랜덤대치 기법은 프라이버시 손상 관점에서 높은 프라이버시를 보존하면서 원본 데이터의 분포를 재구축하여 데이터 유용성을 확보한다. 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 높이는 문제는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤대치 기법이 대부분의 데이터에 대해서 상대적으로 낮은 정확성을 보임을 실험을 통해 밝히고, 이론적인 분석과 실험을 바탕으로 정확성을 높일 수 있는 실용적인 알고리즘 개선 방법을 제안한다.
본 논문에서는 랜덤대치(random substitution) 기법에 대하여 심도 있는 분석을 실시한다. 랜덤대치 기법의 효율적인 구현을 위하여 데이터 재구축(reconstruction) 과정에서 필요로 하는 역행렬을 구하는 공식을 제시한다. 또한, 랜덤대치에 사용되는 다양한 파라미터들의 의미를 실험적으로 밝혀내며, 정확도와 프라이버시를 합리적으로 측정할 수 있는 새로운 측도(measure)들을 제안한다.
랜덤대치 기법은 실용적인 프라이버시 보호 방법으로 다양한 응용 가능성과 프라이버시 손상 관점의 안전성을 보장할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 데이터 유용성을 위한 랜덤대치 기법의 정확성을 향상시키는 방법에 대해서는 그동안 면밀히 연구되지 않았다. 본 논문에서는 랜덤 대치 기법의 표준오차에 대한 보다 진전된 이론적 분석을 실시함으로써 정확성을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험을 통하여 균등분포와 정규분포를 따르는 원본 데이터에 대한 랜덤대치 기법의 적용이 실용적이지 못한 정확성을 나타낸다는 사실과 함께 개선된 알고리즘의 정확성 향상 정도를 확인한다. 우리가 제안하는 알고리즘은 기존의 랜덤대치 기법과 동일한 프라이버시 수준을 유지한 상태에서 정확성을 원하는 수준만큼 높일 수 있는 방법이며, 이를 위해 추가로 소요되는 계산량은 실용적인 면에서 여전히 수용 가능한 것임을 밝힌다.
실용적인 프라이버시 보호 기술 중의 하나인 행렬 기반 랜덤화 기법에 대하여 세밀한 분석을 실시한다. 최적의 변환 행렬을 찾기 위한 프라이버시 손상 관점의 요구조건 및 정확성 측도로 제안된 행렬의 조건수 개념과 연관된 파라미터들간의 관계를 이론적으로 규명한다. 행렬 기반의 대표적 알고리즘인 랜덤 대치 기법의 효율적인 구현을 위하여 데이터 재구축 과정에서 필요한 역행렬을 간단히 구하는 공식을 제시하고, 행렬의 노름에 따른 변환 행렬의 조건수와 변환된 분포의 기댓값 및 분산을 계산함으로써 표준오차와 파라미터들 간의 관계식을 도출한다. 또한, 랜덤 대치 기법을 구현하여 다양한 시뮬레이션을 실시함으로써 이론적으로 얻은 결과를 실험적으로 검증한다.
SMC로 불리는 안전한 다자간 계산 프로토콜은 이론적으로 완벽한 프라이버시 보호 기능 및 데이터 정확성을 가지고 있지만 현재의 컴퓨팅 환경에서는 구현이 불가능할 정도로 비효율적이다. 매우 효율적이어서 실용화 되어 있는 랜덤화 기법은 상대적으로 낮은 수준의 프라이버시 보호 기능을 지니고 있다. 최근 SMC와 랜덤화 기법을 적절히 혼합한 형태의 프라이버시 보호 기술이 Teng-Du(2007)에 의해서 제안되었다. 본 논문에서 우리는 Teng-Du의 기법을 면밀히 분석하여 새롭게 구현한 연구 결과를 제시한다. SMC 기술로는 Vaidya-Clifton의 스칼라곱 프로토콜을 채택하고, Agrawal-Jayant-Haritsa가 제안한 랜덤대치 기법을 랜덤화 기술로 선택하여 복합적으로 사용한 프라이버시 보호 기법을 제안한다.
