본 논문에서는 ZKIP의 랜덤 정보를 이용한 영지식 키 분배 프로토콜을 제안하였다.제안된 방식은 이미 안전하다고 입증된 ZKIP 을 이용한 개인 식별을 행하고 더 이상의 정보 교환 없이 키 생성을 할 수 있다. 또한 키 분배 프로토콜을 행할 때, 센터에 대한 의존도를 줄이기 위해 확장 Fist-Shamir방식과 Schnorr 방식을 결합하여 인증을 행하도록 하였다. 결합된 프로토콜은 제3자의 일반적인 위장을 방지할 수 있으며, 센터와 가입자의 결탁도 방지할 수 있다.
현대사회에서는 자신도 알지못하는 많은 정보들이 유포된다. 이때 정보들은 개인의 익명성을 보장하기위해 성명, 성별, 주민등록번호와 같은 개인식별 애트리뷰트를 생략한채로 유포된다. 그러나 널리퍼져있는 이러한 정보들은 다른 외부 정보와 조인되므로써 유일하게 개인을 식별하게끔 하는 조인공격을 받을 수 있다. 하지만 이러한 조인공격시 여러데이터가나오게하므로써 개인식별을 어렵게 또는 불가능하게하는 방법을 k-anonymization이라고하고 이러한 k-anonymization을 지원하는 방법으로 이전부터 여러가지가 있다. 이전의 방법들로는 각 subset마다 k-anonymization을 검사해야했으나 Lefevre와 DeWitt가 제안한 Incognito 방법을 사용하면 한번의 검사로 모든k-anonymization을 보장할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 Incognito를 bitmap index를 사용하므로써 성능을 개선시키는 기법을 제시한다.
국내외에서 개인정보의 안전한 활용을 위한 비식별 조치에 대한 관심이 높아지고 있으나 불충분한 비식별 조치 및 추론 등을 통해 비식별 정보가 재식별되는 사례가 발생하고 있다. 이러한 문제점을 보완하고 비식별 조치 신기술을 발굴하기 위해 비식별 정보의 안전성과 유용성을 경진하는 대회를 국내와 일본에서 개최하고 있다. 본 논문은 이러한 경진대회에서 사용되고 있는 안전성과 유용성 지표를 분석하고 보다 효율적으로 유용성을 측정할 수 있는 새로운 지표를 제안하고 검증하고자 한다. 비식별 처리 분야에 수학 및 통계 분야의 전문가가 현저히 부족하여 많은 모집단을 통한 검증은 할 수는 없었지만 신규 지표에 대한 필요성과 타당성에 대해 매우 긍정적인 결과를 도출할 수 있었다. 우리나라의 방대한 공공데이터를 비식별 정보로 안전하게 활용하기 위해서는 이러한 유용성 측정 지표에 대한 연구가 꾸준히 진행되어야 하며, 본 논문을 시작으로 보다 활발한 연구가 진행되길 기대한다.
연구개발 활동을 지원하는 웹서비스 ScienceON은 논문, 특허, 연구보고서, 정책동향 정보뿐만 아니라 연구에 필요한 다양한 기능과 인프라를 통합적으로 제공하고 있다. 하지만 개인 데스크톱에서 활용이 용이한 검색 중심의 웹서비스는 언제 어디서나 쉽게 학술정보를 활용하고자 하는 사용자 요구를 충족시키기 어려운 문제가 있다. 연구자가 모바일 환경에서 쉽게 학술정보를 이용할 수 있는 환경을 제공하기 위해 본 논문에서는 검색 중심이 아닌, 개인의 관심정보와 논문 저자 식별 기반의 논문 피딩(feeding) 프로세스를 제안한다. 관심 분야 및 키워드 기반의 최신논문과 인기논문을 실시간으로 제공하고, 공저자 네트워크 및 저자 식별정보를 활용하여 최적화된 추천 논문을 제공한다. 또한 논문 중심의 커뮤니티를 제공하여 연구 활동 및 논문에 관한 다양한 의견 교환 채널로도 활용될 수 있다.
의료기관의 개인정보들을 보호하기 위한 가이드라인은 미국, 영국 등 각 나라에서도 이미 진행되어온 상태이고 또한 HIPPA와 같이 여러 곳에서 발표 되고 있다. 하지만 국내의 경우, 국내 의료기관에 특화된 가이드라인에 대해서는 명확히 제시되지 않고 있는 실정이다. 본 논문은 지난 2015년 미래창조과학부에서 발표된 빅데이터 비식별화 기술 활용 안내서를 기반으로 국외인 영국의 ICO, 미국의 IHE, NIST, HIPPA에서 발표한 의료기관의 개인정보보호 비식별화 기술에 관한 가이드들을 고찰하여 국내 의료기관에서 활용할 수 있는 기술적인 방안과 상관도를 제시하였다. 여기서 상관도란 앞서 미국의 3개 기관에서 제시하고 있는 기술들에 대해 공통적으로 제시하고 있는 정도를 5점 척도로 나타낸 것을 의미한다. 즉, 5점에 가까울수록 여러 기관들에서 제시된 기술을 활용할 것을 많이 권고한다는 의미이다. 본 논문을 통하여 기초 자료로서 국내 의료기관에서 개인의료정보 비식별화에 더 많은 발전과 활용이 되기를 바란다.
