본 논문에서는 공공데이터를 이용한 개인 맞춤형 부동산 추천 방식을 제안한다. 이 추천 서비스는 기존의 가격 중심의 부동산 추천 방식이 아닌 개인이 원하는 요소 통해 부동산을 추천함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 이 모델은 사용자가 실거주를 목적으로 하는 부동산 매물을 탐색하고자 할 때 거래 유형, 매물 유형, 가격 정보 뿐만 아니라 사용자가 자신의 주거지 근처에 형성되어 있길 원하는 편의 시설이나 기반시설, 치안 등의 환경 요소를 선택할 수 있도록 하고 선택된 요소들을 통합적으로 분석하여 주거지를 추천한다. 본 논문에서는 직접 구현한 서비스를 통해서 제안하는 새로운 맞춤형 부동산 추천 모델이 기존의 가격 중심의 부동산 추천 서비스보다 편의성 면에서 우수함을 보인다.
최근 교육부는 초등학교부터 중학교까지 정보통신기술(ICT)와 인공지능(AI)에 관한 소양을 길러주기 위해 AI, VR 등 최첨단 기술을 적용한 '지능형 과학실'을 2024년까지 모든 학교에 구축할 방침이라고 한다. 하지만 국내 VR 교육은 학년별, 교과과정에 맞춘 콘텐츠가 부족하고, VR 교육 전용 LMS(학습관리 시스템)의 부재로 현실로 도입하기에 부족하다. 본 논문에서는 VR 교육 특성에 맞는 LMS 대안과 10분 내외의 VR 체험을 뒷받침할 맞춤 콘텐츠로서 'Web & VR Hybrid Content'를 제안한다.
양자는 물리학에서 더 이상 나눌 수 없는 물리량의 최소 단위이다. 양자에는 일반적인 물리법칙이 적용되지 않는 대신, 양자역학이라는 법칙이 적용된다. 이를 활용한 알고리즘으로 양자암호통신과 양자난수발생기가 존재한다. 양자암호통신은 기존 암호통신과는 다른 차원의 보안성을 제공하는 통신기술이다. 이는 양자를 관측하면 양자상태가 붕괴된다는 특징을 활용하여 도청자를 손쉽게 발견할 수 있게 한다. 양자난수발생기는 의사난수를 대체할 수 있는 알고리즘으로, 가장 완벽한 난수 장치로 여겨진다. 의사난수는 결정론적 알고리즘이기 때문에 값을 예측할 수 있는 반면, 양자난수는 자연 현상에서 뽑아내는 난수이기 때문에 예측할 수 없다. 다만 수학적 연산을 통해 계산하는 의사난수와는 다르게 양자난수는 난수를 추출할 장치가 필요하다. 본 고에서는 양자암호통신과 양자난수발생기의 최신 동향에 대해 확인해 보도록 한다.
경량 암호는 컴퓨팅 파워가 부족한 저사양 프로세서를 위해 개발되었다. CHAM은 국산 경량 암호 중 하나로, 세 가지의 규격을 제공하며 ARX 구조를 사용한 암호이다. CHAM 발표 이후, 라운드 수를 조절하여 성능을 향상시킨 Revised CHAM이 제안되었다. 기존 CHAM은 8-bit AVR 프로세서 상에서 최적 구현이 이루어졌지만, 최신 기술인 Revised CHAM은 해당 구현물이 존재하지 않는다. 따라서 8-bit AVR 프로세서를 대상으로 Revised CHAM-64/128을 최적 구현하여 최상의 성능으로 연산이 진행되도록 한다. 본 논문에서는 최적 구현에 사용한 기법들을 소개하며, 기존에 제안된 기법과 성능 비교를 통해 본 기법의 우수함을 서술한다.
고전적인 인공 신경망을 암호 분야에 사용하기 위한 연구들이 이뤄지고 있으며 다양한 암호 관련 분야에서의 사용이 제안되었다. 더 나아가 최근에는 양자 컴퓨터의 연산속도 이점을 활용해서 고전적인 인공 신경망을 학습하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 양자컴퓨터의 양자 알고리즘은 기존 컴퓨터에서 보여주지 못한 연산속도를 보여주었으며 앞으로의 잠재력이 기대되고 있다. 본 논문에서는 Quantum Neural Network (QNN)를 활용한 암호 연구 동향에 대해 살펴본다.