본 논문은 Even-Mansour 암호에 대해 안전성 약화 없이 키 사이즈를 줄이는 방법에 대해 다룬다. Even과 Mansour는 랜덤 순열 모델에서 랜덤 순열 P와 두 개의 키를 이용하여 평문 M을 암호화하는 기법($C=k_2\bigoplus P(M\bigoplus k_1)$)을 제안하였다. ASIACRYPT 2004에서 Gentry와 Ramzen은 4 라운드의 Feistel 구조를 이용하여 Even-Mansour 모델의 랜덤 순열을 랜덤 함수로 대치한 새로운 모델을 제안하고 안전성을 증명하였다. 본 논문에서는 Gentry-Ramzen 모델에 필요한 키 사이를 반으로 줄이는 방법을 살펴보고 제안한 방법에 대한 안전성을 랜덤 함수 모델에서 증명한다.
대규모 병렬처리가 가능하고 칩당 뉴론 집적도가 높은 펄스형 디지털 다계층 신경망 구조를 제안하였다. 제안된 신경망에서는 대수적인 신경망연산이 의사-랜덤 펄스 시퀀스(pseudo-random pulse sequences)와 단순 디지털 논리 게이트를 이용하여 확률적 프로세스로 대치되었다. 확률적 프로세스의 결과로 나타나는 신경망 연산의 통계적 모델을 제시하였으며 이를 바탕으로 랜덤잡음의 영향과 연산의 정확도를 분석하였다. 이진인식 문제를 적용하여 제안된 신경망의 성능을 평가하고 제시한 통계적 분석결과의 정당성을 검증하였다. Gate 레벨과 register transfer 레벨로 기술된 신경망의 VHDL 모델의 시뮬레이션 결과는 개발된 통계적모델로 예측된 인식추정치와 실제 인식률이 거의 일치함을 보였으며, 또한 숫자인식률에 있어서도 일반 Back-Propagation 신경망의 인식률과 거의 차이가 없음을 보였다.
본 연구에서는 임의의 정렬되지 않은 점집합에서 정렬을 고려한 개선된 Convex Hull 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 Convex Hull의 극점 특성을 이용하여 처리 데이터를 한정하기 때문에 계산복잡도가 낮다. 각 단계마다 볼록 정점을 판별하는 조건을 이용하여 한 번의 스캔으로 완전한 Convex Set을 구한다. 알고리즘 초기에 점집합의 정렬이 필요한데, 이때 걸리는 시간이 알고리즘 전체 동작시간의 대부분을 차지하기 때문에 값과 인덱스를 대치하여 빠르게 정렬하였다. 일반적인 상황을 가정하여 랜덤한 점집합으로 알고리즘의 동작시간을 측정하였으며 기존의 알고리즘에 비해 약 두 배의 속도 향상이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 반복적인 에러 최소화 기법을 이용한 하프톤 영상의 워터마킹 알고리즘을 제안하였다. 워터마크는 하프톤 영상의 랜덤한 위치의 픽셀값으로 저장된다. 삽입된 워터마크로 인한 하프톤 영상의 왜곡을 최소화하고 비가시성을 증대하기 위하여 반복적인 에러 최소화 기법이 사용된다. 원영상과 HVS(Human Visual System) 필터 처리된 하프톤 영상과의 차이를 하프토닝 에러로 정의하고 반복적으로 각각의 픽셀 위치에서 이 하프토닝 에러를 최소화할 수 있는 픽셀 패턴을 찾아서 이것으로 원래의 픽셀패턴을 대치한다. 절단이나 회전과 같은 기하학적인 변형에 견고하게 하기 위하여 동일한 워터마크를 반복하여 하프톤 영상안에 삽입하였다. 실제 인쇄 및 스캐닝 실험을 통하여 제안된 알고리즘이 기하학적 변형에 견고함을 보였고 또한 기존과 방법과 비교하여 제안된 방법이 많은 양의 워터마크 정보에도 불구하고 우수한 품질의 하프톤 영상을 생성함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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