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최근 국내 주요 금융권 및 방송사를 타깃으로 사이버 테러가 발생하여 많은 수의 PC가 감염되어 정상적인 서비스 제공이 어려워졌으며 이로 인한 금전적 피해도 매우 큰 것으로 보고되었다. 빅 데이터의 중요성 인식과 이를 마케팅에 이용하려는 노력은 매우 활발한데 비해 빅 데이터의 보안 및 개인정보 보호에 대한 노력은 상대적으로 낮은 수준을 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 빅 데이터 산업의 실태분석과 지능화되고 있는 빅 데이터 보안 위협과 방어 기술의 변화에 대 해 알아보고, 빅 데이터 보안에 대한 향후 대응방안을 제시한다.

Cyber terrorism has lately aimed at major domestic financial institutions and broadcasters. A large number of PCs have been infected, so normal service is difficult. As a result, the monetary damage was reported to be very high. It is important to recognize the importance of big data. But security and privacy efforts for big data is at a relatively low level, therefore the marketing offort is very active. This study concerns the analysis of Big Data industry and Big data security threats that are intelligent and the changes in defense technology. Big data, security countermeasures for the future are also presented.

데이터보안(Data Security)이란 데이터 및 정보자산의 접근, 활용에 대한 적절한 인증과 권한의 감사를 위하여 보안 정책 및 절차를 기획, 구축, 실행하는 것이다. 또한 내・외부 네트워크, 서버, 어플리케이션 등을 통해 서비스되는 데이 터는 정보보호의 핵심 대상으로서 데이터베이스와 데이터의정보보안의 범주에서 DB와 DB내에 저장된 데이터의 보호에 특화하여 집중하는 것이라 할 수 있다. 이 연구에서는 데이터보안 인증체계와 미국의 연방보안관리법(FISMA)을 기반으로 한 적절한 데이터보안관리체계(DSMS, Data Security Management System) 모델 설계를 위한 기초연 구를 진행한다. ISO27001, NIST의 Cybersecurity Framework 등 주요보안인증 제도를 살펴보고 또한 현재 개인 데이터 유출방지와 기업보안강화를 위한 보안플렛폼으로 구현된 데이터보안매니저 솔루션에 구현된 상태를 연구한다.

Data security is the planning, implementation and implementation of security policies and procedures for the proper audit and authorization of access to and use of data and information assets. In addition, data serviced through internal / external networks, servers, applications, etc. are the core objects of information protection and can be said to focus on the protection of data stored in DB and DB in the category of information security of database and data. This study is a preliminary study to design a proper Data Security Management System (DSMS) model based on the data security certification system and the US Federal Security Management Act (FISMA). And we study the major security certification systems such as ISO27001 and NIST's Cybersecurity Framework, and also study the state of implementation in the data security manager solution that is currently implemented as a security platform for preventing personal data leakage and strengthening corporate security

미래 국방은 세계 안보정세의 불확실성 가속화, 국내 사회․경제적 여건 제한 등 다양하고 도전적인 환경에 직면하고 있다. 이에 우리 국방부는 인공지능, 드론, 로봇 등 과학기술 기반의 국방혁신으로 당면한 문제점과 위협요인에 대응하려 하고 있다. 인공지능 기반의 첨단과학기술 도입을 위해서는 클라우드, 5G와 같은 IT기반 환경 위에 데이터를 융합하고 활용하는 것이 필 수적이다. 하지만 기존의 전통적인 보안 정책은 주로 시스템 중심의 보안으로 일률적인 보안 통제수단을 적용하는 등 데이터 공유 및 활용에 어려움이 있다. 본 연구는 데이터 가치 평가 및 데이터 수명주기 관리에 대한 이론적 배경을 바탕으로 데이터 가치 기반의 국방 보안정책으로 패러다임 전환을 제안한다. 이를 통해 데이터 기반의 업무 활성화 및 AI기반 과학기술중심의 국방혁신 구현에 도움이 될 것으로 기대한다.

