인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 고속도로 본선구간에서 발생한 교통사고에 대한 연구가 다수 수행되고 있으나, 램프와 같이 본선 외 구간에 대한 교통안전을 다루는 연구는 미미한 실정이다. 최근 5년(2015년~2019년)동안 램프에서 발생한 사고는 총 6,717건으로 이는 전체 고속도로 사고의 약 15%를 차지한다. 본 연구에서는 고속도로 램프구간에 대해 보다 정확한 사고 예측 모형을 제공하기 위해 포아송 감마(PG)와 포아송 역가우스(PIG)와 같은 다양한 통계 분포를 비롯하여 랜덤효과와 같은 기법을 적용하여 Simple 및 Full SPF를 구축하고 비교하였다. 교통 및 도로 기하구조 데이터는 로드뷰와 같은 다양한 시스템에서 수집되었다. 분석 결과, PIG 모형은 일반적으로 더 정확한 사고 예측을 제시하며, Simpe SPF와 Full SPF 모두에서 임의효과 모형이 더욱 우수한 성능을 나타내었다. 본 연구결과는 교통실무자들에게 정확한 사고 예측 모형을 기반으로 램프구간 교통안전을 증대시키고 이해할 수 있는 참고자료로써 활용될 수 있다.
블랙박스 암호는 하드웨어로 구성된 암호화 장치를 기반으로 '디바이스와 사용자는 신뢰할 수 있다'는 가정하에 동작하는 암호이다. 그러나 공격자에게 내부 구조가 공개되는 순간 키 추출 등의 다양한 공격이 존재함과 동시에 최근 들어 신뢰할 수 없는 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 적용하는 경우가 증가하여 블랙 박스 암호 시스템에 대한 위협은 더욱 커져가고 있다. 그로 인해, 개방형 플랫폼에서 암호 알고리즘을 안전하게 동작하고자 암호화 과정에서 암호 키를 숨김으로써 공격자의 키 유출을 어렵게 하는 화이트 박스 암호화 기술이 제안되었다. 하지만, 이러한 화이트 박스 기반 암호는 기존의 암호와는 다르게 정해진 규격이 존재하지 않아 구조적 안전성을 검증하는 것이 어렵다. 이에 CHES에서는 보다 안전한 화이트 박스 암호 활용을 위해 The WhibOx Contest를 주기적으로 개최하여, 다양한 화이트 박스 암호에 대한 안전성 분석이 수행 되었다. 이 중 2016년 Bos가 제안한 Differential Computation Analysis(DCA) 공격법은 현재까지도 안전성 분석에 널리 활용되고 있는 강력한 화이트 박스 블록 암호에 대한 공격 기술에 해당한다. 이에 본 논문은 화이트 박스 암호에 대한 동향을 분석하고, 화이트 박스 블록 암호에 대한 부채널 정보 기반 암호분석 기술인 DCA, HODCA 공격 분석 및 관련 대응 기술 동향을 정리한다.
침입방지 시스템(IPS, Intrusion Prevention System)은 인라인모드(in-line mode)로 네트워크에 설치되어, 네트워크를 지나는 패킷 또는 세션을 검사하여 만일 그 패킷에서 공격이 감지되면 해당 패킷을 폐기하거나 세션을 종료시킴으로서 외부의 침입으로부터 네트워크를 보호하는 시스템을 의미한다. IPS에서 주로 사용되는 시그너처 기반 필터링에서는 침입방지시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그너처라고 불리는 공격패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 시그너처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷지연 없이 동작하는 고성능 침입탐지시스템을 개발하는 것이 어렵게 되었다. 본 논문에서는 패턴 매칭 시간을 시그너처의 개수와 무관하게 하기 위하여 시그너처 해싱 기반에 기반한 고성능 침입방지시스템을 제안한다. 제안한 방식을 리눅스 커널 모듈 형태로 PC에서 구현하였고 월 발생기, 패킷발생기, 스마트비트라는 네트워크 성능 측정기를 이용하여 시험하였다. 실험결과에 의하면 기존 방식에서는 시그너처 개수가 증가함에 따라 성능이 저하되었지만 본 논문에서 제안한 방식은 성능이 저하되지 않았다.
