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IoT에서 무선 센서 네트워크는 핵심적인 역할을 한다. 무선 센서 네트워크는 여러 개의 무선 센 서 노드가 상호 연결되어 정보를 수집하고 전송하는 네트워크이다. 무선 센서 네트워크는 무선 기술 을 사용하여 노드 간의 통신이 이루어진다. 또한 IoT 장치 간의 통신을 가능하게 하고, 기존의 네트워 크와는 다르게 의사소통 수단이 아닌 자동화된 원격 정보 수집을 목적으로 한다. 무선 센서 네트워크 는 센서 데이터를 모으기 위해 주로 사용되고, 실시간 데이터 수집 및 분석을 할 수 있으며, 무인 분 야에서 다양하게 활용되고 있다. 그리고 다양한 IoT 애플리케이션인 스마트 도시, 스마트 홈, 스마트 그리드 등에 사용되고 있다. 하지만 무선 센서 네트워크는 노드들이 일반적으로 변조 방지 기능이 없 기 때문에 보안에 취약하다. 따라서 사용자 인증 및 키 합의 프로토콜은 무선 센서 네트워크에서 중 요한 연구 분야이다. 최근 Tyagi 등은 보안 취약점을 개선한 무선 센서 네트워크를 위한 사용자 인증 및 키 합의 프로토콜을 제안했지만 본 논문에서는 Tyagi 등이 제안한 프로토콜의 동작 과정을 분석 하여 Offline ID, PW guessing attack, Bits mismatch, No perfect forward secrecy, No provision of revocation, Insider attack에 취약하다는 것을 밝혀낸다.

Wireless Sensor Networks play a key role in IoT. A wireless Sensor Network is a network in which a plurality of wireless sensor nodes are interconnected to collect and transmit information. Wireless Sensor Networks use wireless technology to communicate between nodes. It also enables communication between IoT devices, and unlike existing networks, it is not intended as a means of communication, but rather as an automated remote information collection. Wireless Sensor Networks are mainly used to collect sensor data, can collect and analyze real-time data, are used in various fields of unmanned, and are used in various IoT applications such as smart cities, smart homes, and smart grids. However, Wireless Sensor Networks are vulnerable to security because nodes generally do not have tampering protection. Therefore, user authentication and key agreement protocols are an important field of research in Wireless Sensor Networks. Recently, Tyagi et al. proposed a user authentication and key agreement protocol for wireless sensor networks that improved security vulnerabilities, but this paper analyzes the operation process of the protocol proposed by Tyagi et al. to reveal that it is vulnerable to offline ID, PW guessing attack, bits mismatch, no perfect forward secrecy, no provision of revocation and insider attack.

레미콘 제조입지, 레미콘 품질, 공사현장 규모 및 레미콘 운송환경 등을 ERP시스템 또는 실시 간으로 정보공유가 가능한 레미콘 배치플랜트 관리시스템을 도입하여 분석결과에 따라 유연하게 적용 할 수 있는 현장배치플랜트 분할 제조 및 물류운영방안을 제시하였다. 고정배치플랜트 제조와 병행하 여 골재, 시멘트 등의 자재공급처로부터 일정비율만큼 건설현장의 현장배치플랜트에 덤프 등 화물트 럭을 통해 자재를 공급받고 현장배치플랜트에서 레미콘을 제조한 후 건설현장에 납품함으로써 자재조 달비용, 레미콘 품질개선, 레미콘 운송비용 및 레미콘 납품 후 되돌아가는 차량의 공차율 개선을 통한 물류합리화 방안을 개발하였으며, 분석 결과 기존 고정배치플랜트에서 레미콘을 제조할 때보다 본 연 구에서 제시한 현장배치플랜트 분할 제조 방식으로 물류운영을 할 때 물류비용이 크게 절감되었음을 입증하였다.

This study proposes a plan for separate production at a field batch plant and logistics operation to introduce a management system for a ready-mixed concrete batch plant capable of sharing information about the location of ready-mixed concrete production, the quality of readymixed concrete, the size of a construction site, and the transportation environment of ready-mixed concrete via an ERP system or in real time and to flexibly apply it according to analysis results. The study developed a logistics rationalization plan by improving the empty transfer rates of vehi-cles including cargo trucks, such as dump trucks, that would have a certain percentage of materials including aggregate and cement supplied from a field batch plant at a construction site along with the production of a fixed batch plant, make ready-mixed concrete at a field batch plant, supply it to the construction site, and to gain a return after material procurement costs, ready-mixed concrete quality, transportation costs of ready-mixed concrete, and the delivery of ready-mixed concrete. The analysis results demonstrate that logistics operation based on separate production at a field batch plant proposed in the study saved logistics costs considerably more than the production of ready-mixed concrete at the old field batch plant.

