본 연구는 2050 탄소중립 정책으로 에너지신산업 분야 혁신기술개발 일환의 ICT기술에 기반한 디지털화 연구로서 각각의 에너지 설비의 외부 인터페이스와 연동하여 통합관리 할 수 있는 oneM2M 기반 IoT 서버 플랫폼 개발이다. 전력 공기업인 한전은 에너지 IoT 'SPIN(Smart Power IoT Network)' 구축을 통한 한전 e-IoT 표준 규격을 분석하고 oneM2M 및 LWM2M Gateway Platform을 개발한다. oneM2M은 기존 Release1 대신 최근에 발표된 Release2에 대한 규격을 확보 및 분석하여 R2를 기준으로 e-IoT 표준 oneM2M 플랫폼을 개발하고, 또한 한전 e-IoT 표준을 충분하게 구현할 수 있는 e-IoT Gateway 장치 규격을 선정하고 향후 확장성까지 고려한 고성능의 Gateway 장치를 개발하고 관련 시스템을 제안하였다.
인터넷에서의 대용량 콘텐츠들에 대한 서비스가 일반화됨에 따라 기존 TCP/IP 프로토콜에서의 비효율적인 데이터 전송에 대한 문제점들이 제기되었고, 그 결과로 정보중심네트워크 (Information-centric networking) 패러다임이 새롭게 제시되었다. 정보중심네트워크에서는 IP와 같은 위치 식별자를 대신하여 콘텐츠 이름을 통해 콘텐츠 접근이 이루어지며, 네트워크 노드들 (e.g., 라우터)은 캐시를 활용하여 전송중인 콘텐츠들을 저장하여 이후 발생하는 사용자 요청들에 대한 서비스를 수행할 수 있다. 사용자 요청이 멀리 위치한 콘텐츠 서버가 아닌 가까운 네트워크 캐시에서 서비스될 수 있게 됨에 따라 서비스 지연 감소, 네트워크 대역폭의 효율적 사용, 서비스 확장성 확보 등의 이점이 소개되었다. 그런데 이와 같은 정보중심네트워크에서의 이점들은 캐시에 저장되어 있는 콘텐츠가 얼마나 적극적으로 활용될 수 있느냐에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 1) 정보중심네트워크의 대표적인 아키텍쳐 중의 하나인 Named-data Networking (NDN) 에서의 콘텐츠 접근 기법에 대해 소개하고, 2) 특별히 라우팅 경로를 벗어나 캐시되어 있는 콘텐츠들을 접근할 수 있도록 하기 위해 제안된 기법들에 대한 리뷰를 진행하며, 3) ndnSIM 시뮬레이터를 활용해 이들 기법들에 대한 성능 비교 평가를 진행한다.
무선 센서 네트워크는 제한된 에너지 자원을 갖는 많은 수의 센서 노드로 구성되어 있다. 제약된 에너지로 인해 정보를 효율적으로 수집하는 것은 무선 센서 네트워크의 중요한 문제이며 클러스터링 알고리즘 기술이 에너지 소비를 줄이기 위해 사용된다. 이러한 기법은 무선 네트워크의 확장성 및 수명을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 위한 CPMS 클러스터링 프로토콜을 제안한다. CPMS 는 BCDCP(Base Station Controlled Dynamic Clustering Protocol) 나 BIDRP(Base Station Initiated Dynamic Routing Protocol)에 비해 우수한 성능을 보인다. CPMS 는 클러스터를 구성하고 잔존 에너지 비율이 높은 헤드 노드가 BS(BaseStation)로 데이터를 전송하게 한다. 또한 이 기법은 모드 선택 기법을 통하여 헤드 노드의 에너지를 절약할 수 있다. 시뮬레이션 결과 CPMS 는 현재의 클러스터링 기법보다 생존시간 및 메시지 전송량에서 우수한 성능을 보여준다.