The future outlook for defense faces various and challenging environments such as the acceleration of uncertainty in the global security landscape and limitations in domestic social and economic conditions. In response, the Ministry of National Defense seeks to address the problems and threats through defense innovation based on scientific and technological advancements such as artificial intelligence, drones, and robots. To introduce advanced AI-based technology, it is essential to integrate and utilize data on IT environments such as cloud and 5G. However, existing traditional security policies face difficulties in data sharing and utilization due to mainly system-oriented security policies and uniform security measures. This study proposes a paradigm shift to a data value-based security policy based on theoretical background on data valuation and life-cycle management. Through this, it is expected to facilitate the implementation of scientific and technological innovations for national defense based on data-based task activation and new technology introduction.

This study examines the innovative applications and future prospects of Convolutional Neural Networks (CNN) in the field of medical image analysis. CNNs significantly enhance the accuracy and efficiency of medical image diagnostics through their powerful data processing and feature extraction capabilities. This review analyzes various CNN architectures and recent technological advancements, highlighting the importance of transfer learning and data augmentation techniques. It also discusses the potential for integrated multi-modality data analysis and real-time clinical applications, while emphasizing the need for ethical considerations and data security. This research underscores the potential of CNN technology to improve healthcare quality and contribute to patient health management.

우리나라는 2022년 개정 교육과정을 통해서 미래 사회에 대비하기 위해 모든 교과를 통해 디지털 기초소양 을 함양할 수 있도록 초중등 교육과정에서 학생들의 발달 단계에 따라 수업 설계를 하도록 제시하고 있다. 오늘 날 디지털 기초 소양 기술 중 인공지능(AI) 기술은 학생의 학습 과정을 향상시키고, 학습 성과를 개선하며, 교사 의 업무를 간소화하기 위해 사용되면서 교육 환경에서의 교수·학습 경험 향상에 유망한 기술임이 입증되고 있 다. 하지만 모든 새로운 기술이 그러하듯 기술 사용과 관련된 위험성이 존재하고 있다. 따라서 우리는 관련 위 험성이 어떻게 인식되는지 에 대해 이해할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 학교 교육에서 AI 기술 통합 사용 시 개인화와 추천 시스템을 중점으로 잠재적 위험성에 대해 살펴본다. 그리고 결론으로 교육에서 AI 기술 의 잠재적 위험성을 줄이기 위한 교사의 역할에 대해 제시한다.

The 2022 revised curriculum aims to foster digital literacy across all subjects by tailoring teaching to the developmental stages of each school level in South Korea. Artificial Intelligence(AI) is highlighted as a promising tool to improve education by enhancing student learning, improving outcomes, and easing teachers’ workloads. However, like any new technology, AI presents potential risks, particularly in the areas of personalization and recommendation systems. In this paper, we explore these risks and discusses how teachers can play a role in mitigating them.

오늘날 학교 교육 환경에 AI를 사용하여 자동화된 의사결정을 생성할 수 있는 권한이 점점 더 많이 사용되고 있다. AI 알고리즘의 내부 논리는 일반적으로 불투명하기 때문에 설명권이 없으면 교육적 개입의 공정성, 책임 성, 투명성 문제가 우려되면서 학습자가 약한 입장에 처하게 된다. 따라서 우리는 AI 시스템에 대한 신뢰를 높 이기 위해서 AI 시스템이 내린 결정에 대한 이유를 설명하는 방법을 기술한다. 본 연구는 기존의 사례 분석을 통해 교육에서 AI기반 의사결정에 AI의 이점을 완전히 인식하는 동시에 관련 위험을 완화하는 도움을 줄 수 있 도록 한다. 따라서 이 논문은 관련 문헌 분석을 통해 설명요구권에 대한 의미를 명확히 하고 자동화된 의사결정 의 영향을 받는 개인의 합법적 이익 보호를 위한 방법을 기술한다.

The use of AI to generate automated decisions is increasingly being used in school settings today. Because the internal logic of AI algorithms is typically opaque, the lack of explanation puts learners in a vulnerable position, raising concerns about the fairness, accountability, and transparency of educational interventions. We describe a method for explaining the reasons for decisions made by AI systems to increase trust in them. Through a review of the existing cases, we aim to help AI-based decision-making in education fully recognize the benefits of AI while mitigating the associated risks. The paper therefore analyses the relevant literature to clarify the meaning of the right to an explanation and describes how to protect the legitimate interests of individuals affected by automated decision-making.

