캡슐 내시경은 식도부터 항문까지 소화기관 전체를 한 번에 촬영할 수 있는 의료기기로, 한 번의 검사에서 평균 8~12시간의 길이와 5만장 이상의 프레임으로 구성된 영상을 생성한다. 그러나 생성된 영상에 대한 분석은 전문가에 의해 수작업으로 진행되고 있어서, 질병 영상 진단을 돕기 위한 영상 분석 자동화에 대한 수요가 증가하고 있다. 그 중에서도 본 연구에서는 위장관 내에서 발견될 수 있는 융기성 병변인 폴립 영상 자동 검출에 초점을 맞추었다. 본 연구에서는 멀티 스케일 분석을 통해 폴립 의심 영역을 추출하고, 이것을 원본 영상과 합성하여 폴립 학습을 강화시킬 수 있는 가중치 영상을 생성하는 기법을 제안한다. 수집한 452장의 데이터에 대해 머신 러닝 기법중 하나인 SVM과 RF로 실험한 결과, 원본 영상을 이용한 폴립 검출의 F1점수는 89.3%였지만, 생성된 가중치 영상을 통해 학습한 결과 F1점수가 93.1%로 향상된 것을 확인하였다.
IT 기반의 핵심 요소 중 하나인 데이터 전송 기법은 각각의 환경 및 기능에 따라 여러 종류의 프로토콜을 사용하고 있다. 그중에 해양IT산업에서 WCDMA, AIS, TRS 등 3가지 프로토콜을 사용하고 있는데, 3가지 프로토콜을 사용하다 보니 각각의 프로토콜별 서버를 운영하고 있는 문제점을 가지고 있다. 그러다보니 서버 유지비용의 증가와 해상장치 관리자들은 각각의 프로토콜별 분석 프로그램을 개발하여 운영하고 있는 상황에 놓여있다. 프로토콜이 3가지로 나뉘는 이유는 해상장치(등대, 부표, 등부표)등의 제조회사 및 제조일, 통신환경(거리, 통신 속도) 등이 전부 틀리기 때문에 이를 통일하고자 할 시 막대한 비용과 시간이 발생하여 교체를 할 수 없는 상황이다. 그래서 해양수산부에서는 사용 빈도 횟수가 낮으며, 통신 성능이 낮은 TRS 프로토콜 사용을 자제해달라고 각 지방단체 및 업체들에게 요구하고 있다. 이에 현재 기술로 여러 서버를 두지 않고 프로토콜을 통합 분석하여 하나의 DB에 저장시키는 방법이 부각되고 있다. 본 논문에서는 다른 종류의 프로토콜을 분석하여 하나의 DB에 저장하는 방법이 얼마나 경제적인지에 대해 분석하여 실직적인 데이터를 근거로 연구를 할 것이다. 이를 통하여 해양IT산업의 인력부족 현상을 조금이나마 줄이고 관리 비용을 줄이는데 도움이 되었으면 한다.
IoT 기반의 초연결사회가 되어감에 따라 암호, 인증, 전자서명 등을 위해 RSA와 같은 공개키암호시스템이 빈번하게 사용되고 있다. 공개키암호시스템은 악의적인 공격으로부터 보안성을 확보하기 위해 크기가 매우 큰 (안전)소수를 사용하는데 기기의 성능이 크게 발전하였음에도 불구하고 크기가 큰 (안전)소수생성은 수행시간이 오래 걸리거나 메모리를 많이 요구하는 작업이다. 본 논문에서는 수행시간과 사용공간의 효율을 높이기 위해 오일러체(Euler sieve)를 사용하는 ET-MR 소수검사법과 ET-MR-MR 안전소수검사법을 제안한다. 제안한 검사법을 확률적으로 분석한 수행시간 예측 모델을 제안하고 기존 방법들과 수행시간, 메모리 사용량을 비교하였다. 실험결과, 이론적 예측시간과 실제 수행시간의 차이는 거의 없었으며(4%미만) 각 알고리즘이 가장 빠를 때의 수행시간을 비교하면 ET-MR이 TD-MR보다 34.5%, DT-MR보다 8.5% 더 빨랐으며, ET-MR-MR이 TD-MR-MR보다 65.3% 더 빨랐고, DT-MR-MR과는 비슷하였다. 공간의 경우 k=12,381일 때 ET-MR이 DT-MR보다 약 2.7배 더 사용했지만 TD-MR보다 98.5% 더 적게 사용하였고 k=65,536일 때 ET-MR-MR이 TD-MR-MR 보다 98.4%, DT-MR-MR보다 92.8% 더 적게 사용하였다.
