최근 정부 기관을 사칭한 가짜 QR(Quick Response)코드를 이용하여 개인정보와 금융정보를 탈취하는 QR코드와 스미싱을 결합한 '큐싱(Qshing)' 공격이 증가하는 추세이다. 특히, 이 공격 방식은 사용자가 단지 QR코드를 인식하는 것만으로 스미싱 페이지에 연결되거나 악성 소프트웨어를 다운로드하게 만들어 피해자가 자신이 공격당했는지조차 인지하기 어려운 특징이 있다. 본 논문에서는 머신러닝 알고리즘을 활용해 QR 코드 내 URL의 악성도를 파악하는 분류 기술을 개발하고, 기존의 QR 코드 리더기와 결합하는 방식에 관해 연구를 진행하였다. 이를 위해 QR코드 내 악성 URL 128,587개, 정상 URL 428,102개로부터 프로토콜, 파라미터 등 각종 특징 35개를 추출하여 데이터셋을 구축한 후, AutoML을 이용하여 최적의 알고리즘과 하이퍼파라미터를 도출한 결과, 약 87.37%의 정확도를 보였다. 이후 기존 QR코드 리더기와 학습한 분류 모델의 결합을 설계하여 큐싱 공격에 대응할 수 있는 서비스를 구현하였다. 결론적으로, QR코드 내 악성 URL 분류 모델에 최적화된 알고리즘을 도출하고, 기존 QR코드 리더기에 결합하는 방식이 큐싱 공격의 대응 방안 중 하나임을 확인하였다.
라디오 주파수를 이용하여 사물의 정보를 인식할 수 있는 RFID 기술은 다양한 분야에 활용되고 있는데 이러한 RFID 망을 All-IP 기반의 이동통신망과 연동할 경우 RFID의 각종정보와 휴대단말기의 위치정보 및 이동성, 그리고 다양한 IP 기반의 정보서버를 활용한 새로운 형태의 위치기반 서비스의 창출이 가능하다. 즉, RFID 태그에 태그 리더기 역할을 하는 단말기의 위치를 부여하고 이를 RFID 서버에서 지속적으로 관리함으로써 RFID 태그의 Code와 위치를 기반으로 한 위치기반서비스를 제공할 수 있다. 본 연구에서는 RFID망과 이동통신망의 연동을 기반으로 한 위치기반서비스 모델로 Mobile Information Retrieval Service (MIRS), Mobile Location Tracking Service (MLTS), Localization Service by Fixed Tag (LSFT) 세 가지 모델을 제시하였으며 이러한 서비스 모델은 실제 서비스를 개발하는데 있어 다양한 방식으로 활용될 수 있다.
최근 정보통신부의 IT 839정책의 진행으로 RFID에 대한 관심이 국내 외적으로 높아지고 있다. RFID는 바코드를 대체하는 무선 인식 기술로써 물류 유통에 국한하지 않고, 금융, 의료, 교통, 제조, 문화 등 사회 전 반면에 응용할 수 있도록 많은 연구가 진행되고 있다. 하지만 RFID 시스템에서 태그와 리더기 사이의 통신은 Radio Frequency를 이용해서 이루어짐으로 공격자에 의해 도청될 수 있으며, 태그의 정보가 노출되면 사용자의 프라이버시 침해 문제를 가져올 수 있다. 따라서 본 논문에서는 태그의 가상 ID를 사용하여 출력을 매번 다르게 변화시키는 인증 프로토콜을 제안하여 사용자의 프라이버시를 제공하고자 한다.
RFID(Radio Frequency IDentification)란 일정(무선) 주파수 대역을 이용한 자동인식기술로 원거리에서도 대상물을 분석하여 개체의 정보를 읽거나 기록할 수 있는 시스템이다. 현재 RFID기술은 바탕으로 한 유비쿼터스(Ubiquitous)환경 및 물류시스템, 바코드 시스템을 사용하기 힘든 동물 태깅이나 고속도로 요금부과, 도난 방지, 치매환자의 보호관리 등에 사용할 수 있다는 점으로 사회 전반에 걸쳐 그 사용 폭을 넓혀 가고 있다. 그러나 RFID의 낮은 연산능력과 기억능력의 특징상 정보 보안이나 개인의 프라이버시측면에서 여러 문제들을 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 RFID 인증 프로토콜들을 비교 분석하고, 태그와 리더기 사이의 정보 전송 중 공격자에 의한 정보의 변형을 방지하는 RFID 인증 프로토콜을 제안한다.
