• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1361-1373
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• 2016

최근 사용자 인증에 대한 요구가 증가하면서 패스워드, 그래픽인증, 토큰, 생체인식, 복합 인증 등 다양한 인증 기법이 사용되고 있다. 특히 편의성으로 인해 패스워드, 그래픽, 생체 인증 등 2차원적 요소(2차원 평면)의 데이터를 정보로 이용하고 2차원 모양의 특징 정보를 저장하여 인증에 적용되는데 저장되는 정보는 2차원 정보로 기록 저장된다. 이러한 인증 데이터는 정보를 기록하고 갱신함에 있어 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제가 있다. 또한 2차원 메모리는 저장 데이터의 양이 증가할수록 저장 데이터를 인증 데이터와 비교하는 시간이 증가하여 인증 절차 수행에 소요되는 시간이 증가하는 단점도 있다. 이러한 인증 데이터를 메모리에 저장 및 인증하는 기술에 있어 신속하게 인증 절차를 수행하는 것은 중요한 요소가 되었다. 본 논문에서는 메모리를 사용한 인증 데이터의 기록 및 인증에 있어 기존 방식의 단점을 보완하고자 3차원 광메모리를 이용하여 데이터의 기록시 기록요소를 다양하게 변경하여 서로 다른 저장 데이터를 다중 기록하는 방식을 구성함으로써 고밀도 기록이 가능하게 하고, 데이터의 기록 및 복원시 병렬처리가 가능한 방식을 적용하여 신속한 데이터의 기록 및 복원이 가능한 기법을 제안한다. 또한 인증 데이터 갱신시 기존에 기록된 저장 데이터를 조합하여 조합한 데이터를 인증에 이용함으로써 매번 추가적인 데이터 기록을 요구하는 문제를 해결하고자 한다. 제안한 인증 방식은 3차원 광메모리에 데이터를 기록 저장 후, 복원시 기록 조건에 상응하는 조건을 만족해야만 데이터가 복원되는 방식을 적용한 인증 기법을 제안하고 이를 시험을 통해 인증 기법으로 적용 가능함을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제36권2호
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• pp.123-138
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• 2009

최근 웹 서비스 관련 기술들이 많은 관심을 받고 있다. 그 중 하나인 웹 서비스 컴포지션에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 웹 서비스 컴포지션은 기존에 존재하던 웹 서비스들을 조합하여 마치 하나의 서비스처럼 보여 주는 것이다. 웹 서비스 컴포지션을 사용하면 기존에 존재하지 않던 웹 서비스의 기능도 제공할 수 있으며 사용자에게 더 많은 질의 결과를 줄 수도 있다. 기존의 많은 웹 서비스 컴포지션 관련 연구들은 전향 혹은 후향 체인 방식을 사용하였다. 그러나 전향 체인 방식이나 후향 체인 방식은 질의와 상관없는 방향을 탐색하는 경우가 많기 때문에 많은 시간이 걸린다는 단점이 있다. 전향과 후향을 모두 사용하여 2단계로 컴포지션을 찾는 방식도 있으나, 이 방식은 컴포지션에 포함되지 않아도 되는 웹 서비스를 포함한 결과를 낸다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 전향 단계와 후향 단계를 거쳐 웹 서비스 컴포지션을 찾는 2단계 웹 서비스 컴포지션 탐색 방법을 제안하였다. 전향 단계에서는 미리 구축한 연결 인덱스를 사용하여 좀 더 빠르게 후보 컴포지션을 찾는다. 후향 단계에서는 토큰을 사용하여 후보 컴포지션을 잉여 웹 서비스가 포함되지 않은 컴포지션으로 분해한다. 실험을 통해 2단계 웹 서비스 컴포지션이 기존의 한 방향으로 진행하는 방식보다 더 효율적이라는 것을 보였다. 또한 기존의 2단계 방식보다 더 많은 컴포지션 결과를 사용자에게 돌려주면서도 실행 시간 면에서 기존의 2단계 방식에 필적한다는 것을 보였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권9호
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• pp.1175-1184
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• 2015

