최근 금융, 공공기관 등에서 개인 정보 유출이 빈번해짐에 따라 사회적으로 심각한 문제가 발생하고 있다. 한국산업기술진흥협회의 조사에 따르면, 이런 정보 유출이 외부의 불법적 시스템 침입으로 인해 발생하는 것보다, 대부분 데이터 접근이 인가된 내부자 소행으로 나타나고 있다. 이는 데이터베이스의 보안 취약성으로 인해, 내부의 비인가자 또는 인가자의 데이터 접근에 대한 통제 정책이 제대로 이루어지지 않기 때문이다. 이에 따라, 본 논문에서는 클라이언트에서 데이터베이스 서버로 요청되는 네트워크상의 패킷 분석을 통한 데이터베이스의 접근통제방법을 제안한다. 제안된 보안모델에서는, 사용자 정보 및 SQL 의 위 변조를 방지하기 위해서 공개키 인증과 메시지 인증코드 교환으로 무결성을 확보하였다. 또한 권한별 테이블의 컬럼 접근통제를 확장하기 위해서 데이터 마스킹 기법을 구현하였다.
본 논문에서는 영상복원 분야에서 사용되는 POCS 이론과 인간시각시스템의 특성을 이용하여 비가시성과 견고성을 동시에 가진 새로운 워터마킹 기법을 제안한다. 먼저 POCS 이론을 기반으로 하여 공간영역과 변환영역에서의 필수 특성을 갖는 워터마크를 생성한다. 즉 공간영역에서는 영상에서 시각적으로 쉽게 인지되지 않는 에지 또는 강한 무늬영역에 삽입되고, 또한 변환영역에서는 영상압축, 필터링 등의 다양한 공격에 강인한 주파수대에 삽입되는 워터마크를 생성한다. 그리고 생성된 워터마크를 입력영상에 삽입할 때 분류된 블록의 특성에 따라 무늬 마스킹 효과를 고려하여 서로 다른 가중치를 적용함으로써 비가시성과 함께 견고성을 함께 증대시킨다. 모의실험을 통해 본 논문에서 제안된 워터마킹 기법이 영상 압축, 저역 및 고역통과 필터링 등의 다양한 공격에 대해 기존 방법들에 비해 매우 우수한 워터마크 검출 특성을 나타내었다
Fantomas와 Robin은 FSE 2014에서 제안된 경량 블록암호 패밀리 LS-designs에 포함되는 블록암호로, 비트슬라이스 구현이 가능한 L-Box와 S-Box를 사용하여 부채널 분석 대응기법인 마스킹 기법을 효율적으로 적용할 수 있도록 설계되었다. 본 논문은 연관키 차분경로 분석을 통한 Fantomas와 Robin의 전체 128비트 키의 복구공격이 각각 $2^{56}$, $2^{72}$의 시간 복잡도와 $2^{52}$, $2^{69}$개의 선택 평문으로 가능함을 보인다.
대화 모델은 대표적으로 검색 모델 또는 생성 모델을 기반으로 구현된다. 최근에는 두 모델의 장점은 융합하고 단점은 보완하기 위해 검색 기법과 생성 기법을 결합하는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 생성 모델이 검색된 응답을 전혀 반영하지 않고 응답을 생성하여 검색 모델을 간과하는 문제 또는 검색된 응답을 그대로 복사해 생성하여 검색 모델에 과의존하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 완화하며 검색 모델과 생성 모델을 모두 조화롭게 활용할 수 있는 대화 모델을 제안한다. 생성 모델이 검색 모델을 간과하는 문제를 완화하기 위해 학습 시 골드 응답을 검색된 응답과 함께 사용한다. 또한, 검색 모델에 과의존하는 문제를 완화하기 위해 검색된 응답들의 내용어 일부를 마스킹하고 순서를 무작위로 섞어 노이징한다. 검색된 응답은 대화 컨텍스트와의 관련성이 높은 것만을 선별하여 생성에 활용한다. 정량 평가 및 정성 평가를 통해 제안한 방법의 성능 향상 효과를 확인하였다.
본 논문에서는 근단 (Hear-End)및 원단 (Far-End) 잡음 환경에서 효과적인 음성 강화 기법을 제시한다. 일반적으로 배경 잡음이 존재하는 근단 환경에서 수신하는 원단 화자 음성의 명료도가 매우 감소하므로, 이를 극복하기 위한 원단 화자 음성 강화 기법이 필요하다. 구체적으로, 추정된 근단 화자의 배경 잡음 전력을 기반으로 원단 화자의 음성 전력을 강화시키는데, 특별히 근단 환경에서도 잡음이 존재하는 일반적인 경우를 고려하여, 잡음에 오염된 원단 음성 신호중 잡음을 제외한 실제 음성 신호만 강화하는 개선된 알고리즘을 제안한다 제안된 음성 강과 기법의 성능은 다양한 잡음 환경 하에서 ITU-T P.800의 주관적 음질 측정 방법인 CCR (Comparison Category Rating) 테스트에 의해 평가되었으며, 기존의 음성 강화기법과 비교해서 우수한 성능을 보여주었다.
