공개키 암호 알고리즘의 암호화 함수는 한 방향으로의 계산은 매우 쉬우나, 역 계산은 매우 어렵다는 일방향성과 특별한 정보를 가지면 역 계산이 가능하다는 트랩도어(trapdoor)성질이 있어야 하기 때문에 NP 문제나 계산상 풀기 어려운 수학 문제에 기반하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 정수 계획법이라는 NP-완전 문제를 이용한 새로운 공개키 암호 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘의 키 생성 방식은 기존의 배낭꾸리기 암호 TTMXPA의 방식과 유사히지만 기존 시스템의 공격 대상이었던 비밀키가 가지는 취약성을 보완하였다.
인터넷의 발달 및 사회의 정보화는 다양한 업무의 전자적 처리를 가능하게 하여 많은 편리함과 이점을 제공하고 있지만 다양한 보안상의 문제점들이 나타나고 있다. 최근에는 개인의 민감한 정보 노출이 큰 문제로 부각되고 있으며, 이를 기술적으로 해결하고자 하는 노력들이 이루어지고 있다. 본 고에서는 다양한 응용에서 프라이버시 보호에 대한 해결책을 제시할 수 있을 것으로 기대되는 안전한 계산 기술에 대해 전반적으로 소개하고 최근의 관련 연구 동향을 정리한다. 또한 안전한 계산 기술의 실제적인 적용 가능 분야에 대해서 알아보고 프라이버시 문제에 대한 해결책으로서 안전한 계산 기술의 가능성을 살펴본다.
스카이라인 계산은 사용자에게 의미 있는 정보를 추천하기 위해 많이 사용되고 있다. 일반적으로 스카이라인은 대용량 데이터 집합을 대상으로 하기 때문에 사전에 계산해 놓고 사용한다. 그러나 사용자가 이동하는 경우에는 이와 같이 계산해 놓은 스카이라인이 사용자의 위치 조건을 반영한 것이 아니므로 부적절할 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 이동하는 조건을 고려하여 사용자에게 실시간으로 최적화된 스카이라인을 지속적으로 제공하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 실험을 통해 그 효율성을 검증하였다.
유의어 추천을 구현하기 위해서는 각 단어 사이의 유사도를 계산하는 것이 필수적이다. 하지만, 기존의 단어간 유사도를 계산하는 여러 방법들은 데이터셋에 등장하지 않은 단어에 대해 유사도를 계산 할 수 없다. 이 논문에서는 이를 해결하기 위해 언어모델의 PPL을 활용하여 단어간 유사도를 계산하였고, 이를 통해 유의어를 추천했을 때 MRR 41.31%의 성능을 확인했다.
본 연구는 데이터베이스 서비스 요금산정에 관한 기준을 설정하는데 필요한 데이 터베이스 서비스의 원가계산방법을 연구.제안하는 것에서 출발하였다. 이를 위해 첫 번째로 정보생산, 정보관리, 정보제공,정보이용 분야로 구성되는 정보유통체계를 기 준으로 각 분야별 업무내용을 조사하였다. 두번째로 원가계산에 필요한 비목을 결정 하는 요소를 분류하였다. 원가계산요소는 인건비, 재료비, 전산기관리비, 외주비, 경 비, 마케팅비, 기타비용으로 크게 나눈다. 세번째로 원가요소를 정보유통체계의 각 분야별 업무내용에 적용시키는 것이다. 이때 해당 기업과 정보의 특성에 맞게 원가 요소를 재 분류시킬 필요가 있다. 재분류 작업중 대표적인 것은 비용의 배분문제이다. 마지막으로 원가요소에 실제 비용을 적용해서 정보별 원가계산표를 작성한다. 이와 같은 일련의 작업을 통해서 단계적으로 실행된 정보별 원가계산은 해당 정보에 대한 원가관리 뿐만 아니라, 정보별 요금산정에 필요한 기본자료로 이용될 것이다.
