브로드캐스트 암호화 기법은 공개된 네트워크 상에서 멀티미디어, 소프트웨어, 유료 TV 등의 디지털 정보들을 전송하는데 적용되고 있다. 브로드캐스트 암호화 기법에서 중요한 것은 오직 사전에 허가된 사용자만이 디지털 정보를 얻을 수 있어야 한다는 것이다. 브로드캐스트 메시지가 전송되면 권한이 있는 사용자들은 자신이 사전에 부여받은 개인키를 이용하여 먼저 세션키를 복호화하고 이 세션키를 통하여 디지털 정보를 얻게 된다. 이와 같이 사용자는 브로드캐스터가 전송하는 키를 이용하여 메시지나 세션키를 획득하게 되는데, 이러한 과정에서 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하다. Ad-hoc 통신망은 기반구조 없이 각 무선 호스트들 사이에 대하여 전송이 가능하고, 잦은 위치 변화에 따라 망구조가 유동적으로 변하는 특성으로 인해 PKI와 같은 기반구조를 적용하기 힘들다. 이에 본 논문에서는 Ad-hoc 네트워크에 적용하여 회의장 등과 같은 특정한 공간에서 Ad-hoc 통신망을 구성할 수 있는 무선 호스트를 사용하여 소규모 그룹의 회의하고자 할 경우를 고려하여 쉬운 키 생성과 키 갱신을 하도록 제안하였다.
브로드캐스트 암호화 기법은 공개된 네트워크 상에서 멀티미디어, 소프트웨어, 유료 TV 등의 디지털 점보들을 전송하는데 적응되고 있다. 브로드캐스트 암호화 기법에서 중요한 것은 오직 사전에 허가된 사용자만이 디지털 정보를 얻을 수 있어야 한다는 것이다. 브로드캐스트 메시지가 전송되면 권한이 있는 사용자들은 자신이 사전에 부여받은 개인키를 이용하여 먼저 세션키를 복호화하고 이 세션키를 통하여 디지털 정보를 얻게 된다. 이와 같이 사용자는 브로드캐스터가 전송하는 키를 이용하여 메시지나 세션키를 획득하게 되는데. 이러한 과정에서 브로드캐스터가 키를 생성하고 분배하는 과정이 필요하다. 또한 사용자가 탈퇴나 새로운 가입시에 효율적인 키 갱신이 필요하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존에 서버가 단독으로 사용자를 예측하여 사용자에게 키를 분배하는 것이 아니고 초기 중심 서버가 키를 생성한 후 하부의 서버에 권한위임을 하면 하부 서버는 다시 사용자에게 키를 배포하는 방식으로 키를 생성 분배하도록 한다. 본 제안 방식은 기존의 서버 중심의 단독 키 분배보다 보다 효율적인 키 생성과 분배, 키 갱신을 하도록 제안하였다.
사물인터넷의 사용이 급격히 증가함에 따라 관련 보안 기술의 개발이 매우 중요하게 되었다. 사물인터넷이 지니는 근본적인 자원 제한 요소 환경을 극복하기 위해, 최근 Chatterjee 기타 등은 정량화된 질의 응답 기반의 PUF를 활용한 인증 프로토콜을 최근 IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing 저널에 제안하였다. 그러나 장치 간 세션 키를 주고받는 과정에서 공개된 채널에서 값을 한번 획득한 공격자는 누구나 세션 키를 만들 수 있는 치명적인 취약점이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 취약점을 설명하고 정당한 장치만 세션 키를 만들 수 있는 방법을 제시한다.
본 논문에서, PC를 이용하여 개인을 확인할 수 있는 지문정합에 관한 방법을 논하였다. 지문정합법에서 첫째, 지문영상을 세션화하고 단점과 분기점의 위치와 방향으로 구성된 특징점을 추출한다. 지문식별은 추출된 데이터를 이용하여 참조지문과 입력지문의 일치 또는 불일치 판정으로 수행된다. 평활화와 2진화처리, 세션처리후에 세션영상은 정확한 특징량의 추출을 위해 복원처리를 행한다. 정합시에 참조지문과 입력지문사이의 단점과 분기점 위치를 평행이동과 회전이동에 의하여 보상하여 지문확인을 수행한다.
이동성 관리 기술은 인터넷의 주요 접속 수단이 고정 접속 환경에서 이동 접속 환경으로 빠르게 변화함에 따라 그 중요성이 점차 커지고 있다. 특히 IP 기반의 차세대 유무선 통합망은 기지국마다 라우터가 구현되는 형태를 가정하고 있으므로 IP 를 기반으로 한 이동성 관리 기술의 제공은 필수적인 요소이다. 현재의 Mobile IP 는 빠른 이동성의 지원이 미약하여 차후 다양한 IP 멀티미디어 서비스 지원을 위한 신속한 핸드오버 시에는 많은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 SIP 를 기반으로 한 계층적 이동성 및 세션 관리 메커니즘에 대해서 제안한다. SIP 는 다양한 무선 액세스망에 상관없이 이동성 관리를 제공해 줄 수 있을 뿐만 아니라 세션 관리 기능까지 제공해 줄 수 있다. SIP 서버의 기능을 분산화 시킨 계층적 구조로서 이동성 및 세션 관리 기술을 제시하고 시뮬레이션을 통해 현재 제안된 이동성 관리 프로토콜인 Mobile IP 와의 비교를 함으로서 성능을 측정, 분석한다.
