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- 저자 : 김진수(Jinsu Kim) (검색결과 138 건)
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김진수,Kim, Jinsu 한국융합보안학회 2021 융합보안 논문지 Vol.21 No.1
클라우드 컴퓨팅 기술을 활용한 데이터의 아웃소싱은 제공된 데이터에 대한 제 자 노출3,변조 , 연산위임 결과의 신뢰성 등이 문제가 되고 있다. 이러한 보안 이슈들를 해결하기 위해 데이터를 암호화 한 후 연산 및 분석을 수행하는 준동형 암호가 큰 각광을 받고 있으며, 최근에는 준동형 암호에 인증 기능을 보강한 준동형 인증 암호들이 제안되었다. 이 암호를 활용하면 정보의 유출과 민감한 개인정보에 대한 침해 문제없이 데이터의 분석이 가능함과 동시에 위임된 연산에 대한 신뢰성을 보장받을 수 있기 때문이다. 그러나 준동형 인증 암호 설계에 대한 연구는 아직 초기 단계이다. 제시된 준동형 인증 암호들 중 실용적인 스킴들은 그 안전성이 매우 낮거나, 반대로 안전성이 높은 경우에는 실용적이지 못하다. 또한 준동형 메시지 인증 스킴과 준동형 암호를 바탕으로 준동형 인증 암호를 설계하는 기법에 대한 분석이 부재한 실정이다. 본 논문에서는 준동형 메시지 인증 스킴과 준동형 암호를 결합하여 설계하는 기법에 대한 안전성 분석하였다. 분석 결과 위조 불가능한 준동형 메시지 인증 스킴을 이용하여 준동형 인증 암호를 구성하면 준동형 인증 암호 역시 위조불가능성을 갖지만 강한 위조 불가능성의 경우는 그렇지 않았다. 한편 구별불가능성을 갖는 준동형 암호를 이용하여 준동형 인증 암호를 설계하더라도 구별불가능성에 대한 안전성을 만족하지 못함을 확인하였다. Data outsourcing utilizing the Cloud faces a problem of the third-party exposure, modulation, and reliability for the provided computational delegation results. In order to solve those problematic security issues, homomorphic encryption(HE) which executes calculation and analysis on encrypted data becomes popular. By extension, a new type of HE with a authentication functionality, homomorphic authenticated encryption(HAE) is suggested. However, a research on the HAE is on the initial stage. Furthermore, based on a message authenticated scheme with HE, the method and analysis to design is still absent. This paper aims to analyze an HAE, with a generic combination of a message authenticated scheme and a HE, known as "Encrypt with Authentication". Following a series of analysis, we show that by adopting a unforgeable message authenticated scheme, the generically constructed HAE demonstrated an unforgeability as well. Though, a strong unforgeability is not the case. This paper concludes that although indistinguishable HE can be applied to design the HAE, a security issue on the possibility of indistinguishability is still not satisfied.
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기술혁신활동이 부도위험에 미치는 영향에 있어서 매출액과 수익성의 매개효과
김진수(Jinsu Kim),윤영준(Youngjun Yun) 한국기술혁신학회 2009 기술혁신학회지 Vol.12 No.4
기술혁신활동은 기존(새로운) 사업영역의 확대(발굴)를 가능하게 하며 단위당 생산원가의 절감을 제공함으로써 기업의 부도위험을 줄일 수 있다. 그러나 이는 많은 자원의 투자를 필요로 함과 동시에 그 결과를 확신하기 어렵다. 따라서 기술혁신활동은 매출액 및 수익성 증대에 따른 효익을 상쇄하고도 남는 비용의 초래를 유발함으로써 오히려 기업의 부도위험을 증가시킬 수 있다. 이에 본 연구는 기술혁신 활동이 기업의 매출액 및 수익성 증대를 통해 부도위험을 낮추는 효과가 있는지를 실증적으로 분석하였다. 본 연구의 실증분석결과는 다음과 같다. 첫째, 전체표본의 경우 기술혁신활동이 활발할수록 기업의 매출액과 수익성이 증가함과 동시에 부도위험이 감소함을 확인할 수 있었다. 또한 기술혁신활동이 매출액 및 수익성을 통해 부도위험을 낮추는 매개효과가 있음을 확인하였다. 둘째, 첨단 및 고기술업종표본의 경우 전체표본과 같이 유의한 매출액 및 수익성의 매개효과를 확인할 수 있었다. 그러나 중 및 저기술업종표본의 경우 이들 변수의 매개효과를 확인할 수 없었다. Technology innovation activity plays an important role in increasing a sales by bringing on the improvement of product's performance and a profitability by reducing the cost of production. Thus, technology innovation activity can reduce the default risk of firms. However, in spite of these effects of technology innovation activity, this activity can make the default risk of firm because it induce a firm to much investment of resources. This study examines the effect of technology innovation activity on the sales, profitability, and default risk of firms. This study's sample consists of manufacturing firms listed on the Korea Stock Exchange from January 1, 2000 to December 31, 2008. The results show that technology innovation activity has a positive effect on the sales (profitability) but a negative effect on the default risk of firms. Also there is the significant mediation effect of sales and profitability.
