연구목적: 본 연구는 화재발생 건축물 정보, 신고자 취득 정보 등 초기 정보를 활용하여 화재현장의 위험도를 예측하여, 재난 발생 초기에 효과적인 소방자원 동원 및 적절한 대응을 위한 피해최소화 전략 수립을 지원하는 위험도 예측 모델을 개발하고자 한다. 연구방법: 화재 통계 데이터 상에서 화재의 피해규모와 관련된 변수 규명을 위해 머신러닝 알고리즘을 이용한 변수간 상관성 분석을 실시하여 예측 가능성을 검토하고, 데이터 표준화 및 이산화 등의 전처리를 통해 학습 데이터 셋을 구축하였다. 이를 활용하여 예측 정확도가 높은 것으로 평가 받고 있는 복수의 머신러닝 알고리즘을 테스트하여 가장 정확도가 높은 알고리즘을 적용한 위험도 예측 모델을 개발하였다. 연구결과: 머신러닝 알고리즘 성능 테스트 결과 랜덤포레스트 알고리즘의 정확도가 가장 높게 나왔으며, 위험도 등급에 대해서는 중간치에 대한 정확성이 상대적으로 높은 것으로 확인되었다. 결론: 화재 통계 상 피해규모 데이터의 편향성에 의해 예측모델 정확도가 제한적으로 나타났으며, 예측 모델 성능 개선을 위해 데이터 정합성 및 결손치 보완 등을 통한 데이터 정제가 필요하다.
인코딩(encoding)은 컴퓨터에서 사용되는 음성, 영상 및 텍스트 문자를 부호화하는 방법을 가리킨다. 그러므로 특정 데이터를 열람하기 위해서는 해당 인코딩 정보를 알아야하며, 데이터마다 인코딩을 판별해주는 알고리즘들이 존재한다. 하지만 실제 음원이나 문서를 송수신하는 과정에서 패킷 손실이 발생할 수 있으며, 특히 무선 통신망에서 패킷 스니핑으로 정보를 가로챌 경우 손실률은 더욱 증가되어 인코딩 기법 판별에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 오류가 발생한 데이터의 인코딩 기법 판별율을 향상시키기 위해 기존의 문자 인코딩 기법 판별 프로그램인 'uchardet'에 Bit-shift 알고리즘을 적용하여 성능 향상을 이루었다. 알고리즘의 성능 평가를 위해 임의의 한글 및 일본어 텍스트 파일에 손실률(loss rate)을 적용하여 부분적으로 데이터가 소실된 인코딩 파일을 생성하여 결과를 비교하였다. 그 결과, 패킷이 손실된 데이터에서 Bit-shift 알고리즘을 적용한 'uchardet-bitshift' 경우 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다. 한국어 인코딩의 경우 기존의 uchardet는 0.005% 손실률까지 100%의 정확도를 보이고 1%보다 높은 손실률에서는 인코딩을 전혀 판별해 내지 못한데 비해, Bit-shift 알고리즘을 적용할 경우 0.05%의 손실률에도 100%의 정확도를 보였으며 그보다 큰 손실률에서도 해당 인코딩을 판별해냈다. 또한 한자어를 많이 포함하는 일본어의 경우 손실률이 높아질수록 중국어 인코딩으로 잘못 판별하는 경향을 보였다. 시뮬레이션 분석 결과, Bit shift 알고리즘을 추가하여 기존 인코딩 기법 판별 알고리즘의 개선이 가능하였다.
웹서비스는 운영환경에 독립적인 XML(Extensible Markup Language)을 사용하여 서로 다른 플랫폼간의 통합을 가능하게 하고 있다. 그러나 XML은 불필요한 텍스트 데이터를 많이 가지고 있기 때문에 무선 인터넷이나 이동통신모뎀과 같이 상대적으로 느린 통신 매체에 자주 접속하거나 자원이 한정적인 소형 기기에서 사용할 경우 전제적인 성능을 저하시키는 문제점이 있다. 이에 XML을 바이너리화 하여 문서의 크기를 줄이는 표준을 ITU-T(International Telecommunication Union - Telecommunication)와 ISO(International Organization for Standardization)/ IEC(International Electrotechnical Commission) 에서 공동으로 제안하게 되었으며, 현재 진행 중인 바이너리 XML 인코딩 표준으로는 Fast Infoset과 Fast Schema가 있다. 이에 본 논문에서는 웹서비스의 성능 향상을 위해 현재 표준화가 진행 중인 Fast Infoset 알고리즘과 Fast Schema 알고리즘을 도입하여 Fast XML 인코딩 시스템을 구현하였다.