최근 MANET 응용이 다양화 되면서 MANET 라우팅 보안 및 신뢰성 있는 인증기법에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있다. MANET의 독립적인 네트워크 구성은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 중요한 관심분야이며, 세션키를 이용한 인증기법은 이미 신뢰성이 확보된 인증기법으로 MANET에 적용시 안전성과 효율성이 제공된다. 하지만 MANET 환경의 대부분의 모델들은 안전성이 보장된다는 가정 하에 진행되고 있으며, 실제 네트워크 상황에 적용 시 다양한 위협요소를 배제할 수 없다. 이에 본 연구는 MANET 환경의 세션키 인증기법의 안전성과 효율성을 증명하기 위해 무작위로 추출된 악의적인 이동노드를 추가하여 실험 및 분석을 한다.
본 논문에서는 기존의 암호화 방법보다 안전한 키를 생성하는 해쉬체인 알고리즘을 제안하며, 해쉬체인 알고리즘 기법을 통해 생성한 각각의 키를 각각의 블록에 적용한 암호화 방법을 사용하여 기존의 시스템보다 보안성이 높은 암호화 방법을 제안한다. 또한 사용자 인증기법을 통해 사용자를 유/무선으로 인증한 후, 키 분할 기법을 이용하여 분할된 키를 안전하게 전송하는 방법과 클라이언트에 키가 유출되어도 완전한 키를 얻지 못하도록 하는 세션키 분할 기법을 제안한다. 제안한 시스템을 설계하고 구현한 후 성능 평가를 위해 다양한 크기의 디지털콘텐츠 파일을 이용하여 실험을 수행하였으며, 제안한 시스템이 기존 시스템에 비해 안전한 키 전송을 할 수 있었고, 키 유출에도 전체 데이터를 복호화 할 수 없도록 암호화 하였다. 또한 클라이언트 시스템에서 비디오 데이터 파일 재생 시 암호화 복호화 시간은 기존 방법과 유사함을 확인하였다.
네트워크 상에서 비디오 스트리밍 데이타를 전송할 때에는 다른 어플리케이션에 비해 훨씬 큰 대역폭을 차지하게 되며, 이에 따라 같은 네트워크를 사용하는 다른 어플리케이션과의 충돌로 과부하가 발생하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 RTP와 RTCP를 이용한 스트리밍 데이타 전송 방식을 채택하였다. 즉, RTCP의 RR(Receiver Report) 패킷을 수신하여 네트워크 트래픽 발생 여부를 실시간으로 조사한다. 트래픽 발생 여부에 따라 JMF에서 사용하는 RTP 인코딩 방식 중 하나인 Motion JPEG의 양자화 계수를 동적으로 조절함으로써 전체 네트워크 트래픽을 줄이고자 시도하였다. 전체 전송량 평균과 세션별 전송량 평균 비율이 5% 범위를 넘어설 때, 각 세션별 전송량을 세션 평균값에 가깝게 동적으로 조절한 결과 과부하가 줄어들 뿐만 아니라 전체적인 전송 효율도 개선됨을 확인할 수 있었다.
이 논문은 이동 에이전트 시스템에 기반을 둔 가상의 병렬분산 컴퓨팅 환경에서 병렬로 수행되는 다층 인공신경망 시뮬레이터를 구현하는 것을 목적으로 한다. 다층 신경망은 학습세션, 학습데이터, 계층, 노드, 가중치 수준에서 병렬화가 이루어진다. 이 논문에서는 네트워크의 통신량이 상대적으로 적은 학습세션 및 학습데이터 수준의 병렬화가 가능한 신경망 시뮬레이터를 개발하고 평가하였다. 평가결과, 학습세션 병렬화와 학습데이터 병렬화 성능분석에서 약 3.3배의 학습 수행 성능 향상을 확인할 수 있었다. 가상의 병렬 컴퓨터에서 신경망을 병렬로 구현하여 기존의 전용병렬컴퓨터에서 수행한 신경망의 병렬처리와 비슷한 성능을 발휘한다는 점에서 이 논문의 의의가 크다고 할 수 있다. 따라서 가상의 병렬 컴퓨터를 이용하여 신경망을 개발하는데 있어서, 비교적 시간이 많이 소요되는 학습시간을 줄임으로서 신경망 개발에 상당한 도움을 줄 수 있다고 본다.
셋톱박스 오디언스(TV 시청자) 타겟팅의 핵심은 오디언스의 시청패턴을 분석하여 광고의 효과성이 높을 것으로 예상되는 오디언스에게 맞춤형 광고를 내보내는 것이다. 세션 기반 추천 시스템은 인터넷 광고 추천, 유저 검색 기록 기반 추천 등에 많이 이용되고 있지만, TV 광고의 측면에서 셋톱박스 데이터 수집의 어려움을 이유로 연구하기에 어려움이 있었다. 또한 오디언스 개인의 식별정보가 있는 데이터에서, 오디언스의 선호가 반영되는 시청 패턴을 모델링하는 데 한계가 있었다. 따라서 본 연구에서는 한국방송광고진흥공사(KOBACO)와 방송3사(SKB, KT, LGU+)와의 협업을 통해 익명화된 오디언스 4,847명의 6개월간 시청 데이터를 확보하여 연구를 진행하였으며, 유저-세션-아이템의 계층적 구조를 가지는 개인화 세션 기반 추천 시스템을 개발하여 성능 검증을 진행하였다. 그 결과, 셋톱박스 오디언스 데이터셋과 그 외 검증을 위한 2개의 데이터셋에서 제안된 모델이 비교 대상 모델보다 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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