최근 다양한 동영상 미디어 콘텐츠가 늘어나면서 민감한 개인정보 유출의 위험성 또한 높아졌다. 이에 따라 다양한 동영상 비식별화 기법이 연구되었고, 그중에서 동영상 암호화 기술은 별도로 원본 동영상을 보관하지 않아도 복호화를 통해 원본 동영상을 얻을 수 있다는 장점 때문에 계속해서 연구가 진행되고 있다. 많은 동영상 암호화 연구에서는 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기 위해 기존의 이미지 암호화 연구에서 사용되던 평가 지표를 사용한다. 그러나 이러한 지표들은 암호화된 동영상의 비식별성을 입증하기에는 적합하지 않다. 따라서 본 논문에서는 암호화된 동영상이 전체 구간에서 비식별화되었는지 확인하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 기존의 지표들을 가중 합산하여 동영상의 모든 프레임에 대해 측정하고 이를 그래프로 표현하여 분석한다. 이 방법을 통해 암호화된 동영상에서 비식별화가 정상적으로 적용되지 않은 부분을 쉽게 파악할 수 있다.
단일식별자(Unique feature IDentifier, UFID)란 실세계fl서 존재하는 실체가 있는 지형지물을 참조하는 한가지 방법으로, 데이터베이스에 저장된 지형지물들을 유일한 방법으로 지정하며, 두 개 혹은 그 이상의 데이터베이스를 연결하는데 사용한다. 본 연구에서는 국립지리원의 내부적인 목적의 단일 식별자와 더불어 국가지리정보체계 내에서 정보를 공유할 수 있는 즉 사용자 중심인 외부목적의 단일식별자를 함께 충족시킬 수 있는 단일식별자의 포맷을 제안하였다 제안된 수치지도 단일식별자는 단일식별자의 구성요소에 행정구역코드와 지형지물코드를 사용함으로써, 직접적인 공간자료 색인을 제공하는 의미형 식별자이다. 또한 제안된 checksum 알고리즘의 특징은 단일식별자에 대한 불확실성을 제거하며, 수동으로 입력하거나, 전송 및 처리과정에서 발생할 수 있는 오류를 쉽게 발견할 수 있도록 고안되었다.
개인 휴대 단말에 전파식별(Radio Frequency Identification) 기술이 결합됨에 따라, 전파식별 기술의 활용이 기존의 유통, 물류 등 B2B의 영역에서 벗어나 B2C영역으로 확대될 것으로 예상됨에 따라, 업계에서 다양한 시도가 이루어지고 있다. 본 논문에세는 인프라가 충분하지 않은 제약 조건하에서 인프라를 공급하면서 구현 가능한 비즈니스 모델로서 서비스 공간 내에서 RFID 태그가 부착된 테이블(Tag-Table)을 이용하는 B2C 비즈니스 모델과 애플리케이션을 제시하고 분석하였다. 본 논문에서 제시하는 비즈니스가 이뤄지기 위해서는 태그 테이블이 위치할 공간 제공자의 참여 여부가 중요하므로, 공간 제공자의 비용/수익 분석을 중심으로 비지니스 모델의 유효조건을 분석하였다.
개인식별번호(personal identification number: PIN)는 숫자로 이루어진 짧은 패스워드로서, 은행 ATM, 디지털 도어락, 스마트 디바이스 등에서 사용자 인증을 위해 널리 쓰이고 있다. PIN을 입력하기 위한 전통적인 키패드 방식의 인터페이스는 엿보기나 녹화 등의 공격에 취약하며, 이를 방지하기 위해 다양한 PIN 입력 방식들이 제안된 바 있다. 그러나, 잘못 설계된 PIN 입력 방식은 무작위 대입 공격 등 다른 공격에 대한 안전성이나 사용자 편의성을 떨어뜨릴 수 있다. 이 논문에서는 특히 스마트 디바이스 상에서 PIN을 안전하게 입력하기 위한 다양한 방식들을 조사하고 이들의 특성을 분석함으로써 안전하고 편리한 PIN 입력 방식의 설계를 위한 방향을 제시한다.
