웹 상에서 제공되는 영화 서비스는 사용자에게 시간과 공간을 초월하여 서비스를 받을 수 있다는 매력을 가지고 있다. 이러한 영화 서비스는 대부분 동영상 전체 내용에 대해 사용자 연령별로 등급을 나누어 서비스되거나 무차별 서비스가 되고 있다. 본 논문에서는 비디오 인덱싱 기술과 필터링 기법을 접목하여 하나의 동영상을 각 장면의 내용에 따라 사용자 연령별 차별화 된 서비스를 함으로써 영화 동영상에 대한 활용도를 높일 수 있는 방법을 제안하였다.
대부분의 안전한 운영체제는 주체와 객체에 보안 등급을 부여하여 운영하는 다중등급 정책(MLP:Multi-Level Policy)을 수용하고 있으며, BLP(Bell and LaPadula) 모델은 이 정책을 표현하는 검증된 대표적인 모델이다. 하지만 BLP 모델을 적용한 안전한 운영체제들은 사용자의 보안 등급을 프로세스에 그대로 상속하고 있음을 알 수 있다. 이러한 접근방법의 문제점은 프로세스를 전적으로 신뢰할 수 없다는 것에서 기인한다. 즉, 사용자의 보안 등급과 권한허용 범위를 오류가 내재되어 있거나 의도적으로 수정된 악의적인(malicious) 프로세스에게 그대로 상속할 경우, 시스템 안전성이 파괴될 가능성이 있다. 이는 BLP 모델이 접근 주체를 정의함에 있어서 시스템 사용자와 실제 그 접근을 대행하는 프로세스를 동일시 하도록 단순하게 정의하고 있기 때문이며, 따라서 사용자와 프로세스간 신뢰관계를 모델에 도입함으로써 해결 가능하다. 또한 다중등급 보안 운영체제들은 접근 주체인 프로세스가 접근 객체로서 존재하는 등급화 된 프로그램 실행 시, 새로운 프로세스를 위한 보안 등급을 부여해야 하는데, 접근 주체와 접근 객체의 보안 등급이 다를 경우, 보안 등급 결정 문제가 발생하며 정보보호의 목적에 위배되는 결과가 발생한다. 이에 본 논문에서는 프로세스의 신뢰성을 고려하고, 보안 등급 결정 문제를 해결할 수 있는 확장된 BLP(E-BLP) 보안 모델을 제안하고 리눅스 커널(2.4.7)에 구현한다.
추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.
본 논문에서는 정형 명세 언어 Z를 이용하여 사용자 인증에 사용되어지는 MD5 Message Digest 알고리즘을 정형 명세 방법론에 따라서 명세 한 경험을 기술한다. 인터넷 기술의 발달로 인하여 통신상에서의 전자 상거래가 활성화되면서 서비스를 이용하는 사용자들에 대한 사용자 정보 보안과 보안 시스템에 접근하는 사용자에 대한 사용자 인증에 관한 문제가 매우 중요하게 부상되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 보안에 관련된 많은 암호화 기법과 알고리즘이 개발되고 있고, 전세계적으로 이런 알고리즘으로 구현된 보안 시스템의 등급을 나누고 있다. 이런 보안 등급에서 일반적으로 정형기법을 사용하여 구현된 보안 상품이 최상의 평가를 받고 있다. 하지만, 국내에서는 이러한 분야에 대한 연구가 전무한 상태여서 어떠한 기준을 적용하는 것이 좋은 지를 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 연구로 정형 명세 언어를 이용해서 인증 알고리즘을 명세하고 검토하는 작업을 수행한 경험을 기술한다.
우리는 유머문서의 추천을 위해서 문서 정보, 사용자 정보, 공통 등급매김 정보 등을 모두 이용하는 4 개의 관찰 변수와 이들간 관계의 학습을 위한 은닉변수를 사용한 확률모델을 구축하였다. 이 모델은 학습된 은닉 변수와 가시 변수 간의 관계를 통해 누락 관찰 데이터에 대해서도 추정값을 유도해 낼 수 있으므로 등급매김 정보가 부족하거나 새로운 사용자와 문서의 도입시에 안정적인 추천 성능을 보여 줄 수가 있다. 또한 확률 모델의 학습을 위해서 EMl 알고리즘을 이용하였는데 저평가된 데이터의 이용도를 높이기 위해서 추천을 반대하는 확률 모델을 따로 두고 이들간에 분류모델(classification model)을 두어서 추정값을 분류해내는 방식을 취한다.