EPON(Ethernet Passive Optical Network)은 FTTH(Fiber To The Home)구성에 경제적인 기술로서, 차세대 가입자망 구성중 하나로 활발히 연구되고 있다. EPON은 Ethernet을 기반으로 하고 있기 때문에 QoS(Quality of Service) 지원을 위해서는 가입자에게 동적 대역폭할당을 적용해야 한다. 최근 EPON 표준화에 대해 활발히 연구하고 있는 EFM SG 방향 역시 동적 대역폭할당으로 결정한바 있다. 따라서 본 논문에서는 EPON의 MAC(Media Access Control) 프로토콜인 MPCP(Multi Point Control Protocol)에서 DBA(Dynamic Bandwidth Allocation)의 구현에 적합한 ONU(Optical Network Unit) 버퍼 스케줄링 알고리즘(AIWFQ)과 OLT(Optical Line Terminal)의 DBA 전략(Class-based FCFS)을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 구현을 위해서 OPNET 시뮬레이션 도구를 이용하였으며, 단대단 처리지연 시간과 버퍼크기를 측정하여 EPON 시스템의 모델로 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 유럽연합의 eSTREAM 공모사업에서 소프트웨어 분야에 선정된 Rabbit 알고리듬은 ISO/IEC 18033-4 기술분야에 추가 선정된 스트림 암호이다. 그러나 Rabbit 알고리듬은 구현된 실제 환경에서 발생할 수 있는 전력분석 공격의 취약성이 발견되고, 실제 가능함이 발표되었다. 본 논문에서는 전력분석 공격에 안전한 Rabbit의 구현을 위해 적합한 랜덤 마스킹 및 연산순서 숨김 기법을 제안한다. 제안한 방어책들은 빠른 수행속도의 장점을 유지하며 24%의 연산시간과 12.3%의 메모리 요구량만이 증가하여 스트림 암호의 방어책으로 적합하다. 8비트 RISC 계열의 AVR 마이크로프로세서(ATmega128L)에 탑재하여 실험한 결과, 전력분석 공격에 안전함을 검증하였다.
EPON(Ethernet Passive Optical Network)은 FTTH(Fiber To The Home)구성에 경제적인 기술로서, 차세대 가입자망 구성중 하나로 활발히 연구되고 있다. EPON은 Ethernet을 기반으로 하고 있기 때문에 QoS(Quality of Service) 지원을 위해서는 가입자에게 동적대역폭할당을 적용해야 한다. 최근 EPON 표준화에 대해 활발히 연구하고 있는 EFM SG 방향 역시 동적대역폭할당으로 결정한바 있다. 따라서 본 논문에서는 EPON의 MAC(Media Access Control) 프로토콜인 MPCP(Multi Point Control Protocol)에서 DBA(Dynamic Bandwidth Allocation)의 구현에 적합한 ONU(Optical Network Unit) 버퍼 스케줄링 알고리즘(AIWFQ)과 OLT(Optical Line Terminal)의 DBA 전략(Class-based FCFS)을 설계한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘의 구현을 위해서 OPNET 시뮬레이션 도구를 이용하였으며, 단대단 처리지연 시간과 버퍼크기를 측정하여 EPON 시스템의 모델로 활용할 수 있는 방안을 제시한다.
최근 유비쿼터스 헬스케어 서비스를 위한 무선 신체 망에 대한 연구가 IEEE 등을 중심으로 연구가 활발히 진행되고 있다. 무선 신체망은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 멀티 홉 통신 기반의 부모노드 및 자식노드로 구성된 트리형태로 구성되는 경우가 많다. 이 경우 기존의 센서 네트워크와 달리 빈번한 신체의 움직임으로 망에 연결되어 있는 노드의 연결이 끊어질 가능성이 높으며 각 노드의 전력소모 제한으로 인해 각 노드에서 처리 가능한 노드 연결 수에 제한이 있다. 본 연구에서는 노드가 망과 연결이 끊어졌을 경우 노드가 전송할 패킷의 우선순위를 고려하여 QoS를 만족하면서 최적의 부모 노드를 선택하는 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 알고리즘의 성능분석을 하였으며 그 결과 본 연구에서 제안한 알고리즘이 망의 생존시간이 더 길다는 것을 확인하였다.
