최근 세계 각국은 온실가스 배출을 규제하기 위해 전과정평가(LCA, Life Cycle Assessment)를 도입하려는 움직임을 보이고 있다. 전기차 전과정평가는 차량의 전체 수명주기에 걸쳐 발생하는 온실가스 배출량을 측정하고 평가하는 수단이다. 전과정평가 결과의 신뢰성을 높이기 위해서는 전기차 부품별로 신뢰성 있는 데이터가 필요하다. 이를 위해 최근 블록체인 기술을 적용한 전과정평가 모델에 대한 연구들이 수행되었다. 그러나 기존 연구들은 주요 제품 정보들이 다른 참여자들에게 그대로 노출되어 프라이버서 보호가 되지 않는 문제가 있고 부품데이터 정보가 업데이트될 때마다 트랜잭션 형태로 블록체인 원장에 기록해야 해서 비효율적이다. 따라서 본 논문에서는 효율적으로 전기차 차량부품 데이터를 수집하고 유효성을 검증하기 위해 전과정평가를 위한 DID 기반의 데이터수집 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 수집된 데이터의 유효성과 무결성을 보장하며 블록체인 원장에는 사용자 인증 정보만 공유되어 데이터의 무분별한 노출을 방지하고 데이터의 출처를 효율적으로 검증 및 업데이트할 수 있다.
본 논문은 TV 브라운관과 컴퓨터 모니터에 사용되는 마그네트(Magnet)에 일정한 자력을 갖도록 자화 시키는 착자기를 제어하며, 검사공정을 자동화하는 제어 시스템용의 집적회로를 설계하여 개발한 것에 관한 것으로써, 착자기의 콘트롤 모듈과 프로토콜 모듈의 주변기기 제어회로 부분을 0.8um CMOS SOG 기술로 설계하여 ETRI에서 공정하여 칩(Chip)을 완성시켜 동작을 확인하였다. 본 논문에서는 개별 셀(Single cell)의 지연 예측에 사용되었던 기존의 프로파게이션/램프 지연 모델(Propagation/ramp delay model)을 분석, 문제점을 보완 수정한 LODECAP(LOgic DEsign CAPture)의 인버터 선형 지연 모델을 응용하여 타이밍 콘트롤 블록 내의 지연 체인(Delay chain)을 설계 할 수 있는 새로운 "지연 예측 수식"을 제안하였다. 본 논문은 추출된 수식에 의거하여 타이밍 콘트롤 블록의 설계, 시스템에 적용하였으며, 나머지 블록들을 설계한 기법에 대하여도 상술하였다.여도 상술하였다.
최근 보험 처리과정에서 소용되는 시간과 비용을 절감하고자, 자동차 보험에 블록체인 스마트 컨트랙트 기술을 도입하는 연구들이 활발하다. 그러나 기존의 연구들은 사고를 입증하기에 미흡한 수준의 교통 사고관련 데이터의 활용으로 악의적인 보험자의 사고 위조, 손상 확대 등의 보험사기 위협에 노출되어 있다. 이를 해결하고자, 본 논문에서는 자동차에 탑재된 센서, RSU, IoT 기기 등을 통한 다양한 종류의 데이터와 차량용 스마트 컨트랙트를 이용하여 사고데이터 기반 신뢰도 산정 모델을 제안한다. 특히 교통사고 데이터의 종류 및 상태에 따라 가중치를 달리하고, 다양한 사고 상황에 따라 학습되는 신뢰도 산정 모델을 고려하여 회귀모델을 적용했다. 제안 모델은 보험 처리과정의 투명성, 보험 처리 과정의 간소화와 같은 기존 장점을 유지하며 효과적인 보험사기 차단, 보험 소송의 감소의 효과를 보일 것으로 기대된다.
4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.
미래 인터넷 기술 중 하나인 ICN은 콘텐츠 소스에게 집중되는 콘텐츠 요청을 다수의 노드들이 분산 처리함으로써, 콘텐츠 소스의 주변 네트워크에서 발생하는 네트워크 병목 현상을 해결하고, 서비스 시스템이나 네트워크의 운영 상태와 상관없이 지속적으로 콘텐츠를 배포할 수 있다는 장점을 갖고 있다. 특히, CCN은 네트워크 노드에 콘텐츠 임시 저장 기능을 구현하고, 콘텐츠 요청 패킷의 전송 경로 상에 있는 중간 네트워크 노드가 직접 콘텐츠 요청에 응답할 수 있도록 제안되었다. 그러나 이와 같이 분산된 불특정 노드로부터 콘텐츠가 전송될 경우, 사용자가 실제 콘텐츠 제공 노드를 인증할 수 없기 때문에 공격자의 불법적인 서비스 개입 및 악의적인 콘텐츠 변경을 통한 다양한 해킹 공격에 취약할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 CCN은 콘텐츠 인증 기능을 제안하고 있다. 본 논문에서는 CCN의 콘텐츠 인증 기술의 문제점을 분석하고 블록체인을 이용하여 이를 개선할 수 있는 방안을 제안한다. 또한, 기존 기술과의 성능 비교 분석을 통하여 개선안의 성능을 평가한다.
