최근 인터넷 시장의 가장 큰 이슈는 무선환경과 컨텐츠의 유료화 움직임이다. 다양한 모바일 컨텐츠들이 무선인터넷을 지원하는 단말기의 보급과 더불어 빠른 성장세를 보이고 있다. 이에, 본 논문에서는 무선 인터넷 환경에 적합한 각 무선 응용프로토콜르이 보안을 고려한 보안 메커니즘을 설계하며, WAP, ME및 i-Mode방식에 대한 보안 요구사항을 분석한다. 또한, 향후 IMT2000에서도 사용 가능한 상업용 모바일 서비스 플랫폼을 검토하고, 표준화가 진행중인 자바모바일 서비스 플랫폼을 기반으로 하는 J2ME 기술인 CLDC와 MIDP를 이용해서 M-Commerce 환경에서 사용되어질 보안 플랫폼을 제시한다. 본 논문의 결과는 향후 활성화될 M-Commerce의 안전한 응용서비스 제공을 위한 보안 플랫폼 구현의 기반이 될 것으로 기대된다.
사물인터넷은 응용서비스, 플랫폼, 네트워크, 디바이스의 4계층으로 이루어진다. 사물인터넷의 전체적인 구조도를 보면, 다양한 디바이스가 사물인터넷 플랫폼에 센싱 빅데이터를 전송하고, 사물인터넷 플랫폼에서 수집된 데이터를 이용하여 응용서비스에 정형화된 데이터 서비스를 제공할 수 있다. 그러나 현재의 사물인터넷 플랫폼의 구조는 수백만개의 디바이스에서 생성되는 데이터를 관리하여 플랫폼에 높은 트래픽과 계산부하가 야기될 수 있는 구조이며 이로 인해 해당 플랫폼과 연동된 모든 응용서비스의 가용성이 낮아지고 단일장애지점(Single point of failure)의 원인을 제공한다. 본 논문에서는 단일장애지점에 대한 문제점을 해결하기 위해서 중앙화 된 사물인터넷 플랫폼 대신에 탈중앙화 된 사물인터넷 구조를 위한 방법을 제안하고자 한다. 특히 사물인터넷 플랫폼의 요구사항을 분석하여 탈중앙화 된 사물인터넷 플랫폼에서의 요구사항을 도출한다. 더 나아가 블록체인기반의 탈중앙화 된 사물인터넷 플랫폼을 통해서 기존의 4계층 사물인터넷 구조에서 3계층 사물인터넷 구조로 나아가는 방법을 제시한다.
영화의 다양한 정보들을 측정하고 씨네메트릭스와 관련된 기존의 연구들은 스토리 차원의 정보들을 활용하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 스토리 차원의 씨네메트릭스 연구를 위해 영화의 설계도와 같은 스크립트에 대한 데이터 수집과 분석을 가능케 하는 협업적 스크립트 분석 플랫폼을 제안하고 개발한다. 이를 위해 자동으로 스크립트를 파싱하고 사용자들이 협업적으로 결과물의 오류를 수정하여 분석 데이터로 활용할 수 있는 소프트웨어를 개발하고 제공하고자 한다. 따라서 사용자에 의해 오류가 수정되고 걸러지게 하여 완성도 높은 영화 데이터 축적을 가능케 하는 협업적 스크립트 분석 플랫폼의 구조를 제시하고, 구현 결과에 대해 설명한다.
본 논문에서는 국내외에서 발표된 빅데이터 플랫폼을 조사 및 분석하였다. 분석결과 각 플랫폼에서 개인정보보안에 문제점이 있었다. 특히 빅데이터 플랫폼에 많이 사용되는 대표적인 NoSQL DB인 HBase에 저장된 빅데이터 개인정보 암호화의 취약점과, DB에 저장된 데이터를 암 복호화 할 때에 시스템에 부하가 발생하는 것이다. 이에 본 논문에서는 HBase의 암호화 방법, 암 복호화시 시스템 및 네트워크 통신의 부하를 경감시키는 방안과 빅데이터 플랫폼의 각 단계에 개인정보관리체계(PIMS)를 적용하는 방안을 제시한다. 그리고 이것이 반영된 새로운 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 따라서 제안된 빅데이터 플랫폼은 개인정보보안강화 및 시스템 성능의 효율성 확보로 빅데이터 사용의 활성화에 크게 기여할 것이라 판단된다.
