공개키 기반 기술의 발전은 전자정부, 전자금융, 전자결제 등 다양한 서비스를 가능하게 하였으며, 완벽한 안전성을 가지고 있는 것으로 평가된다. 하지만, 최근 허트블리드 버그 등 공개키 기반 이용 기술에 대한 취약점이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공개키 기반구조의 안전성 및 신뢰성을 검증하기 위해, OpenSSL을 이용하여 키쌍의 충돌율을 분석하였다. 실험은 OpenSSL을 이용하여 5개의 사설인증기관을 생성하고, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성해 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험은 다음과 같은 과정으로 수행되었다. Openssl을 이용하여 5개의 사설인증기관 생성, 각 사설인증기관에서 200만개의 인증서를 생성, 총 1,000만개의 인증서를 생성하여 키쌍 충돌 여부를 분석하였다. 실험 결과 1,000만건 중 35,000건, 즉 0.35%의 확률로 공개키 개인키가 충돌을 발생하였다. 이는 전자상거래, 보안서버 등 다양한 분야에서 충분한 위협이 될 수 있는 요소이다. 향후에는 공개키 기반기술의 위협요소를 제거하기 위해 난수생성기, 큰 소수 선택 문제 등 깊이 있는 연구를 진행할 것이다.
현대인이 살고 있는 네트워크 세상으로 모든 사물들이 들어오고 있다. 사물에 센서를 부착하는 사물인터넷의 영향으로 인해 네트워크로 실시간 데이터를 주고받는 것이 가능해졌다. 현대인들의 필수품인 모바일 디바이스는 일상생활의 모든 자취를 실시간으로 남기는 역할을 하고 있다. 바로 소셜 네트워크 서비스를 통하여 정보획득 활동과 커뮤니케이션 활동을 실시간으로 거대한 네트워크에 남기고 있는 것이다. 비즈니스 관점에서 고객의 니즈 분석은 바로 SNS 자료에서부터 시작된다는 등가가 성립된다. 본 연구는 웹 환경의 SNS 콘텐츠를 파이썬을 이용하여 실시간으로 자동 수집시스템을 구축하고자 한다. 세계적으로 많은 이용자수를 확보하고 있는 인스타그램, 트위터, 유튜브의 비정형적 데이터 수집 시스템을 통하여 고객의 니즈 분석에 도움이 되고자 한다. 파이썬의 웹드라이버 환경에서 가상 웹브라우저를 이용하여 마이닝 처리와 NLP 과정을 거쳐 DB에 저장된다. 본 연구의 결과 웹페이지를 통하여 서비스를 진행하고자하며 검색 기능만으로 원하는 데이터가 자동 수집되며 데이터의 시계열 분석을 통하여 네티즌의 이슈 반응을 실시간으로 확인할 수 있었다. 또한 검색부터 실행결과가 나오기까지 5초 이내 이루어지므로 제시된 알고리즘의 우수성을 확인하였다.
동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다
인터넷의 성장과 더불어 네트워크 관련 기술의 발전으로 인해 인터넷의 사용량 및 사용인구가 폭발적으로 증가하고 있는 추세이다. 이런 추세에 대학의 전산망도 노드 수의 급속한 증가와 다양한 서비스로 인해 네트워크에 대한 트래픽이 증가하고 있다. 이에 반해 사용자에 대한 서비스 품질은 낮아지고 있는 실정이다. 이에 따라, 대학 네트워크에 대한 네트워크 관리, 네트워크 설계 및 증설, 요금정책 등에 사용될 수 있는 매우 핵심적인 문제점이 나타나고 있다 이러한 문제점을 효율적으로 분석하여 관리를 하기 위해서는 많은 기술인력과 장비 및 예산이 소요된다. 그러나, 규모가 적은 대학 네트워크는 인력 부족과 네트워크 환경에 대한 지속적인 투자로 인해 실행하기 어려운 부분이다. 이러한 네트워크에 대한 투자 비용을 감소하고 최적화된 환경을 조성하기 위해서는 구성변경 및 장비의 대체나 용량계획에 대한 성능분석이 필수적이다. 따라서, 본 논문에서는 네트워크 관리와 분석을 위하석 관리 및 분석대상과 관련된 모든 항목을 프레임워크 기반 성능관리 도구를 이용하였다. 주요 연구방법으로는 세부 항목별로 현황 데이터를 수집, 가공, 분석하여 각 항목을 상세하게 분석하여 문제점에 대한 해결책을 제시하였다. 이러한 결과 네트워크, 서버, 애플리케이션 관리를 체계적으로 관리할 수 있었으며, 장애 및 성능저하 둥으로 업무영역에 미치는 영향을 파악하고 예방에 효과적으로 대응할 수 있었다. 또한, 과학적이고 체계적인 분석을 통해 전체 시스템의 운영관리비용을 최적화하여 관리의 효율성을 높여주었다.