최근 무선 통신 기술과 소형 디바이스의 성능이 기하급수적으로 발전하였다. 이런 기술과 환경 변화에 따라 다양한 종류의 IoT 디바이스를 활용한 서비스가 증가하고 있다. IoT 서비스의 증가로 오프라인 환경에서 사용되던 소형 센서, CCTV 등의 디바이스가 인터넷에 연결되고 있으나, 많은 수의 IoT 디바이스는 보안 기능이 없고 취약한 오픈소스, SW를 그대로 사용하고 있다. 또한, 전통적으로 사용되던 스위치, Gateway 등의 네트워크 장비도 사용자의 주기적인 업데이트가 이루어지지 않아 수많은 취약점을 내포한 채 운영된다. 최근에는 IoT 디바이스의 간단한 취약점을 대상으로 대량의 봇넷(botnet)을 형성하여 DDoS 공격 등에 악용하는 사례가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 Internet-Wide Scan 기술을 활용하여 인터넷에 연결된 대량의 디바이스를 빠르게 식별하고, 내포된 취약점 정보를 분석 및 관리하는 시스템을 제안한다. 또한, 실제 수집한 배너 정보를 통해 제안 기술의 취약점 분석률을 검증하였다. 향후 제안 시스템이 사이버 공격을 예방할 수 있는 기술로 활용 될 수 있게 자동화 및 고도화를 진행 할 계획이다.
본 논문에서는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜을 제안한다. 제안하는 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜은 OPC UA Server/Client, TSN 실시간 통신 기술, NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜, 필드버스(Field Bus) 프로토콜 및 컨버젼 모듈, 데이터 전송지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜로 구성된다. OPC UA Server/Client 는 산업용 하드웨어 디바이스와 인터페이스 하기 위한 시스템 통합 프로토콜로써 플랫폼에 의존적이지 않고 다방면에서 사용할 수 있는 표준을 지원한다. TSN 실시간 통신 기술은 고속 네트워크 환경에서 디바이스들 간 정확한 시간을 공유함으로써 생산라인 등의 정밀한 시간관리 및 제어기술을 제공한다. NTP & PTP 시간 동기화 프로토콜은 IEEE1588 표준화 기술을 제공한다. 필드버스 프로토콜 및 컨버젼 모듈은 산업에서 주로 사용하는 프로토콜을 OPC로 변환하여 연결의 확장성을 제공한다. 데이터 전송 지연에 대한 저장기술 및 동기화 프로토콜은 데이터 전송 지연과 데이터의 손실에 대한 해결 기능을 제공한다. 제안된 스마트 팩토리 구축을 위한 프로토콜의 성능을 평가하기 위하여 시험기관에서 실험한 결과 응답시간은 0.1367ms, 동기시간은 0.404ms, 동시접속 수는 100개, 프로토콜의 연동개수 5개, 데이터 저장 및 동기화는 1,000노드로 세계최고 수준과 동일한 결과를 산출하였다.
