특정 공간 내에서의 보안에 대한 효과적인 방법으로써 비디오 영상 감시 시스템(video surveillance system)이 널리 사용되고 있다. 그러나, 단일 카메라 기반의 시스템에서는 한정된 카메라 시야(field of view)의 제약으로 인하여 대상 영역을 완전히 커버하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단일 카메라 기반의 비디오 영상감시 시스템의 단점을 보완하기 위한 복수의 wide baseline 고정 카메라를 이용한 시스템을 개발, 구현하였다. 제안하는 시스템에서는 복수의 고정 카메라로부터 움직이는 물체를 강건하게 검출하기 위하여, 코드북(codebook) 기반의 물체 검출 알고리즘과 모폴로지(morphology)가 사용되고, 3D 재구성을 통해 검출된 물체의 궤적을 계산한다. 실험결과로부터 제안하는 시스템은 물체를 성공적으로 추출하여, 신뢰도 있는 이동궤적을 top view 형태로 제공함 을 확인할 수 있다.
현재 일상생활에서 얼굴 인식은 신원확인, 보안 등의 목적으로 사용되고 있다. 얼굴인식의 과정은 첫 번째로 얼굴이미지의 특징을 추출해야 한다. 다음으로 추출된 특징을 학습하고 그 중 학습이 잘된 식별력 있는 특징을 선택하게 된다. 그 이후 식별력 있는 특징을 이용하여 얼굴이미지를 인식하게 된다. 얼굴인식을 위해 사용하는 얼굴이미지의 특징의 수는 매우 많다. 이 많은 특징을 학습 및 인식에 다 사용할 경우 학습 시간과 컴퓨팅 자원의 효율성이 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 최근 여러가지의 Boosting 기법이 소개되어왔다. Boosting 기법은 특징을 효율적으로 선택하여 학습 알고리즘의 성능을 좋게해주는 기법이다. 그 중 MutualBoost라는 기법이 있는데 이 기법은 특징간의 상호정보를 이용하여 특징을 효율적으로 선택하게 하는 기법이다. 본 논문에서는 MutualBoost의 효과를 더 증대시키기 위해서 개별적인 특징학습이 아니라 특징들을 Group화하여 특징학습을 하는 GroupMutual-Boost기법을 제안한다. 특징들을 Group화 함으로써 특징의 학습 및 선택 시간이 줄어들게 되고 컴퓨팅 자원을 보다 효율적으로 사용할 수 있다.
광범위한 지역의 센서들로부터 데이터를 획득, 제어, 감시 등을 수행하는 계측제어기는 중앙 제어실과 유기적 관계를 유지한다. 그러므로 계측제어기는 유선망보다 무선망이 효율적이다. 그러나 무선망을 이용하게 되면 외부로부터 안전성에 커다란 문제가 발생된다. 그러므로 본 논문은 계측제어기의 네트워크 효율성을 증대시키기 위하여 계측제어 무선망에 적합한 MS-WP 암호시스템을 제안하였다. 제안된 MS-WP 암호시스템을 칩 레벨로 구현하여 모의실험을 수행한 결과, AES 알고리즘에 비하여 130% 처리율 증가 및 시스템 효율이 2배 증가됨을 확인하였다. 제안된 MS-WP 암호시스템은 보안성을 증대시키며 저전력화가 가능하고 처리속도가 빨라 계측제어기에 적합할 것이라 사료된다.
