인터넷 환경이 급속도로 발전함에 따라 멀티미디어의 범람과 사용자들의 유료 콘텐츠사용에 대한 인식 부족으로 디지털 콘텐츠의 지적재산권 침해가 빈번하게 발생하고 있으며, 이러한 불법콘텐츠들의 무분별한 공유는 디지털콘텐츠 산업 발전을 저해하는 심각한 문제로 대두되고 있다. 이에 따라 최근 디지털 콘텐츠의 저작권 보호를 위해서 저작권 단속활동을 강화하고 있으며 다양한 P2P/웹하드 환경에서도 불법콘텐츠를 검색및 다운로드하고 콘텐츠를 식별하고 불법배포자를 추적할 수 있는 기술을 필요로 하게되었다. 그러나 대부분의 불법콘텐츠들은 약 80%가 P2P, 웹하드, 동호회/카페를 통해서 전파되고 있으며 각 업체별 클라이언트 프로그램의 다양성 때문에 불법콘텐츠의 검색 및 불법복제자 추적이 매우 어려운 실정이다. 불법콘텐츠의 추적 및 차단을 위해 워터마킹/핑거프린팅, 네트워크 모니터링, 매크로 프로그램, 공개 P2P 프로토콜 조작, 페이크 파일 유포 등의 기술들이 사용되고 있다. 본 고에서는 불법콘텐츠 국내외 시장현황과 업체의 기술동향을 살펴보고 불법배포자 추적을 위해 필요한 핑거프린팅과 특징점 기반 콘텐츠 식별 기술에 대해 설명한다. 그리고 P2P와 웹하드에서 불법콘텐츠들을 자동으로 다운로드하고 불법배포자들을 추적할 수 있는 시스템 아키텍처에 대하여 설명한다.
무선 접속 방식으로 블루투스의 출현은 즉석에서 전자기기들을 ad-hoc 망으로 다룰 수 있도록 하였다. 이러한 근거리 ad-hoc 무선망을 피코넷이라고 부르며 무허가 2.45 GHz ISM(Industrial, Scientific, Medical) 대역에서 운용된다. 본 논문에서는 무선 ad-hoc 환경에서 블루투스 ACL/SCO(Asynchronous Connection Less/Synchronous Connection Oriented) 링크의 패킷 형태에 따른 피코넷의 PER(Packet Error Rate), 패킷수신율, 페이로드 BER (Bit Error Rate)을 시뮬레이션하였다. 채널 모델로서 레일리 페이딩의 영향이 고려되었고 불루투스 기저대역 규격에 따라서 시뮬레이션하였다. 시뮬레이션 결과로부터 불루투스 피코넷의 PER과 처리율은 ACL/SCO 링크의 패킷 형태에 민감하다는 것을 알 수 있었다.
본 논문에서는 고속무선통신에 널리 사용되고 있는 직교 주파수 분할 다중화 데이터 전송시스템에서 반송파주파수 옵셋(Offset)에 의한 잔류 위상 오차와 샘플링 주파수 옵셋에 의한 잔류 오차를 추적하고 보상하는 알고리즘을 제안한다. 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서는 서로 직교성을 가지는 부반송파들이 디지털 데이터에 의해 변조되어 동시에 전송된다 반송파 주파수 옵셋이 존재하는 경우에는 신호 대 잡음비의 감소 그리고 인접 부반송파의 간섭 등이 발생한다. 또한 송신단과 수신단에서의 샘플링 주파수의 차이로 인한 샘플링 시점의 오차도 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 성능저하의 주요한 요인으로 작용한다. 반송파 주파수의 오차와 샘플링 주파수의 오차는 직교 주파수 분할 다중화 시스템에서 중요한 성질중의 하나인 직교성 상실을 초래하며 이는 성능저하의 원인으로 작용하므로 수신단에서는 지속적으로 잔류 오차를 추적하여 보상해 주는 방식의 적용이 필수적이다. 본 논문에서는 주파수 선택적 페이딩 무선 채널 환경에서 파일롯 데이터뿐만 아니라 채널이득 정보 및 페이로드 데이터를 주파수 오차 추정에 반영하여 추정오차를 줄이고 이 추정 값을 주파수 오차 보상에 반영하여 성능 향상을 달성할 수 있는 방식을 제안한다.
