인터넷의 발전과 더불어 빠르게 발전하는 e-Business 환경에서 그 편리함과 유익성에 반비례하여 위험/위협요소에 쉽게 노출되어지고 있다. e-Business 환경에서의 정보보안의 위협은 사용자의 실수등에 의한 사고에 의한 위협(Accidental Threats) 악의적 목적이나 영리추구를 위한 의도적인 위협(Intentional Threats)등으로 나뉘어 매우 빠르게 발생하고 있다. 이와 같이 점점 다양해지고 복잡해지는 e-Business 환경에서 가장 적합하고 안전한 정보보안 솔루션을 구현하기 위해서나, 또는 관련업체의 정보보안 장단점을 알아보기 위한 현황분석 등을 위하여 표준이나 기준이 될 수 있는 가이드라인이 필요하게 되었다. 이에 본 논문에서는 LG CNS에서 제시하는 정보보안의 프레임웍을 이용하여 e-Business 정보보안의 구현 방안에 대하여 설명하고자 한다. 이 프레임웍은 크게 정보보안의 기본전략, 메커니즘, 그리고 관리적 영역과 기술적 영역으로 나뉘어 보여지고 있다. 본 논문에서 제시되는 정보보안 프레임웍에 준하여, 실제 개발자나 정보보안 관련 엔지니어가 좀 더 쉽게 현존하는 시스템 환경에 적용하고 더 나아가 정보보안 구현의 초석이 될 수 있는 아키텍쳐를 소개하였다. 보안 아키텍처는 신뢰성 있는 보안 구현 방안을 제시하기 하기 위해, 네트워크/시스템 영역을 각각의 비즈니스 영역을 고려하여 구분하고, 이 영역별로 차별화 된 보안 솔루션을 구현하여 효과적인 보안구현 전략을 제시하는데 그 의의가 있다. 마지막으로 본 논문에서는 e-Business 환경에서의 통합 정보보안 솔루션을 기반으로 실제 e-Business 환경인 e-Marketplace중 Procurement에 적용될 수 있는 정보보안의 구현 사례를 제시하였다. 실 비즈니스 환경 분석을 통해 야기 될 수 있는 대표적인 위험/위협요소인 사용자 신분인증 및 문서의 위/변조등에 대응하여 적응되는 다양한 보안 솔루션 중 웹 기반에서의 사용자 인증통합 및 비즈니스적 연동이 빈번한 제휴 업체들과의 신뢰할 수 있는 접근통제가 요구되는 환경에서 프레임웍에 준하여 적용되어지는 사례 분석을 해 봄으로써 활용 가치를 증명해 보았다.
IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.
최근 들어 인간의 모든 활동 영역에서 디지털 데이터가 생성되고 있고 데이터를 안전하게 저장하고 가공하여 유용한 서비스를 개발하려는 시도가 많아지고 있다. 데이터 레이크는 데이터의 출처나 데이터를 활용하는 분석 프레임워크에 독립된 데이터 저장소를 말한다. 본 논문에서는 스마트시티에서 생성되는 다양한 빅데이터를 데이터 레이크에 안전하게 저장하고 서비스에서 활용할 수 있게 ETL 하는 도구와 이를 효과적으로 사용하는데 필요한 웹기반 도구를 설계하고 구현한다. 원천 데이터를 품질검사하고 정제하여 데이터 레이크에 안전하게 저장한 다음 데이터 수명주기 정책에 따라 관리하는 일련의 과정(ETL)은 대부분 비용이 많이 드는 인프라와 개발 및 유지 관리에 상당한 노력이 필요한 기술이다. 구현기술을 통해 IT분야 전문지식이 없어도 가시적이고 효율적으로 ETL 작업 모니터링, 데이터 수명주기 관리 설정과 실행이 가능하다. 이와는 별개로 데이터 레이크에 신뢰할 수 있는 데이터를 저장하고 사용하려면 데이터 품질검사 리스트 가이드가 필요하다. 또한, 데이터 수명주기 관리 도구를 통해 데이터 마이그레이션 및 삭제 주기를 설정하고 예약하여 데이터 관리 비용을 줄일 수 있어야 한다.