There has been a snappy forward advancement in cloud. With the developing measures of affiliations, turning number of affiliations are being utilized as assets in the cloud. Issues arise regarding the certainties of various clients utilizing these assets like round measure of room associations which helps in keeping from the cost. Putting away these associations evades the high cost while posting information during the building of machine orders. This collection of information gives better execution whilst less “far point cost” and ready to make prepared modifications. Cloud can yield better possibilities through net where security weaknesses are restricted. Despite of “wellbeing” being one of the brimming with risk weakness, it adjusts unmistakable connection to go into assumed control handling general condition. This paper uses “MapReduce” library that parallelizes the figuring, and handles perplexed issues like data spread, stack modifying and adjustment to non-basic disappointment. Enormous information, spread across finished many machines, need to parallelize. Moves the data, and gives booking, adjustment to non-basic disappointment. In this paper, a graph of MapReduce programming model along with the applications are explored. The maker has delineated here the work procedure of MapReduce process. Some fundamental issues, like adjustment to non-basic disappointment, are considered in more detail. Without a doubt, even the outline of working of Map Reduce is given.

Demonstration of Data Security has a significant role performed by blockchain technology. It has shown a crucial role in securing domains including finance, digital identity and supply chain. Scalability in blockchain remains a major challenge that limits the capability of adoption and performance. Existing research focuses more on external security of digital entity but may failed to enhance internal capabilities of blockchain technology. The proposed work explores an innovative module of blockchain technology that targets the scalability issue. The proposed approach introduces a hybrid framework includes the integration of cross-chain interoperability and Layer 2 solution to improve scalability of blockchain technology. The proposed work aims to mitigate current limitation in framework and provide novel solution to scalability issues. The cross-chain is a blockchain protocol which ensure the continuous interaction of information among the multiple blocks in the framework. The layer 2 solution offers the transaction processing facility to offload from the main chain to secondary protocol of the framework. The research presented the evidence of the effectiveness of the proposed solution that addresses the scalability concerns and offer an efficient blockchain ecosystem. The proposed approach avoids basic limitation of throughput and network congestion.

최근 인터넷이 발달함에 따라 공기 청정기, 가정용 CCTV, 냉장고 등 가정 내 IoT(Internet Of Things)기기들이 많이 개발되고, 사용되고 있다. 현대의 빠르게 확장되는 IoT 생태계에서 데이터의 분산은 개인 장치 및 센서로부터 비롯되어 중앙 집중식 학습 모델의 적용을 어렵게 만들고 있다. 이에 대한 대안으로써 FL(Federated Learning,연합 학습)은 모델 학습을 로컬 디바이스로 분산 시켜 개인 데이터를 중앙 서버로 전송 하지 않고도 학습이 가능하게 한다. 본 논문에서는 FL의 핵심 원리를 바탕으로 IoT 환경에서 데이터 보안 및 프라이버시 문제를 확인한다, 또한 실제 응용 분야에서의 적용 사례 및 성공 사례를 살펴보며, FL이 실제 IoT환경에서 어떻게 적용 되고 있는지를 분석한다.마지막으로 효과적인 FL구현을 위한 향후 연구 방향을 소개한다.

With the recent development of the Internet, various household IoT (Internet of Things) devices such as air purifiers, home CCTV, and refrigerators have been extensively developed and adopted. In the rapidly expanding modern IoT ecosystem, the decentralization of data originating from personal devices and sensors poses challenges for the application of centralized learning models. As an alternative, Federated Learning (FL) enables model training to be distributed to local devices, allowing learning without transmitting personal data to a central server. This paper explores the core principles of FL in the context of IoT, examining issues related to data security and privacy. Furthermore, it delves into real-world applications and success stories, analyzing how FL is currently being applied in practical IoT environments. Lastly, the paper introduces future research directions to facilitate effective implementation of FL.