한국생물정보시스템생물학회 2006년도 Principles and Practice of Microarray for Biomedical Researchers
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pp.57-61
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2006
Microarray란 유리, 실리콘, 플라스틱 등의 매체위에 생체분자를 집적하여 만든 플랫폼을 의미한다. 현재 이러한 플랫폼에 DNA, 화학물질, 유기물질 등 바이오소재를 집적하여 다양한 연구용 제품들이 출시되어 있으며, 수년간 Microarray를 이용한 연구가 진행되어 최근에는 질병진단/예후예측 등의 포괄적인 정보를 포함하는 임상용 microarray제품도 등장하고 있다. 디지탈지노믹스(주)는 2000년 이후로 6년의 기간동안 연구자에게 다양한 종류의microarray를 공급하여 왔으며, 현재 국내에서 가장 많은 종류의 microanay 분석 시스템을 확보하고 있다. 따라서 다양한 연구자들에게 가장 적합한 microarray를 소개할 수 있음은 물론, 그 결과분석 데이터를 제공함으로써 양질의 데이터와 서비스를 제공하고 있다. 특히 디지탈지노믹스(주)에서는 최근에 Combimatrix사의 microarray 시스템을 도입하여, 연구자가 원하는 맞춤형 microarray를 제작할 수 있는 새로운 형태의 차세대 플랫폼을 제공할 수 있게 되었다. 이 기술은 연구자의 목적에 맞게 microarray 제작이 가능하도록 가변적인 특성을 가지고 있으며 높은 민감도 및 재현성을 보여주는 우수한 기술력을 보여준다. Microarray 분야는 그 플랫폼과 분석기술이 나날이 발전하고 있으며, 그 응용범위도 날로 넓어 지고 있다. 그 활용범위의 예를 보면, 1) 유전체 수준에서 발현양상 분석, 2) 약물에 대한 반응성 분석, 3) 질환에 대한 원인 유전자 규명 및 진단제 개발, 4) 독성유전체에서의 약효 및 유효성 분석, 5) 대량의 SNP 분석, 6) 대량의 단백질 수준에서의 발현분석 등이 있으며, 일일이 다 언급하기 힘들 정도로 그 응용범위가 넓어지고 있다. 이러한 microarray기술은 관심 있는 대상에 대한 검색(screening)의 기능과 더불어 분석된 데이터를 기초로 제품화 플랫폼으로써 다시 활용될 수 있는 장점을 가지고 있다. 디지탈지노믹스(주)에서는 구축되어 있는 microarray 분석 시스템을 이용하여 질병 진단, 약물반응성 진단 및 플랫폼 개발에 대한 내부연구도 심도 있게 수행하고 있으며, microarray 기술을 응용하여 산업화, 제품화 할 수 있는 구체적인 사례와 모범답안을 만들기 위해 노력하고 있다.
클라우드 컴퓨팅 기술의 발전과 맞물려서 이를 위한 많은 플랫폼들이 제안되고 있다. Amazon이나 Google 등의 세계적인 기업들을 이미 자신들 만의 플랫폼을 구축하여 안정적으로 서비스를 제공하고 있으며 오픈소스 커뮤니티들이 주도 하는 오픈 플랫폼들도 속속 등장하여 발전을 거듭하고 있다. 본 논문에서는 가장 대표적이고 널리 사용되는 오픈소스 기반의 클라우드 컴퓨팅 플랫폼들을 분석하고 그 기능들을 서로 비교해서 사용자가 자신의 요구사항에 가장 적합한 플랫폼을 선택할 수 있게 한다.
최근 모바일 보안에 많은 이슈가 되고 있고, 그 중 많은 사람들이 이용하는 안드로이드 어플리케이션에서도 악성 어플리케이션이 등장함에 따라 많은 개인정보 피해가 속출되고 있다. 이에 따라 안드로이드 어플리케이션의 데이터유형 별로 특징을 분석하고, 분석된 유형별로 사용할 수 있도록 암호화 알고리즘을 분석하며, 분석된 내용을 바탕으로 안드로이드에서 사용할 수 있도록 플랫폼의 형태로 설계하였다.