기존 고정된 패스워드 인증 방식은 패스워드 노출 및 추측 공격에 취약하지만 높은 편리성으로 인 해 가장 널리 사용되는 사용자 인증 방식이다. 해시체인 기반 일회용 패스워드 인증 방식은 이러한 패스 워드 인증 방식의 문제를 해결한 방식으로 Lamport가 제안한 이후 많은 개선이 이루어져왔다. 특히 2017 년 제안된 일회용 패스워드 방식은 재등록 및 비밀공유가 필요없는 장점이 있지만, 전송되는 정보의 무 결성 검증에 한계가 있어 서비스거부 공격에 취약한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제에 대해 설 명한 후 이를 해결하기 위한 방식을 제안하고, 제안한 방식의 안전성 및 효율성을 분석하고자 한다.

The existing fixed password authentication method is vulnerable to password exposure and guessing attacks, but is the most widely used user authentication method due to high convenience. Since Lamport proposed a hashchain based one-time password(OTP) authentication scheme to solve the problems of the existing password authentication method, many improved schemes have been proposed so far. An OTP scheme proposed in 2017 has the advantage of not requiring secret sharing nor re-registration, however, it suffers from denial of service attack due to the rack of integrity verification. In this paper, we will explain this problem and then suggest a way to solve this problem, and analyze the safety and efficiency of the proposed scheme.

주로 감성 분석을 위해서 구글 검색 키워드 분석, 트위터 댓글 분석 등과 같은 매체를 활용한다. 최 근에 이러한 매체에 비해서 유튜브의 사용 빈도가 매우 높은데 영상 미디어 자료가 주된 콘텐츠다 보 니 이를 이용한 감성 분석에 관한 연구는 쉽게 찾아볼 수 없다. 주가의 투자자들은 자신이 투자한 자 산의 가치가 변동하면서 심리적 기대 또는 불안 등에 따라서 유튜브 영상을 검색할 수 있고 그 검색 빈도는 심리 변화에 따라 차이가 있을 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 크롤링 알고리즘을 통 해서 유튜브 채널들의 자료를 수집하고 이를 ETF 주식 데이터와 인과 분석을 수행했다. 그 결과 유 튜브의 조회 수와 같은 데이터는 금융 시장을 선행한다는 것을 통계적으로 입증했으며, 특히 유튜브 의 검색 빈도의 증가가 자산 거래량에 강한 선행성을 보였다. 본 연구는 향후 수행될 감성 분석에 관 한 연구에 참고문헌이 되기를 기대한다.

In general, media such as Google search keyword analysis and Twitter comment analysis are used for emotional analysis. Recently, compared to these, YouTube is used very frequently, and since video media data is the main content, research on emotional analysis using it is not easy to find. Investors in financial products such as stocks can search YouTube videos according to psychological expectations or anxiety as the value of their assets changes, and the frequency of searches is expected to vary depending on psychological changes. Therefore, in this study, data from YouTube channels were collected through a crawling algorithm, and ETF stock data and causal analysis were performed. As a result, it was statistically proven that data such as You- Tube's number of views precede the financial market, and in particular, the increase in YouTube's search frequency showed strong precedence over asset transactions. This study is expected to serve as a reference for future research on emotional analysis.

딸기는 매우 연약하여 쉽게 변질되고 부패하며 딸기의 숙성 상태는 맛과 품질에 직접적인 영향 을 주기 때문에 상태를 정확히 판단하고 선별하는 과정이 매우 중요하다. 하지만 이 과정은 시간과 노 동력이 많이 투입되고, 사람이 직접 판단하기 때문에 주관적이며, 잘 못 판단되는 딸기로 인해 많은 손실이 일어날 수 있다. 본 논문에서는 숙성 단계 판단 시 발생하는 주관성을 줄이고자 딸기의 상태 와 밀접한 관련이 있는 색상 정보를 이용하였다. 딸기의 상태를 대표하는 색상 값을 추출해 3가지 단 계로 군집하여 분류해주었고, 합성곱 신경망을 사용하여 딸기의 숙성 상태를 판단하여 단계를 분류하 기 위한 학습을 진행하였다. 학습 결과를 통해 숙성 단계를 분류를 보다 객관적으로 판단할 수 있었 으며, 이를 통해 상품의 효율적인 품질관리에 활용될 수 있음을 기대한다.

