유비쿼터스 센서 네트워크에서 센서 노드들은 불리한 환경에 배치되므로 공격자에 의해 훼손될 수 있다. 훼손된 노드들은 허위 감지 보고서들을 네트워크에 주입하는데 사용할 수 있는데 이러한 허위 보고서들은 허위 경보를 유발할 수 있을 뿐만 아니라, 네트워크의 제한된 에너지 자원도 고갈시킬 수 있다. 허위 보고서 여파를 위한 보안 기법들에서, 보안성을 결정하는 보안 경계 값의 선택은 매우 중요하다. 기존의 적응적 보안 기법들에서는 경계 값의 결정이 전체 노드들에게도 적용되어 에너지 자원을 불필요하게 소모하는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 충분한 보안성을 제공하면서 에너지를 절약할 수 있는 보안 경계 값 결정을 위하여 재귀적 계약망 프로토콜 적용 기법을 제안한다. 보다 효과적으로 네트워크를 운용하기 위하여, 네트워크를 계층척으로 그룹핑하고, 각 그룹에 대하여 재귀적으로 계약 망 프로토콜이 적용된다. 이를 통해 베이스 스테이션에서 퍼지 로직을 사용하여 결정된 경계 값은 보안 공격이 발생한 지역에 국한되어 적용된다.
본 연구에서는 통신 데이터를 이용하여 기종점통행량 등 교통 모빌리티를 분석하는 방법론을 제안하였다. 모바일 기지국 위치정보 기반의 통신 데이터를 이용하여 개인의 통행사슬(Trip Chain) DB를 구축하고 일별 통행 패턴을 추출하여 통행 특성을 분석하였다. 분석의 신뢰성 제고를 위해서 기지국의 영향권을 맵 매칭하고, 통신 데이터가 가지는 Ping pong Handover 문제를 보정하는 로직을 개발하였으며, 기지국 영향권 내에서 Pass By와 Stay를 구분하는 분석기준을 제안하였다. 개발된 분석 방법을 활용하여 전국 지역 간 통행, 도시 및 지방 지역의 통행 발생과 분포를 추정하고 기존의 전통적인 분석방법론과 비교 검증하였다.
IoT 시장은 지속적으로 확대 성장하고 있지만, IoT 기기에 대한 보안 위협 또한 증가하고 있다. 그러나 자원 한정의 문제점을 가지고 있는 IoT 기기에 기존 시스템에 적용되었던 보안기술을 적용하는 것은 어렵다. 이에 본 논문에서는 IoT 기기의 자원 한정이라는 특성 하에서 보안 기능 적용에 따른 오버헤드를 줄일 수 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용하여 IoT 기기의 보안성을 향상시킬 수 있는 서비스를 제시하여 IoT 기기가 제공되는 홈네트워크 등에 보안성을 제공하고자 한다. 이에 본 논문에서 제시하고 있는 인증 및 경량 암호알고리즘 적용 서비스는 기존 연구에서 증명되었던 IoT 환경에서 적용 가능한 LEA 암호화 알고리즘의 이용과 더불어 비밀키 생성에 있어 이용자, IoT 기기와 서버가 참여하여 3자의 상호인증기반 비밀키 생성을 통해 서비스의 안전성을 확보하였으며 실험에서 랜덤하게 비밀키를 생성하는 방식과 속도의 차이가 없으나, 부가적으로 비밀키 공유를 위한 로직을 IoT 기기에 적용하지 않음으로써 IoT 기기의 자원 한정의 문제점을 해결할 수 있음을 검증하였다.
본 논문은 프라이빗(허가형) 블록체인을 이용한 인적자원 풀(Pool) 채용 시스템의 구현 방안에 대해서 다룬다. 인적자원(Human Resource)라는 용어가 보편적으로 사용되고 있고, 인력을 자원으로 인식하게 되었다. 이러한 변화에도 불구하고 인적자원 풀의 활용은 부진하다. 한번 입력된 정보는 주기적으로 갱신되지 않는 경우가 많고 공유, 검색, 경력관리 그리고 위변조 방지를 제공하지 않는다. 본 연구에서는 프라이빗(허가형) 블록체인을 활용한 인적자원 풀 채용시스템의 제안을 위해 첫 번째, 블록체인 네트워크를 이용하여 인적자원 풀(Pool)의 공유와 검색을 가능하게 하였고, 키워드를 사용하여 특정 조건을 만족하는 결과를 얻을 수 있도록 하였다. 두 번째, 입력되는 데이터의 무결성을 보장하기 위해 기관의 검증 프로세스 추가와 위·변조 방지를 위한 블록체인의 구조적 특성 활용하여 기술 외적인 부분으로 방지 대책을 마련하였다. 세 번째, 블록체인과 사전에 정의된 프로세스와 비즈니스 로직을 3개의 그룹이 각각 제어할 수 있게 Web UI를 포함하는 Dapp(Decentralized application)을 설계 및 구현 하였다.
