본 논문에서는 RFID 시스템에서 식별영역 내에 있는 태그들을 식별하기 위하여 무기억 특성을 갖는 QT 프로토콜을 개선한 QT_rev 프로토콜을 제안한다. QT_rev 프로토콜에서는 질의 문자열이 식별코드의 처음 비트들과 일치하는 태그는 식별코드 중에서 질의 문자열을 제외한 나머지 비트들로만 응답한다. 또한 리더는 태그들의 응답 문자열 중에서 충돌이 발생한 비트 위치를 알 수 있으므로 충돌이 발생한 위치가 태그 식별코드의 마지막 비트이면 리더는 더 이상의 질의가 없이 두 개의 태그를 동시에 식별할 수 있다.
개인의 건강 및 상태 정보를 모니터링하기 위한 다양한 센서 기기들이 개발되고 있으며, 스마트폰 상에서 동작하는 응용과 연동을 통해 개인화된 정보를 시각화하여 보여주는 서비스들이 등장하고 있다. 이러한 응용들은 유사한 정보를 사용자에게 제공하면서도 표준화되지 않은 패킷 구조로 인해 센서 기기마다 별도의 응용을 설치해야 하는 문제가 있다. 본 논문에서는 비표준화된 개인용 센서 기기들이 스마트폰과 동적으로 연동될 수 있는 센서 기기 식별 기법을 제안한다. 제안 기법은 센서 기기에 대한 패킷 정보를 서버에 저장하기 때문에 사용하는 센서가 변동되더라도 스마트폰 상에서 동작하는 클라이언트의 변경 없이 응용을 동작할 수 있는 장점이 있다.
일반적으로 중국어의 명사구는 기본명사구(base noun phrase), 최장명사구(maximal noun phrase) 등으로 분류된다. 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구조를 파악하고 정확한 구문 트리(parse tree)를 찾아내는데 중요한 역할을 한다. 본 논문은 두 단계 학습모델을 이용하여 최장명사구 자동식별을 진행한다. 먼저 기본명사구, 기본동사구, 기본형용사구, 기본부사구, 기본수량사구, 기본단문구, 기본전치사구, 기본방향사구 등 8가지 기본구를 식별한다. 다음 기본구의 중심어(head)를 추출해 내고 이 정보를 이용하여 최장명사구의 식별을 진행한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 기존의 단어레벨의 접근방법과는 달리구레벨에서 학습을 진행하기 때문에 주변문맥의 정보를 많이 고려해야 하는 최장명사구 식별에 있어서 아주 효과적인 접근방법이다. 후처리 작업을 하지 않고 기본구의 식별에서 25개 기본구 태그의 평균 F-measure가 96%, 평균길이가 7인 최장명사구의 식별에서 4개 태그의 평균 F-measure가 92.5%로 좋은 성능을 보여주었다.
스마트그리드 환경에서는 기존 전력망과 정보통신기술이 접목됨에 따라 다양한 보안 위협 요소가 존재한다. 특히, 스마트 미터링 데이터는 사용자의 생활 패턴, 사용 기기 등 다양한 정보를 노출하며, 심각한 개인정보 침해로 이어질 수 있으므로 미터링 데이터에 적합한 비식별화 알고리즘이 필요한 상황이다. 따라서 본 논문에서는 미터링 데이터에 대한 새로운 비식별화 방안을 제안하였다. 제안한 방법은 시간정보와 수치정보를 각각 비식별화 데이터로 처리하여 해당 데이터만으로는 패턴 정보를 분석할 수 없도록 하였다. 또한, 통계처리 및 가용성을 위하여 비식별화된 상태에서도 데이터베이스에서 직접 범위검색, 집계처리 등의 질의가 가능하다는 장점을 가진다.
인터넷 기업의 영업 이익과 업무 효율성을 높이기 위해 개인정보를 이용한 업무 위탁행위가 증가되고 있다. 개인정보를 위탁받은 업체들에서 개인정보 노출 사고가 발생하는 경우 업무를 위탁한 기업들이 고스란히 피해를 입게 된다. 본 연구는 개인정보를 위탁받은 업체들의 업무 속성들을 분석하고 개인정보의 중요도에 따른 가중치를 적용하여 개인정보 노출 위험성이 높은 업체를 식별할 수 있는 모델을 제시하는데 목적이 있다. 이를 위해 개인정보 위탁관계, 개인정보 위탁서비스, 개인정보 이용항목들을 분석하고 사회연결망 분석과 군집분석을 활용하여 네트워크 중심성이 높은 업체 중 정보보호인증 획득이 필요한 업체를 식별하였다. 본 연구 결과는 개인정보를 이용하는 기업들을 관리하는 민간기업이나 공공기업의 정보보호 전략 수립에 활용될 수 있을 것이다.
