• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권7호
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• pp.867-878
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• 2003

본 논문에서는 이동통신의 내부 이용자, 특히 네트워크 제공자들로부터의 공격에 대비하여 이동 사용자의 위치 정보를 보호하는 새로운 방법을 제안한다. 이동통신 환경에서 어떻게 사용자의 위치 정보를 보호할 것인가에 대해 이미 몇 가지 제안들이 있었다 [1-5]. 이들 가운데, Kesdogan 등[2, 3]은 일명 임시 익명아이디를 이용한 새로운 방법을 제안한 바 있으며, 아울러 네트워크 제공자들의 수동적인 공격과 능동적인 공격에 대비한 보호 방법에 대해 기술한 바 있다. 그러나 이들 가운데 능동적인 공격에 대한 보호 방법은 그 기술이 명확하지가 않으며, 게다가 제안한 시스템에 도달가능 매니저 [1, 6]라는 것을 부착해야하는 추가 부담이 따른다. 따라서 우리는 앞서 제안한 Kesdogan 등의 방법을 개선하고 이것의 안전성과 효율성에 대해 분석하고자 한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2009년도 춘계학술발표논문집
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• pp.641-644
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• 2009

일반적으로 신에너지전원(분산전원)이 설치되면, 연계지점 위치와 사고발생 위치에 따라 % 임피던스의 병렬화로 사고전류가 감소하는 분류효과가 발생할 수 있다. 이 때, 보호기기의 최소 정정치 이하로 사고전류가 감소하여 보호기기가 부 동작(동작해야 하는데 동작하지 않은 경우)하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서는 현행 분산전원 연계기준 및 선로운영기준을 토대로 어떤 경우에 각 보호기기의 최소 정정치에 미달하는 지 사례 및 최악조건을 제시한다. 본 논문에서는 대칭좌표법을 이용하여 보호기기의 부 동작의 주요 원인이 되는 분류효과에 대한 문제점을 분석하고, 이에 대한 대책방안을 제시한다.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.778-783
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• 2006

최근 센서 네트워크 분야를 비롯해 네트워크 분야에서 내용 보호, 인증뿐만 아니라 Source의 위치 프라이비시와 관련하여 많은 연구가 이루어지고 있다. 특히 센서 네트워크에서의 Source 위치는 실제 센서의 지리적 위치이기 때문에 Source의 위치를 노출하지 않는 것이 매우 중요하다. 그리고 인터넷과 Ad-Hoc 네트워크에서 익명성(Anonymity)을 제공하기 위한 기법들이 많이 제안되었지만, 이러한 기법들은 센서 네트워크에 적합하지 않기 때문에 센서 네트워크의 특성에 맞는 익명성 제공 요법이 요구되고 있다. 본 논문에서는 Source의 익명성과 관련해 센서네트워크에서 나타날 수 있는 Eavesdropper의 유형을 정의하고, 이러한 Eavesdropper의 유형에 따라 Source의 익명성을 제공할 수 있는 방법을 제안하였다. 그리고 제안한 방법이 얼마만큼의 익명성을 제공하는가를 정량화하기 위해 엔트로피(Entropy) 성질을 이용해 수학적으로 분석하였다. 그 결과, 제안하는 방법이 보다 높은 익명성을 제공하고, 센서의 전송 거리가 Source의 익명성 제공에 있어 매우 중요한 요소임을 확인하였다.

• 자연과 농업
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• 제28권5호통권228호
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• pp.50-51
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제28권4호통권227호
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• pp.38-39
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제28권2호통권225호
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• pp.38-39
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제28권3호통권226호
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• pp.38-39
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제28권6호통권229호
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• pp.50-51
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• 2007

• 자연과 농업
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• 제28권7호통권230호
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• pp.30-31
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• 2007

• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.679-691
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• 2020

향후 5G 기술은 4차산업시대를 견인하는 핵심 인프라가 될 것이며, 지능화된 초융합 서비스를 위해서는 위치정보 등 다양한 개인정보의 수집이 필요할 것이다. 특히, 자율주행차 등 높은 품질의 서비스 제공을 위해서는 고정밀 측위 데이터가 요구된다. 만약 특정 고정밀 위치정보가 악의를 가진 자에 의해 노출될 경우, 심각한 프라이버시 위험이 발생할 수 있다. 그러나 기존의 암호화, 더미 위치생성, 난독화 등의 위치정보보호 기법은 빅데이터 수집을 위한 정확성 유지 및 통계처리 등에서 한계점이 있다. 따라서 본 논문에서는 위치정보를 노출시키지 않은 상태에서 통계질의 및 데이터 분석이 가능한 새로운 기법을 제안하였다. 제안한 방식은 랜덤 영역 버킷화와 다항식 기반의 변환처리를 통하여 원본을 재식별할 수 없도록 한다. 또한, 원본 데이터의 품질을 훼손하지 않으므로 고정밀 측위 빅데이터의 활용성을 극대화할 수 있다는 장점이 있다.