9.11 테러 이후 미국을 비롯한 선진국들의 해운물류 안전 보안체계가 크게 강화되었다. 해운물류의 검색에는 강력한 방사선을 투과하여 컨테이너의 내부를 확인하는 컨테이너 검색기 시스템을 주로 사용하는데, 국내에서는 전량 도입품을 적용하여 운용 중이며 국산화 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 컨테이너 검색기 시스템의 핵심 구성요소인 X-Ray 어레이 검출 모듈 신호처리 시스템을 개발하여 제안한다. 아날로그 및 디지털 신호처리부를 통합형 하드웨어로 제작하였으며, X-선 데이터의 실시간 수집과 분석을 위해 FPGA 로직과 소프트웨어를 구현하여 시험하였다. 구현된 시스템은 기존 항만에서 사용되는 도입품 대비 해상도와 소비전력 면에서 우세하다.
본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.
최근 들어 지반침하 발생이 전국적으로 늘어감에 따라 지하공간개발, 지하안전관리를 위한 지하정보의 최신성 및 활용성은 그 어느 때 보다 중요해졌다. 하지만 2015년부터 시작된 지하공간통합지도 구축사업은 수작업기반의 장주기 갱신체계의 문제점을 갖고 있다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하고 2D·3D 지하구조물 데이터를 가공, 변환, 갱신, 관리, 가시화 등의 지하구조물 데이터 관리의 전 주기적 관점에서 자동화 관리가 가능한 3D CAD/GIS 기반 지하구조물 통합관리 자동 갱신기술을 구현하였다. 이러한 기술을 적용한다면 기존의 복잡한 지하구조물 3차원 구축 로직을 하나의 시스템에서 통합처리 및 갱신 관리가 가능하며, 지하구조물 자동갱신을 위한 기반 기술로서 지하공간개발 및 지하안전관리에 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
3D 프린터의 시장 규모가 증가되는 시점에서 출력물에 대한 정밀도와 모터에 의한 작업속도는 매우 중요한 사항 중 하나이다. 본 논문에서는 PLC 장비와 아두이노 CNC의 동일 출력물 비교를 위해서 CURA 프로그램을 이용하여 동일 출력물의 G-code를 생성하였으며, NC File로 변환 후, 각각의 장비에 펜을 부착하여 A4 용지에 특정 결과물을 출력하였다. 그 결과, 출력 시간이 PLC 장비의 경우 1m 39s, 아두이노 CNC의 경우 2m 5s로 측정되었으며 2D 출력물이 두 장비에서 동일하게 출력되는 것을 확인하였다.
드론 사진 측량의 경우 통상 상용 전문 SW인 Metashape, Pix4D Mapper, ContextCapture 및 간이 SW인 Global Mapper GIS의 "픽셀 to 포인트 도구" 모듈 등을 널리 사용하고 있다. 각 SW마다 고유의 항공 삼각측량법 해석에 대한 로직을 보유하고 있지만, 사용자가 SW를 선택하기 위해서는 지형공간정보의 좌표 값에 대한 비교 분석이 필요하다. 이를 위하여 드론 사진 측량을 위한 항공사진을 촬영하고, VRS-GPS 측량을 통하여 GCP 기준점 측량을 하여, 취득된 기초 데이터를 각 SW를 이용하여 데이터 처리를 한 후 정사 이미지과 DSM을 구축하고, GCP 기준점 측량 성과와 각 SW에서 취득된 정사 이미지 상의 GCP 대공표지의 중심점의 좌표(X,Y)및 DSM에 의한 GCP점의 높이 값(EL)을 비교했다. "공공측량 작업규정"에 따르면 각 SW의 결과치는 모두 오차범위 이내에 포함되어 어느 SW를 사용하더라도 규정에는 문제가 없는 것으로 판명되었다.
웹 페이지에서 필요한 텍스트를 정확하게 추출하기 위해 본문이 존재하는 곳의 태그와 스타일 속성을 웹 크롤러에 명시하는 방법은 웹 페이지 구성이 변경될 때마다 본문을 추출하는 로직을 수정해야 하는 문제가 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 이전 연구에서 제안한 텍스트의 출현 빈도를 분석하여 본문을 추출하는 방법은 웹 페이지의 수집 채널에 따라 성능 편차가 크다는 한계점이 있었다. 따라서 본 논문에서는 텍스트의 출현 빈도뿐만 아니라 웹 페이지의 DOM 트리로부터 추출된 텍스트 노드의 부모 태그 경로를 분석하여 다양한 수집 채널에서 높은 정확도로 본문을 추출하는 방법을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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