GPU 상에서의 효율적인 암호 구현을 위해서는 GPU 내부의 자원인 메모리와 명령어셋을 구현하고자 하는 암호 구조에 맞추어 사용하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 Blowfish와 RC4를 최신 GPU 프로세서 상에서 최적 구현해 보고 성능을 저하시키는 요인들과 향상시키는 요인들을 비교 분석한다. 특히 파일암호화와 패스워드 크래킹에서 발생하는 암호화 구현 고려 사항에 대해 확인하며 해당 특징이 GPU 암호 구현 상에서 미치는 영향에 대해 확인해 보도록 한다. 마지막으로 앞에서 구현한 결과물의 성능을 저하시키는 요소에 대한 분석을 기반으로하여 높은 GPU 내성을 가지는 암호 설계를 위해 필요한 구조에 대해 확인해 보도록 한다.
양자 알고리즘인 그루버나 쇼어 알고리즘에 의해 현존하는 암호 체계들이 무너질 수 있으며, 블록체인 네트워크를 기반으로 타원곡선 암호 및 타원곡선 전자서명을 사용하는 암호화폐의 안전성 또한 위협받고 있다. 따라서 암호화폐에도 양자 컴퓨터에 대한 대응책이 필요하다. 본 논문에서는 시계열 예측에 적합한 순환형 신경망을 활용하여 양자 저항성을 가지는 암호화폐들의 가격을 예측하고 분석한다. 데이터가 부족하였으나 학습 결과 0.005 이하의 손실을 달성하였으며, 최근 15일의 데이터를 통해 예측한 결과, 모두 소폭 상승할 것으로 나타났다. 향후에는 더 많은 데이터를 통해 더 정확한 예측이 가능한 신경망을 설계하고 다양한 양자 관련 이슈들을 참고하여 분석을 수행하고자 한다.
미국 국립표준기술연구소에서는 양자 컴퓨터가 가져올 현대 암호 체계 붕괴에 대비하여 양자내성암호 표준화 공모전을 개최하였고, 공개키 암호화 알고리즘 1종, 전자서명 알고리즘 3종을 표준으로 선정하였다. 이어서 국내에서도 국내 표준양자내성암호 도입을 위한 시도가 시작되었다. KpqC 공모전은 국산 양자내성암호 알고리즘 표준화를 선정하기 위한 공모전으로, 현재 Round 1을 진행 중에 있다. 본 고에서는 KpqC 암호 알고리즘들의 암호 구현 효율성 관점에서 비교 분석한다. 이와 더불어 NIST에서 선정한 표준 알고리즘들과 실제 활용 사례를 확인해 보며 추후 표준화가 될 KpqC 암호 알고리즘들의 운영 방안에 대해 알아보도록 한다.
최근 딥러닝이 다양한 분야에서 활용됨에 따라 중앙 집중식 서버, 적대적 공격 그리고 데이터 부족 및 독점화와 같은 다양한 문제점이 발생하고 있다. 또한 연합학습을 수행할 경우, 클라이언트가 잘못된 기울기를 서버에 제공하거나 서버가 악의적인 행동을 할 경우 심각한 문제로 이어질 수 있다. 이와 같은 보안 취약점을 해결하기 위해 딥러닝에 블록체인을 결합하여 중앙 집중식 서버를 분산화하고 각 참여자 노드에게 인센티브를 줌으로써 신뢰할 수 있는 데이터를 수집하는 기법이 연구되고 있다. 본 논문에서는 위와 같이 딥러닝의 문제점을 해결하기 위해 블록체인이 어떻게 적용되었는지 살펴본다.
비트코인은 현재 가장 많이 사용하는 전자 화폐 거래 시스템으로, Proof-of-Work를 합의 알고리즘으로 사용한다. 이때 비트코인에 대한 다양한 공격기법들이 연구되었으며 대표적으로 Selfish Mining과 블록 보류 공격이 존재한다. 본 논문에서는 블록 보류 공격에 대한 방지 기법의 동향에 대해서 조사하였으며, 대표적으로 딥러닝, 평판 기반 블록체인, 게임 전략을 통한 방지 기법이 존재하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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