표면영상유속계(SIV)는 영상 분석 기법을 이용하여 하천의 표면유속을 측정하고, 이를 토대로 유량을 산정하는 시스템이다. 본 연구에서는 고정식 표면영상유속계(FSIV) 시스템을 달천 수전교에 설치하여 실시간으로 연속적인 유량 측정을 실시하였다. 수전교에 적용된 FSIV의 하드웨어 시스템은 영상 획득을 위한 2대의 디지털 카메라와 컴퓨터, 그리고 수위 측정을 위한 초음파 수위계로 구성된다. 이 현장 장비들에서 획득된 실시간 영상과 수위 자료는 무선인터넷을 이용하여 실시간으로 홈페이지에 전송되며, 표면영상유속분석 소프트웨어를 이용하여 유량을 산정한다. FSIV에 의한 유량산정 결과는 직상류의 괴산댐 방류량과 FSIV와 동일한 지점에 설치된 Acoustic Doppler Velocity Meter (ADVM)를 설치한 후 유속지수법으로 산정된 유량과 비교하여 검토하였다. 댐 방류량과 비교한 결과 30$m^3/s$ 이상의 유량에서는 대부분 5~10%의 오차를 보였으며, ADVM을 이용하여 측정된 유량과 비교한 결과는 약 200$m^3/s$ 이상의 유량에서는 오차가 약 5 % 이내로 확인되었다. FSIV의 설치 경비와 운용에 드는 비용과 인력을 감안한다면, FSIV는 실시간으로 유량을 관측할 수 있는 좋은 대안이 될 것으로 판단된다.
의료 정보통신기술의 발달은 병원이 주변 환경에 맞춰 비용을 줄이고 의료의 질을 향상시키는 의료정보시스템, 의료영상저장전송시스템(PACS), 처방전달시스템, 전자의무기록시스템 등으로 개발되고 있다. 특히 최근의 유비쿼터스 및 관련기술은 의료정보시스템을 관련 정보시스템들과 통합되는 방향으로 진화해가고 있으며, 앞으로도 그 가속도는 더 할 전망이다. 이런 변화와 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 의료정보산업 발달은 의료정보시스템의 근본적인 변화를 요구한다. PACS 컴포넌트는 기존에 의료정보 환경에서 구축되었던 병원의 시스템을 RFID 미들웨어와 모바일 환경으로 구축하는 것을 말한다. 그러므로 언제, 어디서든지 의료진의 접근이 가능하게 됨으로써 진료 서비스 강화 및 업무의 효율 향상과 실시간 업무 처리 및 유지보수 비용의 절감을 통한 수익성 증대에도 중대한 역할을 하게 된다. 본 논문은 모바일 환경에서의 RFID 기반의 서버 및 모바일 클라이언트 의료정보시스템을 구현하고, 실제 병인내의 여러 디바이스가 연결된 데이터 베이스를 통합적으로 관리하는 환자진료 및 실시간 원무 관리의 자동화를 위한 태그 매니저와 기존 시스템의 호환을 위한 데이터 베이스 서버와의 연동을 위한 에이전트를 설계 및 구현하였다. 다양한 의료정보시스템에서 모바일 환경의 PACS 응용 컴포넌트 구현은 환자의 진료카드에 태그를 부착하여 기본적인 환자의 접수, 진료, 검사시간의 단축을 위한 데이터를 처리한다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅을 위한 지능형 공간 제어 시스템을 제안한다. 이 시스템은 전등, TV, 오디오, 전자 열쇠 등을 제어하는 일종의 홈/사무실 자동 제어 시스템으로 기존의 시스템에 비해 다음의 4가지 특징을 갖는다. 첫째, 사용자는 언제 어디서나 이 시스템을 사용할 수 있다. 구체적으로 제안된 시스템은 웹 서버의 기능을 제공하고 있으며 따라서 사용자는 인터넷에 유무선으로 연결된 어떠한 컴퓨터의 브라우저로도 접근할 수 있으며, 또한 휴대폰으로 접근할 수도 있다. 둘째, 이 시스템은 음성 인식 기능을 지원한다. 따라서 기존의 컴퓨터 인터페이스에 익숙하지 않은 사용자들도 보다 인간 중심적인 음성 인터페이스를 통해 시스템을 제어할 수 있다. 셋째, 시스템은 사용자의 요청에 반응하는 수동적인 서비스뿐만 아니라, 사용자 행동의 규칙성을 기반으로 미래를 예측하고 이에 따라 적극적인 서비스도 제공한다. 넷째, 이 시스템은 최근 내장형 기술을 적용하여 구현되었다. 제안된 시스템의 하드웨어는 206MHz로 동작하는 StrongARM CPU, 32MB SDRAM, 16MB 플래시 메모리, 그리고 가전제품의 전원 공급을 제어하는 릴레이 박스(Relay box) 등으로 구성된다. 이러한 하드웨어 플랫폼 상에 내장형 리눅스가 동작하고 있으며, 음성 인식 도구, 내장형 시스템을 위한 웹 서버, 릴레이 박스를 구동하는 GPIO driver 등의 소프트웨어 컴포넌트들이 유기적으로 협력하여 지능형 공간을 제공한다.