이 연구의 목적은 연구자에게 끊김 없는 학술정보서비스를 제공하기 위하여 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제를 구현할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 해당 목적을 달성하기 위하여 KISTI 소속의 5개 센터 및 1개 사무국 소속 17명의 연구자와 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰 내용은 학술정보서비스 DB의 식별자 구축 및 관리 현황에 대한 것으로 면담 결과, 국내 논문 DB의 경우 KOI 등의 식별자에 대한 식별률은 높았지만 해외논문의 경우, DOI를 제외하고 ORCID 등 글로벌 식별자에 대한 식별률은 낮은 것으로 나타났다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 식별자를 중심으로 한 종합링킹체제 모델을 구축하기 위한 종합링킹체제 공동활용협의회를 제안하였다. 공동활용협의회는 국내 학술정보유통기관을 중심으로 구성될 것이며 구성된 협의회에서는 해외 식별자를 수집하여 식별자 연계를 통한 새로운 서비스가 발굴되고 구현될 것으로 기대한다.
슈퍼임포즈는 개인식별 방법으로 신원 미상의 두개골의 발견 시, 두개골의 사진과 용의자 생전 사진의 동일 비율로 확대, 축소 후 두 영상을 중첩하므로서 동일인 여부를 비교, 판별하는 기법이다. 삼풍백화점 붕괴사고와 Guam KAL기 추락사고와 같이 대형사건에서의 개인식별에 매우 중요한 문제이다. 본 연구는 비디오 카메라로 입력한 두개골 영상과 스캐너로 입력한 생전 사진의 중첩을 위한 H/W 시스템의 구축과 영상처리 기법을 응용한 응용 프로그램을 개발하였다 슈퍼임포즈의 영상처리 기법으로는 두개골 및 생전 사진의 윤곽선 추출, 중첩점 조정, 상,하,좌,우 각도조정, 윤곽선보정, Hue 조정, 히스토그램 조정 등 다양한 영상처리 기법을 응용하였다. 또한, 이들 영상처리기법은 법의학 체제에 입각한 슈퍼임포즈 영상합성이 개인식별 감정시 필요한 최적의 영상 비교가 가능하도록 DB 시스템 구축과 분석시스템을 개발하였다. 그리고, 실제 감정시 본 영상시스템으로 감정해 본 결과로 보다 정확하고 실시간으로 감정이 가능하다. 본 슈퍼 임포즈 영상시스템은 슈퍼 임포즈 영상자료의 처리와 축적 기술의 발전으로, 두개골 영상과 생전 사진을 이용한 생전의 3차원 실 영상의 복원연구가 가능하리라 사료된다.
실생활에서 CCTV가 증가함에 따라 영상에서 개인정보 유출에 대한 관심도 증가하고 있다. CCTV로 녹화된 영상에서는 다양한 개인정보가 노출될 수 있기 때문에, 개인정보를 비식별화할 수 있는 영상 암호화 기술이 필요하다. 현재 다양한 영상녹화 장치에서 효율성을 위해 HEVC가 많이 사용되고 있으며, HEVC 영상에서 관심영역만을 암호화하는 실시간 관심영역 암호화 기술이 연구되고 있다. 기존의 HEVC 영상에서 관심영역 암호화 기법은 모든 프레임의 관심영역에 포함되는 타일을 암호화하므로 많은 연산자원을 필요로 한다. 본 논문에서는 선별된 일부 프레임에서 관심영역에 포함되는 타일을 선택적으로 암호화하여, 모든 프레임에서 관심영역의 비식별화를 유지하며 암호화 성능을 향상하는 방법을 제안한다. 결과적으로 제안한 방법을 사용함으로써 영상 암호화 시 전체 프레임에 대한 비식별화를 유지하면서 기존 방법보다 암호화에 걸리는 시간이 50.4% 감소하였다.
기존의 인증서를 이용한 사용자 인증(Authentication) 또는 개인식별(Identification)은 인증서의 공개키에 대응하는 비밀키의 소유자가 인증서의 소유자 필드에 설정된 DN의 사용자임을 확인하는 과정에 한정되며, 인증서의 실 소유자가 실세계의 누군인가를 파악할 수 없다는 문제점이 있었다. 이를 보완하기 위해 인증서 소유자의 주민등록번호와 같은 식별번호를 인증서 확장필드에 안전하게 포함시키는 방법이 기술규격으로 만들어져 국내 공인인증체계에 적용되고 있다. 본 논문에서는 ECC 암호알고리즘을 이용하여 사이트 로그인과정에서 개인식별, 키분배, 그리고 식별번호를 이용한 소유자 확인이 가능한 통합 프로토콜을 제안한다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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