본 논문에서는 그리드 환경에서의 엔티티 상호 인증구조와 추가적으로 제안한 인증구조를 고찰하여, 향후 액티브 네트워크 상에서의 액티브 노드간의 상호인증구조를 구축하기 위한 초석을 다지고자 한다. 추가적으로 현재의 그리드 인가 구조에서 초 기반이 아닌 인증서 기반의 사용자 인가 시스템을 제안하였으며, 기존의 ID 매핑 방식의 인가 시스템 대신에 인증서내의 확장 필드에 사용자의 권한 등급을 추가하고, 이를 기반으로 자원에 대한 접근 제한 등급을 결정하도록 하였다.
공간 데이타베이스 시스템에서는 동일한 레이어 상에서 보안등급이 다른 두개 이상의 비공간 정보로 이루어진 공간 객체를 관리할 필요성이 있다. 이러한 공간 객체 관리를 위해 관계 데이터베이스 시스템의 다중인스턴스화(polyinstantiation) 기법을 적용하면 공간 객체의 표현상 문제와 상이한 보안등급을 가지는 주체의 접근으로 인한 서비스 거부(service denial)와 정보 노출(information flow)이라는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 상이한 접근등급을 갖는 공간 객체를 위한 다중인스턴스화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 공간 객체에 대해 보안등급 변환검사 단계와 다중인스턴스 생성단계를 통하여 사용자의 등급에 따라 새로운 공간 객체를 생성하고, 이를 보안 정책에 활용한다. 또한 상이한 등급의 사용자가 공간 객체에 대하여 다양한 보안 연산을 요구할 경우 발생하는 서비스 거부와 정보노출의 문제점을 각 등급에 따른 공간 객체 다중인스턴스를 생성하여 해결한다.
본 논문에서는 사용자의 재생 시간을 이용한 멀티미디어 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자에 의해 요청된 멀티미디어 콘텐츠와 그것이 재생된 시간을 기록하고, 기록된 데이터를 가지고 퍼지 연관규칙 탐사 방법을 이용하여 사용자가 관심을 보일 만한 멀티미디어 콘텐츠와 사용자에 의해 재생된 시간에 기반하여 선호 등급을 예측한다. 제안하는 방법은 사용자의 선호 정보를 별도로 입력 받지 않고도 예측된 선호 등급에 따라서 추천 목록에 대한 선호정도를 예측할 수 있으며, 거짓된 선호 정보의 유입을 방지하는 장점이 있다. 유효성 검증을 위해 제안하는 시스템을 구현하고 실험한 결과, 사용자로부터 입력 받은 선호 정보를 포함하지 않은 트랜잭션으로부터 사용자가 높은 선호도를 보일 것이라 예상되는 추천 목록을 선별하여 추천 시스템에 적용할 수 있음을 확인하였다.
본 논문은 기가비트 네트워크 테스트베드인 JGN상에서 대표적인 스트림형 트래픽인 DV와 MPEG2에 대한 전송 품질의 주관적 평가를 통하여 전송지연과 패킷 손실에 따른 영향이 최종 사용자에게 어떤 영향을 미치는 지를 조사한 것이다. 스트림형 데이터에 대해 음질 측정은 ITU-R BS.1116-1을 기반으로 하고 화질 측정은 ITU-R BT.500-1 을 기반으로 하여 측정하였다, 또한 최종 사용자의 주관적 평가를 얻기 위한 방법으로는 DSCQS 5 단계 평가 방법을 채택하였다. 그 결과 MPEG2 스트림의 경우 네트워크 트래픽 파라미터가 급증하는 54%의 부하율에서 화질과 음질의 평가 등급이 급격히 하강한다는 것을 알 수 있었고 DV의 경우 화질은 MPEG2 와 마찬가지로 54%의 부하율에서 평가 등급이 감소하기 시작하였으나 그 변화정도가 MPEG2 에 비하여 완만한 변화를 보였다. DV 음질의 경우 트래픽 파라미터(RTT, 패킷 손실)와는 큰 연관성을 보이지 않았고 대부분의 측정자들이 보통 수준의 평가등급을 보였다.
스마트폰 어플리케이션 오픈마켓은 누구나 자유롭게 어플리케이션을 개발하여 등록하고, 사용자가 원하는 어플리케이션을 구매하여 사용할 수 있다. 이러한 시스템은 어플리케이션 시장을 활성화시킨 반면 많은 보안상의 위협을 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 여러 방안이 제시되고 있는데, 본 논문에서는 어플리케이션을 등록할 때의 검증절차를 보다 효율적으로 개선하기 위한 보안등급 세분화를 연구하였다. 개발자가 어플리케이션을 마켓에 등록 시 적절한 검증 등급을 설정하여 검증시스템의 효율을 높이고, 마켓에서 등록된 어플리케이션에 검증된 보안 등급 정보를 제공함으로써 사용자에게 구매할 어플리케이션의 안정성을 판단할 근거를 제공해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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