비밀 분산 방식은 비밀정보를 다수의 비밀 조각으로 분할한 후 복원 권한을 가진 구성원이 비밀 조각을 수집 하여 복원함으로써 데이터를 안전하게 관리하는 방식이다. 본 논문에서는 Sun의 일방향 함수를 이용한 비밀분산 방식을 개선한 새로운 비밀분산 방법을 제안하였다. Sun의 방식은 일방향 함수의 특성에 따라 데이터 전송 과정 에서 정보가 노출되어도 안전하고 매우 효율적인 연산이 가능하다는 장점이 있으나, 비밀 분산 과정에서 파라미 터 재분배에 관한 번거로움이 있으며 파라미터를 안전하게 보호하는 방법을 명시하지 않고 있어 해당 방식을 실 제 시스템에 적용하는데 어려움이 존재하였다. 따라서 본 논문에서는 Sun의 비밀분산 방식의 장점을 그대로 수용 하면서 파라미터 재분배 과정을 거치지 않아 정보 노출의 위험을 해결할 수 있는 새로운 방법을 제안하였다. 제 안한 방식은 가로채기 공격, 파라미터 노출, 무작위 대입 공격 및 정당하지 않은 참여자로의 개입으로부터 안전함 을 보이며, 사전 비밀정보를 한번 공유한 이후에는 재초기화 과정이 필요하지 않으므로 경량화된 비밀분산 방식 을 제공한다는 장점이 있다.

The secret sharing method is a method of safely managing data by dividing secret information into a number of secret pieces and then collecting and restoring the secret pieces by members with restoration authority. In this paper, we proposed a new secret sharing method that improved Sun's secret sharing method. Sun's method has the advantage of being safe and highly efficient even if information is exposed during data transmission according to the characteristics of a one-way function. However, there is a hassle related to parameter redistribution in the process of secret distribution, and it is difficult to apply the method to the actual system because it does not specify how to safely protect the parameters. Therefore, in this paper, we propose a new method that can solve the risk of information exposure without going through the parameter redistribution process while accepting the advantages of Sun's secret sharing method as it is. The proposed method is safe from interception attacks, parameter exposure, brute force attacks, and intervention by unjust participants, and has the advantage of not requiring a separate reinitialization process after sharing prior secret information once.

최근 클라우드 컴퓨팅의 다양한 특징과 장점들로 인하여 전 세계의 다양한 산업군에서 클라우드 서비스 도입 및 전환이 빠르게 확산하는 추세이다. 이러한 멀티클라우드 기반의 서비스가 확산함에 따라 보안 취약성 또한 증대되고 있어 클라우드 컴퓨팅 서비스에서의 데이터 유출 사고도 증가할 것으로 전망되고 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 보안 이 강화되면서도 클라우드 구축 비용을 절감할 수 있는 AWS Well-Architected 기반의 보안 아키텍처 구성방안을 제 안한다. 제안하는 AWS 클라우드 보안 아키텍처는 개인정보 처리 시 요구되는 보안 항목을 충족하는 Standard 보안 참조모델 및 비용 효율화를 고려한 Shared Security 참조모델로 설계하였다. 본 연구에서 제안하는 AWS 보안 아키텍 처는 안전하고 신뢰성 높은 AWS 클라우드 시스템을 구성하는 기업과 기관에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

Recently, due to the many features and advantages of cloud computing, cloud service is being introduced to countless industries around the world at an unbelievably rapid pace. With the rapid increase in the introduction of multi-cloud based services, security vulnerabilities are increasing, and the risk of data leakage from cloud computing services are also expected to increase. Therefore, this study will propose an AWS Well-Architected based security architecture configuration method such as AWS standard security architecture, AWS shared security architecture model that can be applied for personal information security including cost effective of cloud services for better security in AWS cloud service. The AWS security architecture proposed in this study are expected to help many businesses and institutions that are hoping to establish a safe and reliable AWS cloud system.

주가는 사람들의 심리를 반영하고 있으며, 주식시장 전체에 영향을 미치는 요인으로는 경제성장률, 경제지료, 이자율, 무역수지, 환율, 통화량 등이 있다. 국내 주식시장은 전날 미국 및 주변 국가들의 주가지수에 영향을 많이 받고 있으며 대표적인 주가지수가 다우지수, 나스닥, S&P500이다. 최근 주가뉴스를 이용한 주가분석 연구가 활발히 진행되 고 있으며, 인공지능 기반한 분석을 통하여 과거 시계열 데이터를 기반으로 미래를 예측하는 연구가 진행 중에 있다. 하지만, 주식시장은 예측시스템에 의해서 단기간 적중이 되더라도, 시장은 더 이상의 단기 전략대로 움직여지지 않고, 새롭게 변할 수밖에 없다. 따라서, 본 모델을 삼성전자 주식데이터와 뉴스 정보를 텍스트 마이닝으로 모니터링하여 분 석한 결과를 나타내어 예측이 가능한 모델을 제시하였으며, 향후 종목별 예측을 통하여 실제 예측이 정확한지 확인하여 발전시켜 나갈 예정임

