본 논문에서는 신규 ITS 서비스(택시 콜 서비스, 교통약자 서비스, 교통안내 서비스, 뚜벅이네비게이션, 전자지불 서비스, 전화안내 서비스 등)들을 구축하기 위해 필수적으로 필요한 전용 u-단말기 개발에 관한 내용을 주요 핵심으로 서술한다. 본 단말기의 설계에 있어서 삼성 메인 CPU인 S3C2440A를 채택하였으며, 신규 ITS 서비스를 위해 필수 요구사항인 대용량 메모리(ROM 및 RAM)를 적용시켰으며, 그 외 GPS, RFID 모듈, Wi-Fi, Bluetooth 등의 기능들을 모두 포함시켜, 유비쿼터스 사회에 꼭 필요한 전용 단말기를 개발하였다. 이를 위해 본 논문에서는 전용 u-단말기 개발에 대한 상세 설계 내용을 우선 살펴본 뒤, 설계된 내용을 바탕으로 실제 구현된 u-단말기의 성능 평가에 대한 내용을 다루었다. 이렇게 개발된 전용 u-단말기를 적용시켜, 신규 ITS 서비스에 관련 공공기관 및 업체와 연동하여 서비스들을 창출한다면 새로운 블루오션의 사업으로 확대되어 지역 사회에 파생 효과가 매우 클 것으로 사료될 것이다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Rabbit 알고리듬은 ISO/IEC 18033-4 기술분야에 추가 선정된 스트림 암호이다. 그러나 Rabbit 알고리듬은 구현된 실제 환경에서 발생할 수 있는 전력분석 공격의 취약성이 발견되고, 실제 가능함이 발표되었다. 본 논문에서는 전력분석 공격에 안전한 Rabbit의 구현을 위해 적합한 랜덤 마스킹 및 연산순서 숨김 기법을 제안한다. 제안한 방어책들은 빠른 수행속도의 장점을 유지하며 24%의 연산시간과 12.3%의 메모리 요구량만이 증가하여 스트림 암호의 방어책으로 적합하다. 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서(ATmega128L)에 탑재하여 실험한 결과, 전력분석 공격에 안전함을 검증하였다.
최근 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야로 최종 선정된 HC-128 알고리듬은 제한된 메모리 환경에서 고속 암호화가 가능하여 이동 ad-hoc 네트워크에 적합한 스트림 암호이다. 본 논문은 실제 구현되었을 때 발생할 수 있는 부채널 분석 공격에 대한 스트림 암호 HC-128 알고리듬의 안전성을 분석한다. 먼저 부채널 분석 공격에 대한 안전도가 낮은 것으로 판정하였던 기존 분석 방법의 누락된 부분을 밝히고, 올바른 분석 과정에서 필요한 계산 복잡도를 계산하여 HC-128 알고리듬의 부채널 분석 공격에 대한 안전성을 재평가하였다. 그 결과, 비밀키를 알아내기 위해서는 타 스트림 암호에 비해 훨씬 큰 약 $2^{64}$만큼의 복잡도가 필요하므로 스트림 암호 HC-128는 부채널 분석 공격에 안전한 것으로 평가된다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Salsa20/12 알고리즘은 제한된 메모리의 8비트 MCU 상에서 AES보다 우수한 성능을 보여주는 스트림 암호이다. 또한 이론적 분석에 따르면 시차분석공격에 대한 취약성은 없으며, 전력분석 공격의 어려움에 대해서는 하위수준(low)로 평가되었으나, 현재까지 실제 전력분석 공격의 연구 결과가 발표된 바 없다. 따라서 본 논문에서는 소프트웨어 기반 Salsa20/12 에 대한 상관도 전력분석 공격 방법을 제안하고 실험을 통하여 검증하였다. 실험을 위해서 프로그래밍이 가능한 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서 (ATmega128L)를 장착한 실험보드에 전력분석 공격의 대응방법이 적용되지 않은 시스템을 구현하고, 해밍무게 모델을 적용한 전력분석 공격을 실시하였다.