유비쿼터스 환경을 구성하는 핵심기술 중 하나인 RFID 기술은 각종 물품에 소형 칩을 부착해 사물의 정보와 주변 환경정보를 무선주파수로 전송 처리하는 비접촉식 인식시스템이다. 현재 RFID 기술은 미들웨어 및 무선 인터페이스 등에 대한 연구가 진행되고 있으며, 또한 물류 및 유통 등의 분야를 비롯한 다양한 응용 분야에 RFID 시스템을 개발하고 있다. 본 논문에서는 지역이나 시설에 대한 보안 및 안전을 위하여 RFID 미들웨어 기반의 출입문 제어 시스템을 설계하고 구현한다. 이를 위하여 RFID EPC 코드에 의한 사용자의 출입을 인증하기 위한 알고리즘을 제시하고, RFID 기반의 사용자 인증 모듈, 다수의 출입문을 개폐하는 제어 모듈, 출입문의 상태 관리 모듈, 출입 여부도시 모듈, 테스트용 프로그램 등을 구현한다.
본 논문에서는 영문 인쇄체의 접합 문자를 분할하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 문자 분할의 접근 방식은 특징을 기반으로 한 접근 방식(feature-based approaches)과 인식을 기반으로 한 접근 방식(recognition-based approaches)의 단점을 보안한 새로운 문자 분할 방법이다. 접합 문자의 측면 윤곽 특징을 정의하고, 그 측면 윤곽 특징을 이용하여 문자 인식의 도움 없이도 접합 문자 내의 문자를 일차 내정하여 분할 한 후 다시 측면 윤곽 특징을 이용하여 문자 분할을 최종 확정한다. 또한 본 논문에서는 분할 비용을 정의하는데, 분할 비용은 최적의 경로로 문자 분할을 수행하도록 한다. 제안된 문자 분할의 성능은 U.S. 메일에서 주소를 자동으로 인식하여 메일을 자동으로 도착지별로 분류하는 시스템(Envelope Reader System)을 이용해 구해졌다. 3359개의 메일이 실험되어졌는데, 제안된 문자 분할 알고리즘에 의해 분류율이 $68.92\%$에서 $80.08\%$로 성능이 향상되었다.
파일을 암호화시켜 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어인 랜섬웨어는 빠른 전파력과 지능화로 더욱 위협적이 되고 있다. 이에 빠른 탐지 및 위험 분석이 요구되고 있지만, 실시간 분석 및 보고가 미비한 상태이다. 본 논문에서는 실시간 분석이 가능하도록 소셜 빅데이터 마이닝 기술을 활용하여 랜섬웨어 전파 감지 시스템을 제안한다. 본 시스템에서는 트위터 스트림을 실시간 분석하여 랜섬웨어와 관련된 키워드를 가진 트윗을 크롤링한다. 또한 뉴스피드 분석기를 통해 뉴스서버를 크롤링하여 랜섬웨어 관련 키워드를 추출하고, 보안업체의 서버나 탐색 엔진을 통해 뉴스나 통계데이터를 추출한다. 수집된 데이터는 데이터 마이닝 알고리즘으로 랜섬웨어 감염 정도를 분석한다. 2017년 전파가 많이 되었던 워너크라이와 록키 랜섬웨어 감염전파 시 관련 트윗의 수와 구글 트렌드(통계 정보) 정보, 관련 기사를 비교하여 트윗을 이용한 본 시스템의 랜섬웨어 감염 탐지 가능성을 보이고, 엔트로피와 카이-스퀘어 분석을 통해 제안 시스템 성능을 보인다.
동영상, 정지 영상, 그리고 음원과 같은 디지털 콘텐츠를 보호하기 위한 워터마킹 기법은 저작권 등과 관련된 정보를 콘텐츠 내부에 직간접적으로 삽입하는 방식으로 원본 콘텐츠와는 품질면에서 차이가 있다. 따라서 본 논문에서는 셀룰라 오토마타 변환을 이용하여 콘텐츠 정보를 변형하지 않는 새로운 콘텐츠 보호 방법을 제안한다. 셀룰라 오토마타 변환은 룰(Rule), 기저함수, 초기 값 등 많은 변수를 사용하여 변환을 수행하고 역변환을 위해서는 동일한 변수 값을 이용해야 하므로 뛰어난 보안성을 갖는다. 이와 같은 특징을 갖는 이차원 셀룰라 오토마타 변환으로 얻어진 원 영상 계수 정보와 저작권 정보를 조합하여 새로운 영상 의존 정보를 생성하며 데이터베이스 등에 저장한다. 원본 영상은 외부 공격 등이 가능한 인터넷 등을 이용하여 배포하고 향후 저작권 분쟁 등이 발생할 경우 데이터베이스에 저장된 정보와 외부 공격을 받은 영상을 이용하여 저작권 정보를 복원한다. 본 논문에서 제안한 방법을 이용하여 미디언 필터, 잘라내기, JPEG 압축, 그리고 회전 등 공격 받은 영상을 사용하여 강인성 실험을 수행하여 제안한 알고리즘을 검증한다.
