중소기업은 대기업에 비해, 정보기술에 대한 의존도가 높지만, 재정적인 어려움과 한정된 자원 및 노하우의 부족 등의 이유로 인해서 정보기술 및 정보 보안에 투자하는 비용은 크지 않다. 이로 인해서 정보 보안에 취약점이 많으며, 그로 인한 침해 사고도 많아지게 된다. 중소기업의 정보 보안 실무자들은 바이러스 방역 솔루션을 업데이트하고, 방화벽을 운영하며, 정기적인 시스템 패치를 적용하는 것이 정보 보안의 전부라고 생각한다. 하지만 보안 사로를 줄이기 위해서 보안 정책, 정보 유출 방지, 사업 연속성, 접근 제어 및 기타 많은 정보 보안 이슈들이 고려되어야지만 한다. 본 논문에서는 이러한 관점에서 대기업 위주의 보안 대책과 전략들을 중소기업 정보시스템의 안정적 운영에 적합하도록 새롭게 정리하여, 4가지의 관점엥서 정보 보안 고려 사항들을 도출하고, 정보 보안 전략을 제안한다.
5G버티컬들뿐만 아니라 자율운항서비스에서도 요구되는 5G요소기술들(예: 5G버티컬 위성, 5G NR(New Radio) 기반 기기 간 직접통신 기능 등)에 대한 국제표준화가 현재 진행 중임으로 자율운항선박 관련 해양통신서비스에 대한 3GPP 국제표준화를 통해 국제표준 기반 솔루션이 갖는 규모의 경제 크기 이점을 활용하면서 자율운항서비스에 활용 가능할 것으로 기대된다. 제 4차 해양산업혁명시대에 출현할 자율운항선박 관련 ICT융합시장 생태계 구축 및 국제표준 기반 핵심통신기술을 선점하기 위해 (1) 글로벌 호환성을 갖는 디지털 통신시스템 및 게이트웨이 개발, (2) 차세대통신 기반 핵심요소기술 확보, (3) 연관기술의 국제화를 위한 국제표준화 추진이 필요하다고 판단된다. 이를 위해 거리별 통신별 서비스 분석을 통한 데이터 분석 및 표준기술이 개발되어야 할 것이다. 현재 자율운항 선박 운영을 위한 요구 조건들은 주로 3가지 항목으로 분류할 수 있다.
최근 몇 년 동안, 인구 평균 연령의 급격히 증가하면서 다른 연령대의 사람들과 비교할 때 고령자가 더 많아지고 있다. 그 결과 산업계와 학계 모두 노인에게 건강하고 안전한 생활 방식을 제공하기 위한 여러 가지 해결 방법개발에 집중하고 있다. 전천후 생활보조 접근법은 혁신적인 기술과 서비스를 개발함으로써 노인들의 삶의 질을 향상시키고 건강 상태를 모니터링 하는 방법이다. 전천후 생활보조 기술은 또한 노인을 위한 더 많은 안전을 제공하고 응급대응 메커니즘, 추락 탐지 솔루션 및 비디오 감시 시스템을 제공할 수 있다. 불행히도 전천후 생활보조 데이터의 민감한 특성으로 인해, 전천후 생활보조 시스템은 무결성, 기밀성, 가용성, 익명 성 등과 같은 보안 요구 사항을 충족해야한다. 본 논문에서는 전천후 생활보조 시스템을 위한 적응형 인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 인증 프로토콜은 전천후 생활보조 시스템에 필수적인 몇 가지 중요한 보안 요구 사항을 지원할 뿐만 아니라 다양한 유형의 공격으로부터 안전하다. 또한 보안 분석 결과를 통해 제안된 인증 프로토콜이 기존 프로토콜보다 더 효율적이고 안전하다는 것을 보여준다.