컴포넌트 기반 개발 (CBD) 기술은 재사용을 통해 개발 노력과 시간을 줄여주는 기술로서 학계에서 활발한 연구가 이루어지고 있으며, 산업계의 기본 개발 패러다임으로 자리잡고 있다. 한편, 개방형 소프트웨어로 개발된 도구 및 어플리케이션 개발 통합 환경인 Eclipse 플랫폼이 각광 받고 있으며 Eclipse 플랫폼은 플러그인의 조립이라는 형태로 구성된다. Eclipse 플러그인은 큰 재사용 단위를 가지고 조림을 통해 구성되는 CBD의 컴포넌트와 비슷한 특성을 갖는다. 기존의 부족한 특정 플랫폼 기반의 컴포넌트 설계 및 구현 지침에 관한 연구를 Eclipse 플랫폼 기반의 CBD 기법을 연구함으로써 해결할 수 있을 것이다. 따라서, Eclipse 의 플러그인에 기반한 CBD 개발 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 CBD 기술과 Eclipse 플랫폼에 대해서 알아보고 CBD 플랫폼과 컴포넌트의 요구사항을 분석하고 이러한 요구사항들이 어떠한 기법을 통하여 Eclipse 플랫폼에 적용 가능한지에 대해 알아본다. 끝으로 기존의 CBD 플랫폼에서의 개발과 비교하여 Eclipse 플랫폼을 사용함으로써 얻을 수 있는 장점에 대해서 알아본다.
구매 의사 결정 단계에서 이미지나 동영상의 영향력이 지속해서 증가하고 있음에도 불구하고 시각적 정보가 소비자의 구매 의사 결정 과정에 영향을 미치는 메커니즘과 이에 따른 기업, 특히, 오프라인 기업의 성과에 대해서는 아직 알려진 바가 많지 않다. 이에 본 연구는 O2O 플랫폼에 입점한 10만 개 식당의 실제 예약 매출 데이터를 분석하여 이용자와 사업자가 O2O 플랫폼에 업로드한 사진 등의 시각적 정보가 기업의 성과에 미치는 영향과 메커니즘을 이중 처리 이론 기반으로 파악하고자 한다. 또한 저장하기, 공유, 리뷰 등 고객 참여와 프랜차이즈 가맹의 시각적 정보와 성과 간 관계에 대한 조절된 매개 효과를 분석한다. 본 연구는 이중 처리 이론 기반으로 시각적 정보가 구매 의사 결정 과정에서 작동하는 메커니즘을 설명하는데 기여할 것으로 기대한다. 그뿐만 아니라 실제 예약 매출 데이터를 활용하여 분석함으로써 직접적이고, 수익적인 측면의 기업 성과를 측정할 수 있을 것이다. 또한 오프라인 소매점에서 활용할 수 있는 온라인 채널 전략에 대한 실무적인 시사점을 제공할 것으로 기대한다.
최근 삼성, 애플, 구글, 마이크로소프트 등 글로벌 IT기업들이 디지털 헬스케어 시장에 뛰어들고 있다. 디지털 헬스케어는 건강상태에 대한 정보를 수집하고 이를 효율적으로 관리함으로써 개인맞춤형 건강관리 및 의료서비스 제공이 가능한 ICT융합 건강관리 서비스 및 기기로 건강관리서비스의 주도권이 의료영역에서 일반 소비영역으로 확대된 형태라고 할 수 있다. 본고에서는 디지털 헬스케어 선점을 위해 최근 경쟁이 가속화되고 있는 개인건강정보 플랫폼의 동향에 대하여 알아보았다. 삼성전자 애플, 구글, 마이크로소프트 등 국내외 글로벌 IT기업들의 개인건강정보 플랫폼과 한국전자통신연구원(ETRI)에서 미래창조과학부의 지원으로 개발 중인 개인건강정보 기반 개방형 ICT힐링 서비스 플랫폼에 대하여 살펴보았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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