본 연구는 현재의 복잡하며 부정확한 기존의 태권도 전자호구 시스템과 차별화 되는 전자호구 개발을 제안한다. 이를 위해 전자호구에 적용이 가능한 다양한 센서(마그네틱 센서, 전기용량 센서, 접촉식 스위치 방식, 압전필름 센서) 방식에 대하여 시험을 통해 분석하여 차별화된 성능을 가질 수 있는 센서 방식을 제안한다. 제안하는 전자호구의 타격에 대한 정도를 높이기 위해 기존의 몸통호구에만 집약된 광범위한 센서 및 무선 통신 제어 장치를 호구와 손, 발 보호대로 분산하였다. 또한 몸통호구에는 초경량 필름형 압전센서를 통해 몸통호구에 가해지는 충격량을 측정하도록 하여 무게를 경량화 하였다. 기존의 전자호구의 경우 몸통호구에 집약된 센서 및 통신 제어 장치를 개별 장비로 분리하여 사용자가 개별 구입할 수 있도록 스마트 앱을 활용하여 스코어를 확인할 수 있도록 하였다. 개발하는 전자호구의 무게는 약 1kg 이하로 기존 대비 20% 정도 감소되는 효과를 얻었다. 완벽한 시험 환경을 갖추지 못하여 충격량에 대한 효과를 정확하게 분석하지 못한 부분은 본 연구의 보안 사항을 본다.
블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.
전 세계적으로 약물 부작용은 주요 사망원인의 상위를 차지하고 있다. 약물 부작용에 대해 효과적으로 대응하기 위해, 능동적인 실시간 분석 기반 약물감시 체계로의 전환과 함께 데이터의 표준화와 품질 향상이 필요하다. 이를 위해, 개별 기관의 데이터를 통합하고 대규모 데이터를 활용하여 약물 부작용 예측의 정확도를 높이는 것이 중요하다. 하지만, 각 기관 간의 데이터 공유는 프라이버시 문제를 야기시키고 각기 다른 데이터 표준 구성도 다르다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 개인정보보호 법규에 따라 데이터를 직접 공유하지 않고 모델의 학습 결과를 공유하는 연합학습 방식을 채택한다. 각 기관마다 다른 데이터포맷을 Common Data Model(CDM)을 활용하여 데이터 표준화를 수행하고 데이터의 정확성과 일관성을 확립한다. 또한, 클라우드 기반의 연합학습 환경을 구성하여 보안 및 확장 관리에 효율성을 높이는 약물감시 시스템을 제안한다. 이를 통해 기관 간 데이터의 프라이버시를 보호하면서도, 효과적인 의약품 부작용 모니터링과 예측이 가능하다. 약물 부작용으로 인한 사망률 감소와 의료비용 절감을 목표로 하며, 이를 실현하기 위한 다양한 기술적 접근과 방법론을 탐구한다.
본 연구는 69개의 iSchool에서 데이터 사이언스 관련 교과가 어떻게 제공되고 있는지를 파악하고, 국내 교과와 비교하여 방향성을 제시한다. iSchool은 건강, 기술, 바이오 분야를 비롯한 관련 분야로 그 교과 영역을 확장하는 현상이 두드러진다. 하지만, 국내 교과에서는 인접학문과 융합하려는 현상은 활발하게 관찰되지 않았다. 데이터를 어떻게 처리하고 관리할 것인지에 대한 영역 역시 iSchool이 집중하는 분야인데, 일반적인 데이터 사이언스, 데이터 관리, 데이터 보안 등에 중점을 둔 교과가 제공되고 있다. 데이터를 저장하는 방식에 대한 교과 분류는 '데이터베이스' 관련 교과의 비중이 높았으며, 비슷한 비중으로 통계와 분석법이 제공되고 있었다. iSchool의 교과를 분석하고 국내 사례와 비교해 본 결과 본 논문은 국내 문헌정보학이 데이터 사이언스 관련 교과를 확대하고, 병진 데이터 사이언스로의 역할을 강화하며, 수리적 분석 능력을 키우는 교과를 개발하되, 특성화된 교과를 발굴하여 실험적인 수업을 제공하고, 기술과 상호작용하는 지식을 제공해야 할 것을 제안한다.
기업이 신기술의 도입을 검토할 때 기술의 이점을 충분히 활용하기 위해서는 해당 기술과 관련한 기술적 특성에 대한 정확한 파악과 선별적인 적용이 중요하다. 본 연구에서는 기업이 블록체인 기술 신규 적용의 효율성을 높이기 위해 상대 중요도가 높은 기술적 특성을 분석하였다. 선행연구를 통해 확인되는 블록체인의 기술적 특성을 시스템 계층구조 관점에서 재분류하고, 기술적 특성의 하위 세부요인을 도출하였다. 그리고 기업 내 전문가와 SI 전문가를 대상으로 실시한 기술적 특성의 상대적 중요도에 대해 설문조사를 AHP(Analytical Hierarchy Process) 기법을 활용해 분석하였다. 분석결과 응답자들은 보안성과 관련한 해킹의 위협에서 데이터 보호를 가장 중요한 요인으로 평가하였다. 그리고 기업 내 전문가와 SI 전문가 간에 기술적 특성에 대한 중요도 및 업종별 전문가 그룹 간의 기술적 특성의 중요도 우선순위 비교결과도 서로 다르게 나타났다. 다가올 4차 산업혁명의 변화에 맞추어 본 연구의 결과는 기업에서 블록체인 기술적용 시에 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다. 향후 업종별 블록체인 기술 수용에 필요한 내·외부 요인과 기술도입을 통한 효과에 대한 실증분석도 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이다.