The stock price reflects people's psychology, and factors affecting the entire stock market include economic growth rate, economic rate, interest rate, trade balance, exchange rate, and currency. The domestic stock market is heavily influenced by the stock index of the United States and neighboring countries on the previous day, and the representative stock indexes are the Dow index, NASDAQ, and S & P500. Recently, research on stock price analysis using stock news has been actively conducted, and research is underway to predict the future based on past time series data through artificial intelligence-based analysis. However, even if the stock market is hit for a short period of time by the forecasting system, the market will no longer move according to the short-term strategy, and it will have to change anew. Therefore, this model monitored Samsung Electronics' stock data and news information through text mining, and presented a predictable model by showing the analyzed results.

IoT의 구조는 크게 디바이스, 게이트웨이, 서버로 나눌 수 있다. 먼저 디바이스로부터 게이트웨이는 데이터를 수집하고, 게이트웨이는 HTTP 프로토콜, 웹소켓 프로토콜, MQTT 프로토콜을 통해 서버로 데이터를 송신한다. 그 후 처리서버에서 데이터를 가공, 분석, 변환, 하며 데이터베이스는 이러한 데이터들을 저장하고 활용을 쉽게 한다. 이러 한 IoT 서비스는 기본적으로 서버가 있는 중앙 집중형 구조라는 특징 때문에 전체 플랫폼에 대한 공격이 중앙 서버로 만 집중되어 분산형 구조보다 해킹 성공 확률이 높다. 이를 해결하기 위한 하나의 방안으로 블록체인을 결합한 IoT가 개발되고 있다. 따라서, 제안하는 연구는 블록체인은 분산형 구조로 소규모 데이터들이 담긴 블록들이 체인 형식으로 연결되어 각 노드들이 서로 데이터를 합의, 검증하는 단계를 거쳐 신뢰성을 높이고 데이터 위변조 확률이 낮추는 방안 을 제안한다.

The structure of the IoT can be divided into devices, gateways, and servers. First, the gateway collects data from the device, and the gateway sends data to the server through HTTP protocol, Websocket protocol, and MQTT protocol. The processing server then processes, analyzes, and transforms the data, and the database makes it easy to store and use this data. These IoT services are basically centralized structures with servers, so attacks on the entire platform are concentrated only on the central server, which makes hacking more successful than distributed structures. One way to solve this problem is to develop IoT that combines blockchain. Therefore, the proposed research suggests that the blockchain is a distributed structure, in which blocks containing small data are connected in a chain form, so that each node agrees and verifies the data with each other, thereby increasing reliability and lowering the probability of data forgery.

ICT기술이 발전함에 따라 산업 전분야에 걸쳐 이전보다 훨씬 많은 디지털 데이터들이 생성, 이동, 보관, 활용되고 있다. 산출되는 데이터의 규모가 커지고 이를 활용하는 기술들이 발전함에 따라 대규모 데이터 기반의 신 서비스들이 등장하여 우리의 생활을 편리하게 하고 있으나 반대로 이들 데이터를 위변조 하거나 생성 시간을 변경하는 사이버 범죄 또한 증가하고 있다. 이에 대한 보안을 위해서는 데이터에 대한 무결성 및 시간 검증 기술이 필요한데 대표적인 것이 공개키 기반의 서명 기술이다. 그러나 공개키 기반의 서명 기술의 사용은 인증서와 키 관리 등에 필요한 부가적인 시스템 자원과 인프라 소요가 많아 대규모 데이터 환경에서는 적합하지 않다. 본 연구에서는 해시 함수와 머클 트리를 기반으로 시스템 자원의 소모가 적고, 동시에 대규모 데이터에 대해 서명을 할 수 있는 데이터 서명 기법을 소개하고, 서버 고장 등 장애 상황에서도 보다 안정적인 서비스가 가능하도록 개선한 해시 트리 분산 처리 방법을 제안하였다. 또한, 이 기술을 구현한 시스템을 개발하고 성능분석을 실시하였다. 본 기술은 클라우드, 빅데이터, IoT, 핀테크 등 대량의 데이터가 산출되는 분야에서 데이터 보안을 담보하는 효과적인 기술로써 크게 활용될 수 있다.