Strawberries are extremely delicate, making them prone to spoilage. The state of ripeness in strawberries has a direct impact on taste and quality, making the process of accurate assessment and sorting crucial. However, this process is labor and time-intensive, and human judgment can be subjective, leading to significant losses due to incorrect evaluations. To reduce the subjectivity involved in assessing the ripeness stage, this paper leverages color information, which is closely related to the state of strawberries. Color values representing the state of the strawberries were extracted and clustered into three stages. Convolutional neural network were employed for learning to classify the ripeness stage of the strawberries. Through the learning results, we were able to more objectively judge the ripeness stage classification, so it is expected that this can be used for efficient quality control of products.

최근 명품 브랜드들이 메타버스에 주목하며 아바타를 활용해 소비자와 상호작용하며 독특한 브 랜드 경험을 창출하고 있다. 현실 세계에서는 명품 브랜드가 과시적 소비와 관련이 있다. 본 연구는 메타버스 플랫폼인 ZEPETO 에서도 명품 브랜드가 과시적 소비에 영향을 미치는지 연구하였다. ZEPETO 사용자를 대상으로 온라인 설문 조사를 실시하여, 총 416명의 응답자를 분석 대상으로 삼 았다. 메타버스의 특성(실재감, 상호운용성, 동시성, 경제성)과 과시적 소비의 특성(자부심, 브랜드 지 향성, 지위 추구지향, 유행 추구성)을 독립변수로 삼고, 소비자 구매의사결정과정의 정보 탐색을 매개 변수로, 구매 결정을 종속변수로 삼아 SPSS 27.0 프로그램을 사용하여 설문데이터를 분석하였다. 분 석 결과, 메타버스에서도 과시적 소비가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 과시적 소비를 생각하 고 있는 소비자들을 대상으로 명품회사들이 메타버스에 명품제품들을 진출시켜서 비즈니스 확장이 가 능하다는 단초를 제공한다.

Recently, luxury brands have shown interest in the metaverse, using avatars to connect with consumers and create unique brand experiences. However, in the real world, luxury brands are mostly associated with conspicuous consumption. Thus, this study explored whether conspicuous consumption influences the metaverse platform ZEPETO. An online survey targeted ZEPETO users, with 416 respondents analyzed. Metaverse features (presence, interactivity, con-currence, economy) and conspicuous consumption traits (pride, brand oriented factor, need for Status, conspicuousness) were studied as independent variables. Consumer purchase decisions were the dependent variable, mediated by information search. Using SPSS 27.0, the analysis revealed conspicuous consumption's presence in the metaverse. The findings imply luxury companies should consider offering luxury products in the metaverse for conspicuous consumption-oriented consumers.

고령화의 진전에 따라 만성신장질환자는 전 세계 인구의 10명중 1명꼴로 계속 증가하고 있다. 우리나라도 전세계 6위의 만성신부전 환자 보유국으로 투석 환자의 증가에 따른 의료 대응체계 선진 화가 필요한 시점이다. 그러나, 우리나라의 인구당 의사 수가 경제협력개발기구(OECD) 최하위 수준이 고, 투석 전문의가 부족한 상황이라 담당의사는 야근과 격무에 시달리고 있어서 번아웃이 우려된다. 특 히, 혈액투석실에서 가장 중요한 진료는 투석환자의 월검사 및 약물 처방인데 KDIGO guideline, KDOQI guideline 등을 참고하여 수행하고 있지만, 현재까지 합의된 가이드라인 자체가 부족할 뿐 아 니라 약처방 및 검사 해석은 담당 주치의마다 다를 수 있고 각 처방의의 선호도나 지식, 신념에 따라 처방이 행해지고 있는 실정이다. 본 연구에서는 과거에 처방된 약 18만건의 데이터를 활용하여 인공 지능(AI)모델을 개발하고 적용 가능성을 검증하였다. 개발된 AI기반 약물처방 모델은 분류모델의 성 능지표 4가지 모두 0.99이상의 성능을 보였으며, 특히 의사의 주관에 따른 처방 편차를 제거함으로써 표준화된 약처방 알고리즘으로 활용할 수 있고 약처방에 소요되는 시간 역시 기존의 10%이하로 단축 시켜 의사의 번아웃을 예방하는데 많은 기여를 할 것으로 예상된다.