본 연구에서는 유무선 전화기를 이용하여 원격지에 안내방송을 출력할 수 있는 원격방송시스템을 설계하였다. 설계된 원격방송시스템은 LTE 모듈을 이용하여 무선으로 수신된 전화 음성을 앰프를 통하여 증폭하여 출력하도록 하였다. 또한 문자메시지 전송이 가능한 유무선 전화기를 통해 원격방송시스템에 방송용 문자메시지를 보낼 수 있으며 이를 수신한 원격방송시스템은 음성장치 안에 저장된 해당 안내방송을 자동으로 출력할 수 있도록 구현하였다. 보안을 위하여 관리자 및 등록된 사용자만 시스템을 사용할 수 있도록 수신자의 전화번호를 비교 알고리즘을 통하여 분석하도록 하였다. 이 때 등록된 사용자로 확인된 경우에만 녹음된 안내 방송을 스피커를 통하여 출력하게 된다. 이 연구에서 설계된 시스템을 통하여 사용자는 시간과 장소의 제한을 받지 않고 신속하게 안내방송을 출력할 수 있다.
최근 차세대 전자상거래 및 금융 분야에서는 비트코인, 이더리움 등의 블록체인 기반 기술에 관심이 크다. 블록체인 기술의 보안성은 안전하다고 알려졌지만, 가상화폐 관련 해킹 사건/사고들이 이슈화되고 있다. 가상화폐 지갑에 대한 로그인 세션 탈취, 악성코드 감염으로 인한 개인키 노출, 단순한 암호 사용 등 외부환경의 취약성이 주요 원인이었다. 그러나 개인키 관리는 전용 애플리케이션 활용 또는 로컬 백업, 문서 프린트를 통한 물리적 보관 등 일반적인 방법을 권장하고 있다. 본 연구에서는 화이트박스 암호 기반 개인키 보호 기법을 제안한다. 안전성 및 성능분석 결과 개인키 노출 취약점에 대한 안전성을 강화하고, 암호화키를 알고리즘에 내장하여 기존 프로토콜의 처리 효율성을 증명하였다.
정보화 시대에 접어들면서 개개인의 신원을 정확하게 인식하여 인증하는 것은 정보 보호를 위해 매우 중요하기 때문에 신체를 활용한 생체인식의 활용이 점차 증가하고 있다. 그중 지정맥 인증 기술은 위조 및 복조하기 어려워 보안성과 정밀도가 높고 사용자 수용성이 용이하여 사회적 많은 관심을 받고 있다. 그러나 신원확인을 위한 알고리즘이나 주변의 빛의 환경에 따라 정확도가 떨어질 수 있다. 본 논문에서는 지정맥 측정 장치 중 활용성이 좋은 측면형 지정맥 인식기를 직접 설계하고 제작하여 높은 정확도와 인식률을 위해 DenseNet-201의 딥러닝 모델을 활용하여 인증하였으며 사용하는 적외선 광원과 주변 가시광선의 영향에 따른 지정맥 인증 기술의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였다. 시뮬레이션은 전북대의 MMCBNU_6000과 직접 촬영한 지정맥 영상을 사용하고 EER을 이용하여 성능을 비교 분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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