본 논문에서는 사물 인터넷과 액세스 코드 배포가 가능한 스마트폰 애플리케이션을 기반으로 하는 공공 자전거 공유 시스템을 설계하고 구현하였다. 스마트폰 사용자는 애플리케이션을 사용해 자전거 대여 신청을 하면 서버에서 암호화된 액세스 코드를 받게 되고, 이 코드는 도킹 스테이션에서 자전거의 잠금을 해제하는 용도로 사용되며 자전거 반환 시에도 동일한 코드가 사용된다. 스테이션의 하드웨어 프로토타입은 라즈베리 파이, 아두이노, 키패드, 모터드라이버와 같은 사물 인터넷 디바이스를 기반으로 하여 구현되었으며, 스마트폰 애플리케이션은 기본적으로 액세스 코드를 이용한 공유 자전거 대여 및 반환 기능과 더불어 사전에 자전거를 예약할 수 있는 부가 기능도 포함하고 있다. 구현한 시스템을 테스트 해 본 결과 3~4초의 매우 적은 지연시간을 보여주고 있어 효율적인 시스템임을 알 수 있다. 본 시스템은 단일 콘트롤 박스에서 다수의 자전거를 관리할 수 있도록 구현할 수 있으며, 사용자 역시 스마트폰 애플리케이션만으로 시스템을 이용할 수 있어 비용 효율적이라 여겨진다.
지금까지 멀티미디어 기기들의 대 부분의 콘텐츠 접근성은 사용자 중심으로 특화되어 있지 않고 제작자의 의도에 집중 하였다. 이런 이유에서 실제 시스템을 사용하면서 생기는 문제점과 이용자의 요구를 분석하기란 쉽지 않다. 물론 일부에서는 사용자 중심에서 UT, UI 연구를 진행 해 오고 있는 상태이다. 또한 일부 많은 혁신을 가져오지만 아직 기대만큼 많은 효과를 거두지는 못하고 있다. 이유는 개별적인 인간 본연의 욕구와 정서를 해석하고 적용하기란 쉽지 않을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 인간 본연의 심리적인 특성을 분석하고 이해하려고 노력하였으며 스마트 디바이스 의 접근성의 문제점은 단순히 기술, 기능을 향상 시키는 것이 아니라 인간의 본연의 내면을 얼마만큼 분석 하는지 와 얼마만큼 이해하는지에 따라 사용성에 도움이 될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구는 이러한 사용자가 중심에서 스마트 디바이스를 이용함에 있어서 좀 더 나은 접근성에 도움 되고자 연구를 진행하였으며 특히 인간의 내면의 감정과 성향에 따라서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하며 소비하는지를 분석하고 인간과 콘텐츠의 상호작용을 집중적으로 연구 분석하였다. 본 연구 결과로 감정과 콘텐츠 사이의 관계에서 일부 유효한 결과는 기쁜(HAPPY) 감정의 정도에 따라 더욱 더COMEDY 프로그램을 선호함을 알 수 있었으며 남자가 여자 보다 더 선호도가 높은 것으로 나타났습니다. 슬픈 감정(SAD)일 때는 유효한 결과 값은 나오지 않았지만 흥겨운 콘텐츠를 미미하게 선호하는 것으로 나타났으며 여자 보다 남자가 좀 더 선호도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 원인은 Zilinman의mood based management 이론인 슬픈 감정의 소유자는 그 감정을 감쇠하기 위해서 흥겨운 콘텐츠를 더 선호하며 추가적으로 Oliver 2009따르면 콘텐츠의 쾌락적인 요소보다는 통찰(insight), 의미(meaningfulness), 이해(understanding)및 반응(reflection)에 모두 충족이 되어야 만족도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 사용자 감정과 성향에 따른 콘텐츠의 연구는 향후 새로운 스마트 디바이스 콘텐츠 접근성 측면에서 좀 더 만족도와 방향을 제시 할 수 있을 것이다.