As the ICT technologies advance, the unprecedently large amount of digital data is created, transferred, stored, and utilized in every industry. With the data scale extension and the applying technologies advancement, the new services emerging from the use of large scale data make our living more convenient and useful. But the cybercrimes such as data forgery and/or change of data generation time are also increasing. For the data security against the cybercrimes, the technology for data integrity and the time verification are necessary. Today, public key based signature technology is the most commonly used. But a lot of costly system resources and the additional infra to manage the certificates and keys for using it make it impractical to use in the large-scale data environment. In this research, a new and far less system resources consuming signature technology for large scale data, based on the Hash Function and Merkle tree, is introduced. An improved method for processing the distributed hash trees is also suggested to mitigate the disruptions by server failures. The prototype system was implemented, and its performance was evaluated. The results show that the technology can be effectively used in a variety of areas like cloud computing, IoT, big data, fin-tech, etc., which produce a large-scale data.

2012년 희망복지지원단이 공식 출범하면서 통합사례관리 사업이 수행된 후 지역사회의 많은 주민들에게 다양한 서비스를 제공하고 있으며, 사업 수행 인력은 이러한 통합사례관리의 과정과 내용을 사회보장정보통합플랫폼이라는 전산시스템에 기록해 왔다. 이에 따라 해당 전산시스템에는 매우 방대한 양의 통합사례관리 관련 데이터가 축적되어 있는데, 개인정보 보호 및 데이터 접근의 한계 등 여러 이유로현재까지 전산시스템 내 데이터 분석을 통해 통합사례관리의 개입 체계와 과정을 탐색한 연구는 없는 실정이다. 이에 본 연구에서는 통합사례관리 대상자로 선정되어 서비스를 제공받은 90명의 사례를 선정하고 그 사례들의 비정형 데이터를 활용하였으며 질적 연구방법 중 하나인 맥락-패턴 분석방법을 통해 통합사례관리의 개입 체계와 과정을 분석하였다. 또한 이러한 분석 결과에 기반하여 통합사례관리 사업의 개선을 위한 정책적, 실천적 방안을 제시하였다.

After the integrated case management project was carried out with the start of since the start of the Hope Welfare Support Group's integrated case management project, many residents have been provided with various related services. In addition, public officials and case managers record the integrated case management process and content in the computer system. Accordingly, a vast amount of integrated case management-related data has been accumulated. However, due to limitations in personal information protection and data access, no research has so far explored the intervention system and processes of integrated case management through data analysis and suggested improvement measures. In this study, the results were analyzed by extracting data from 90 people who were selected as subjects for integrated case management and received services. The unstructured data of the case were analyzed by the context-pattern analysis method, one of the qualitative research methods. And based on the analysis results, many suggestions to improve the integrated case management project were proposed.

군의 음성 통신망에서 음성 통신 내용의 보안은 필수적일 것이다. 군 통신망의 음성 데이터 보안에 대해 제안된 연구는 없 으나 통신 시에 음성 데이터의 보안은 필수적으로 요구될 것이다. 본 논문은 군내 통신망에서 음성 통화 시 보안을 제공하기 위한 디지털 음성 데이터의 암호화/복호화 기법에 관한 것이다. 또한 AES를 이용한 대칭키 알고리즘을 사용함으로써 비밀 키 가 필요한 데 이 키를 음성 통화로 설정 전에 수신단으로 송신하는 기능을 가져 비밀 키 분배의 어려움을 해결하였다. 본 논 문에서는 스트림 암호화 기법 중에서도 동기 상실 시에도 동기 복원이 비교적 용이한 동기식 스트림 암호화 방식을 적용한 디지털 음성 데이터의 보안 기법을 제안한다.

Security of voice communication content in the military's voice communication network will be essential. There i s no proposed study on voice data security of military communication networks, but security of voice data will be e ssential when communicating. This paper is about to an encryption/decryption technique of digital voice data to pro vide security in case of voice calls in a military communication network. In addition, by using a symmetric key alg orithm using AES, a secret key is required, and it has the function of transmitting this key to the receiving end bef ore setting it as a voice call, solving the difficulty of distributing the secret key. This paper proposes a security tec hnique for digital voice data that applies a synchronous stream encryption method that is relatively easy to restore synchronization even in the event of loss of synchronization among stream encryption techniques.