한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.105-106
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2001
일반적인 정보 검색은 색인어를 통해 이루어지는데 이런 경우 사용자는 정보를 검색하기 위해 데이터베이스에 저장된 정보들이 가지고 있는 색인어를 정확하게 입력해야 한다. 그러나 일반 사용자가 색인어를 정확하게 입력하기는 어렵고, 특히 찾고자 하는 분야가 전문 분야에서 사용되는 용어일 때는 더욱 그러하다. 이럴 때 시소러스와 같은 지식구조를 이용해서 색인어를 탐색하여 검색의 효율을 높일 수 있다. 최근 들어 정보기술 분야의 연구가 활발함에 따라 정보자로의 생산이 급격히 증가하고 이를 관련 주제 분야의 연구정보로 활용하는 경우가 증가하고 있다. 따라서 IT 분야의 정보를 관리할 수 있는 시스템의 개발이 시급하다. 또한 IT 분야와 같은 전문분야일 때 검색 시스템에서 사용할 용어의 관리에 대한 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 IT분야의 정보를 검색할 수 있는 IT 업체정보검색시스템에서 정보 검색시에 생기는 용어간의 불일치 문제를 해결하고, 각 용어들간의 계층 관계를 나타내어 정보 검색시 검색어의 확장을 도울 수 있는 용어 관리 시스템의 구조를 제안하고 그에 대한 검색 알고리즘을 제시한다. 제안된 구조는 사용자의 검색어에 대한 동의어 관계나 상위어, 하위어 등의 계층 관계를 파악하여 검색의 범위에 추가함으로써 검색 효율을 높일 수 있다. 또한 새로운 용어의 생성이나 삭제와 같은 연산이 발생했을 때 시스템을 동적으로 확장할 수 있도록 구현하였다. 제안된 시스템은 단어간의 계층 구조를 효율적으로 검색하기 위하여 객체-관계형 데이터베이스를 사용하였다. 또한 메모리 상주 DBMS를 사용하여 많은 사용자들이 동시에 접근하는 환경에서도 빠른 검색 성능을 유지할 수 있도록 하였다. 제시된 방법은 정보기술 분야뿐만 아니라 다른 전문용어 분야의 연구로도 그 범위를 확장 할 수 있다.자기자본비용의 조합인 기회자본비용으로 할인함으로써 현재의 기업가치를 구할 수 있기 때문이다. 이처럼 기업이 영업활동이나 투자활동을 통해 현금을 창출하고 소비하는 경향은 해당 비즈니스 모델의 성격을 규정하는 자료도로 이용될 수 있다. 또한 최근 인터넷기업들의 부도가 발생하고 있는데, 기업의 부실원인이 어떤 것이든 사회전체의 생산력의 감소, 실업의 증가, 채권자 및 주주의 부의 감소, 심리적 불안으로 인한 경제활동의 위축, 기업 노하우의 소멸, 대외적 신용도의 하락 등과 같은 사회적·경제적 파급효과는 대단히 크다. 이상과 같은 기업부실의 효과를 고려할 때 부실기업을 미리 예측하는 일종의 조기경보장치를 갖는다는 것은 중요한 일이다. 현금흐름정보를 이용하여 기업의 부실을 예측하면 기업의 부실징후를 파악하는데 그치지 않고 부실의 원인을 파악하고 이에 대한 대응 전략을 수립하며 그 결과를 측정하는데 활용될 수도 있다. 따라서 본 연구에서는 기업의 부도예측 정보 중 현금흐름정보를 통하여 '인터넷기업의 미래 현금흐름측정, 부도예측신호효과, 부실원인파악, 비즈니스 모델의 성격규정 등을 할 수 있는가'를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. Accordi
디지털 자동차운행기록계는 교통안전법에 따라 자동차의 운행상황과 교통사고 상황과 함께 자동차의 속도, 거리, 브레이크 상황, 가속도, GPS 위치 등을 자동적으로 저장장치에 기록하는 장치이다. 유럽에서는 디지털 자동차운행기록계 장착이 2005년부터 모든 트럭에게 의무화되어 있고, 대한민국은 2011년부터 신규로 등록되는 사업용 차량은 의무적으로 장착해야 하며, 해가 지날수록 의무적으로 장착해야하는 자동차의 범위가 확대되어가고 있다. 이 장치는 운전자의 일일 운행 현황 분석 및 사고 분석을 위하여 사용된다. 자동차 사고는 장치의 안정성을 예측불가능하게 한다. 그래서 불확실한 상황아래에서 최대한 안정적으로 데이터를 저장할 수 있는 기술은 매우 중요하다. 우리는 실제 디지털 자동차 운행기록계를 설계하고 구현하였다. 본 논문은 이 장치의 설계와 구현에 있어서 저비용의 하드웨어 자원으로 안전하게 대용량 데이터를 저장하기 위해서 저용량이지만 안정적인 1차 저장장치와 대용량을 저비용으로 구현한 2차 저장장치로 구성된 계층적 저장 기법을 제안한다. 1차 저장장치는 용량이 SLC 낸드 플래시 메모리를 사용하여 로그 구조 형식으로 데이터를 저장한다. 로그 구조의 단점인 느린 부팅 문제를 해결하기 위해 역방향 부분 검색 기법을 제시한다. 이 방법은 1차 저장장치의 부팅 시간을 50분의 1로 감소시킨다. 추가적으로 사고 순간의 데이터를 신속하게 데이터를 저장하는 기법도 제시한다. 이 방법으로 저비용의 내장형 시스템에서 사고순간의 운행기록 시간을 일반적인 방법의 저장시간의 1/20만큼 단축하였다.