차분 분석은 블록 암호에 대한 분석 기법 중 하나이며, 입력 차분에 대한 출력 차분이 높은 확률로 존재한다는 성질을 이용한다. 무작위 데이터와 특정 출력 차분을 갖는 데이터를 구별할 수 있다면, 차분분석에 대한 데이터 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 구별자에 대한 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 PIPO 64/128에 대한 최초의 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 제안하였다. 여러 입력 차분들을 사용하여 실험한 결과, 0, 1, 3, 5-라운드의 차분 특성에 대한 3 라운드 신경망 구별자가 각각 0.71, 0.64, 0.62, 0.64의정확도를달성하였다. 이 구별자는 고전 구별자와 함께 사용될 경우 최대 8 라운드에 대한 구별 공격이 가능하도록 한다. 따라서 여러 라운드의 입력 차분을 처리할 수 있는 구별자를 찾아냄으로써 확장성을 확보하였다. 향후에는 성능 향상을 위한 최적의 신경망을 구성하기 위해 다양한 신경망 구조를 적용하고, 연관 키 차분을 사용하거나 다중 입력차분을 위한 신경망 구별자를 구현할 예정이다.
최근 학력 위변조 문제는 단순히 교육기관에서 생성된 증명서 조작, 재학 중에 수료를 졸업으로 속여 기록하는 등 자동화된 관계 검증과 검증 자체를 신뢰하기 어려운 문제가 존재한다. 이는 대학 기관들의 학력 데이터베이스 공유 부재와 학력 추적이 어려운 독립된 시스템을 구축/운영하고 있기 때문이다. 본 연구는 대학 기관을 중심으로 학력 검증을 위한 E-AV 모델을 설계 및 구현한다. 기존 학력에 대한 연계 정보들을 요약하여 암호화된 데이터베이스로 저장하고, 기존 시스템의 호환성과 확장성을 고려하여 웹 표준 기술로 구현했다. 샘플 데이터 검증 결과 위변조에 안전성을 개선하고, 저장 공간과 실행성능의 준수한다는 것을 확인했다. 본 연구는 향후 국내 대학 교육기관 학력 관리 등 온라인 검증 서비스 개선에 이바지하고자 한다.
본 연구는 스마트 무역계약의 체계적 문헌고찰을 통해 스마트계약과 블록체인 기술을 활용한 무역계약의 디지털화와 자동화에 관한 연구 동향과 이론적 배경을 파악하고, 기술적 측면과 법적 측면에서의 도전 과제와 해결 방안을 분석하였다. 스마트 무역계약은 블록체인을 기반으로 한 자동화된 계약 시스템의 개념을 무역과 관련된 거래에 적용한 것이다. 기술적 측면에서는 스마트계약 플랫폼의 개발, 블록체인 네트워크의 확장성과 성능 개선, 보안 및 개인 정보 보호 등을 다루었고, 법적 측면에서는 스마트계약의 법적 구속력, 계약 조건의 자동 이행과 이의 실현 가능성, 계약 당사자의 책임과 의무 등을 다루었다. 스마트 무역계약은 국제무역, 공급망 관리, 금융, 보험, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 적용 사례가 발견되고 있으며, 이를 통해 무역금융의 용이성과 공급망의 효율성 향상, 비즈니스 모델 혁신에 이바지할 수 있는 것으로 확인되었다. 그러나 스마트 무역계약의 한계점으로는 법적 규제와의 상호작용 문제, 기술적 측면에서의 도전 과제 등이 있으며, 후속 연구에서는 실증 연구, 비즈니스 모델 혁신, 법적 쟁점 해결, 보안과 개인 정보 보호, 표준화와 협력, 사용자 경험 연구 등 다양한 측면을 고려해야 할 것으로 판단된다.
빅데이터, 클라우드, IoT, AI 등 기술의 발전으로 인해 높은 데이터 처리율이 요구되고 있으며 네트워크의 유연성과 확장성에 대한 중요성이 증가하고 있다. 하지만 기존 네트워크 체계는 벤더와 장비에 종속되어 앞선 요구를 충족하기에는 한계가 존재한다. 이에 소프트웨어 중심의 유연한 네트워크를 구성할 수 있는 SDN 기술이 주목받고 있으며 특히 SDN을 기반의 부하 분산 방식은 방대한 트래픽을 효율적으로 처리하여 네트워크 성능을 최적화할 수 있다. 기존 SDN 환경에서 부하 분산 연구들은 서버와 컨트롤러 간 불필요한 트래픽이 발생하거나 서버가 임계치에 도달한 후에야 부하 분산이 이루어지는 제한사항이 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 서버 부하에 따라 단계적으로 서버에 가중치를 부여하는 방식을 통해 불필요한 트래픽을 최소화하고 서버가 과부화 되기 전에 적절한 부하 분산이 이루어질 수 있는 방식을 제안한다.
