부분은닉서명은 서명자가 은닉서명을 발행할 때 그가 삽입하기를 원하는 어떠한 정보를 서명에 삽입할 수 있도록 하는 암호방식으로 전자화폐나 전자투표 등 주로 행위자의 행동이 노출되어서는 안되는 보안서비스에 중요하게 활용되며 전자화폐시스템에서 은행의 데이터베이스의 무제한적인 증가문제도 해결할 수 있는 암호방식이다. 본 논문에서는 GDH군에서의 ID 기반의 효율적인 부분은닉서명 방식을 제안한다. 제안한 방식은 Weil-pairing과 같은 bilinear 함수를 사용하며 CDHP의 어려움에 기반을 두고 있으며 기존의 부분은닉서명에 비하여 통신량, 통신횟수, 연산량을 줄여 무선 환경에 적용할 수 있는 효율적인 서명방식이다.
ICA(Independent Component Analysis)를 이용하여 신호를 분리했을 때 그 중 어느 것이 원하는 신호인지 알아낼 수 있는 일반적인 방법이 없다. 본 논문에서는 자동차 배기음에 오염된 음성 신호를 가정하고 이를 ICA를 이용해 분리했을 때 분리된 신호에서 어느 것이 배기음이고 음성 신호인지 구별할 수 있는 방법을 제시하였다. 음성 신호는 음성 선호와의 상관계수가 가장 크게 나타날 것으로 예상되므로 오염된 음성 선호와 같은 동일인의 단모음 '아', '오', '우' 신호와 타인의 단모음 선호를 이용하여 분리된 각 신호와의 상관계수를 구하되 일괄 방식, 최대값 방식, 평균값 방식 등 세가지 방식으로 구하고 각 방식마다 '아', '오', '우'와의 상관 계수로 구분하고 이외에 투표 방법, 합산 방법을 추가한 다섯 가지 방법을 시도하여 가정 좋은 분류율을 나타내는 방식 및 방법을 제시하였다.
은닉서명(blind signature scheme)은 서명문의 내용을 숨기는 서명 방식으로 서명의뢰자의 신원과 서명문을 연결시킬 수 없는 익명성을 가지며 전자화폐나 전자투표 등 주로 행위자의 행동이 노출되어서는 안되는 보안서비스에 중요하게 활용된다. 본 논문에서는 GDH군에서의 ID 기반 은닉서명 방식을 제안한다. 제안한 방식의 안전성은 CDHP의 어려움에 기반을 두며, 효율성은 두 사용자간의 2회 통신만으로 서명을 생성함으로써 기존의 은닉서명 방식을 훨씬 개선하였다. 통신횟수와 계산량이 적으므로 제안한 은닉서명 방식은 무선 PKI 환경에서도 적용할 수 있다.
본 연구의 목적은 가짜뉴스가 크고 작은 사회적 문제를 야기한다는 점에 주목하여, 전자투표시스템 관련 가짜뉴스가 뉴스 이용자의 시스템 이용에 대한 태도, 시스템을 통한 선거 참여 의도, 뉴스서비스 신뢰도에 어떠한 영향력을 미치는지 실험을 통해 확인하는데 있다. 연구결과, 부정적인 내용으로 프레임된 가짜뉴스는 이용자의 태도와 선거 참여 의도 수준을 감소시키는 효과를 보였다. 특히 각 뉴스서비스에 따른 가짜뉴스 영향력 차이를 검증한 결과, 이용자가 일반 인터넷신문을 통해 가짜뉴스에 노출되고 해당 뉴스가 가짜임을 인지한 경우에는 태도와 선거 참여 의도 수준이 감소 후 다시 회복되는 모습을 보였다. 하지만 네이버와 페이스북 가짜뉴스에 노출된 이용자들은 가짜뉴스에 담긴 부정적인 내용을 더욱 강하게 형성하는 것으로 나타났다. 가짜뉴스가 이용자의 인지적 차원에 영향력을 행사하고, 최초 노출 정보와 일치하는 방향으로 인식을 강화하려는 경향이 있다는 사실을 실증적으로 확인하였다.
대리서명은 대리서명자로 하여금 원서명자를 대신해서 서명하도록 하는 암호방식이고, 부분은닉서명은 서명자가 은닉서명을 발행할 때 그가 삽입하기를 원하는 어떠한 정보를 서명에 삽입할 수 있도록 하는 암호방식으로, 부분은닉성과 익명성(또는 불추적성)을 제공하기 때문에 전자상거래에서 전자화폐나 전자투표 등과 같은 사용자의 프라이버시 보호나 보안을 요구하는 응용분야에 중요하게 적용되는 기술이다. 본 논문에서는 bilinear-pairing을 이용한 대리서명 방식과 ID 기반 부분은닉서명 방식을 제안한다. 그리고 투 방식을 결합한 대리부분은닉서명 방식을 제안한다. 제안하는 방식들은 GDH군에서 성립하며 CDHP의 어려움에 기반을 두고 있다. 제안하는 ID 기반 부분은닉서명 방식과 대리부분은닉서명 방식에서 공통정보를 제거하면 두 서명 방식은 각각 토 기반 은닉서명 방식과 대리은닉서명 방식이 된다.