본 논문에서는 블록터보로드를 사용하는 OFDM 시스템에서 오류정정 능력을 향상시키기 위하여 블록터보코드를 디코딩하는데 있어 채널상태정보(CSI)를 이용하는 새로운 알고리듬을 제안한다. 새로운 디코딩 알고리듬은 레일레이 페이딩 환경에서 채널정보를 사용하지 않는 기존의 디코딩 알고리듬과 비교를 하였으며 실험결과 새롭게 제안된 시스템의 경우 1 회 반복 복호에서 CSI 값을 적용하지 않은 기존의 복호 시스템의 4 회 반복 복호한 경우보다도 $3.SdB\;{\sim}\;5dB$의 성능 향상을 보임으로써 반복 복호의 시간을 70% 이상 감소시킬 수 있었다. 따라서 블록터보코드를 반복 복호하는 경우에 CSI 값을 적용한 시스템이 뛰어난 성능 향상과 더불어 반복 복호 시간을 줄임을 알 수 있었다.
IoT 통신 환경이 구축되면서 고사양 기기뿐만 아니라 저사양기기를 사용하는 통신이 증가하였지만 그에 따른 보안 위협도 증가하고 있다. 최근 저사양 기기에 적용할 수 있는 효율적인 보안 기술을 위해 기존 IP 계층에서 쓰이고 있는 보안 기술인 IPsec와 IKEv2의 경량화 시도가 이루어 지고 있으며 대표적으로 Smyslov는 IoT 환경에서 사용 가능할 수 있도록 경량화 IKEv2 프로토콜을 제안하였다. 하지만 이 제안 방법은 기존 IKEv2와 같이 사용하기엔 호환성 문제가 발생하여 IoT 통신에서의 보안성 향상을 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 Smyslov의 제안 방법과는 달리 기존 IKEv2와 호환이 가능하고 페이로드에 무손실 압축 알고리즘을 적용한 효율적인 경량 IKEv2 프로토콜을 제안한다. 제안 경량 IKEv2 프로토콜 연구를 위하여 IKEv2와 기존 경량화 IKEv2 프로토콜을 분석하며 성능 평가를 통하여 제안 프로토콜이 기존 경량 IKEv2 프로토콜에 비해 효율적임을 증명하였다.
네트워크 트래픽이 복잡, 다양해짐에 따라 발생하는 네트워크 보안문제 해결을 위해 다양한 암호화 프로토콜 중 하나인 SSL/TLS가 널리 사용되고 있다. 하지만 현재의 트래픽 분석 시스템은 암호화 트래픽을 프로토콜 레벨에 한정적으로 분석하고 있는 실정이다. 효과적인 네트워크 자원 관리를 위해서는 암호화 트래픽에 대한 서비스 단위 분석이 요구된다. 본 논문에서는 SSL/TLS 암호화 응용 트래픽의 페이로드 시그니쳐를 자동으로 추출하고, 이를 바탕으로 네트워크 트래픽 상에서 SSL/TLS 응용 서비스를 식별하는 방법을 제안한다. 이는 암호화 세션이 맺어질 때 초기에 발생하는 SSL/TLS Handshake 중 인증서 교환 레코드의 인증서 발행 대상정보를 시그니쳐로 이용하여 서비스를 식별을 하는 것이다. 본 논문에서 제안하는 방법은 95%에 가까운 SSL/TLS 트래픽을 분석 하였으며, 이 때 추출한 시그니쳐를 별도의 트래픽 트레이스에 적용시켜 각 서비스 별로 최대 95%의 정확도를 내어 그 성능과 가능성을 증명하였다.