본 논문에서는 실시간 처리를 위한 얼굴 검출 알고리즘의 하드웨어 엔진을 설계하고 검증하였다. 얼굴 검출 알고리즘은 주어진 이미지에서 학습된 얼굴의 특징데이터를 통하여 얼굴의 대략적인 위치를 찾는 연산을 수행한다. 얼굴 검출 알고리즘을 하드웨어 구조로 설계하기 위해 Integral Image Calculator, Feature Coordinate Calculator, Feature Difference Calculator, Cascade Calculator, Window Detector 등의 5 단계로 구조를 나누었으며, On-Chip Integral Image memory 와 Feature Parameter Memory를 설계하였다. 삼성전자의 S3C2440A 프로세서 칩과 Xilinx사의 Virtex4LX100을 이용하여 검증 플랫폼을 구축하고, CCD카메라를 통하여 실제 얼굴의 영상을 받아들여 얼굴 검출을 실시간으로 구동시켜 검증하였다. 설계된 하드웨어는 Virtex4LX100 FPGA를 타겟으로 합성 시에 3,251 LUTs 를 사용하고, 24MHz의 동작 속도에서 검색 윈도우의 이동 간격에 따라 프레임 당 1.96$\sim$0.13 초의 실행속도를 가진다. 그리고 매그나칩 0.25um ASIC 공정으로 제작 시 41만 게이트 (Combinational area 약 34.5만 게이트, Noncombinational area 약 6.5만 게이트)의 크기를 가지며, 100MHz의 동작 속도에서 프레임 당 0.5초 미만의 실행 속도로, 임베디드 시스템의 실시간 얼굴 검출 솔루션에 적합함을 보여준다. 실제 XF1201칩의 일부 모듈로 구현되어 동작함이 확인되었다.
지속가능발전목표(SDGs)는 2030년까지 인류 사회 발전을 지속할 방안으로 제시한 17가지 목표로, 지속 가능한 경제발전 및 고용과 양질의 일자리 창출 등을 강조하는 도전과제를 추구하며 혁신적인 솔루션과 함께 변화하는 기업에게 새로운 시장과 비지니스 기회를 제공한다. 세계적으로 빈부격차, 고용불안, 고령화 등 구조적 문제에 직면하면서 사회적 가치와 경제적 성과의 중요성이 부각되며, SDGs를 이행하기 위한 국가적 차원의 디지털 전환 전략 수립을 통해 미래사회를 위한 사회기반시설을 건설하고 있다. 2019년 우리 정부는 저성장으로 인한 다양한 사회 구조적 문제 해결을 위해 생활 SOC에 대한 투자계획을 발표하였다. 본 연구의 목적은 사회기반시설의 구현 시 미래사회의 요구 반영의 중요성을 제기하며, 건설 3D 프린팅 사례를 통해 SDGs 이행이 생활 SOC 구축에 제공하는 비즈니스 기회를 도출하였다. 상상을 현실화한 이매지네이션을 통해 사회기반시설이 구현될 수 있다면 디지털 전환을 통한 새로운 비즈니스와 일자리 창출뿐만 아니라 지역사회 구성원에게 미래에 대한 자부심과 긍지를 고취 시켜 궁극적으로 경제적·사회적 가치를 동시에 창출할 수있을 것이다.
본 연구에서는 중학생을 대상으로 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 새로운 요인을 구성하기 위한 요인분석을 제시하였다. 총 204명의 한국 중학생이 참여했으며, 중학교 3년 학생의 표본을 목적표본으로 선정하여 사용하였다. 요인 분석 결과는 공유 분산의 66.15%를 차지하는 35개 항목에 대한 8개 요인 솔루션을 제시했다. 중학생들의 온라인 학습 행동을 식별하기 위해 다양한 요인이 고려된다. 이때, 중학교 시기 온라인 러닝의 적절한 경험과 활용도는 그들의 미래 교육의 중요한 발판이 되기 때문에 중요하다. 본 연구의 결과는 중학생을 위한 온라인 러닝 시스템의 질을 향상시키고 온라인 학습을 발전시키기 위한 정보를 제공할 것으로 기대한다. 연구 결과는 중학생의 온라인 학습 행동에 영향을 미치는 8가지 중요한 요인을 제시했고, 그것들은 1) 소셜 미디어를 학습 도구로 활용한 커뮤니케이션, 2) ICT를 활용한 정보 공유 의지, 3) 테크놀러지 중독, 4) 테크놀러지 도입, 5) ICT를 활용한 정보 탐색, 6) 소셜 미디어 학습 활용, 7) ICT를 이용한 정보 검색, 그리고 8) 테크놀러지 몰입이다. 본 연구의 결과는 중학생들이 학습도구로 소셜미디어를 활용한 커뮤니케이션을 선호하며, ICT를 활용한 정보 공유 의도를 대부분 중시하고 있음을 확인하였다. 요인 분석을 기반으로 얻은 데이터는 온라인 러닝의 새로운 교육 플랫폼을 적용하기 위해, 소셜 미디어 학습과 ICT의 혼합에 대한 온라인 학습 행동에 중요하게 적용할 수 있을 것이다. 이 연구는 중학생들의 온라인 학습 행동을 더 잘 이해하고 온라인 학습 환경을 설계하는 정보 전문가가 특히 디지털 리터러시가 필요한 중학생에게 더 잘 지원할 수 있도록 유용하게 사용할 것으로 기대한다.