최근 스마트폰의 등장으로 인해 사용자들은 시간과 공간의 제약 없이 스마트폰을 이용한 새로운 의사소통의 방법을 경험하고 있다. 이러한 스마트폰은 고화질의 컬러화면, 고해상도 카메라, 실시간 3D 가속그래픽과 다양한 센서(GPS와 Digital Compass) 등을 제공하고 있으며, 다양한 센서들은 사용자들(개발자, 일반 사용자)로 하여금 이전에 경험하지 못했던 서비스를 경험할 수 있도록 지원하고 있다. 그 중에서 모바일 증강현실은 스마트폰의 다양한 센서들을 이용하여 개발할 수 있는 대표적인 서비스 중 하나이며, 이러한 센서들을 이용한 다양한 방법의 모바일 증강현실 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 모바일 증강현실은 크게 위치 정보 기반의 서비스와 내용 기반 서비스로 구분할 수 있다. 위치 정보 기반의 서비스는 구현이 쉬운 장점이 있으나, 증강되는 정보의 위치가 실제의 객체의 정확한 위치에 증강되는 정보가 제공되지 않는 경우가 발생하는 단점이 존재한다. 이와 반대로, 내용 기반 서비스는 정확한 위치에 증강되는 정보를 제공할 수 있으나, 구현 및 데이터베이스에 존재하는 이미지의 양에 따른 검색 속도가 증가하는 단점이 존재한다. 본 논문에서는 위치 정보 기반의 서비스와 내용기반의 서비스의 장점들을 이용한 방법으로, 스마트폰의 다양한 센서(GPS, Digital Compass)로 부터 수집된 정보를 이용하여 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이고, 탐색 범위에 존재하는 이미지들의 특징 정보를 기반으로 실제의 랜드마크를 인식하고, 인식한 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터(LOD)에서 검색하여 해당 정보를 제공하는 랜드마크 가이드 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 크게 2개의 모듈(랜드마크 탐색 모듈과 어노테이션 모듈)로 구성되어있다. 첫 번째로, 랜드마크 탐색 모듈은 스마트폰으로 인식한 랜드마크(건물, 조형물 등)에 해당하는 정보들을 (텍스트, 사진, 비디오 등) 링크드 오픈 데이터에서 검색하여 검색된 결과를 인식한 랜드마크의 정확한 위치에 정보를 제공하는 역할을 한다. 스마트폰으로부터 입력 받은 이미지에서 특징점 추출을 위한 방법으로는 SURF 알고리즘을 사용했다. 또한 실시간성을 보장하고 처리 속도를 향상 시키기 위한 방법으로는 입력 받은 이미지와 데이터베이스에 있는 이미지의 비교 연산을 수행할 때 GPS와 Digital Compass의 정보를 사용하여 그리드 기반의 클러스터링을 생성하여 탐색 범위를 줄임으로써, 이미지 검색 속도를 향상 시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 두 번째로 어노테이션 모듈은 사용자들의 참여에 의해서 새로운 랜드마크의 정보를 링크드 오픈 데이터에 추가할 수 있는 기능을 제공한다. 사용자들은 키워드를 이용해서 링크드 오픈 데이터로에서 관련된 주제를 검색할 수 있으며, 검색된 정보를 수정하거나, 사용자가 지정한 랜드마크에 해당 정보를 표시할 수 있도록 지정할 수 있다. 또한, 사용자가 지정하려고 하는 랜드마크에 대한 정보가 존재하지 않는다면, 사용자는 랜드마크의 사진을 업로드하고, 새로운 랜드마크에 대한 정보를 생성하는 기능을 제공한다. 이러한 과정은 시스템이 카메라로부터 입력 받은 대상(랜드마크)에 대한 정확한 증강현실 컨텐츠를 제공하기 위해 필요한 URI를 찾는데 사용되며, 다양한 각도의 랜드마크 사진들을 사용자들에 의해 협업적으로 생성할 수 있는 환경을 제공한다. 본 연구에서 데이터베이스의 탐색 범위를 줄이기 위해서 랜드마크의 GPS 좌표와 Digital Compass의 정보를 이용하여 그리드 기반의 클러스터링 방법을 제안하여, 그 결과 탐색시간이 기존에는 70~80ms 걸리는 반면 제안하는 방법을 통해서는 18~20ms로 약 75% 정도 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 탐색시간의 감소는 전체적인 검색시간을 기존의 490~540ms에서 438~480ms로 약 10% 정도 향상된 것을 확인하였다.
본 연구는 Kolb의 학습양식 기반의 팀 조직 시스템의 프로토타입을 개발하는 데 목적이 있으며, 이러한 목적을 달성하기 위하여, 첫째, 시스템의 가치를 구현하기 위한 핵심아이디어와 핵심 활동, 활동을 지원하는 도구, 그리고 가이드라인 등에 대한 개발 전략을 도출하고, 둘째, 교수설계 구조모형을 바탕으로 하여 시스템을 설계한 후 인터페이스를 개발하는 것이다. 본 시스템에서 핵심적인 요소는 학습양식 검사를 통하여 효과적인 팀을 조직하는 것이다. 우선, 학습양식 검사를 통해 학습자가 자신이 선호하는 학습 환경이나 특징을 파악한 후, 다양한 학습양식을 가진 사람들이 팀을 구성하도록 한다. 팀 조직하기는 각 팀 구성원의 학습양식을 공개한 후, 이를 기준으로 하여 팀 구성원의 특성에 맞는 역할을 분담한다. 개발된 시스템의 가치와 효율성을 검증하기 위해 전문가들로 구성된 포커스그룹 인터뷰를 실시하여 시스템의 개선점을 도출한 후, 이를 반영한 최종 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 학습자들이 언제, 어디서나 학습양식 검사를 수행하여 즉시 결과를 제공받을 수 있고, 또한 학습양식 검사 결과를 바탕으로 다양한 성향을 가진 이질적인 구성원으로 팀이 자동 구성된다. 따라서 본 시스템은 불특정 구성원을 대상으로 한 웹기반 프로젝트학습에서 뿐만 아니라, 오프라인 공간에서도 활용할 수 있을 것이다.