자율주행 시스템은 빅데이타를 기반으로 하여 딥러닝 시스템을 기반으로 하고 있으며, 사용되는 데이타는 다양한 센서를 이용하여 수집된다. 그런 센서에 있어서 소형화와 고성능화는 자율주행 시스템 뿐만 아니라 IoT 기반의 다양한 제품에서도 요구되고 있다. 특히, 소형화는 센서의 소형화 뿐만 아니라 센서를 설치하기 위한 기구의 소형화도 동시에 요구하고 있다. 그런 점에서 금속 기구는 센서를 고정하기 위한 가장 좋은 방법을 제시해 주고 있다. 하지만, 소형 센서를 위한 금속 기구 형상을 가공하는 것이 어렵거나, 제작 비용이 높아질 수 있다. 이를 위한 대안으로 본 연구에서는 금속 필라멘트를 기반으로 한 FDM (Fused deposition modeling) 공정을 제시하고, 금속 FDM의 기초가 되는 공정에 대한 연구를 진행하였다. 금속 FDM 공정을 통해서 얻어지는 금속 부품은 탈지-소결의 후 과정을 통해서 만들어진다. 본 연구에서는 출력 시 설정 변수인 내부 채움 비율(Infill rate) 과 소결 공정 후 밀도 사이에 관계를 조사하였다. 이는 내부 채움 비율과 후 처리 이후 얻어지는 시편의 밀도가 다를 수 있음을 기반으로 하고 있으며, 금속 FDM 공정 이후 얻어지는 출력물의 밀도를 높이기 위한 기초 연구로 의미가 크다고 할 수 있다.
본 논문에서는 시간 흐름을 고려한 특징추출과 군집분석을 이용한 헬스 리스크 관리를 제안한다. 제안하는 방법은 세단계로 진행한다. 첫 번째는 전처리 및 특징추출 단계이다. 이는 웨어러블 디바이스를 이용하여 라이프로그를 수집하여 불완전데이터, 에러, 잡음, 모순된 데이터를 제거하며 결측 값을 처리한다. 그 다음 특징추출을 위해 주성분 분석을 통해 중요 변수를 선택하고, 상관계수와 공분산을 통해 데이터 간의 관계와 유사한 데이터들의 분류를 진행한다. 또한 라이프로그에서 추출한 특징을 분석하기 위해 시간의 흐름을 고려하여 K-means 알고리즘을 통해 동적 군집을 진행한다. 새로운 데이터는 오차 제곱합의 증가분을 기반으로 유사성 거리 측정 방법을 통해 군집을 진행하고, 시간의 흐름을 고려하여 군집에 대한 정보를 추출한다. 따라서 특징 군집을 통해 헬스 의사결정 시스템을 이용하여 신체적 특성, 생활습관, 질병여부, 헬스케어 이벤트 발생위험, 예상 정도 등의 요소를 통해 리스크를 관리할 수 있다. 성능평가는 Precision, Recall, F-measure을 사용하여 제안하는 방법과 퍼지방법, 커널기반 방법을 비교한다. 평가결과 제안하는 방법이 우수하게 평가된다. 따라서 제안하는 방법을 통해 유병자와의 유사도를 이용하여 정확한 사용자의 잠재적 건강 위험을 예측 및 적절한 관리가 가능하다.
유기박막트랜지스터 개발의 중요한 이슈 중 하나는 용액 공정이 가능한 저전압구동용 고분자 게이트 절연체의 개발이다. 따라서 본 연구에서는 고성능의 저전압구동이 가능한 유기박막트랜지스터를 위한 우수한 성능의 고분자 게이트 절연체 재료인 poly(styrene-r-benzocyclobutene-r-methyl methacrylate) (P(S-r-BCB-r-MMA))을 합성하였다. P(S-r-BCB-r-MMA)는 경화과정에서 부피의 변화가 거의 없기 때문에 우수한 절연특성을 가지는 매우 얇은 고분자 절연체를 제조할 수 있으며, 이는 주파수에 따른 전기용량 변화를 통해 확인할 수 있다. 펜타센 유기반도체를 기반으로 한 유기박막트랜지스터 소자를 제작하였을 경우 전계효과이동도 $0.25cm^2/Vs$, 문턱전압 -2 V, 점멸비 ${\sim}10^5$, 그리고 sub-threshold swing 400 mV/decade로 우수한 성능을 보인다. 본 연구에서 새롭게 소개된 P(S-r-BCB-r-MMA)는 유연 디스플레이와 같은 미래형 전자소자의 구현을 위한 게이트 절연체 소재로서 하나의 가능성을 제공할 것이다.