4차 산업혁명 시대에 사물인터넷과 모바일을 통해 수집된 다양한 정보를 이용해 공공 및 민간영역의 새로운 비즈니스모델을 위한 빅데이터 산업이 각광을 받고 있다. 하지만, 개인정보 비식별화 조치를 통한 빅데이터 통합 및 분석를 수행하면서 개인프라이버시가 노출될 위험성을 여전히 가지고 있다. 최근 개인정보를 노출하지 않고 데이터의 가치를 유지하는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터산업 활성화를 위해 의료, 농업 등 산업별로 개인정보 보호체계가 필요함을 강조하였다. 비식별화된 개인정보의 적정성 평가 기준을 개인 민감정보 중심의 의료분야는 k-익명성 최소값을 일반적인 산업분야의 평균값 보다 높은 5 이상으로 설정해야하며, 농업분야에서는 개인별 민감정보범위에 개인소유 반려견이나 농지 정보를 포함시켜서, 산업별 특성에 맞게 개인정보 보호체계를 보완해야하며, 해당 산업의 특정지역을 대상으로 먼저 실증을 거처 전국적으로 확산하는 것을 제안한다.
경복궁의 정전 건물인 근정전에 쓰인 목재의 수종을 식별하기 위하여 기둥, 보, 도리, 창방, 박공 등 총 144점에 대하여 조사한 결과, 소나무와 전나무 두 수종이 식별되었다. 기둥은 1층의 경우 평주 20개 중 11개가 전나무, 9개가 소나무, 내진고주는 12개 중 7개가 전나무, 5개가 소나무, 그리고 귀고주는 3개가 전나무, 1개가 소나무로 식별되어 소나무보다 전나무가 차지하는 비율이 더 높았다. 2층 기둥 16개는 모두 소나무로 구성되어 있었다. 기둥 이외의 다른 부재는 총 92개 중 도리 2개만이 전나무였고, 나머지는 모두 소나무였다. 우리나라 궁궐의 목재가 소나무로 만들어졌다는 통설은 사실과 다르며 재료 수급에 따라 다른 수종도 사용되었음이 밝혀졌다. 조선말 소나무 장대재(長大材)가 고갈되어 강도가 떨어지는 전나무로 기둥을 많이 쓸 수밖에 없었던 것으로 생각된다.
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 상에 공개된 개인정보의 소유자 식별 방법을 제안한다. 구체적으로는 트위터상에 언급된 지역 정보가 게시자의 거주지를 의미하는지를 자동으로 판단하는 방법이다. 개인정보 소유자 식별은 특정인의 개인정보가 온라인 상에 얼마나 노출되어 있는지 파악하여 그 위험도를 산정하기 위한 과정의 일부로서 필수적이다. 제안 방법은 트윗 문장의 어휘 및 구조적 특징 13개를 자질(feature set)로 활용한 소유자 식별 규칙들을 통해 지역정보가 게시자의 거주지를 의미하는지 판단한다. 실제 트위터 데이터를 이용한 실험에서 제안방법이 n-gram을 자질로 사용한 나이브베이지안 같은 전통적인 문서 분류 모델보다 더 높은 성능 (F1값 0.876)을 보였다.
사물인터넷, 인공지능 시대에 데이터가 사회와 경제 전반의 핵심자원이 되어 '데이터 중심 경제'를 이끌어가고 있다. 대량 데이터의 디지털화는 필수적이 되었고, 더불어 디지털화된 개인정보가 쉽게 수집, 저장, 복제, 분석이 가능해졌다. 전통적인 개인정보의 개념이 변화되고, 디지털화된 개인정보의 보호와 활용을 위해 미국, 유럽연합(EU), 일본, 우리나라 등 세계 각 국은 비식별화, 익명화, 가명화 개념과 규정을 신설하였다. 각 국의 비식별화 정책에서 이러한 개념들이 구분 혹은 혼용되고 있는데, 이러한 각 국의 정책 현황을 조사, 비교 및 분석하고자 한다. 이를 기반으로 우리나라 비식별화 정책 개선 방향을 모색하고, 빅데이터 시대에 개인정보의 보호와 활용의 균형적 조화를 이루어 디지털 경제에 발전에 기여 할 수 있는 정책 제언을 하고자한다.
CA는 소유자와 공개키를 연계시키기 위해 X.509 공개키 인증서를 발급한다. 소유자는 인증서의 'subject'필드나 'subjectAltName' 확장필드에 있는 하나 이상의 소유자 명에 의해 특정되어진다. 그러나 실세계에서는 동일하거나 유사한 이름을 갖는 개인들이 존재한다. 이런 모호성은 같은 소유자에게 발급되는 모든 인증서 내에 여러 CA간에 유일성을 보장해주는 '항구식별자'를 포함시킴으로써 해결될 수 있다. 그러나 많은 경우에 있어서 개인의 유일한 식별자는 민감한 개인정보이기 때문에 소유자 필드에 단순 포함시켜서는 안 된다. 누출될 경우 오용될 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 X.509 인증서의 표준 확장필드에 포함되는 PEPSI를 통하여 사용자 식별자의 기밀성을 제공함으로써 보다 안전하고 정확한 사용자 인증방안을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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