규칙에 맞게 작성하여 Sulley을 실행시킨다. 제안한 방법론을 실제 자동차에 적용시켜 실험을 수행한 결과, Sulley을 통한 CAN 메시지 퍼징하여 생성된 테스트 케이스들을 자동차에 보낸 결과 별도의 개발한 도구 필요 없이 자동차를 동작시켰다.
본 연구는 72개 지자체의 74개 스마트시티 조례를 대상으로, 지자체 스마트시티 조례의 방향성을 확인하고자 토픽모델링을 활용하여 조례의 주요 키워드를 확인하고, 조례의 키워드에 따른 주제분류를 진행하였다. 분석결과 주요 키워드는 스마트도시위원회의 구성 및 운영에 관한 키워드가 조례 내에서 높은 빈도를 보였다. 조례에 대한 토픽모델링 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 분석결과 관련 키워드에 따라 총 8개의 주제로 분류할 수 있었다. 구체적으로 주제-1(스마트시티 추진사항 보안), 주제-2(스마트시티 산업진흥), 주제-3(스마트시티 주민협의체 구성), 주제-4(스마트시티 추진체계 지원), 주제-5(개인정보 관리), 주제-6(스마트시티 데이터 활용), 주제-7(지능정보화 행정구현), 주제-8(스마트시티 홍보) 등으로, 주제의 비중은 주제-6, 주제-4, 주제-1 등의 순으로 나타났다. 권역별 주제분류는 수도권은 주제-5, 주제-6, 주제-8 의 비중이 높았고, 지방권은 주제-2, 주제-3, 주제-4의 비중이 높아 수도권은 스마트시티의 실질 운영 관련 주제가 높았고, 지방권은 스마트시티 추진을 위한 준비단계 관련 주제 비중이 높았다.
최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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