인공지능 기술은 작동과정에 대한 투명성이 보장되지 않는 수동적 인식 영역에 제한되는 한계점으로 인해, AI가 학습하는 데이터에 의존적인 취약점을 갖는다. 인공지능 학습을 위한 원시데이터는 AI 학습의 고도화를 위한 데이터 품질 확보를 위해 수작업으로 가공과 검수를 해야 하기에 인적 오류가 내재되어 있으며, 데이터의 훼손, 불완전함, 원시데이터와의 차이 등으로 인해 가공데이터를 통한 AI 학습 시 예상 치 못한 결과값을 도출할 수 있다. 이에 본 연구에서는 사이버 보안 관점에서의 접근을 통한 AI 학습데이터의 부정확한 사례 및 사이버보안 공격 방법 분석을 통해 기계학습 전 학습데이터 관리의 필요성을 살펴보고, 학습 데이터 무결성 검증을 위해 블록체인 기반의 학습데이터 환경 모델인 Data-preserving 인공지능 시스템 구축 방향을 제시한다. Data-preserving AI 학습환경 모델은 AI 학습데이터 제공 전 변조되지 않은 데이터로 학습됨을 보장 하여 데이터 가공 시 및 원시데이터 수집을 위한 오픈 네트워크에서의 데이터 제공 및 활용 시 있을 수 있는 사이버 공격, 데이터 변질 등의 위협을 사전에 방지할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 복지서비스의 확대에 힘입어 여러 정부기관에서 복지 관련 서비스를 다양하게 제공하고 있으며 이에 따라 복지관련 서비스의 양과 질의 향상이 동시에 이루어지고 있다. 복지서비스 향상과 더불어 부적정 신청자로 인한 부정·중복수급율도 증가하고 있다. 특히 여러 기관에서 유사하게 추진되는 사업의 경우 기관들 간 시스템 불일치 및 자격검증 지연의 문제 등에 기인한 중복신청 확인이 미흡할 수 있으며 이로 인한 중복수급이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러기관에서 진행되는 복지서비스 유사사업 관련 중복수급 방지를 위하여, 기관 간 데이터 관리 및 공유의 문제점을 검토하고 블록체인기술의 적용방법을 단계별로 제안하였다. 본 논문의 제안을 통하여 수급대상자의 투명한 데이터 관리가 가능하며 이를 통하여 신뢰기반의 복지급여 관리가 가능할 것이다.
재해 복구는 자연 재해와 같은 비상 상황에 대비하여 서비스의 연속성을 보장하고, 리소스와 재정의 손실을 최소화하기 위한 정책 및 절차를 의미한다. 특히, 클라우드 서비스 제공자에 의한 재해 복구 방법은 관리의 유연성과 고가용성, 비용효율성과 같은 장점을 지닌다. 하지만, 이러한 방법은 서비스 사업자에 대한 의존성을 가지며, 개인의 데이터에 대해 사용자가 관여할 수 없는 구조적 한계를 가진다. 본 논문에서는 블록체인과 분산 스토리지를 활용하여 사용자의 데이터를 백업함으로써 서비스 제공자에 대한 의존성을 제거하고, 데이터의 기밀성을 위해 프록시 재암호화를 이용한 프로토콜을 제시한다. 제안된 방법은 이더리움과 IPFS 환경에서 구현되었으며, 백업 및 복구 운영에 필요한 성능과 비용을 제시한다.
최근 블록체인 기술이 부상하면서 이를 이용한 암호화폐 플랫폼이 늘어나며 화폐 거래가 활발이 이뤄지고 있다. 그러나 암호화폐의 특성을 악용한 범죄 또한 늘어나 문제가 되고 있다. 특히 피싱 스캠은 이더리움 사이버 범죄의 과반수 이상을 차지하며 주요 보안 위협원으로 여겨지고 있다. 따라서 효과적인 피싱 스캠 탐지 방법이 시급하다. 그러나 전체 이더리움 참여 계정 주소에서 라벨링된 피싱 주소의 부족으로 인한 데이터 불균형 문제로 지도학습에 충분한 데이터 제공이 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 이더리움 트랜잭션 네트워크를 고려한 효과적인 그래프 임베딩 기법인 trans2vec과 준지도 학습 모델 tri-training을 함께 사용하여 라벨링된 데이터 뿐만 아니라 라벨링되지 않은 데이터도 최대한 활용하는 피싱 스캠 탐지 방법을 제안한다.
지난 몇 년 동안 5G와 같은 새로운 저 지연 통신 프로토콜을 기반으로 IoT 엣지가 등장하기 시작했다. 그러나, IoT 엣지는 막대한 이점에도 불구하고, 새로운 보완 위협을 초래하여 이를 해결하기 위한 새로운 보안 솔루션이 필요하다. 본 논문에서는 IoT 시스템을 보완하는 클라우드 환경기반의 IoT 엣지 아키텍처 모델을 제안한다. 제안 모델은 IoT 엣지 장치에서 추출한 네트워크 트래픽 데이터를 기계 학습에 작용하여 사전에 보안 위협을 예방한다. 또한, 제안 모델은 로컬 노드에서 보안 데이터 일부를 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)에서의 부하 및 보안을 보장한다. 제안 모델은 IoT 엣지 환경 중 로컬 노드에 데이터 처리 및 관리의 일부 기능을 할당함으로써 액세스 네트워크(엣지)의 부하를 더욱 줄이는 동시에 취약 부분을 안전하게 보호한다. 제안 모델은 다양한 IoT 기능을 네임 서비스로 가상화하고, 필요에 따라 하드웨어 기능과 충분한 계산 리소스를 로컬 노드에 배포한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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