식별번호를 이용한 본인확인기술(SIM : Subject Identification Method) 표준(안)은 국내 보안분야로는 처음으로 IETF PKIX 워킹그룹에서 논의되고 있는 순수 국내 보안기술로 연내 IETF 공식표준문서(RFC)로 채택될 가능성이 높다. 동 기술은 PKI 기반의 전자서명인증서비스에서 동일한 이름을 갖는 개인 사용자나 유사한 법인명을 갖는 법인사업자가 겪을 수 있는 본인확인의 오류를 원천적으로 방지하여 인증서 소유자의 신원을 유일하게 확인할 수 있는 방안을 제공한다. 본 고에서는 관련 국외 동향을 고려하여 SIM 표준(안)의 보안요구사항, 프로토콜, 표준화 주요 쟁점 및 진행상황을 고찰하고자 한다.
이 논문에서는 안전한 해양레저 행위를 지원하기 위한 두 가지 개인 휴대용 전자장치 개발 내용을 기술한다. 하나는 조난자를 신속히 민-관-군 동시 다발적으로 수색하기 위한 선박용 9GHz 대역의 일반 레이더 전파에 응답하는 레이더 응답장치이다. 다른 하나는 조난자의 위치를 추적하고 식별할 수 있는 900MHz 스펙트럼 확산 주파수 홉핑 방식의 송수신기와 GPS를 이용한 해상 무선식별장치 개념의 전자장치이다. 해양경찰 함정을 이용한 해상에서의 다양한 현장실험을 통하여 두 가지 장비의 성능을 확인하였다. 그리고 향후 상용화 방안에 대해서 검토하였다.
빠르게 변화하는 인터넷 환경과 미디의 변화는 온라인상에서 소통이라는 새로운 커뮤니케이션 방식을 만들고 있다. 누리꾼들은 온라인상에서 이전보다 더 많은 서비스를 제공받고, 이런 서비스를 통해 서로가 어려움 없이 소통할 수 있게 되었다. 하지만 이런 변화를 통해 얻어진 소통의 자유 확대는 이전보다 더 많은 개인 정보의 노출과 더 쉬운 개인 정보의 유출로 이어지고 있다. 더 큰 문제는 지금의 상황에서 개인 정보 유출을 통제하는 것이 과거보다 더 어렵게 되었다는 것이다. 우리 정부는 지속적으로 발생하는 개인정보 유출 사건을 해결하고 예방하기 위해서 개인정보 보호와 관련된 여러 정책들을 개발하고 시행하고 있다. 이 연구는 이렇게 시행되고 있는 개인정보 보호제도의 문제점을 찾아내고 대안을 모색하고자 한다.
저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.
본 논문에서는 개인인증 시스템으로 널리 사유되고 있는 바이오인식 시스템에서의 바이오인식 템플릿 보호에 대해서 다룬다. 먼저 바이오인식 시스템의 구성요소와 동작을 살펴보고 여기에서 사용되는 바이오인식 템플릿과 개인 식별정보(ID)에 대한 정의를 내린다. 이어서 바이오인식 시스템의 동작에 있어서 개인 식별 정보와 바이오식 템플릿이 공격당할 수 있는 위협 요소와 공격의 예를 살펴봄으로서, 암호와 전자서명에 의해서 방지 될 수 있는 보안 위협의 유형을 찾아낸다. 이러한 위협 요인들이 실제의 바이오인식 시스템을 운영하면서 발생될 수 있는 예와 대책을 찾기 위하여, 지역모델, 다운로드, 첨부모델, 센터 모델 등의 4개의 운용유형에 대해서 취약성을 분석하여 각각의 경우에 개인 식별 정보와 바이오인식 템플릿의 보호를 위한 대책을 기술한다. 마지막으로 바이오 인식 시스템을 운영하는데 있어서 프라이버시 관점에서의 바이오인식 템플릿의 보호에 대해서 기술하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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