클라우드 컴퓨팅 시장이 성장하면서 다양한 클라우드 서비스가 안정적으로 제공되고 있으며 국내행정·공공기관은 모든 정보시스템을 클라우드 시스템으로 운영하기 위한 전환사업을 수행하고 있다. 그러나 인터넷을 통해 클라우드 자원에 접근할 경우, 내·외부 인력의 잘못된 자원 사용 및 악의적인 접근이 가능하기 때문에 사전에 클라우드 서비스를 안전하게 운영하기 위한 보안 기술을 마련하는 것이 필요하다. 본 논문은 클라우드 서비스 중, 민감한 데이터를 저장하는 클라우드 스토리지 서비스에 대해 제로 트러스트 기반으로 보안 기술을 설계하고, 설계된 보안기술을 실제 클라우드 스토리지에 적용하여 보안 기술의 실효성을 검증한다. 특히, 보안 기술 적용 여부에 따른 클라우드 사용자의 상세 접근 및 사용 행위를 추적하기 위하여 메모리 포렌식, 웹 포렌식, 네트워크 포렌식을 수행한다. 본 논문에서는 클라우드 스토리지 서비스로서 Amazon S3(Simple Storage Service)를 사용하고, S3의제로트러스트 기술로는 접근제어목록 및 키 관리 기술을 사용한다. 또한, S3에 대한 다양한 접근 유형을 고려하기 위하여 AWS(Amazon Web Services) 클라우드 내·외부에서 서비스 요청을 발생시키고, 서비스 요청위치에 따른 보안 기술 적용 효과를 분석한다.
최근 인공지능 기법을 활용하여 캔들스틱 차트를 분석함으로써 주식가격 예측의 정확성을 높이고자 하는 다양한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 이러한 연구들은 주식가격 예측을 위한 학습에 있어 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려하지 못한다는 점과 시장 참여자들의 감정 상태를 고려하지 못한다는 점 등이 문제로 지적되고 있다. 본 연구에서는 시장 참여자들의 감정상태를 반영하기 위해 변동성지수(VIX: volatility index) 차트를 캔들스틱 차트와 함께 고려하여 학습시키고 이를 변이형 오토인코더(VAE: variational auto encoder)와 어텐션 메커니즘(attention mechanisms)을 결합한 새로운 방법으로 분석하여 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 기존 연구의 한계를 극복하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법의 성능 비교를 위해 S&P 500 기업 가운데 50개를 임의로 추출하여 제안한 방법을 통해 이들의 주식가격을 예측하고 이를 합성곱 신경망(CNN: convolutional neural network) 또는 장단기메모리(LSTM: long-short term memory) 등과 같은 기존 방법들과 비교하였다. 비교 결과 기존 방법들에 비해 본 연구에서 제안한 방법이 더 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 시장 참여자들의 감정 상태와 캔들스틱 차트의 시계열적 특성을 고려함으로써 주식 가격 예측의 정확성을 높였다는 점에서 그 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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