최근 고품질 포맷을 지원하는 멀티미디어 기술이 발전함에 따라 멀티미디어 데이터의 크기가 급격하게 증가하고 있다. 게다가 여러 온라인 채널을 통해 멀티미디어 데이터를 제공하는 추세에 따라, 단일 서버에서 데이터를 저장 및 처리하기가 어려워지고 있다. 이에 많은 서비스 공급 업체들은 클라우드 저장소와 같은 외부 업체에 데이터 아웃소싱을 통한 비용 절감 효과를 기대하고 있다. 하지만 아웃소싱 데이터에 접근하려는 사용자를 안전하고 효율적으로 인증할 수 있을지는 선결과제로 남아있다. 비밀번호 기반 인증은 안전성 측면에서 많은 문제점을 가진다. 생체인식이나 SMS, 하드웨어 토큰과 같은 채널을 이용한 다중 인증 기법은 안전성을 강화하지만 사용자 편의성(usability)을 감소시킨다. 이에 본 논문에서는 안전성과 편의성을 모두 보장하는 블록 기반 상호 인증 기법을 소개한다. 추가적으로 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 사용자 취소(user revocation) 기능을 제공한다. 본 논문은 상용 클라우드 서비스인 아마존 EC2에서 직접 실험을 설계 및 구현하였고, 실험 결과를 제시하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.39-47
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• 2021

효과적인 분절을 통한 양질의 입력 자질 구성은 언어모델의 문장 이해력을 향상하기 위한 필수적인 단계이다. 입력 자질의 품질 제고는 세부 태스크의 성능과 직결된다. 본 논문은 단어와 문장 분류 관점에서 한국어의 언어적 특징을 효과적으로 반영하는 분절 전략을 비교 연구한다. 분절 유형은 언어학적 단위에 따라 어절, 형태소, 음절, 자모 네 가지로 분류하며, RoBERTa 모델 구조를 활용하여 사전학습을 진행한다. 각 세부 태스크를 분류 단위에 따라 문장 분류 그룹과 단어 분류 그룹으로 구분 지어 실험함으로써, 그룹 내 경향성 및 그룹 간 차이에 대한 분석을 진행한다. 실험 결과에 따르면, 문장 분류에서는 단위의 언어학적 분절 전략을 적용한 모델이 타 분절 전략 대비 최대 NSMC: +0.62%, KorNLI: +2.38%, KorSTS: +2.41% 높은 성능을, 단어 분류에서는 음절 단위의 분절 전략이 최대 NER: +0.7%, SRL: +0.61% 높은 성능을 보임으로써, 각 분류 그룹에서의 효과성을 보여준다.

• 기록학연구
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• 제70호
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• pp.85-117
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• 2021

이 연구의 목적은 지방자치단체에서 사용하고 있는 단위과제 현황, 단위과제 운영 및 기록관리 관점의 문제점을 조사 및 분석하여 그 과정에서 도출된 시사점들을 기반으로 텍스트 기반 빅데이터 기술을 활용하여 문제점에 대한 개선방안을 제시하는 것이다. 지방자치단체는 단위과제의 오분류로 인한 보존기간 책정 오류, 과공통사무와 기관공통사무의 유형식별 불가, 단위과제의 과대·과소·중복생성의 오류, 단위과제 명칭의 오류, 참고 가능한 표준의 부재, 통제 가능한 시스템 또는 도구의 부재 등으로 인해 기록관리 운영상 심각한 상태에 놓여 있다. 그러나 단위과제의 수가 약 72만개로 지나치게 많은 수량 때문에 효과적으로 통제할 수 없는 실정이며, 따라서 엄밀하고 통제할 수 있는 도구 및 표준이 필요하다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위하여 빅데이터 분석 기술 중 텍스트기반 분석 도구인 코퍼스와 토큰화 기술을 적용한 시스템을 개발하고, 이를 기록관리기준표를 구성하고 있는 명칭 및 구성용어에 적용하였다. 이러한 단위과제 운영 지원도구는 통일성 있는 보존 기간 책정, 위임사무 기록물 식별, 중복·유사단위과제 생성 통제, 공통 과제의 표준적인 운영 등을 지원할 수 있는 도구가 될 수 있어 기록관리 업무에 상당한 기여를 할 수 있을 것으로 예상된다. 따라서 향후 빅데이터 분석 방법론을 활용한 지원도구가 BRM 및 RMS 등과 연계할 수 있다면 기록관리기준표 관리 업무의 품질이 높아질 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.105-112
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• 2021