Industry 4.0's goal is the 'Smart Factory' that integrates and controls production process, procurement, distribution and service based on the fundamental technology such as internet of the things, cyber physical system, sensor, etc. Basic requirement for successful promotion of this Industry 4.0 is the large supply of semiconductor. However, company I who produces dicing blades has difficulty to meet the increasing demand and has hard time to increase revenue because its raw material includes high price diamond, and requires very complex and sensitive process for production. Therefore, this study is focused on understanding the problems and presenting optimal plan to increase productivity of dicing blade manufacturing processes. We carried out a study as follows to accomplish the above purposes. First, previous researches were investigated. Second, the bottlenecks in manufacturing processes were identified using simulation tool (Arena 14.3). Third, we calculate investment amount according to added equipments purchase and perform economic analysis according to cost and sales increase. Finally, we derive optimum plan for productivity improvement and analyze its expected effect. To summarize these results as follows : First, daily average blade production volume can be increased two times from 60 ea. to 120 ea. by performing mixing job in the day before. Second, work flow can be smoother due to reduced waiting time if more machines are added to improve setting process. It was found that average waiting time of 23 minutes can be reduced to around 9 minutes from current process. Third, it was found through simulation that the whole processing line can compose smoother production line by performing mixing process in advance, and add setting and sintering machines. In the course of this study, it was found that adding more machines to reduce waiting time is not the best alternative.
터치스크린 기반 스마트 기기가 널리 보급 되면서 모바일 환경을 위한 주요 인증 메커니즘으로 그래픽 패스워드 기법 중 하나인 패턴 락 시스템이 등장했다. 사용자가 잠금 해제를 위하여 패턴 락을 사용한 후의 남아있는 패턴 모양의 흔적은 스머지 공격에 취약하다. 이러한 스머지 공격에 대응하기 위하여 TinyLock을 포함한 다양한 패턴 락이 제안되었다. 본 논문에서는 스머지 공격이 발생할 수 있는 환경에서 획득한 스머지 패턴 이미지를 이용하여 기계 학습을 통한 자동화된 스머지 공격의 유효성에 대하여 실험하고 안드로이드 패턴 락과 TinyLock의 안전성에 대하여 비교 분석하였다. 자동화된 스머지 공격에서 높은 공격 성공률을 보였으며 기존에 많이 사용되고 있는 안드로이드 패턴 락이 TinyLock보다 더 안전하지 않음을 검증하였다.
본 논문에서는 배전지능화시스템과 정보 연계, 미래 지능형전력망 운용 및 태양광, 풍력, 연료전지등과 같은 신에너지전원의 단지를 효율적으로 유지관리하기 위하여, 유 무선 네트워크 구성요소의 특성을 해석하고, 이를 바탕으로 원거리감시제어 장치를 제작하였다. 이 장치는 50KW급 태양광전원과 유 무선 네트워크의 알고리즘을 기반으로 실시간으로 출력되는 전압, 전류데이터를 무선네트워크로 장거리 전송하여, HMI 프로그램인 Autobase로 실시간 모니터링 하도록 하였다. 따라서 본 논문에서는 제안한 원거리 감시제어 장치를 이용하여 50KW급 태양광 발전 데이터를 무선네트워크 기술로 전송받아 데이터를 측정하고, 이 결과를 분석하여 태양광발전량의 운용특성을 분석하였다.
유비쿼터스 환경에서 학습자 맞춤형 교육을 제공하기 위해서는 학습자의 학습행위에 대한 분석이 필수적이다. SCORM(Sharable Contents Object Reference Model), IMS LD(Instructional Management System Learning Design) 등의 표준은 진도 체크와 같은 학습 설계 지원 기능을 제공한다. 하지만 표준 적용은 개발의 어려움과 수정이 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 이벤트 가로채기를 사용하여 웹 브라우저에서 학습자의 행위를 관리하는 시스템을 구현한다. 이를 통해 HTML기반의 모든 콘텐츠를 추가적인 작업 없이 재활용할 수 있고 학습결과의 저장 및 분석이 가능하게 되어 표준 적용에 따른 문제점을 개선할 수 있다. 또한 네트워크 단절 시에도 학습결과를 추적할 수 있어 유비쿼터스 학습 환경을 지원할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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