무선 인터넷과 모바일 기기의 보급으로 언제 어디서나 원하는 정보를 얻을 수 있는 유비쿼터스 환경을 위한 인프라가 구축되면서 교육을 포함한 다양한 분야에서 오프라인과 온라인 컨텐츠를 동시에 이용함으로써 정보 전달의 효율성을 높일 수 있는 방법에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 사용자에게 모바일 기기를 이용하여 오프라인과 온라인 컨텐츠를 함께 제공하여 교육의 효과를 높일 수 있는 혼합형 모바일 교육 시스템(Mixed Mobile Education System: MME)을 제안한다. 제안된 시스템은 기존의 연구와 달리 사용자에게 자연스러운 환경을 제공하기 위해서 부가적인 태그를 사용하지 않는다. 태그를 사용하는 시스템의 경우 새로운 데이터의 등록이 어렵고 유사한 내용의 오프라인 컨텐츠 사용이 불가능하기 때문이다. 본 논문에서 우리는 저화질의 카메라를 통해 입력받은 영상에서 잡음 색상 왜곡, 크기 및 기울기 변화에 영향을 적게 받는 특징점을 추출하고 오프라인 컨텐츠를 인식하기 위해 Scale Invariant Feature Transform(SIFT) 알고리즘을 사용하였다. 또한 클라이언트-서버 구조를 사용함으로써 모바일 장치의 제한적인 저장 능력 문제를 해결하고 데이터의 등록 및 수정이 용이하도록 하였다. 실험을 통해 기존의 흔합형 교육 시스템과의 성능을 비교하고 제안된 시스템의 장단점을 확인하였으며, 시스템을 실생활에 적용하였을 경우 다양한 상황에서도 사용자에게 만족할만한 성능을 제공함을 확인하였다.
Purpose - Open source software has high utilization in most of the server market. The utilization of open source software is a global trend. Particularly, Internet infrastructure and platform software open source software development has increased rapidly. Since 2003, the Korean government has published open source software promotion policies and a supply promotion policy. The dynamism of the open source software market, the lack of relevant expertise, and the market transformation due to reasons such as changes in the relevant technology occur slowly in relation to adoption. Therefore, this study proposes an assessment model of services provided in an open source software service company. In this study, the service level of open source software companies is classified into an enterprise-level assessment area, the service level assessment area, and service area. The assessment model is developed from an on-site driven evaluation index and proposed evaluation framework; the evaluation procedures and evaluation methods are used to achieve the research objective, involving an impartial evaluation model implemented after pilot testing and validation. Research Design, data, and methodology - This study adopted an iteration development model to accommodate various requirements, and presented and validated the assessment model to address the situation of the open source software service company. Phase 1 - Theoretical background and literature review Phase 2 - Research on an evaluation index based on the open source software service company Phase 3 - Index improvement through expert validation Phase 4 - Finalizing an evaluation model reflecting additional requirements Based on the open source software adoption case study and latest technology trends, we developed an open source software service concept definition and classification of public service activities for open source software service companies. We also presented open source software service company service level measures by developing a service level factor analysis assessment. The Behavior-Structure-Evolution Evaluation Model (BSEM) proposed in this study consisted of a rating methodology for calculating the level that can be granted through the assessment and evaluation of an enterprise-level data model. An open source software service company's service comprises the service area and service domain, while the technology acceptance model comprises the service area, technical domain, technical sub-domain, and open source software name. Finally, the evaluation index comprises the evaluation group, category, and items. Results - Utilization of an open source software service level evaluation model For the development of an open source software service level evaluation model, common service providers need to standardize the quality of the service, so that surveys and expert workshops performed in open source software service companies can establish the evaluation criteria according to their qualitative differences. Conclusion - Based on this evaluation model's systematic evaluation process and monitoring, an open source software service adoption company can acquire reliable information for open source software adoption. Inducing the growth of open source software service companies will facilitate the development of the open source software industry.
1,2인 가구가 꾸준하게 늘어나고 있는 추세에 비어 있는 시간대에 집을 방문하는 외부인이 누구인지 확인하고 싶은 요구가 증가하고 있다. 얼굴인식 기술은 많은 연구를 통해 여러 가지 모델이 제안되었는데 OpenCV의 Harr Cascade와 Dlib의 Hog가 대표적인 오픈소스 모델이다. 두 모델은 사용 환경에 따른 장단점을 가지고 있는데, 본 연구에서 초점을 둔 실내 현관 앞과 제한된 거리에서는 Dlib의 Hog가 강점을 가진다. 본 논문에서는 딥러닝 오픈 소스인 Dlib에 기반을 둔 얼굴인식 방문자 출입관리 시스템을 설계하고 구현하였다. 전체 시스템은 프론트 모듈과 서버모듈, 모바일모듈로 구성되며 세부적으로는 얼굴등록, 얼굴인식, 실시간 방문자 확인 및 원격제어, 동영상 저장 기능을 포함한다. 인터넷에서 공개된 사진을 이용하여 거리임계 값의 변화에 따른 정밀도, 특이도, 정확도를 구하고 선행연구 결과와 비교하였다. 실험 결과 구현된 시스템이 정상적으로 동작하는 것을 확인 하였으며 Dlib에서 보고한 것과 비슷한 결과를 보이는 것을 확인 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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