빅데이터 시대에 접어들며 데이터에 대한 관심이 폭발적으로 늘어나고 있다. 특히, 인터넷 및 소셜미디어의 발전은 새로운 데이터들의 생성으로 연결되어 빅데이터와 인공지능 시대의 실현과 융합 기술의 새로운 장을 열 수 있게 되었으며, 과거에는 프로그램으로 다루지 못하던 데이터에 대한 분석 요구가 많이 발생하고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 시대에서 많이 요구되는 비정형 데이터에 대한 분류를 위하여 분석 모델을 설계하고 이를 검증하였다. 데이터는 디비피아의 논문 요약과 주제어, 그리고 부주제 어를 크롤링하였으며, 코엔엘피의 데이터 사전을 이용해 데이터베이스를 생성하고, 형태소 분석을 통하여 단어의 토큰화 과정을 수행하였다. 또한, 카이스트의 9 품사 분류 체계를 이용해 명사를 추출하고, TF-IDF 값을 생성하였으며, 학습 데이터와 Y 값을 결합하여 분석 데이터 셋을 생성하였다. 이와 같이 생성된 분석 데이터 셋에 랜덤 포레스트와 서포트 벡터 머신 그리고 의사결정트리, 이렇게 세 가지 분석 알고리즘을 적용하여 분류의 적정성을 측정하였다. 본 논문에서 제안한 분류 모델 기법은 논문 분류 외에도 민원 분류 분석 및 텍스트 관련 분석 등 다양한 분야에 유용하게 사용될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제11권2호
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• pp.31-40
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• 2021

블록체인 기술이 부동산 거래분야에서도 활발히 연구되고 있으며 부동산 거래는 다양한 방법이 있다. 본 논문에서는 오프라인상 법원 경매의 문제점을 해결하기 위해 이더리움의 Ether를 사용하여 경매 시스템의 인증 절차를 간소화하는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 이더리움의 Solidity언어로 작성하고 법원에서 매각기일 및 매물의 Meta date를 DApp 브라우저에 등록하고 입찰자는 Meta mask의 Private key를 통해 만들어진 개인의 지갑 주소에 접속한다. 그리고 입찰자는 원하는 매물을 선택, 입찰가격 금액을 입력하여 경매에 참여한다. 입찰자가 원하는 매물의 입찰가격이 가장 높은 입찰자의 기록을 이더리움 테스트 네트워크에 스마트 계약으로 작성하고 블록을 생성한다. 마지막으로 네트워크에서 작성된 스마트 계약은 법원 경매 관리자가 블록체인 네트워크의 모든 노드에 배포하고, 블록체인 네트워크의 각 노드들은 열람 및 계약을 확인할 수 있다. 제안하는 모델의 스마트 계약과 시스템의 성능을 분석한 결과로 이더리움을 이용하는 플랫폼에서 Ether를 생성 및 사용, 그리고 참여로 인해 발생하는 수수료가 있다. Ether의 가치 변화에 따라 매물의 가격에 영향을 끼치며 매번 스마트 계약에서 일정하지 않은 수수료가 발생한다. 하지만 향후 연구에서는 자체 토큰을 발행하여 Ether의 가치 변화에 따른 시세 변동성 문제와 수수료 문제를 해결하며 복잡한 법원경매 시스템을 세분화한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.69-78
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• 2022