최근 인공지능 주차관제시스템은 딥러닝을 활용해 차량 번호판에 대한 인식률을 높이고 있지만 위조번호판 부착 차량을 판별하지 못한다는 문제점이 있다. 이러한 보안상의 문제점이 있음에도 불구하고 현재까지 여러 기관에서 기존의 시스템을 그대로 사용하고 있는 상황이다. 실례로 위조번호판을 이용한 실험에서 정부의 주요 기관을 대상으로 진입에 성공한 사례도 있다. 본 논문에서는 이러한 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지하기 위해서 기존 인공지능 주차관제시스템의 개선 방안을 제시한다. 이를 위해 제안하는 방법은 기존 시스템이 차량의 번호판의 일치여부를 통과기준으로 사용하듯이 이미지에서 특징이 되는 특징점의 정보를 추출해내는 ORB 알고리즘을 활용하여 추출한 차량 앞면 특징점들의 매칭 정도를 통과기준으로 사용하는 방법이다. 또한 내부에 차량이 존재하는지 여부를 확인하는 절차를 제안 시스템에 포함시켜 위조번호판을 부착한 동일 차종 차량의 진입도 방지하였다. 실험 결과, 위조번호판을 부착한 차량들의 진입을 막아내며 기존시스템에 비해 위조번호판을 막아내는 개선된 성능을 보였다. 이러한 결과를 통해 기존 인공지능 주차관제시스템의 체계를 유지하면서 본 논문에서 제안하는 방법들을 기존의 주차관제시스템에 적용하여 위조번호판을 부착한 차량의 출입을 방지할 수 있음을 확인할 수 있었다.
가상환경 기술의 발전과 COVID-19 팬데믹으로 언택트 문화가 부상함에 따라 메타버스(Metaverse)가 주목받고 있다. 본 연구에서는 최근 메타버스 서비스로 주목받는 "제페토" 애플리케이션에 대한 사용자들의 리뷰를 분석하여, COVID-19 팬데믹 이후 메타버스에 대한 요구사항의 변화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 2018년 9월부터 2023년 3월까지 구글플레이스토어에 작성된 "제페토" 애플리케이션 리뷰 109,662건을 수집하였으며, LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 토픽을 추출하고, COVID-19 팬데믹이 선언된 "2020년 3월 11일"을 기준으로 전·후로 토픽이 어떻게 변화했는지 Causal Impact 기법을 사용하여 분석하였다. 분석 결과 애플리케이션 기능적 문제(토픽1), 보안 문제(토픽2), 애플리케이션 내 가상화폐(Zem)에 대한 불만 사항(토픽3), 애플리케이션 성능(토픽4), 개인정보 관련 문제(토픽5) 등 5가지 토픽이 추출되었으며, 이들 중 보안 문제(토픽2)가 COVID-19 팬데믹에 가장 큰 영향을 받았음이 확인하였다.
뉴미디어 시대의 새로운 혁신기술로 IPTV를 들 수 있다. IPTV는 텔레비전과 인터넷이 융합된 뉴미디어로 TV기능을 가지면서도 인터넷에 접속하여 정보 검색, 게임, 영화, 홈쇼핑, 홈뱅킹 등 포털 서비스를 받을 수 있는 차세대 TV이다. 이러한 혁신기술들의 채택과 사용에 서비스 품질은 중요한 영향을 미친다. IPTV는 일반 TV와 달리 기술적 제약 때문에 서비스 품질보다 체감 품질이 더욱 중요시 된다. 체감 품질은 사용자가 본원적으로 경험하고 인지하는 품질로 최종 사용자를 대상으로 시험하고 측정하는 품질이다. 본 연구는 IPTV의 체감 품질 측정 방법론을 제안하는 것이 목적이다. 탐색적 방법을 사용하여 체감 품질에 영향을 미치는 요인을 발견하고 사용자 테스트라는 실험적 방법을 사용하여 체감 품질을 측정한다. 우리는 요인분석을 통하여 9개의 체감 품질 요인(그래픽, 화질, 정확성, 접근도구, 콘텐츠의 질, 사용성, 보안성, 성능)을 발견하였다. IPTV 서비스 제공자를 대상으로 측정한 체감 품질 점 수는 화질, 그래픽, 콘텐츠의 질을 제외하고는 전반적으로 높지 않아 개선이 요구된다.
현재 자율주행 관련 기술은 주행의 정도를 적용하여 단계별로 발전하고 있다. 자율주행 차량이 움직이는 도로에 대한 운영 관리 기술도 자율주행 기술에 발맞춰 발전해야 하는 것은 필수적이다. 그러나 현재 도로 운영 관리의 경우 2차원 정보만을 사용하여 관리되고 있어 차로 및 시설물 정보관리, 유지 보수의 체계화된 운영 관리에 한계를 보이고 있다. 본 연구는 현재 2차원 공간데이터를 기반으로 관리하고 있는 차로 및 시설물 운영 관리 시스템을 정밀도로 지도 데이터와 실시간 빅 데이터 처리가 가능한 융합 형태의 데이터베이스를 설계하여 3차원 공간정보 기반의 운영 관리가 가능한 운영 관리 시스템 아키텍처 구성 방안을 제시하였다. 본 연구를 통해 향후 정밀도로 지도를 기반으로 한 운영 관리 시스템을 구축하여 차로 및 시설물 유지관리에 사용할 경우 시설물을 시각화하여 관리할 수 있으며, 다중 사용자의 데이터 편집 및 분석이 가능하고, 다양한 GIS S/W와 연동이 가능하며, 보안 및 백업·복구 등의 기능이 강화되어 대용량의 실시간 데이터를 효율적으로 처리할 수 있을 것으로 판단된다.
사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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