공공기관 개인정보보호에 관한 법률이 제정되고 개정 되는 단계를 거치는 동안 정보보안에 관한 지침과 법률은 특정 기관에 중점적으로 반영되고 수축 및 실현되고 있었다. 상호 법률과 지침은 거시적인 정보라는 자산과 개인 식별정보라는 자산에 대한 상호 다른 매체정보에 대한 보안을 목적으로 이원화 되어 적용되고 실현되어 왔다. 그러나 2017년 4차 산업혁명에 대한 정의와 방향 그리고 21세기 최고의 안전선을 확보하는 보안에 대한 다양한 제품과 솔루션 그리고 이런 모든 분야를 아우르는 제3의 기술을 제시하기 위해 IOT(: Internet of Things), ICT(Internet of Things), ICT Cloud, AI(: Artificial Intelligence) 등 마치 장난감 플라스틱 인형을 주물로 마구 만들어내 듯이 보안 시장에 쏟아져 들어오고 있는 상황이다. 이때 과거와는 다른 보안상의 범주에 두 가지 중요 영역에 준하는 정보보안과 개인정보보안 이라는 이원화된 물리적, 관리적, 논리적, 심리적 차이를 보이는 보안에 대한 상호연계성 보장과 통합적 관리 및 기술적용을 위한 보안성 증대에 대한 필요성이 대두되어짐에 따라 두 경우의 상호관계를 분석하고 이를 제안된 연구결과에 적용함으로써 최적의 보안성을 확보하는 연구를 하고자 한다.
본 연구의 목적은 스마트시티 실증과 확산을 위해 필요한 시사점을 도출하는 것이다. 이를 위해 스마트시티 분야에서 대표적인 선진사례로 알려진 유럽의 라이트하우스 프로젝트에 대해 분석하였다. EIP-SCC 스마트시티 실증사업인 라이트하우스 프로젝트의 총 18개 그룹을 대상으로 핵심주제, 적용 솔루션, 참여기관과 협력방식, 확산방식으로 구분하여 특징을 분석한 결과 국내 적용을 위한 4가지 시사점을 도출할 수 있었다. 첫째, 기후변화와 같은 전 세계적인 이슈에 대응하는 방법으로 스마트시티를 추진하는 것과 같은 근본 철학과 원칙마련이 필요하다. 둘째, 첨단기술 적용을 목적으로 추진되는 스마트시티가 아닌 문제해결을 위한 하나의 방법론으로 스마트시티가 적용되어야 하며, 이를 위해서는 정책프로그램의 적극적인 활용도 고려되어야 한다. 셋째, 스마트시티 실증에 참여하는 주체들의 수요를 맞출 수 있는 사업체계 구축이 필요하다. 마지막으로 넷째, 실증성과를 검증할 수 있는 평가체계가 필요하고, 우수한 성과의 경우 타 도시로의 확산을 지원하기 위한 표준화 작업이 필요하다. 연구결과로 제시된 시사점들은 후속 연구를 통한 구체화를 통해 국내 스마트시티의 발전적 모델개발에 기여할 수 있을 것이다.