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김진수(Jinsu Kim),김상춘(Sangchoon Kim),박남제(Namje Park) 한국정보기술학회 2021 Proceedings of KIIT Conference Vol.2021 No.11
네트워크가 발달하고 데이터가 축적됨에 따라 현재에는 방대한 집합이 되어 빅데이터라는 이름으로 많은 연구가 진행되고 있다. 특히 적극적인 적용이 진행되고 있는 인공지능의 경우 학습된 데이터양에 따라 정확도가 높아지기에 자연스럽게 빅데이터에 관한 연구가 동반될 수밖에 없다. 이처럼 학습모델의 발전을 위한 학습데이터가 요구되나 개인정보와 같은 민감한 데이터의 공유가 요구되는 의료 환경이나 금융환경에서의 데이터 공유가 어렵다. 이처럼 개인정보를 포함하는 데이터가 요구되는 환경에서는 해당 데이터의 식별이 불가하도록 하는 비식별화 적용이 요구되며, 비식별화된 데이터는 학습 데이터로서 유효하지 않을 수 있다. 본 논문에서는 민감한 데이터를 포함하는 데이터 공유체계에서 적용할 수 있도록 차원 배열의 형태를 가지는 데이터 체계에 대해 무작위로 순서를 변경하고 암호화를 진행함으로써 데이터 간의 연관성을 찾기 어렵도록 하는 것을 목적으로 한다. As the network develops and data accumulates, it is now a vast set, and many studies are being conducted under the name of big data. In particular, in the case of artificial intelligence, which is being actively applied, the accuracy increases according to the amount of learned data, so research on big data is inevitably accompanied. Although learning data is required for the development of learning models, it is difficult to share data in a medical or financial environment that requires sharing of sensitive data such as personal information. In such an environment where data including personal information is required, de-identification is required to make the identification of the data impossible, and the de-identified data may not be valid as learning data. The purpose of this paper is to make it difficult to find a correlation between data by randomly changing the order and encrypting the data system in the form of a two-dimensional array so that it can be applied to a data sharing system that includes sensitive data.
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GDP-CO₂ 배출량 상관분석을 통한 한국 산업계의 기후변화 대응실태 고찰 - 독일, 일본과 사례 비교
김진수(Jinsu Kim) 한국산학기술학회 2022 한국산학기술학회논문지 Vol.23 No.10
2022년 7~8월 유럽과 미주 대륙이 전례없는 폭염에 시달리고 있고 우리도 국지성 폭우가 자주 내리는 등 CO₂ 과다배출에 따른 기후위기는 이제 우리가 살아가는 환경에서 일상화되고 있다. 이에 따라 세계 주요 국가들도 산업체계를 CO₂ 저감형태로 바꾸는 등 전지구적 기후위기를 막기위해 노력하고 있다. 우리나라도 지난 2020년 『2050 탄소중립제로』 정책을 발표하는 등 이같은 흐름에 동참하고 있으나, 아직도 정부는 물론 산업계 전반의 인식이 미흡한 가운데 탄소배출 저감성과도 뚜렷하지 못한 것이 현실이다. 이에 비해 우리와 비슷한 산업구조를 갖고 있는 독일, 일본의 경우 2007년이후 본격적으로 CO₂ 저감정책을 시행함으로써 이미 상당한 효과를 거두면서 글로벌 산업계 재편을 주도하고 있다. 이같은 기본적 인식하에서 한국, 독일, 일본 세나라의 1인당 CO₂ 배출량, 주요 CO₂ 배출원 분석 및 GDP 증가율과 CO₂ 배출량간 상관분석 등을 각각 실시한 결과, 우리의 경우 최근 코로나19에 따른 일시적 경기위축 현상을 감안하더라도 GDP 증가와 CO₂ 배출량간 높은 상관관계를 보이고 있는데 비해 독일, 일본의 경우 GDP는 증가하고 있음에도 CO₂ 배출량은 오히려 감소하고 있음이 실증되었다. 이같은 결과는 무엇보다 우리 국민과 산업계의 인식전환과 함께 정부 차원에서 산업구조의 질적인 변화 등 공급측면 뿐만 아니라 에너지절약 등 수요측면에도 정책역량을 집중하여야 함을 보여주고 있다. From July to August 2022, Europe and the Americas have suffered from unprecedented heatwaves, and localized torrential rains are becoming commonplace in Korea. The climate crisis caused by excessive CO₂ emissions has become a constant in our lives. Numerous countries are making efforts to prevent the global climate crisis, which include changing the industrial system to reduce CO₂ emissions. Similarly, Korea is participating in this trend by announcing the『2050 Zero Carbon Neutral』 policy in 2020. However, in reality, the government and the entire industry remain unaware of this policy, and carbon emission reduction performance is not clear. Contrarily, Germany and Japan, which have similar industrial structures to Korea, have led the reorganization of the global industry by sincerely implementing a CO₂ reduction policy since 2007, which has already achieved significant effects. Based on this basic awareness by determining CO₂ emissions per capita, major CO₂ emissions source analysis, and correlation analysis between GDP growth rate and CO₂ emissions in the three countries of Korea, Germany, and Japan, we examined the temporary economic contraction caused by the recent COVID-19 pandemic. Although the correlation between the increase in GDP and CO₂ emissions is high, Germany and Japan have verified that the CO₂ emissions are decreasing even though the GDP is increasing. These results indicate that along with a change of perception among the Korean population and the industry, the government should not only intensively manage the supply side (such as qualitative changes in the industrial structure) but also allocate policy capabilities in demand management (such as energy conservation).
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