기업체에서는 정보를 암호화 후 저장하는 것을 법적으로 의무화하고 있다. 하지만, 실제로 정보를 암호화하여 저장하면 검색 또는 수정 시 서버에서 사전에 반드시 복호화 과정을 수행해야만 한다. 그러므로 처리지연 시간이 발생하고, 효율성이 떨어진다. 이러한 작업은 서버에 부담을 주게 되므로 서버를 관리하는 업체나 관리자는 정보를 암호화하여 저장하지 않는다. 본 논문에서는 네트워크 환경에서 정보의 수집과 빠른 의사결정을 복호화 과정 없이 암호문을 수정할 수 있는 준동형 연산을 이용하여 안전성이 보장되고 빠른 처리가 가능한 효과적인 보안 데이터 관리 시스템을 설계하고 구현한다. 구현된 시스템은 보안성의 보장을 위해 기존의 암호화 알고리즘을 사용할 수 있다. 검색 시에는 키워드 검색 방식을 사용한다. 추가로 트랩도어를 사용함으로써 키워드가 노출되지 않고 검색 시마다 변경되어 키워드에 대한 정보가 노출되지 않는다.
사용자들은 외부 스토리지를 사용함으로써 언제, 어디서나 자신의 데이터에 접근할 수 있다. 하지만 자신의 데이터가 어떻게 관리되고 있는지는 알 수 없다. 심지어 자신의 데이터에 손상이 발생하여도 인지할 수 없다. 이와 같은 불편을 해결하기 위해 외부 스토리지 검증기법들이 제안되었다. 대부분의 기법들이 준동형 검증 태그(homomorphic verifiable tags)를 사용하고 있지만, 이는 데이터를 지수로 하여 계산하기 때문에 효율성에 한계가 있다. 본 논문에서는 외부 스토리지 무결성 검증의 새로운 접근 방법으로써 계수행렬을 이용한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터를 계수행렬의 형태로 변환하여 검증에 사용한다. 검증과정은 선형연립방정식의 해를 구하는 형태로 진행되며, 검증자는 수식에 해벡터를 대입함으로써 쉽게 검증을 수행할 수 있다. 제안하는 기법을 사용하면 검증자는 sqrt(n) 크기의 데이터로 크기가 n인 데이터를 검증할 수 있다.
작은 홀수 표수를 갖는 유한체 위에 정의된 타원곡선에서 스칼라 곱을 효율적으로 구현하기 위해 프로베니우스 자기준동형(Frobenius endomorphism)이 유용하게 사용된다. 본 논문은 이러한 타원곡선에서 스칼라 곱 연산속도를 향상 시키는 새로운 방법을 소개한다. 이 방법은 스칼라의 프로베니우스 자기준동형 확장길이를 기존의 것보다 줄이므로 속도개선을 얻는다.
본 논문은 현재까지 제안된 여러 가지의 움직임 적응형 알고리즘을 비교 분석하였다. 비교 분석은 C++를 이용한 시뮬레이션을 하였고 여러 가지 이미지에 대잔 PSNR 값을 추출하였으며 에지 특성을 확인하고 그리고 시뮬레이션된 이미지를 원본과 비교 평가하였다. 그 결과 PSNR 값과 알고리즘의 성능과는 크게 낙관이 없었고, 에지 특성과 이미지간에 비교가 평가에 더 확실한 방법이었다. 알고리즘 성능은 어떤 이미지론 사용함에 따라 성능이 달라졌다. 전체적으로 볼 때 동영상에서는 $\Delta$- 형이 가장 좋은 결과가 확인되었으며 준동영상에서는 미디언 필터와 Adaptive형이 비슷한 성능을 보여 주었다.
얼굴 영상은 똑같은 표정의 같은 사람이라도 조명에 따라 매우 다른 얼굴 영상으로 나타난다. 따라서 본 논문에서는 조명 변화에 강인한 얼굴 인식 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오프라인 훈련(off-line training)과 온라인 인식(on-line recognition)의 두 부분으로 이루어져 있다. 오프라인 훈련은 PCA(principal component analysis)를 기반으로 한다. 온라인 인식에서는 조명 변화에 대한 보상, 얼굴 특징의 추출, 그리고 인식을 위한 분류 과정의 3 단계로 구성되어 있다. 오프라인 훈련에서는 전체 훈련 얼굴 영상 데이터에 PCA를 적용하여 조명 변화가 최대한 제외된 특징 벡터 공간을 생성한다. 실제 인식 단계에서는 첫 번째로 입력 영상으로 들어온 얼굴 영상에서 조명의 영향을 보상하기 위해 준동형 필터링(homomorphic filtering) 후 밝기 정규화(normalization)를 취한다. 두 번째 단계에서는 입력 데이터의 차원을 줄이고 얼굴 특징 벡터를 구하기 위해 PCA를 수행한다. 마지막 과정으로서 입력 영상의 특징 벡터들과 오프라인에서 미리 구하여진 특징 벡터들의 유사도를 측정하여 얼굴을 인식하게 된다. 실험 결과 제안된 방법은 기존의 Eigenface 방법에 비해 우수한 성능을 나타내었다.