스타트업의 지속적인 경쟁력 확보를 위해 비즈니스 모델을 구성하는 여러 요소를 변형시켜 경쟁우위를 달성하는 비즈니스 모델 혁신은 중요한 과제이다. 본 연구는 전 세계 스마트팜 선도기업들을 대상으로 비즈니스 모델 이론에 입각한 분석 틀을 활용하여 다중사례 분석 연구를 실시함으로써 동일 산업에서 경쟁력 있는 비즈니스 모델 유형과 구성요소의 차별화를 확인하고자 하였다. 이를 위해 애그테크(AgTech) 전문 글로벌 투자 리서치 기업인 애그펀더(Agfunder)가 발표한 최근 3개년 연도별 Top 10 투자유치 스타트업 목록으로부터 도출된 19개 기업 사례를 분석 대상으로 하여 사례연구 프로토콜에 따른 자료수집과 분석을 실시하였다. 연구 결과, 비즈니스 모델 유형은 대규모 중앙집중식 생산 모델, 중대형 로컬분산방식 생산 모델, 소규모 하이퍼로컬 모듈식 FaaS 모델, 소규모 하이퍼로컬 턴키솔루션 공급모델, 이상 4개로 분석되었고, 각 유형별로 5가지 비즈니스 모델 구성요소에 따른 비교 분석을 실시하여 전략적 시사점을 도출하였다. 본 연구는 스마트팜 분야의 해외 선도기업 비즈니스 모델을 학문적 분석 틀을 이용해 규명함으로써 국내 스타트업의 경쟁력 제고와 전략 다변화에 기여할 것으로 기대한다.
데이터베이스 튜닝은 일반적으로 데이터베이스 어플리케이션을 "좀 더 빠르게" 실행하게 하는 일련의 활동을 뜻한다[1]. 데이터베이스 관리자가 튜닝에 필요한 주먹구구식 룰(Rule of thumb)들을 모두 파악 하고 상황에 맞추어 적용하는 것은 비싼 비용과 오랜 시간을 요구한다. 그렇게 때문에 서로 다른 어플 리케이션들이 맞물려 있는 복잡한 서비스는 필수적으로 자동화된 데이터베이스 성능 관리와 튜닝을 필 요로 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위하여 지식 도매인(Knowledge Domain)을 기초로 한 자동화 된 데이터베이스 튜닝 원칙(Tuning Principle)을 제시하는 시스템을 제안한다. 각각의 데이터베이스 튜닝 이론들은 지식 도매인의 지식으로 활용되며, 성능에 영향을 미치는 요소들을 개체(Object)와 콘셉트 (Concept)로 구성하고 추론 시스템을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 쉽고 빠르게 현재 상황에 맞는 튜닝 방법론을 적용시킬 수 있다. 자동화된 데이터베이스 튜닝에 대해 여러 분야에 걸쳐 학문적인 연구가 이루어지고 있다. 그 예로써 Microsoft의 AutoAdmin Project[2], Oracle의 SQL 튜닝 아키텍처[3], COLT[4], DBA Companion[5], SQUASH[6] 등을 들 수 있다. 이러한 최적화 기법들을 각각의 기능적인 방법론에 따라 다시 분류하면 크게 Design Tuning, Logical Structure Tuning, Sentence Tuning, SQL Tuning, Server Tuning, System/Network Tuning으로 나누어 볼 수 있다. 이 중 SQL Tuning 등은 수치적으로 결정되어 이미 존재하는 정보를 이용하기 때문에 구조화된 모델로 표현하기 쉽고 사용자의 다양한 요구에 의해 변화하는 조건들을 수용하기 쉽기 때문에 이에 중점을 두고 성능 문제를 해결하는 데 초점을 맞추었다. 데이터베이스 시스템의 일련의 처리 과정에 따라 DBMS를 구성하는 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들이 모델링된다. 데이터베이스 시스템은 Application / Query / DBMS Level의 3개 레벨에 따라 구조화되며, 본 논문에서는 개체, 속성, 연관 관계 및 데이터베이스 튜닝에 사용되는 Rule of thumb들을 분석하여 튜닝 원칙을 포함한 지식의 형태로 변환하였다. 