SPA(Simple Power Analysis)와 DPA(Differential Power Analysis) 공격은 1999년 Kocheretal.[2]이 소개한 부채널 공격(SCA, Side Channel Attacks)으로 SPA는 공격자가 전력소비 또는 전자기 방사선과 같은 단일 측정 트레이스에 대한 부채널 정보를 수집 및 분석해 키를 유추하고 DPA는 동일한 키로 암호화한 서로 다른 평문과 같은 여러 측정 트레이스에 대한 부채널 정보를 수집하고 이에 대한 차분을 이용해 키를 유추하는 보다 정교한 공격방법이다. SPA와 DPA는 공격자가 수집할 수 있는 부채널 정보를 본질적으로 줄여 대응해야 하기 때문에 SPA와 DPA에 대한 대응에는 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 SPA및 DPA와 같은 수동적 부채널 공격에 대응하기 위한 ISAP[8] 스킴에 대한 안전성에 대해 다루고 있고 기존에 부채널 공격에 대응하기 위한 기법 Rekeying 기법과 스펀지 구조를 다루고 있다. 또한, 본 논문에서는 Rekeying 기법과 스펀지 구조에 기반해 보다 안전한 암호화 및 인증을 제공하는 개선된 ISAP 스킴을 제안하고자 한다.
일반 가시광선 영상의 확대를 위한 알고리즘을 선명도가 떨어지는 적외선 영상에 적용시켰을 때 개선효과가 미흡한 문제점을 해결하기 위해 본 논문은 적외선 영상을 위한 영상 확대 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 적외선 영상이 가시광선 영상에 비해 디테일이 적다는 특성과 에지 영역에 대해 사람이 시각적으로 민감하다는 특성을 고려하여 ADRC(Adaptive Dynamic Range Coding)와 같은 단순한 분류기법을 적용시켰으며, 에지 영역에 대해서만 알고리즘을 적용시켜 연산량을 절약한다. 또한 확대 영상의 선명도 개선을 위해 합성과정에서 전처리나 후처리를 추가시키는 방법 대신 학습과정에서 전처리를 추가하여 합성과정에서 연산량 증가 없이 확대 영상의 선명도를 개선하였다. 제안 알고리즘은 크게 학습과정과 합성과정으로 나뉜다. 이와 같은 방법으로 영상 확대 알고리즘을 수행하였을 때 최신의 영상확대 기법인 A+ (Anchored neighborhood regression)기법 대비 JNB(Just Noticeable Blur)수치가 평균 0.0201만큼 높은 결과를 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 적응적 얼굴영역 검출과 얼굴 특징자 평가함수를 사용한 실시간 얼굴인식 알고리즘을 제안하였다. 제안한 알고리즘은 명암도 정보와 타원마스킹 기법뿐만 아니라 인종별 얼굴피부색을 사용하여 정확한 얼굴영역을 적응적으로 검출 가능하다. 또한 제안한 알고리즘은 얼굴 특징자 및 얼굴특징자간 기하학적 평가함수를 사용하여 얼굴 인식 효율을 개선하였다. 제안한 알고리즘은 생체인증 및 보안 시스템 분야에 사용 가능하다. 실험에서는 제안한 방법의 우수성을 입증하기 위해 실 영상을 사용하였으며 실험 결과 기존의 방법보다 얼굴 영역 검출뿐만 아니라 얼굴인식 성능을 개선하였다.
본 논문에서는 열전도도가 우수한 AIN 기판에 $CO_2$ Laser 장비 를 이용하여 Thru-hole과 scribing line을 형성하기 위해 $CO_2$ laser의 파라미터(촛점 거리, 공기량, 레이저 빔 시간, 펄스 개수)를 실험하고, 자체 정렬 마스킹 기법을 이용한 5 um 두께의 Cu 도금으로 AIN 기판에 전송 선로와 나선형 평면 인덕터를 제작하였다. AIN 기판에서의 마이크로스트립 라인의 전송 손실은 10 GHz에서 0.1 dB/mm, 6 nH 나선형 평면 인덕터는 1 GHz에서 56의 품질 계수를 얻었고, 이를 통해 열전도도가 우수한 AIN 기판의 고전력 RF 응용이 가능할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 트림 T형 용접너트의 생산 시스템 중 불량품을 자동으로 선별할 수 있는 자동 비전 선별기의 성능 개선에 관한 방법을 제안한다. 자동 비전 선별기는 용접너트의 영상 신호에 대해 히스토그램을 활용한 경계 판별 및 나사산 검출, 이진 모폴로지 연산(Binary morphology operation)을 활용한 얼룩 검출 등의 기법을 활용한 것이다. 이 비전 선별기 운영에 있어 주된 문제는 컨베이어 벨트 상의 오일 등에 의한 오염에 따른 획득 영상의 화질 저하에 따른 오동작이다. 이를 해결하기 위해 배경 영상과 너트 영상의 구분을 위한 마스킹 기법을 사용하여, 너트 영상 부분에만 히스토그램 평준화를 이용하여 너트 영상부분의 대비를 높이는 전처리 과정을 도입하였다. 이를 통해 배경 부분에서 장비의 오염에 의해 추출되는 특징들의 영향을 없애고 획득 영상의 화질 저하에도 불구하고 오동작의 비율을 10 % 에서 0.2 % 로 낮출 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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