디지털 통신 시스템에서 오류 정정 부호화 방식으로 사용되는 Turbo Code의 성능은 부호기에 내재되어 부호의 자유 거리 결정에 큰 영향을 미치는 인터리버와 복호기에서 수행되는 반복 복호에 의해 결정된다. 하지만 우수한 성능을 얻기 위해 수신 과정에서 많은 지연 시간이 요구되는데 이는 주로 인터리버의 크기에 의존하게 된다. 또한 Turbo Code는 페이딩 채널 상에서도 신뢰성 있는 강력한 코딩 기법으로 알려져, 최근 ITU 등에서 IMT2000과 같은 차세대 이동 통신에서 채널 코드의 표준으로 채택되었다. 따라서 본 논문에서는 기존의 블럭 인터리버를 변형한 인터리버와 MAP(Maximum A Posteriori)알고리듬을 이용한 병렬 구조의 터보 복호기를 제안하였다. 무선 멀티미디어 통신에서 실시간 음성 및 비디오 서비스를 제공할 때 CDMA 환경에서의 AWGN과 페이딩 채널에 대해 가변 복호방법을 이용하여 감소된 복호지연의 관점에서 컴퓨터 모의실험을 통해 성능 분석을 하고 기존의 다른 방법과 비교하였다.
NIST(National Institute of Standards and Technology)에서는 2016년부터 양자컴퓨팅 환경을 대비하여 양자내성암호 표준화 사업을 진행하고 있다. 현재 3라운드가 진행 중이며, 대부분 후보자(5/7)는 격자기반 암호이다. 격자기반 암호는 효율적인 연산 처리와 적절한 키 길이를 제공하여 다른 기반의 양자내성 암호보다 리소스가 제한적인 임베디드 환경에서도 적용이 가능하다는 평가를 받고 있다. 그중 SABER KEM은 효율적인 모듈러스와 연산 부하가 큰 다항식 곱셈을 처리하기 위해 Toom-Cook 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서는 ARMv8-A 환경에서 ARM/NEON을 활용하여 SABER의 Toom-Cook 알고리즘에서 평가와 보간 과정에 대한 최적화 구현 방법을 소개한다. 평가과정에서는 ARM/NEON의 효율적인 인터리빙 방법을 제안하며, 보간 과정에 서는 다양한 임베디드 환경에서 적용 가능한 최적화된 구현 방법론을 소개한다. 결과적으로 제안하는 구현은 이전 레퍼런스 구현보다 평가과정에서는 약 3.5배 보간과정에서는 약 5배 빠른 성능을 달성하였다.
최근 양자 내성 암호 표준화 사업을 진행 중인 미국의 국립표준기술연구소는 표준화가 확정된 4개의 알고리즘을 발표하였다. 본 논문에서는 PKE/KEM 분야에서 표준화가 확정된 CRYSTALS-KYBER 알고리즘의 복호화 과정 중 비프로파일링 기반 전력 분석 공격인 CPA(Correlation Power Analysis)와 DDLA(Differential Deep Learning Analysis)에 의해 개인 키가 노출될 수 있음을 보이고자 한다. 실험 결과 개인 키의 일차 다항식 계수복구에 성공하였으며, 특히 DDLA에서는 중간 값의 해밍 웨이트(Hamming Weight)를 라벨로 사용하는 모델에서 평가 기법인 NMM(Normalized Maximum Margin)의 값이 13.0으로 가장 높은 값을 가져 개인 키를 복구할 수 있는 것을 확인하였다. 또한, 복호화 과정 중 암호문을 랜덤하게 분할하고 계수별 곱셈 연산의 시작 지점을 랜덤화하는 방어 기법을 적용하면 상기한 공격을 방어하는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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