본 논문에서는 불법복제 영상 판단을 위한 RGB 변위값 측정을 통한 360도 영상 식별 기준 키 프레임 선정 방법을 제안한다. 방송 프로그램이나 영화 등과 같은 콘텐츠는 인터넷들을 통하여 국내뿐만 아니라 해외로도 대량 불법 유통됨으로써 국가적으로 큰 손실이 발생하고 있다. 본 논문에서는 이러한 불법복제 여부를 빠른 속도로 판단하기 위한 방법으로 360도 영상에서 추출된 각각의 프레임에서 RGB 변위값을 측정하여 동일한 장면으로 인식되는 프레임을 하나로 묶어 해당 장면의 키 프레임으로 선정한다. 본 논문에서 제안한 방법은 불법복제 영상의 판단 시간을 단축시키고 판단 정확도를 향상시킬 수 있는 효과가 있다.
인터넷의 급속한 발전은 사용자들의 정보 욕구를 증대시고 있으며, 이로 인해 정보의 홍수라 불리울 만큼 많은 정보들이 생성되고 사용되고 있다. 특히, 이윤을 추구하는 기업에서는 독자적인 기술력 확보를 위해 다양한 연구들을 수행하고 있다. 그러나 불법적인 외부 사용자 혹은 내부 사용자에 의한 정보의 불법적 유출로 인한 피해가 사회적 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부 사용자에 의한 불법 데이터 유출 방지를 위한 안전한 지식 관리 시스템에 대해 제안하고자 한다. 제안된 방식은 내부 사용자들에 대한 명시적 인증을 수행하고 이를 기반해 데이터를 제공하고 2MAC을 이용해 악의적인 내부 사용자에 의한 불법적 데이터 유출을 방지하는 안전한 지식 관리 시스템이다.
디지털 컨텐츠의 지적 재산권 보호를 위한 디지털 워터마킹 기술 및 핑거프린팅의 연구가 활발히 진행되고 있다. DRM(Digital Rights Management)는 디지털 컨텐츠 지적 재산권 보호뿐만 아니라 컨텐츠에 대한 출판, 유통 및 사용에 필요한 관리와 보호체계이다. 본 논문에서는 컨텐츠 유통과정에서 발생할 수 있는 불법 복사와 같은 불법 행동에 대해 컨텐츠를 안전하게 보호하며 사용자에게 편의성을 제공 할 수 있는 프로토콜을 제시할 것이며 또한 지불의 효율적 사용을 위해 분할성 기능과 함께 화폐 추적과 사용자 추적 기능을 Hidden Agent에 포함하여 제안한다. 이 Hidden Agent는 특별한 설치가 필요 없이 컨텐츠 내에 내포되어 있어 컨텐츠에 대한 지불, 불법복사 및 불법사용에 대해 체크함으로써 불법복사의 사용을 차단할 수 있도록 한다. 또한 사용자들에게 숨겨져 있기 때문에 워터마킹의 역할 또한 대신할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 유통과정에서 가장 빈번하게 나타날 수 있는 지불과 불법 복사에 대하여 Hidden Agent를 이용하여 해결하였다.
컴퓨터 네트워크 보안관리의 중요성이 크게 부각되고, 시스템에 대한 불법침입을 탐지하고자 하는 침입탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 이동에이전트들이 돌아다니면서 서버에 해악을 일으키는 행위는 큰 문제점이 되고 있고. 사전에 이를 탐지하는 것이 매우 중요하다. 그러나 에이전트가 서버에서 활동을 개시하기 전에 불법적 행동을 탐지하는 것은 거의 불가능하므로, 본 논문에서는 에이전트마다 수행가능한 명령어의 집합을 정의하고 그 외의 명령어를 사용하는 경우를 침입으로 탐지하는 방법을 연구하였다. 에이전트에 등급을 부여하는 방법과 각 등급에 따른 명령어의 집합, 에이전트의 메시지 교환시 명령어의 사용을 검사하는 방법 등을 제시하였다. 에이전트를 등록하고 에이전트의 관리를 담당하는 ANS와, 상이한 ontology정보를 분석하여 시스템에 사용 가능한 형태로 바꾸어 주고 필요한 메시지의 내용을 분석하는 OTS가 존재한다. 만약 에이전트의 불법적 행위가 발견되면 접속을 끊거나 에이전트의 등록을 해지한다.