본 연구의 목적은 Google Maps에서 제공하는 장소에 대한 리뷰를 활용하여 실제로 공원을 방문한 이용자의 인식과 평가를 파악하는 것이다. 구글맵리뷰는 Social Network Service(SNS)를 통해 장소에 대한 인식과 평가에 관한 정보를 얻는 온라인 리뷰이며, 일반 리뷰어와 구글맵의 회원으로 등록된 지역 가이드의 관점에서 장소에 대한 이해를 볼 수 있는 서비스이다. 본 연구에서는 구글맵리뷰 분석이 공원 관리에 필요한 이용자들의 인식과 평가를 추출하는데 활용될 수 있는지를 살펴보고자 하였다. 서로 다른 공간특징과 시설을 가지는 3개의 공원(서울숲, 보라매공원, 올림픽공원)을 대상으로 파이썬을 활용한 웹 크롤링을 통해서 구글맵리뷰 내용을 수집하였다. 그리고 텍스트 분석을 통해 공원별 주요 키워드 분석과 네트워크 구조에 따른 특성을 분석하고, 이와 함께 구글맵리뷰에서 제공하는 별점 평갓값과 외국인 리뷰 데이터에 대한 분석도 수행했다. 연구 결과, 3개의 공원에서 공통으로 나타나는 특성으로는 이용목적으로 '산책', '자전거', '휴식', '피크닉'이 있었으며, 동반유형으로 '가족', '아이', '애견'이, 인프라로는 '놀이터', '산책로'가 있었다. 공원별 특색을 보면 서울숲은 자연을 기반으로 하는 야외활동이 많이 나타났고 반면, 주차공간 부족과 주말 혼잡은 공원 이용자에게 부정적인 영향을 미치고 있었다. 보라매공원은 수많은 활동을 제공하는 다양한 시설을 갖춘 도시공원의 모습을 가지고 있었다. 리뷰어들은 반려견을 동반하는 이용자 그룹과 그렇지 않은 다른 이용자 그룹 간의 갈등과 공원의 복잡함에 대한 부정적인 측면을 언급했다. 올림픽공원에는 대형 복합시설이 있으며, 커뮤니티, 문화예술공연과 같은 대규모 문화 이벤트가 많이 언급되었고, 레크리에이션 기능이 강조되었다. 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자의 전반적 경험과 이미지에 대한 특징을 파악하는 유용한 자료라고 할 수 있다. 또한, 다른 소셜미디어 데이터와 비교할 때 특히 구글맵리뷰는 공원에 대한 이용자 평갓값과 만족 및 불만족 요인을 이해할 수 있는 데이터를 제공한다.
본 연구는 비트코인 가격 변화량에 영향을 미치는 요인에 대한 실증 분석을 수행하였다. 기존 연구들은 암호화폐와 관련해 블록체인 시스템의 보안성, 암호화폐가 불러일으키는 경제적 파급효과 및 법적 시사점, 소비자 수용 및 사용 의도와 사회현상을 중심으로 이루어졌다. 그러나 암호화폐 가격 변화가 급등과 급락을 반복하면서 많은 사회적 문제를 야기했음에도 불구하고 암호화폐의 가격 변화에 영향을 미치는 요인에 대한 실증적 연구는 부족하다. 때문에 본 연구에서 암호화폐 가격 변화에 미치는 영향 요인을 도출하기 위해 암호화폐 중 가장 대표적인 비트코인을 중심으로 분석을 진행하였다. 분석을 위해 소비자, 산업, 거시경제 세 가지 차원에서 가설을 수립, 각 차원의 변수에 대한 시계열 데이터를 수집하였다. 단위근 검정을 통해 시계열 데이터에 대한 가성 회귀를 제거하고 안정성을 검증한 후, 비트코인 가격 변화량에 영향을 미칠 수 있는 요인들에 대한 회귀 분석을 실시하였다. 분석 결과 비트코인 가격 변화량은 비트코인 거래 금지에 대한 검색 트래픽, 미국 달러지수 변화량과는 음의 상관관계를, GPU 벤더의 주가 변화량, 원유 가격 변화량과는 양의 상관관계를 갖는 것을 확인했다. 그 이유로는 비트코인 거래 금지는 비트코인 존폐와 관련해 투자심리에 부정적 영향을 미친 것으로 판단되며, GPU 벤더 주가는 비트코인 생산 단가 증가와 관련해 비트코인 가격에 영향을 미친 것으로 해석된다. 미국 달러지수와는 반대로 움직임으로서 비트코인이 금의 성격을 갖고 있음을 확인하였으며, 원유 가격과의 관계를 통해 원자재와 같은 투자 자산의 역할도 갖고 있음을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 비트코인이 가진 성격을 규명하였으며, 비트코인 가격 변화 요인에 대한 실증 검증을 통해, 그 동안 부족했던 비트코인 가격 변화 요인을 규명하였고, 해당 요인들을 통해 실무적으로 소비자나 금융기관, 정부 기관에 대해 비트코인에 대한 전략적인 접근방법에 대한 가이드를 제공할 수 있다는 점에서 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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