IoT(Internet of Things) 디바이스의 사용이 확대됨에 따라 경찰청의 디지털 포렌식 적용 범위가 스마트 홈 영역으로 확대되었다. 이에 따라 스마트 홈 플랫폼 데이터를 수집하기 위해 진행된 기존 연구들은 대부분 모바일 기기의 로컬 데이터 분석과 네트워크 관점의 분석 등의 연구가 주로 수행되었다. 하지만 증거 분석을 위해 유의미한 데이터는 스마트 홈 플랫폼의 클라우드 스토리지에 주로 저장되어있다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 헤이 홈 앱 기반의 "헤이 홈 스퀘어" 서비스를 이용할 때 PC에 기록되는 Microsoft Edge, Google Chrome, Mozilia Firefox, Opera와 같은 웹 브라우저들의 쿠키 데이터베이스를 통해 사용자 계정의 accessToken을 획득하여 헤이 홈 Air 환경에서 클라우드에 저장된 데이터의 수집 방안을 연구했다. 데이터는 헤이 홈의 모회사가 제공하는 OpenAPI를 활용해 클라우드로 직접 접근하여 수집하였다. 본 논문에서는 스마트 온·습도 센서, 스마트 도어 센서, 스마트 모션 센서로 환경을 구성하여 실험를 수행했고 날짜 및 장소별 온·습도 데이터, 사용한 디바이스 리스트, 방 내 모션 감지 기록 등의 아티팩트를 수집할 수 있는 것을 확인하였다. 이와 같은 아티팩트 분석 결과를 통해 알 수 있는 사건 당시의 온·습도 등의 정보는 포렌식 수사 과정에서 단서로 활용될 수 있다. 또한 본 논문에서 제안한 OpenAPI를 활용한 클라우드 데이터 수집 방안은 데이터 수집 과정에서 발생할 수 있는 변조 가능성을 배제하고, API를 이용해 결과를 호출하기 때문에 디지털 포렌식의 원칙인 무결성의 원칙과 재현성의 원칙을 따른다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제11권11호
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• pp.403-410
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• 2022

블록체인 기반으로 생성된 NFT는 자신만의 고유한 값을 지녀 위변조가 불가하며 다른 토큰이나 코인과 교환될 수 없다. 이러한 특성을 이용해 이미지나 비디오, 예술작품, 게임 캐릭터 및 아이템 등과 같은 디지털 자산에 NFT를 발행하여 사이버상에 존재하는 수많은 사용자와 객체들 사이에서 디지털 자산의 소유권을 주장할 수 있으며, 동시에 원본 증명도 가능하다. 하지만, 2020년 초기부터 NFT에 관한 관심이 폭발하여 블록체인 네트워크에 많은 부하를 일으켰고, 이에 따라 사용자들은 연산 처리가 늦어지거나 채굴 과정에 매우 큰 수수료가 발생하는 문제점을 겪고 있다. 또한, 사용자들의 모든 행위가 블록체인 장부에 저장되고 디지털 자산은 블록체인 기반 분산 파일 저장 시스템에 저장되어 자신의 신분을 밝히고 싶지 않은 사용자의 개인정보가 불필요하게 노출될 가능성이 있다. 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅과 접근 게이트, 변환 테이블, 클라우드 아이디 등을 활용한 NFT 플랫폼을 제안하여 기존 시스템에서 발생하는 사용성 문제와 프라이버시 문제를 개선할 수 있도록 한다. 로컬시스템과 클라우드 시스템의 성능 비교를 위해 스마트 계약 배포 및 NFT 발행 트랜잭션 연산 처리에 사용된 가스를 측정했다. 그 결과, 클라우드 시스템이 같은 실험 환경 및 파라미터를 사용했음에도 스마트 계약 배포에는 약 3.75%, NFT 생성 트랜잭션 처리에는 약 4.6%의 가스를 절약하는 결과를 도출했고, 이를 통해 클라우드 시스템이 로컬시스템보다 효율적으로 연산을 처리할 수 있음을 확인했다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.