현대 사회에서 배터리는 전기자동차, 공유형 모빌리티, 모바일 기기 및 다양한 IoT 기기에 필수적인 요소로 자리 잡고 있다. 이러한 배터리의 성능, 안정성 및 수명 정보를 기록하고 관리하는 배터리 이력 시스템은 중요한 역할을 한다. 하지만 이러한 배터리 정보는 민감한 데이터로, 무단 접근이나 변조로부터 보호할 필요성이 있다. 따라서 데이터 전송 시 안전한 암호화 기술을 선택하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 배터리 이력 시스템에 서의 데이터 교환 시 AES, RSA, Salsa20, ChaCha20 블록 암호의 적합성을 비교하고, 각 기술의 성능과 보안성 을 분석한다.

In modern society, batteries are becoming an essential element in electric vehicles, shared mobility, mobile devices, and various IoT devices. Battery history systems that record and manage information on the performance, stability, and lifesp an of these batteries play an important role. However, such battery information is sensitive data and needs to be protecte d from unauthorized access or tampering. Therefore, it is essential to select a secure encryption technology when transmi tting data. In this paper, we compare the suitability of the AES, RSA, Salsa20, and ChaCha20 block ciphers when exchan ging data in the battery history system and analyze the performance and security of each technology.

본 연구는 드론이 국가 핵심 인프라로 확산되는 환경에서, 드론 부품 공급망의 구조적 취약성과 시스템 보안의 결함이 국가 데이터 주권에 미치는 복합적 위협을 분석하고 정책적 개선 방향을 도출하는 데 목적이 있다. 연구 방법으로는 문헌분석과 비교 법제 분석을 병행하였다. 선행 연구를 통해 공급망 내 신뢰되지 않은 부품이 데이터 유출로 이어지는 경로를 분석하고, 미국(NDAA･Blue UAS)과 유럽(EASA･CRA)의 보안인증 체계를 국내 법제와 비교해 분석하였다. 분석 결과, 국내 드론 보안 정책은 하드웨어 기반 신뢰점(RoT) 검증 부재, 공급망 투명성 결여, 분산된 거버넌스 체계라는 세 가지 한계를 지닌다. 개선방안으로 드론 특화 보안인증 제도의 법제화, SBOM 기반 공급망 관리 체계 도입, 데이터 국외 이전 통제 강화, 범정부 통합 거버넌스 구축을 제안하였다. 본 연구는 드론 보안 담론을 공급망･시스템의 신뢰 구축을 통한 국가 데이터 주권 수호라는 안보 정책 과제로 재구성하였다는 점에서 정책적 의의를 가진다.

This study analyzes the complex threats that drone supply chain vulnerabilities and system security deficiencies pose to national data sovereignty, as drone operations become essential national infrastructure. Rather than treating drone security as a purely technical issue, this research examines it from policy, institutional, and governance perspectives. The study employs content analysis to trace the pathways by which untrusted supply chain components lead to unauthorized data exfiltration, and comparative legal analysis to assess the security certification frameworks of the United States (NDAA, Blue UAS) and the European Union (EASA, CRA) against South Korea's current legal framework. The analysis identifies three critical gaps in South Korea's drone security policy: the absence of hardware-based Root of Trust (RoT) verification, a lack of supply chain transparency, and a fragmented governance structure. In response, the study proposes legislating a drone security certification system, mandating SBOM-based supply chain management, strengthening controls over cross-border data transfers, and establishing an integrated government-wide governance body. This research holds policy significance by reframing drone security as a national security governance challenge centered on safeguarding data sovereignty through trusted supply chains and system integrity.

본 논문에서는 한국의 물리 및 사이버 보안 시장 동향과 데이터 센터의 보안 중요성을 다룹니다. 물리적 보안 방안과 디지털 보안 방안을 제시하여 데이터 센터를 보호하고, 기업의 핵심 자산과 비즈니스 연속성을 유지하는 데 필요한 다양한 기술적 해결 책을 모색합니다.