본 논문은 , 내용 은닉 서명[1]과 시간-잠금 퍼즐[2]을 이용해서 익명성을 보장하는 [3]의 공모자 추적 스킴이 사실상 익명성을 갖지 않는다는 것에 대해서 보인다. 그 다음, 신뢰 기관을 이용하여 익명성을 보장하는 두개의 스킴을 제시한다. 첫 번째 스킴은 게시판과 [4]의 영지식에서의 증명을 이용해서 [3]에 제시된 스킴을 변형시켜 익명성을 보장한다. 두 번째 스킴은 [5]의 비대칭 공모자 추적 스킴을 이용해서 익명성을 보장하는 공개키 공모자 추적 스킴을 제공한다.
본 논문에서는 현재 활발한 연구개발이 이루어지고 있는 유비쿼터스 컴퓨팅, 센서 네트워크 기술을 적용한 무인 감시/추적 시스템을 제시한다. 본 논문의 무인 감시/추적 시스템은 센서네트워크 기술, 다중센서 융합에 의한 탐지 및 위치 인식기술, 무인 감시/추적 알고리즘으로 구성되어 있다. 센서네트워크는 센싱 데이터를 실시간으로 전송하기 위해 노드의 주소를 기반으로 하는 계층적 멀티홉 라우팅 기법을 제안하였다. 침입자와 추적자의 위치 인식은 자기센서 및 초음파센서를 가진 센서모듈들로부터 얻어진 센싱 정보를 융합하고, 이를 확률적으로 침입자 및 추적자의 위치를 결정하는 Particle Filter를 적용한 위치인식 알고리즘을 통해 이루어진다. 추적 알고리즘은 무인 자율 추적을 위해 이동벡터에 기반한 알고리즘이다.
인터넷에서 해커 등 침입자를 추적하기 위한 방안들이 연구되고 있으나 아직 실용적인 연구성과가 거의 드문 실정이다. 지금까지는 침해사고대응팀(CERT)간의 협력과 상호 정보교류를 통한 대응체계를 통하여 이루어지고 있으나 실제 역추적으로서는 효과적인 방법이 아니며, 에이전트를 이용한 분석방법(AIAA)와 같은 경우도 에이전트의 수동적인 이동이 전제되어야 하는 것이다. 최근 해킹공격에 대한 적극적인 대응 방안으로 역공격 등의 적극적인 방법들이 고려되고 자신의 시스템에 대한 보호방법의 하나로서 받아들여지고 있는 경향이 있으므로 이러한 역공격 방법을 추적시스템에 접목하여 개량된 AIAA 모델로서 침입자 역추적방법을 설계하고 구현하였다. 여기에는 침입자 역공격 모듈과 침입자 미행모듈, AIAA 파견모듈등을 구현하여 자동적인 침입자 추적을 실현하였다.
본 논문에서는 시점의 움직임에 대해 최적의 자연스러운 스테레오 영상을 관찰자에게 제공할 수 있는 시점추적시스템을 제안하였다. 관찰자의 위치를 추적하기 위한 시점추적시스템은 관찰자와 배경의 상대적인 거리를 측정하여 배경으로부터 관찰자를 분리할 수 있다. 시점추적을 위한 키 신호를 얻는 방법으로 TOF(Time-Of-Flight) 이론으로 만들어진 깊이 카메라(depth camera)를 사용하였다. 또한 관찰자의 위치가 제한되는 고정형 패럴랙스배리어의 단점을 보완하는 방법으로 이동형 패럴랙스배리어를 제안하였다.
Ad Hoc 네트워크는 이동 노드만으로 구성된 자율/수평적 네트워크로서, 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 선정을 통해 무선 네트워크 환경을 제공한다. 이와 같은 Ad Hoc 네트워크에서도 일반적인 유선 기반 네트워크와 동일하게 서비스 거부 공격(DoS)이 가능하다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하석 스누핑된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며. 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문은 조도, 형태, 배경의 변화에 강인한 다중 비디오카메라에서 색 정보를 이용한 보행자 추적에 대하여 제안한다. 제안된 방법은 비디오카메라로부터 입력되는 영상의 색조만을 이용하여 배경영상과 물체가 존재하는 영상에서 차영상 기법과 가산투영 기법을 사용하여 이동물체를 검출한다. 검출된 이동물체 영역의 색조는 0도부터 360도 사이에서 15도씩 24단계로 분할된다. 검출된 이동물체 영역의 색조 분포도를 구한 후, 가장 높은 분포를 갖는 3개의 색조 레벨과 3개의 색조 레벨 사이의 차를 이동물체의 특징파라미터로 사용하였다. 제안된 방법의 유용성을 증명하기 위하여 조도와 형태의 변화가 발생한 보행자 영상과 조도, 형태, 배경의 변화가 발생한 보행자 영상을 이용하여 보행자를 감시한 결과 카메라에서 검출된 특정사람의 색조 분포 레벨과 색조 레벨 사이의 차는 2레벨 이하로 유지함을 보였고, 제안된 특징 파라미터로 특정사람이 자동 추적감시 됨을 확인하였다.
영상에서 경계선 추적은 영상내에 존재하는 특정 물체가 배경과 구분되어지는 외각선을 검출하기 위해 사용되어지는 알고리즘이다. 이렇게 해서 얻어진 외각선의 데이터는 물체를 분석하는데 사용되어 질 수 있다. 본 논문에서는 물체의 외각선 데이터를 획득하기 위해 사용되어지는 경계선 추적 알고리즘중 검색윈도우의 중심점 이동 횟수를 개선한 이동벡터 윈도우 알고리즘과 간단한 경계 추적자(SBF:Simple Boundary Follower)알고리즘을 부분적으로 적용하여 검색윈도우의 중심점 이동횟수 및 검색픽셀의 수를 줄이기 위한 방법을 제안한다. 제안한 경계선 추적 방법은 직선보다는 곡선이 많이 포함되어 있는 물체의 경계선을 추적하는데 보다 효과적임을 실험을 통하여 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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