스마트폰이 대중화되면서 모바일 시장의 규모가 급격하게 발전했다. 애플의 앱스토어에 등록된 어플리케이션의 숫자는 이미 50 만개를 돌파했고 안드로이드 마켓에 등록 숫자도 25 만개를 넘었다. 하지만 모바일 시장의 발전과 더불어 불법복제도 증가하기 시작했다. 애플의 아이폰의 경우, 탈옥을 하면 Cydia 라는 마켓을 통해서 공짜로 어플리케이션을 다운받을 수 있고 안드로이드는 불법 복제된 어플리케이션을 디바이스에 다운받아 실행하면 유료 어플리케이션을 공짜로 설치할 수 있다. 이러한 불법 복제를 막기 위해서 애플과 구글은 각각 DRM 시스템을 구축했다. 하지만 이들의 시스템의 문제점은 어플리케이션의 바이너리에 대한 보안이 올바르게 이루어지지 않았다는 점이다. 따라서 본 논문에서는 모바일 어플리케이션의 바이너리의 보안을 연구하여 기존 DRM 보다 더 나은 시스템을 제안한다. 새로운 시스템은 여러 보안 계층을 설계하여 의미 있는 바이너리의 추출을 막고 결과적으로 어플리케이션의 불법 복제의 숫자를 줄일 수 있다.
인터넷과 같은 개방형 컴퓨터 네트워크의 발전에 따라, 오디오 ,이미지, 비디오 EH는 텍스트 문서와 같은 멀티미디어 데이터에 대해 어느 정도의 열화없이도 지적 재산권의 불법적인 이용이 가능해졌다. 본 논문에서는 불법으로 배포되거나 복제되는 텍스트 문서의 저작권 보호를 위한 워터마팅 스킴을 제안한다. 이 스킴에서는 텍스트 문서 이미지에 대한 diagonal 프로파일을 이용하여 문서상에 원소유자의 비밀정보, 즉, 저작권 정보를 삽입하여 불법 복제를 억제하기 위한 새로운 워터마킹 미치 추출방법을 소개한다. 이 방법에 따른 diagonal 프로파일의 특성으로 인해 공격자에 의한 워터마크의 제거나 문서의 형태 변경을 쉽게 검출할 수 있다.
본 논문은 불법 소프트웨어가 조직 내에 설치 사용될 수 없도록 소프트웨어를 설치하고 관리하는 시스템 모델을 제안한다. 모든 소프트웨어는 서버에서 압축 관리되며. 인증 받은 클라이언트만이 반드시 서버로부터 소프트웨어를 다운로드받아 설치한다. 또한 주기적으로 클라이언트는 레지스트리를 검색하여 불법 소프트웨어의 설치 여부를 검사하여 서버에 보고한다. 본 논문에서 제안된 시스템은 정품 소프트웨어의 불법 사용 방지뿐만 아니라 라이센스 통제와 소프트웨어 관리의 용이성의 장점을 가진다.