Private Matching은 각기 다른 두 참여자가 가진 데이타의 교집합을 구하는 문제이다. Private matching은 보험사기 방지시스템, 항공기 탑승 금지자 목록 검색, 의료 정보 검색 등에 이용될 수 있으며 다자간의 계산으로 확장하면 전자투표, 온라인 게임 등에도 이용될 수 있다. 2004년 Freedman 등 [1]은 이 문제를 확률적으로 해결하는 프로토콜을 제안하고 악의적인 공격자 모델과 다자간 계산으로 확장하였다. 이 논문에서는 기존의 프로토콜을 결정적(deterministic) 방법으로 개선하여 Semi-Honest 모델에서 결과의 정확성을 보장하는 한편, 이를 악의적인 공격자 모델에 확장하여 신뢰도와 연산속도를 향상 시키는 새로운 프로토콜을 제안한다.
강한 지정된 검증자 서명(Strong Designated Verifier Signature Scheme)은 지정된 검증자에게 서명자와 같이 서명을 생성할 수 있는 능력을 줌으로써 주어진 서명이 실제 서명자와 검증자 중에 누가 만든 것인지를 알 수 없도록 하는 서명자의 익명성을 보장하는 특별한 서명 방식으로 소프트웨어 분배 또는 전자 투표 등에서 이용될 수 있다. 본 논문에서는, 강한 지정된 검증자 서명 방식의 중요한 성질인 소스 하이딩(source hiding)과 키 노출 공격 (key-compromise attack)의 관계를 살피고 두 성질을 동시에 만족하는 강한 지정된 검증자 서명을 생성할 수 없음을 보인다. 마지막으로 키 노출 공격에 안전한 ID 기반의 강한 지정된 검증자 서명 기법을 제안한다.
Electronic voting is one of information technology service to handle a wide range of functions, including registration, certification, input and results of voting, using electronic technology, depending on the degree of automation. It helps voters exercise their voting rights not only for individual suffrage but also for major corporate decisions as shareholders by expressing their opinions regardless of geographical and time constraints. Such electronic voting helps open and expand voting participation, but on the contrary, it is possible to identify who voted and what kind of vote, such voting cannot guarantee confidentiality. Therefore, if blockchain technology is applied to electronic voting, it can increase the speed of processing and confidentiality by encrypting voting information. In this regard, the study aims to identify institutional issues on how electronic voting can be activated at a company's shareholders' meeting, and to find ways to overcome the limitations of existing electronic voting by utilizing the technical characteristics of blockchain. This study proposes a consortium-type blockchain-based electronic voting system to enhance the convenience and reliability of electronic voting for shareholders' meetings. In addition, this paper suggests how to enhance shareholders' profits through electronic voting at shareholders' meetings, as well as its policy measures and future improvements.
디지털 형태의 문서가 널리 퍼지고 끊임없이 증가함에 따라 이를 자동으로 가공하고 처리하는 문서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 최근의 문서 자동분류는 k-최근접 이웃, 결정트리, Support Vector Machine, 신경망 등의 다양한 기계학습 기법을 이용하여 연구되고 있다. 그러나 많은 연구가 잘 조직된 데이타 집합을 이용하여 연구결과를 보여주고 있으며, 실제 문제에의 응용성에는 큰 비중을 두지 않고 있다. 본 논문에서는 문서분류의 응용시스템인 질의 자동응답시스템에 적용할 수 있는 다중분류기 결합 방법을 제안하고 실제 전자우편 문서의 분류문제를 해결한다. 첫째로, 다중신경 망을 이용한 문서분류를 제안한다. 제안한 방법은 최대값 결합, 신경망 결합을 통해 성능의 향상을 가져온다. 둘째로, 여러 분류기의 결합을 통해 문서분류의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 투표 결합방법, Borda 결합, 신경망 결합방법 등을 적용하여 여러 분류기의 결합을 수행하였다. 실용 가능성을 분석한 실험결과 90%이상의 정확율을 보여 제안한 방법이 실용적일 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문은 후두 장애음성 데이터의 식별률을 CNN과 기계학습 앙상블 학습 방법에 의해 개선하는 방법에 대한 연구이다. 일반적으로 후두 장애음성 데이터는 그 수가 적으므로 통계적 방법에 의해 식별기가 구성되더라도, 훈련 방식에 따라 과적합으로 인해 일어나는 현상으로 인해 외부 데이터에 노출될 시 식별률의 저하가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 다양한 정확도를 갖도록 훈련된 CNN 모델과 기계학습 모델로부터 도출된 결과를 다중 투표 방식으로 결합하여 원래의 훈련된 모델에 비해 향상된 분류 효율을 갖도록 하는 방법과 함께, 기존의 기계학습 중 앙상블 방법을 적용해 보고 그 결과를 확인하였다. 알고리즘을 훈련하고 검증하기 위해 PNUH(Pusan National University Hospital) 데이터셋을 이용하였다. 데이터셋에는 정상음성과 양성종양 및 악성 종양의 음성 데이터가 포함되어 있다. 실험에서는 정상 및 양성 종양과 악성종양을 구분하는 시도를 하였다. 실험결과 random forest 방법이 가장 우수한 앙상블 방법으로 나타났으며 85%의 식별률을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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