As the global population ages, the incidence of chronic kidney disease (CKD) is escalating, now affecting one in 10 people worldwide. South Korea is no exception, ranking sixth globally in the number of CKD patients. This necessitates a revamping of its medical response system to accommodate the growing number of dialysis patients. However, Korea faces a challenge with its doctor-population ratio, which is the lowest among the OECD countries, coupled with a scarcity of dialysis specialists. As a result, physicians are enduring excessive overtime and workload, raising significant concerns about burnout. Specifically, the critical treatment in hemodialysis centers involves monthly examinations and medication prescriptions for dialysis patients, typically guided by the KDIGO and K-DOQI guidelines. However, practices may vary among attending physicians, with prescriptions influenced by individual preferences, knowledge, and beliefs. In this study, we developed an artificial intelligence model using data from approximately 180,000 past prescriptions and assessed its applicability. The AI-based drug prescription model demonstrated exceptional performance, with scores of 0.99 or higher across all four performance indicators of the classification model. This innovation is anticipated to significantly mitigate physician burnout by reducing it by less than 10%, thereby making a substantial contribution to the healthcare system.

정보화전략계획(ISP)은 정보화 영역의 업무이지만 공공부문에서는 예산관리 및 통제 관점에서 접근하고있다. 기재부와 한국지능정보사회진흥원(NIA)은 2017년부터 ISP · ISMP 수립 공통가이드를 발표하여 ISP 방법론과 산출물 작성기준을 제시하고 있다. 이는 ISP 산출물 검토를 통해 정보화사업 계획 단계에서 투자관리 효율화를 도모하고자 하는 것이다. ISP 수립 공통가이드는 매년 개정을 통해 2023년 제7판은 클라우드 컴퓨팅 등 디지털 서비스 도입·전환 우선 검토, 디지털플랫폼정부 기본원칙 적용 우선 검토 등 정부의 핵심 추진 과제 및 정보화 정책 반영 노력을 지속하고 있다. 그럼에도 실제 방법론 수준에서는 클라우드를 비롯한 지능정보화 기술 도입을 위한 상세 지침이 부족한 실정이다. 이 는 ISP 이해관계자의 클라우드 이해도에 따라 기획재정부의 정책과 투자관리 목적을 충분히 고려하 지 못하는 개연성으로 작용할 수 있다. 본 연구는 클라우드 도입 방법론 내용을 체크리스트로 정리하 여 ISP 방법론 개선안을 제시하였다.

ISP is a task in the informatization area, but is approached from the viewpoint of budget management and control in the public sector. Starting in 2017, the MOEF and the NIA announced the common guidelines for ISP·ISMP establishment. It suggests the ISP methodology and output standards. This is to promote the efficiency of investment from the project planning stage through the review of ISP outputs. The ISP guide is revised every year to reflect the Government's key initiatives and the informatization policies, such as cloud computing and the principles of digital platform Government. Nevertheless, there is a lack of detailed guidelines to consider various cloud computing services. This can be a problem which the MOEF's policy and investment management purpose are not sufficiently considered depending on the ISP stakeholders’ understanding for the cloud. This study presents ISP methodology improvements by organizing the cloud introduction methodology contents into a checklist.

OpenAI의 ChatGPT는 기존 기술보다 놀랍게 향상된 기능을 보여주었고 생성형 AI에 대한 활 발한 연구개발과 활용이 시작되었다. 컴퓨터 성능의 비약적인 발전으로 거대한 크기의 인공지능 언어 모델(LLM)을 활용하게 되었다. 본 연구는 LLM을 구축할 때 성능을 평가할 방법과 성능을 높이기 위 해 LLM의 구축 모든 과정에 걸쳐 고려해야 할 요인을 제시한다. 원시 데이터로부터 학습하여 backbone 모델을 만드는 것부터 만들어진 모델에 fine-tuning을 통해서 최종 모델을 구축하는 과정을 포함한다. 학습 데이터의 양과 품질, 모델 및 파라미터크기, 학습횟수 및 fine-tuning에 관련된 방안을 제시한다. 영문모델은 크기를 줄이면서 성능을 높이는 성과가 있는 반면에 한국어 모델은 작고 성능이 우수하면 서 연구개발과 서비스에 제한 없이 활용 가능한 오픈소스 모델의 구축과 보급이 필수적이다.

OpenAI's ChatGPT showed remarkable improvements over existing technologies, and active research and development and utilization of generative AI began. Advances in computing power have led to the use of large-scale artificial intelligence language models (LLMs). This study presents methods to evaluate performance when building an LLM and factors to be considered throughout the entire process of building an LLM to increase performance. It includes the entire process of building a model by learning from raw data and fine-tuning the created backbone model. We present how to improve performance from considering the quantity and quality of learning data, model and parameter size, learning frequency, and fine tuning. When it comes to the English dataset, there have been achievements in improving performance while reducing the model size, while in the case of Korean, it is essential to build and disseminate an open source model that is small but has excellent performance and can be used without restrictions for research and development and services.