최근 리더기가 RF를 이용하여 사물에 부착되어있는 전자태그를 인식하는 비접촉 기술인 RFID(Radio Frequency identification)기술을 대형 물류, 제조업 등에 확대 적용함에 따라 기업 공급망의 가시성이 높아지고 효율적인 관리가 이루어지고 있다. 하지만 RFID 태그가 널리 보급됨에 따라 태그간의 충돌문제가 대두되고 있다. 본 논문에서는 태그간의 충돌문제(Anti-collision problem)를 최소화 할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
블록 트랜스포터는 조선 산업의 생산필드에서 많은 물류비용과 생산지연비용을 유발시킨다. 이러한 트랜스포터를 효율적으로 운용하기 위해서는 운송경로의 최적화가 필요하고, 운송경로를 최적화하기 위해서는 실시간으로 트랜스포터의 위치를 확인하는 과정이 선행되어야 한다. 본 논문에서는 실시간으로 블록 트랜스포터의 위치를 측위하기 위해 모바일 RFID를 이용한 실시간 위치 측위 구현 방법을 제안하였다. 스마트폰에 포함된 모바일 RFID 리더기를 사용하여 트랜스포터에 부착되어 있는 RFID TAG를 인식하여 트랜스포터의 이름 및 하중 정보등을 수신 받고, GPS 및 AP를 이용한 위치측위 정보를 트랜스포터 정보와 함께 서버로 전송한다. 서버로 전송된 정보를 통해 선박 블록 이동을 위한 효율적인 배차를 가능하게 하여 조선 산업 전체 공정에 대한 관리를 강화할 수 있다.
이차원바코드 기술과 암호화 알고리즘을 이용하여 문서의 위${\cdot}$변조 등을 방지하고 문서의 상태를 기업체나 공공기관 등에서 쉽게 확인하여 판단할 수 있는 시스템을 제안한다. 모든 위${\codt}$변조 확인이 필요한 문서에 암호화된 이차원바코드를 첨부한다. 확인자 측에서는 첨부된 이차원 바코드를 바코드 리더기로 인식하거나 이차원 바코드의 사진을 관련 인터넷 웹 사이트를 통해 문서의 위${\cdot}$변조를 판단한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문은 실내 공간에서 RFID와 센서를 이용하여 이동로봇이 자기 위치를 파악하고 목표 물체를 인식할 수 있는 기법을 제안한다. RFID를 지면과 목표물체에 설치하고 로봇은 리더기와 다양한 센서를 갖춤으로써 이동시 자기 위치를 파악하고 물체로부터도 고유정보를 얻을 수 있게 구성하였다. 초음파 센서 신호의 귀환시간을 활용하여 전방 물체의 거리를 추출하며 바닥의 RFID로부터 이미 획득한 자기 위치를 활용하여 물체의 절대 위치를 구한다. 이는 로봇을 중심으로한 경로지도를 실시간으로 작성하는 것이 가능하며, 실내의 구조 및 목표 물체의 위치등을 포함한 전체적인 지도를 작성할 수 있다. 최종적으로는 최적의 경로 계획을 세워 로봇이 목표 위치로 이동하거나 자율적 탐색이 가능하도록 한다.
본 논문에서는 로봇이 아파트 단지의 세대번호를 인식 및 택배를 하차시키는 기능을 소개한다. 아두이노와 RFID 리더기, UID칩을 활용하여 세대별로 UID를 부여하여 목표지점을 탐색한다. 아두이노간 시리얼 통신하여 UID데이터를 전달하고 이후 UID와 주소를 확인한 후 일치 시 택배를 모터를 이용하여 하차시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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