악의적 목적을 가진 Hacker는 Google의 검색 기능과 키워드 사용을 이용해 인터넷 상에 존재하는 개인정보를 탈취하거나 웹페이지의 취약성, 해킹 대상에 대한 정보들을 수집할 수 있다. Google의 검색 결과 인터넷에서는 수많은 개인정보가 검색되고, 이중에는 타인에게 노출되지 않아야 하는 개인의 이력서, 기업의 기밀자료, 관리자의 ID, Password 등도 인터넷 상에서 보안되지 않은 상태로 존재하고 있다. 본 논문에서는 Google을 이용한 정보검색과 정보탈취에 대해 연구하고, 개인 탈취 정보를 이용한 침해사고와 포렌식 자료 생성에 관한 기술과 보안방안을 제안한다. 본 논문 연구를 통하여 인터넷 검색 결과에 대한 보안 취약성 보완의 기술 발전과 기초자료로 활용될 것이다.
2017년 기준, 데스크탑과 모바일 영역에서 90% 이상의 압도적인 점유율을 보이는 검색엔진은 Google로써, 대다수의 사람들은 Google 이 검색하는 영역이 웹의 전체라고 생각할 것이다. 그러나 웹 연구 결과에 의하면 전체 웹 데이터의 불과 10% 만이 Google에 의해 검색가능하다고 한다. 대부분의 영역은 딥 웹이라고 불리며 Google 과는 다른 종류의 검색엔진들에 의해 검색된다. 해당 엔진들은 자신만의 딥 웹 데이터베이스를 구축 후 특화된 알고리즘을 사용하여 높은 정확성과 전문성의 검색결과를 제공한다. 현재 사용되고 있는 검색엔진들 중, 전체 웹 영역을 검색하는 엔진은 존재하지 않는다. 광범위에 걸쳐 그리고 유효하면서 정확 신속한 검색을 수행하기 위한 최적의 방법은 Google 같은 일반적인 검색엔진과 딥 웹 검색엔진들을 동시에 적용하여 결과를 도출하는 것이다. 본 논문에서는 이러한 검색엔진을 하이브리드검색엔진이라 명하고 기존 검색엔진들에 비해 갖는 차이점 및 특징에 대해 살펴본 후 개괄적인 프레임을 제시한다.
최근 들어 유역의 정확한 수문현상을 파악하기 위하여 유역의 유출량 자료를 직접 유출과 기저유출로 분리한 후 수문 모형의 직접유출 및 기저유출의 수문컴포넌트 검증에 활용하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 미국 국립지리국 (USGS) 에서 개발한 HYSEP 모형이 지난 수 년 동안 유출 컴포넌트 분리에 널리 이용되어 오고 있다. 그러나 USGS 기반의 HYSEP의 경우 능숙한 컴퓨터 사용자가 아닌 비전문가들이 HYSEP을 운영하기에는 여러 가지 많은 제한점이 있어 왔다. 그리하여 본 연구에서는 고해상도 위성영상 Google Map 기반의 기저유출분리 프로그램인 Web-based HYSEP 인터페이스를 개발하였다. 이 시스템에는 HYSEP에서 제공하는 3가지 방법인 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법이 제공되고 있다. 본 연구에서 개발된 Google Map 기반의 HYSEP 시스템은 USGS 유량 관측지점들에 대해 XML 데이터 포맷으로 DB를 구축하여 Google Map 과 연계하였으며 이를 통해 사용자가 원하는 관측소의 실시간 유량자료를 다운로드 할 수 있도록 개발되어졌다. Google Map 기반의 HYSEP 기저유출 분리 시스템(http://www.EnvSys.co.kr/${\sim}$hysep)은 Perl/CGI 및 자바스크립트, Google Map script 등을 이용하여 개발되었다. 현재 개발된 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템은 한 곳의 유량관측지점에 대해서 총 3가지 기저유출 모듈을 적용하여 결과를 제공하고 있으며, 그 결과를 테이블이나 그래프 형태로 제공하도록 되어 있다. 본 연구에서는 Google Map 기반의 USGS HYSEP 시스템을 이용하여 미국 인디애나 주의 Little Eagle Creek 유역의 유량자료와 Fixed Interval / Sliding Interval / Local Minimum 방법을 이용하여 기저유출을 분리하였으며, 기존에 널리 활용되는 기저유출 분리 프로그램인 Web 기반의 WHAT 시스템 (http://www.EnvSys.co.k.r/~what) 산정 기저유출량과 비교분석하였다. 분석결과 HYSEP 예측 기저유출치가 전반적으로 WHAT 예측치보다 크게 산정되었다. WHAT 시스템과 본 연구에서 개발한 Web 기반의 HYSEP 일단위 기저유출량을 비교해 본 결과 $R^{2}$가 0.56, EI는 0.52로 어느 정도 비슷한 경향을 나타냈으나, 유역의 특성을 반영하는 WHAT 시스템과는 달리 주어진 유량자료만을 이용하여 기저유출을 분리하는 Web 기반의 HYSEP 기저유출 분리모듈을 개선할 필요가 있는 것으로 판단된다.