디지털기술의 급속한 발전으로 인해 현재 대부분의 문서가 디지털화된 형태를 이루고 있으며 이러한 정보는 지속적으로 증가하고 있는 상황이다. 웹 및 문서저작도구의 발전과 함께, 정보의 생성과 공유가 쉬워지면서 중복적으로 존재하는 정보의 비율이 갈수록 높아지고 있으며 일부를 표절하여 자신의 정보로 사용하는 문서의 불법적인 복제문제가 발생할 수 있다. 현재 온라인 상에서 제공되고 있는 수많은 정보는 그것을 접하는 사용자들에게 유용하게 사용될 수도 있지만 불법복제 (illegal copy)나 표절(plagiarism)과 같은 형태로 이용될 수 있는 가능성도 높다. 두 경우에 있어서 원문의 부분 또는 전체를 그대로 사용하는 경우가 있으며, 특히, 표절의 경우에 있어서는 문장의 재구성, 유사단어로 대체하는 것처럼 원문과는 다른 형태로 나타날 수 있다. 그러나 표절에 있어서 엄청난 양의 정보중에서 일부를 표절한 사실을 알아내기란 쉽지가 않다 왜냐하면 표절을 판별하기 위해서는 기존에 존재하는 모든 정보를 알고 있어야 하는데 이것은 이론상으로 사람의 힘으로는 불가능하기 때문이다. 또한 저작자의 동의 없이 이루어지는 불법적인 복제는 디지털콘텐츠의 유통을 위한 커다란 걸림돌이 되고 있다. 따라서 기존의 문서와의 유사성 판별을 통해서 자동적으로 표절의 가능성을 제시해 줄 수 있는 기술과 함께 근본적으로 디지털 저작물에 대한 불법적인 복제를 막을 수 있는 방법이 필요하다.
모바일 환경의 변화에 따라 안드로이드 앱의 사용이 증가하면서 앱에 대한 관심도 증가하였다. 하지만 불법으로 복제된 앱의 사용도 증가하여 앱 마켓의 투명성과 신뢰성이 저하되고 앱 개발자의 저작권을 침해하는 피해 사례가 발생하고 있다. 불법으로 복제된 앱의 사용을 방지하는 다양한 기술이 연구되었지만, 이를 우회하는 방법이 있기도 하고 또한 최초 유포자에 대한 정보를 알아낼 수 없어서 법적으로 제재하기도 어렵다. 본 논문에서는 안드로이드 플랫폼에서 불법 복제 앱을 탐지하는 방법을 제안한다. 불법 복제 앱 탐지기는 앱 설치 과정에서 생성되는 odex 파일을 사용함으로 불법 복제 앱을 탐지하고, 포렌식 워터마크 기술을 사용함으로써 최초 유포자의 정보를 알아낼 수 있다. 제안하는 불법 복제 앱 탐지기는 시스템 서버에서 서비스 형태로 실행되어 사용자에게 노출되지 않는다. 실험 결과, 불법 복제 앱 탐지기는 평균 0.2초 이내로 불법 복제 앱을 탐지하고 삭제하는 것이 가능하다.
최근 전 세계적인 탄소 중립 정책으로 인해 전기차 보급 속도는 예상보다 훨씬 빠르게 증가하고 있다. 하지만 늘어나는 수요에 비해 전기차 충전기 수는 턱없이 부족하다. 그뿐만 아니라 일반 차들의 전기차 충전소 불법주차로 인해 전기차가 충전하지 못하는 불편함이 발생하고 있다. 본 논문에서는 에지 컴퓨터(edge computer)와 딥러닝 기반 객체 감지 시스템 YOLO(You only look once)를 이용한 전기차 충전소 불법주차 방지 시스템을 개발한다. 먼저, 이 시스템은 카메라를 통해 실시간으로 영상을 받아 YOLO를 이용하여 차량 번호판 인식이 되면 전기차 번호판의 특정 마크를 인식하여 전기차인지 일반 차인지를 판별하여 판별된 값에 따라 주차 차단기가 작동되는 시스템이다. 전기차이면 차단기가 내려가서 충전소를 이용할 수 있게 하고 일반차일 경우 주차 차단기가 내려가지 않고 막아 불법주차를 차단한다. 이와 같은 기술을 활용하여 전기차 충전소 불법주차 방지에 기여하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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