튜닝 원칙은 데이터베이스 시스템에서 발생하는 문제를 해결할 수 있게 하는 일종의 황금률로써 지식 도매인의 바탕이 되는 사실(Fact)과 룰(Rule) 로써 표현된다. Fact는 모델링된 시스템을 지식 도매인의 하나의 지식 개체로 표현하는 방식이고, Rule 은 Fact에 기반을 두어 튜닝 원칙을 지식의 형태로 표현한 것이다. Rule은 다시 시스템 모델링을 통해 사전에 정의되는 Rule와 튜닝 원칙을 추론하기 위해 사용되는 Rule의 두 가지 타업으로 나뉘며, 대부분의 Rule은 입력되는 값에 따라 다른 솔루션을 취하게 하는 분기의 역할을 수행한다. 사용자는 제한적으로 자동 생성된 Fact와 Rule을 통해 튜닝 원칙을 추론하여 데이터베이스 시스템에 적용할 수 있으며, 요구나 필요에 따라 GUI를 통해 상황에 맞는 Fact와 Rule을 수동으로 추가할 수도 었다. 지식 도매인에서 튜닝 원칙을 추론하기 위해 JAVA 기반의 추론 엔진인 JESS가 사용된다. JESS는 스크립트 언어를 사용하는 전문가 시스템[7]으로 선언적 룰(Declarative Rule)을 이용하여 지식을 표현 하고 추론을 수행하는 추론 엔진의 한 종류이다. JESS의 지식 표현 방식은 튜닝 원칙을 쉽게 표현하고 수용할 수 있는 구조를 가지고 있으며 작은 크기와 빠른 추론 성능을 가지기 때문에 실시간으로 처리 되는 어플리케이션 튜닝에 적합하다. 지식 기반 모률의 가장 큰 역할은 주어진 데이터베이스 시스템의 모델을 통하여 필요한 새로운 지식을 생성하고 저장하는 것이다. 이를 위하여 Fact와 Rule은 지식 표현 의 기본 단위인 트리플(Triple)의 형태로 표현된다, 트리플은 Subject, Property, Object의 3가지 요소로 구성되며, 대부분의 Fact와 Rule들은 트리플의 기본 형태 또는 트리플의 조합으로 이루어진 C Condition과 Action의 두 부분의 결합으로 구성된다. 이와 같이 데이터베이스 시스템 모델의 개체들과 속성, 그리고 연관 관계들을 표현함으로써 지식들이 추론 엔진의 Fact와 Rule로 기능할 수 있다. 본 시스템에서는 이를 구현 및 실험하기 위하여 웹 기반 서버-클라이언트 시스템을 가정하였다. 서버는 Process Controller, Parser, Rule Database, JESS Reasoning Engine으로 구성 되 어 있으며, 클라이 언트는 Rule Manager Interface와 Result Viewer로 구성되어 었다. 실험을 통해 얻어지는 튜닝 원칙 적용 전후의 실행 시간 측정 등 데이터베이스 시스템 성능 척도를 비교함으로써 시스템의 효용을 판단하였으며, 실험 결과 적용 전에 비하여 튜닝 원칙을 적용한 경우 최대 1초 미만의 전처리에 따른 부하 시간 추가와 최소 약 1.5배에서 최대 약 3배까지의 처리 시간 개선을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 튜닝 원칙을 자동으로 생성하고 지식 형태로 변형시킴으로써 새로운 튜닝 원칙을 파생하여 제공하고, 성능에 영향을 미치는 요소와 함께 직접 Fact과 Rule을 추가함으로써 커스터마이정된 튜닝을 수행할 수 있게 하는 장점을 가진다. 추후 쿼리 자체의 튜닝 및 인텍스 최적화 등의 프로세스 자동화와 Rule을 효율적으로 정의하고 추가하는 방법 그리고 시스템 모델링을 효과적으로 구성하는 방법에 대한 연구를 통해 본 연구를 더욱 개선시킬 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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