디지털 형식으로 저장되어 있는 데이터의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 디지털 컨텐츠를 판매하는 상점에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 컨텐츠를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 저작자의 저작권을 보호한다. 비대칭적 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 컨텐츠를 알 수 있어 사용자가 컨텐츠를 재배포했을 경우만 사용자가 고발되는 기법이다. 본 논문에서는 신뢰기관을 이용한 비대칭적 핑거프린팅 기법을 제안한다. 사용자의 핑거프린트는 신뢰기관이 생성하고 사용자의 익명공개키 쌍과 준동형의 암호를 이용하여 컨텐츠에 핑거프린트를 삽입함으로써 상점은 사용자의 핑거프린트를 알 수 없도록 하여 비대칭성을 만족하여 컨텐츠가 재배포되었을 경우 상점은 신뢰기관으로부터 정보를 받아 재배포자를 추적할 수 있다.
선거를 전자적으로 구성하기 위해서는 비밀성(privacy), 선거권(eligibility) 등과 함께 전체검증(universal verifiability)과 매표방지(receipt-freeness) 속성을 반드시 제공해야 한다. 지금까지 제안된 전자선거 기법은 매표방지와 전체검증을 제공하기 위해 도청 불가능한 채널이라는 물리적인 가정 하에 이루어지거나 하드웨어 장치를 이용하더라도 장치에 대한 신뢰가 가정되었다. 본 논문에서는 믹스 서버나 랜덤마이저의 역할을 스마트카드와 같은 안전한 하드웨어 장치가 하므로 물리적 가정 없이 효율적으로 구현한다. 제안한 시스템은 표를 섞는 과정에서 permutation matrix를 사용하여 증명하므로 증명의 회수가 적고 간단하여 효율적이다. 또한, 지금까지 제안된 대부분의 선거 기법은 ElGamal 암호시스템의 준동형 특성을 이용하여 모든 표를 결합한 다음 해독하여 집계를 계산하는데 이는 이산대수 문제를 효율적으로 해결할 수 있어야 가능했다. 이 논문에서는 ElGamal 암호시스템과 다차잉여 기반 암호알고리즘인 Naccacne 암호알고리즘을 결합하여 표를 인코딩 함으로써 유권자의 수가 많은 선거에 대해서도 다항 시간 내에 집계가 가능하다.
외부 스토리지 무결성 검증 기법이란, 외부에 저장된 사용자의 데이터가 손상되었는지 확인하는 기법으로써 2004년 Deswarte 등이 제안한 이래 꾸준히 연구되어왔다. 하지만, 대부분의 기법들이 준동형 해쉬를 이용한 기법으로서 데이터를 지수에 두고 연산을 하고 있다. 따라서 데이터의 크기가 커질수록 검증에 필요한 연산량이 늘게 된다. 이를 줄이기 위한 기법으로서 데이터를 블록단위로, 블록을 조각 단위로 나누어 연산 후, 결합하여 최종 증거를 생성하는 기법들이 제안되고 있다. 본 논문은 이들 기법을 일반화하고 정리해봄으로써 향후 외부 스토리지 검증기법의 연구 방향을 제시하는 것을 목표로 하고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 외부 스토리지 무결성 기법의 일반화 모델을 세우고, 이를 이용해 최근에 제안된 Wang 등의 기법을 일반화하였다. 일반화된 Wang 등의 기법을 토대로 개선되어야 할 점을 분석하고, 향후 연구의 방향을 정리해본다.
본 논문은 작은 홀수 표수를 갖는 유한체에서 정의된 타원곡선의 스칼라 곱 연산속도를 향상시키는 새로운 방법을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 스칼라의 프로베니우스 자기준동형 (Frobenius endomorphsim) 확장길이를 줄이는 최근의 방법들을 개선한 방법이다.
양자논리는 양자역학을 위한 수학적 구조인 힐버트 공간에서의 사영을 다루기 위해 Birkhoff와 von Neumann에 의해 소개되었고 Husimi는 이 양재논리를 보완하기 위해 직교모듈라의 성질과 직교모듈라 격자를 제안하였다. Abbott은 직교모듈라 격자에서의 함의를 연구하기 위해 직교함의 대수와 그 성질을 소개하였다. 직교모듈라 격자에서 가환관계는 분배법칙과 모듈라 성질 등과 관련된 중요한 성질이다. 본 논문에서는 직교함의 대수에서의 한 이항연산과 이를 이용한 최대하계를 정의하고 그 이항연산의 성질을 밝힌다. 또한 준동형사상을 정의하고 이를 이용하여 직교함의 대수에서의 가환관계를 특성화한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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