본 논문에서는 스마트 폰에서 위치인식기반의 LBS서비스를 위해 GPS 수신모듈에서 NMEA(National Marine Electronics Association)의 문장을 분석하고, GPS 수신기에서 NMEA의 위치정보를 웹 서버로 전송하기 위한 파서를 설계한다. 또한, 구글지도(Google Map)의 API규격에 따라 GPS 수신기의 위치좌표 값을 XML파일로 변환하는 구글 지도용 API를 설계한다. 본 논문의 결과로 스마트폰의 GPS 수신기는 NMEA 문장과 구글 지도용 API의 연동방안과 웹 서버가 구글 지도용 좌표 값의 매핑(Mapping)을 통해 이동체의 위치와 GPS 수신기의 이동경로를 확인할 수 있는 실시간 위치정보 서비스가 가능한 센서 웹 서비스를 구현할 수 있다.
Google provides mapping services using satellite imagery, this is widely used for the study. Since about 20 years ago, research and business using drones have been expanding. Pix4D is widely used to create 3D information models using drones. This study compared the distance error by comparing the result of the road construction site with the DSM data of Google Earth and Pix4 D. Through this, we tried to understand the reliability of the result of distance measurement in Google Earth. A DTM result of 3.08 cm/pixel was obtained as a result of matching with 49666 key points for each image. The length and altitude of Pix4D and Google Earth were measured and compared using the obtained PCD. As a result, the average error of the distance based on the data of Pix4D was measured to be 0.68 m, confirming that the error was relatively small. As a result of measuring the altitude of Google Earth and Pix4D and comparing them, it was confirmed that the maximum error was 83.214m, which was measured using satellite images, but the error was quite large and there was inaccuracy. Through this, it was confirmed that there are difficulties in analyzing and acquiring data at road construction sites using Google Earth, and the result was obtained that point cloud data using drones is necessary.
사용자의 상황에 따라 유용한 정보를 제공할 수 있는 행위인식 기술은 최근 많은 주목을 받고 있다. 스마트폰이 보급되기 전 행위인식 연구에서는 독립된 센서를 사용하여 사용자의 행위를 추론해야 했지만, 현재는 IT산업의 발달로 스마트폰의 내부 센서를 사용해 사용자의 행위를 추론할 수 있게 되었다. 따라서 행위인식 분야의 연구가 더욱 활발히 진행되고 있다. 행위인식 기술을 응용하면 사용자의 선호도에 따라 애플리케이션을 추천하거나 경로 정보를 제공하는 서비스 등을 개발할 수 있다. 기존의 행위인식 시스템들은 GPS를 이용하기 때문에 전력을 많이 소모한다는 단점이 있다. 반면에 최근 Google에서 발표한 행위인식(Google Activity Recognition) 시스템은 Network Provider를 이용하기 때문에 GPS 방식에 비해 전력소모가 적어 휴대해야 하는 스마트폰 응용 시스템에 적합하다. 하지만 Google Activity Recognition의 성능을 테스트한 결과 불필요한 행위 항목과 일부 잘못된 상황인지로 인해 정확한 사용자 행위를 파악하기 어렵다는 것을 발견했다. 행위인식 기술을 기반으로 한 새로운 서비스 개발을 위해 더욱 정확한 상황인지가 필요하므로 본 논문에서는 GAR의 문제점을 기술하고 정확도를 높이는 개선 방법을 적용한 AGAR(Advanced Google Activity Recognition)을 제안한다. 또한 AGAR의 이용가치를 평가하기 위하여 다른 여러 행위인식 시스템과 성능과 전력소모량을 비교분석하고 AGAR을 검증하는 예시 프로그램을 개발하여 응용 가능성을 설명한다.