본 연구는 시민 구술채록의 중요성과 활성화를 강조하고자 한 글이다. 주지하는 바와 같이 우리나라는 1980년대부터 구술사연구가 서서히 시작되었다. 지금까지 연구자에 의한 시민인터뷰, 연구자에 의한 엘리트 인터뷰는 양적으로 꾸준히 증가했다. 그러나 시민에 의한 시민인터뷰는 미미한 수준이다. 2021년부터 문화체육관광부 주관으로 진행하고 있는 "디지털생활사 아카이빙"사업은 새롭고 의미 있는 시도이다. 이 사업은 시민들에게 아카이빙과 구술채록에 대한 교육을 거친 시민들이 직접 인터뷰를 수행하고 기록물을 생산하도록 하는 프로그램이다. 이 사업을 통해 구술기록 생산, 시민의 아카이빙 역량 확보, 지역 문화자원 구축 등의 성과를 내고 있다. 2021년에 이 사업에 참여했던 경험을 바탕으로 성과와 한계를 평가하며 시사점을 살펴보았다. 향후 시행착오를 줄이는 데 도움이 될 것으로 기대한다. 또한 시민 구술기록의 활발한 생산과 활용 방안을 제안하였다. 이를 위해 구술 기관 간의 구체적인 협력과 구술기록 플랫폼도 제안하였다.
본 연구는 좌측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(left mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with left hippocampal sclerosis) 환자군과 우측 해마 경화를 보인 내측두엽 뇌전증(right mTLE, mesial temporal lobe epilepsy with right hippocampal sclerosis) 환자군 그리고 건강한 대조군(healthy controls; HC)으로부터 측정한 뇌자도(magnetoencephalography; MEG) 데이터로 각 그룹을 분류하는 다중 분류 작업에 다양한 인공신경망을 적용하고 그 결과를 비교해 보고자 하였다. 합성곱 신경망, 순환 신경망 그리고 그래프 신경망으로 모델링한 결과, k-fold 정확도 평균은 합성곱 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 순환 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 또한, 수행 시간은 순환 신경망 기반 모델, 그래프 신경망 기반 모델, 합성곱 신경망 기반 모델 순으로 우수하였다. 정확도 성능과 시간 면에서 모두 좋은 수치를 보이며, 네트워크 데이터의 확장성이 뛰어난 그래프 신경망이 앞으로 뇌 연구에 활용되기 적합한 모델임을 강조하고자 한다.
멀티테넌시 아키텍처는 클라우드 기반 서비스와 애플리케이션에서 중요한 역할을 하며, 이러한 환경에서 데이터 격리는 중요한 보안 과제로 부각되고 있다. 본 논문은 스키마 기반 격리, 논리적 격리, 물리적 격리 등 다양한 데이터 격리 방법들을 조사하고, 각각의 장단점을 비교 분석하였다. 데이터 격리 방법들의 실질적인 적용 사례와 효과를 평가하고, 이를 통해 멀티테넌트 웹 사이트 개발 시 고려해야 할 보안 요소들과 데이터 격리 방법의 선택 기준을 제안하였다. 본 논문은 멀티테넌시 환경에서의 데이터 보안을 강화하려는 개발자, 아키텍트 및 시스템 관리자에게 중요한 지침을 제안하고, 효율적이고 안전한 멀티테넌트 웹 사이트의 설계와 구현을 위한 기초적인 프레임워크를 제안한다. 그리고 데이터 격리 방법의 선택이 시스템의 성능, 확장성, 유지관리 용이성 및 전반적인 보안에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 통찰력을 제공하며, 이를 통해 멀티테넌트 시스템의 보안과 안정성을 향상시키는 방안을 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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