암호화 장비에 의해 소비되는 전력이 연산 데이터에 의존하는 특성을 이용한 전력 분석 공격이 제안된 이후, 이러한 연관성을 하드웨어에서 원천적으로 차단할 수 있는 많은 로직들이 개발되었다. 그 중 대부분의 로직들이 채택하고 있는 DRP로직은 전력 소비량을 균형 있게 유지하여, 연산 데이터와 소비 전력 간의 연관성을 제거한다. 하지만, 최근 설계 회로 규모 확장에 따른 semi-custom 디자인 방식의 적용이 불가피하게 되었고, 이러한 디자인 방식은 불균형적인 설계 패턴을 야기하여 DRP로직이 균형적인 전력을 소비하지 않는 문제점을 발생하도록 하였다. 이러한 불균형적인 전력 소비는 전력 분석 공격에 취약점이 된다. 본 논문에서는 이러한 불균형적인 전력 소비 패턴을 제거하기 위하여 양쪽 출력 노드를 동시에 discharge 시켜주는 동작을 추가한 DyCML로직 기반의 새로운 로직을 개발하였다. 본 논문에서는 또한 제안 기법의 성능을 증명하기 위해 1bit fulladder를 구성하여 기존 로직과의 성능을 비교하였다. 제안 로직은 전력 소비량의 균형성을 판단하는 지표인 NED와 NSD값에 대해 최대 60% 이상 성능 향상이 있음이 확인되었으며 전력 소비량 또한 다른 로직에 비하여 최대 55%정도 감소하는 것으로 확인되었다.
최근 모바일 기기를 통한 인터넷 접속이 급격하게 증가함에 따라 모바일 보안의 중요성이 크게 대두되고 있다. 특히 우선 인터넷을 통해 개인정보나 금융정보와 같은 중요한 정보가 전달되는 경우 정보 노출의 우려가 크게 증가하므로 이를 방지하기 위해 다양한 암호화 알고리즘들이 개발되어 사용되고 있다. 그러나 이론적으로는 매우 안전한 것으로 알려진 암호화 알고리즘들도 암호화가 수행되는 동안 기기에서 누설되는 물리적 신호를 이용하는 부채널 공격에는 취약성을 드러내는 경우들이 많다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 부채널 공격에 대한 분석 빛 예상되는 성능 개선안 등에 대한 연구가 선행되어야 한다. 부채널 공격 방법 중에서 전력 분석 공격은 매우 효과적이고 강력한 방법으로 알려져 있다. 그러나 전력 분석 공격의 성능을 보장하기 위해서는 수집된 전력 신호가 잘 정렬되어야 하나, 실제 전력 신호 측정 시 측정오차나 랜덤 클럭과 같은 부채널 공격 대응 방법 등으로 인해 시간 왜곡이 빈번하게 발생하므로 전력 분석 공격 성능이 저하되는 문제가 있다. 이러한 오정렬 문제를 해결하기 위해 다양한 정렬 방법이 제안되었으나, 기존 방법들은 많은 연산량이 요구되고 한 파형 내에서 시간 지연이 변화하는 경우에 효과적으로 대처하지 못하는 단점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 기준 신호의 피크 (peak)를 이용해 신호를 정렬하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통해, 제안하는 정렬 방법이 기존의 정렬 방법보다 전력 분석 공격에서 매우 효과적임을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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