항공사진이나 다중분광영상을 활용하여 도로 지도를 제작할 경우 최근에 건설된 도로에 대한 지도의 업데이트가 너무 늦어 일반 수요자의 수준을 고려한 서비스를 제공하지 못하는 한계가 있다. Google Earth에서는 RGB값에 의거한 이미지가 아주 높은 주기 해상도를 가지고 무료로 제공되고 있기 때문에 도로를 추출하기 주요 데이터로 부상되고 있다. 본 연구는 Google Earth로 도로를 추출하기 위한 최적의 RGB 표준값과 범위값을 추적하는 의도로 출발하였다. 5개의 사례연구지역에 대해 Google Earth RGB 영상을 활용하여 도로를 추출할 수 있는 능력에 대해 검증이 이루어졌다. 수동 검출을 통해 Google Earth 이미지에서 RGB 대푯값을 각각 126, 125, 127을 도출하였고, 도로의 특성을 감안한 대푯값 범위를 분석하여 RGB값 각 25%, 30%, 19%가 최적인 것을 알 수 있었다. 아울러 Google Earth 이미지의 디스플레이 축척간에 RGB 표준값과 범위값이 큰 차이가 없음을 확인할 수도 있었다. 기존연구에서 활용된 다양한 알고리즘이 RGB 화소값의 최적구간을 추적할 수 있었으며 61cm 공간해상도를 가진 Quickbird RGB 데이터가 다양한 형태의 도로를 추출할 수 있다는 것이 확인되었다.
빅테크 기업으로 불리는 글로벌 플랫폼들은 전 세계적인 규모로 성장하면서 데이터의 축적과 가격경쟁력, 네트워크 효과를 확보했다. 이로 인한 경쟁우위를 배경으로 글로벌 플랫폼이 그 위상을 더욱 강화되고 있다. 유럽연합(EU) 집행위 경쟁분과위원회는 반독점 위반을 이유로 구글에 대해 막대한 과징금을 부과하기도 하였는데 이는 구글의 미납 세금을 거둬들이기 위한 것이라 해석되기도 하였다. 실제로 글로벌 플랫폼의 편법적인 조세회피를 겨냥하여 '구글세' 형태의 과세 노력이 진행 중이다. 한편, 국내 콘텐츠 스타트업 및 중소벤처기업 등에도 큰 영향을 미치고 있는 글로벌 플랫폼의 국내 매출과 세금 규모는 정확히 측정되지 않고 있다. 구글의 경우 연구문헌에 따르면 2017년 한국 매출을 약 2조~3조원으로 추정하였으나, 구글코리아는 2021년 매출이 2,900억 원이라 신고하고 130억 원의 세금을 납부하였다. 본 연구는 국내에 큰 영향을 미치고 있는 글로벌 플랫폼의 경제적 효과를 검증하고 구체적으로 대표적인 글로벌 플랫폼인 구글의 연간 국내 매출액과 세금을 정량적으로 추정하고자 하였다. 구글에서 발간한 구글 경제 효과 관련 문건에서 제시된 수치를 기초로 구글의 연간 국내 매출과 세금을 추정한 결과, 연간 매출 4~9조 원, 세금 3,906억 원~9,131억 원의 결과를 얻었다. 본 연구는 이런 글로벌 플랫폼 기업의 국가별 과세 권한 문제를 구글이라는 구체적 사례를 가지고 추정함으로써 앞으로 전개될 디지털 경제 시대의 국가, 조세 정책 방향에 대한 기초 자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다 할 수 있다.
본 논문에서는 번호키 방식의 보안이 강화된 스마트폰 연동 도어락 시스템을 제안한다. 도어락 시스템은 Google OTP를 이용하여 매번 다르게 생성된 번호를 입력함으로써 훔쳐보기, 스머지 등의 공격으로부터 안전할 수 있다. 또한 사용자 편의를 위하여 NFC 접촉을 통하여 OTP 어플리케이션을 실행하도록 한다.
최근 위성에서 수집된 영상을 활용한 다양한 응용 및 분석이 시도되고 있는데, 각 연구 기관의 자료와 연구 성과를 함께 공유하고 협업할 수 있다면 더욱 심도 깊고 활발한 연구가 진행될 수 있을 것이다. 이에 본 연구에서는 MODIS 센서 영상을 이용한 한반도 식생 분석의 결과를 Google Earth라는 지리 정보 공유 플랫폼에 표현함으로써 위성 영상 자료를 공동으로 연구 및 활용할 수 있는 방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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