특정 영역에 낙하하는 파편에 대한 계산은 파편의 개수가 증가할수록 계산량이 급격히 늘어나기 때문에 많은 자원이 소비된다. 이러한 파편의 낙하 대한 계산은 각각의 파편이 서로 영향을 받지 않기 때문에 일반적으로 CPU나 GPU를 활용하여 병렬로 연산을 수행할 수 있다. 이 논문에서는 특정 영역에 낙하하는 파편을 효율적으로 계산하기 위한 GPU 기반의 파편 낙하 계산 설계 모델을 제안한다. 이 모델은 공중의 특정점에서 폭파한 물체의 파편 방향을 계산한 후, 해당 방향으로 이동한 각각의 파편들이 떨어지는 방향에 대해 트리형식으로 계산을 반복적으로 수행해 최종 낙하 위치를 도출한다. 제안하는 방법은 GPU를 활용하여 파편의 낙하 영역을 사진트리를 통해 하향식(top-down)으로 계산하므로 넓은 영역에 대해 효율적으로 낙하점을 계산할 수 있다.
본 논문에서는 사용자가 원하는 수식을 휴대 전화기의 사용자 입력 인터페이스를 통해 한꺼번에 모두 입력하면, 입력받은 수식을 분석하고 계산 및 연산자 우선순위를 파악한 후에 순차적으로 계산을 수행해주는 휴대 전화기용 공학 계산기 개발에 대하여 기술한다. 기존의 계산 기능을 지원하는 휴대 전화기에서는 수식 전체를 한꺼번에 입력받지 못하는 단점으로 인하여 간단한 수식 계산을 수행할 때에도 여러 번의 수식 입력을 해야 하기 때문에 하나의 수식을 계산하는데 시간이 많이 소모되는 불편함을 가지고 있었다. 또한 입력받은 수식을 저장할 메모리의 부족과 수식 분석 기능 등의 부재로 인해 현재까지 휴대 전화기용 공학 계산 기능은 제대로 서비스되지 못하고 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 문제점들을 개선하여 모든 수식을 한꺼번에 입력하고 계산 및 연산자 우선순위에 의하여 실시간으로 결과 값을 확인할 수 있는 시스템을 개발하였으며, 향후 공학용 계산기가 필요한 학생 및 일반인들에게 매우 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대한다.
Neural network연구는 뇌로부터 얻은 아이디어를 공학적으로 응용하려는 생각을 바탕으로 뇌의 구조와 유사한 mechanism에 의한 정보처리장치의 기초가 되는 정보처리의 양식 확립과 함께 그 정보처리 양식을 구체적으로 각각의 정보처리 문제에 응용하기 위한 응용기술을 연구하는 것이다. Neural network의 계산 기능적 특성은 병렬처리, 학습 및 noisy한 정보의 효율적처리 등으로써 특히 pattern인식 문제에 효율적으로 응용될 수 있다. 본 논문에서는 neural network의 역사적 고찰과 기존의 model들을 살펴보고 새로운 계산 구조와 계산 방식을 가진 neural network의 응용분야를 살펴 봄으로써 기존의 AI 기법으로 해결하기 어려운 pattern recognition(image,문자,speech등), robot vision 및 control 등 여러가지 문제에 효율적으로 적용가능함과 neural network의 앞으로의 전망에 대하여 기술한다.
경매 프로토콜의 우수성은 보안성, 효율성, 안정성의 측면에 있다. 기존에 제안된 경매 프로토콜은 보안을 강화함으로 인해 많은 계산량과 메시지 전승이 요구되어 높은 트래픽을 발생한다. 또한 경매의 규모가 커짐에 따라 Auctioneer의 부담이 가중된다. 본 논문에서는 다항함수의 특성과 개인 정보 분할을 통해 기존의 보안성을 유지하면서도 효율성을 높인 경매 프로토콜 PAP를 제안하고자 한다. 효율성을 높이기 위해 곱연산을 피하고 xor연산을 이용하여 계산량을 줄이고. 안전성을 높이기 위해 다항함수(Polynomial)의 기본 성질을 이용해서 Bidder들의 정보를 분할한다. 제안한 경매 프로토콜은 계산량을 줄이면서도 Bidder들의 정보는 보호된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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