ISO/IEC/WD 24753은 장거리 RFID 통신을 위하여 새로운 변 복조 방법과 센서 데이터 처리를 위한 응용 프로토콜을 정의하고 있다. 이 표준안에 따르면, 태그의 주파수 오프셋은 4%이다. 일반적인 무선통신 시스템에서 많이 사용되는 동기방식의 수신기는 성능이 우수한 것으로 알려져 있으나, 만약 주파수 오프셋이 크면 성능이 저하되는 문제가 있다. 본 논문에서는 장거리 센서태그 시스템의 주파수 오프셋 문제를 해결하기 위하여 비동기 방식의 수신기 구조를 설계하였다. 본 논문에서는 4% 주파수 오프셋을 갖는 수신 신호로부터 최적 주파수를 추정하기 위하여 9쌍의 상관기로 구성되는 주파수 추정 블록을 설계 하였으며, 수신 데이터로부터 페이로드의 시작 시점을 결정하기 위하여 별도로 구성된 이중 상관기를 이용하는 SFD(Start Frame delimiter) 검출 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 앞에서 제안한 방법들을 이용하여 장거리 RFID 리더를 구현하였으며, 유/무선 시험망을 통하여 그 성능을 평가하였다. 본 논문에서 구현한 장거리 RFID 리더는 인식거리 측면에서 기존의 방법을 사용하는 RFID 리더기보다 더 우수한 성능을 나타내었다.
2002년 11월 28일 발사된 KSR-III 과학로켓에서 공력가열로 인한 온도상승을 측정하였으며, 로켓 외피의 온도 및 공력가열량을 계산하였다. 계산에 사용된 소프트웨어는 이론식에 기초한 경계층을 해석하여 비행시간동안 비정상 공력가열량을 계산하는 MINIVER 코드이며, 비행체 내부로의 일차원 고체 열전도까지 고려하였다. 계산 결과 비행체 내부 페이로드 장착부분의 열전달은 대부분 복사로 이루어지고, 공력가열로 인한 KSR-III 외피 최고온도는 핀에서 $223^{\circ}C$이며 최대 공력가열은 노즈캡에서 $133kW/m^2$이었다. 중요부분에서 재질의 허용온도를 만족하였으며 외피 단열재 설계가 적절히 이루어졌음이 확인되었다.
Traffic classification의 방법은 동적으로 변하는 application의 변화에 대처하기 위하여 페이로드나 port를 기반으로 하는 것에서 ML 알고리즘을 기반으로 하는 것으로 변하여 가고 있다. 그러나 현재의 ML 알고리즘을 이용한 traffic classification 연구는 offline 환경에 맞추어 진행되고 있다. 특히, 현재의 기존 연구들은 testing 방법으로 cross validation을 이용하여 traffic classification을 수행하고 있으며, traffic flow를 기반으로 classification 결과를 제시하고 있다. 본 논문에서는 testing방법으로 cross validation과 split validation을 이용했을 때, traffic classification의 정확도 결과를 비교한다. 또한 바이트를 기반으로 한 classification의 결과와 flow를 기반으로 한 classification의 결과를 비교해 본다. 본 논문에서는 J48, REPTree, RBFNetwork, Multilayer perceptron, BayesNet, NaiveBayes와 같은 ML 알고리즘과 다양한 feature set을 이용하여 트래픽을 분류한다. 그리고 split validation을 이용한 traffic classification에 적합한 최적의 ML 알고리즘과 feature set을 제시한다.
대부분의 최신 자동차들은 편안하고 안전한 운전 환경을 위해 다양한 종류의 ECU들을 탑재하고 있다. ECU들 사이의 효율적인 통신을 위해 대부분의 자동차 제조사들은 Controller Area Network(CAN) 프로토콜을 사용하고 있다. 그러나 CAN은 데이터 인증을 제공하지 않는다. 이러한 취약점 때문에 CAN은 메시지 재생공격에 취약하다. 본 논문은 자동차 내부 네트워크에 적용 가능한 현실적인 메시지 인증 기법을 제안한다. CAN 데이터 프레임의 제한적인 공간을 고려하여, 데이터와 메시지 인증 코드 (MAC)를 동시에 전송하기 위해서는 짧은 길이의 MAC을 사용하는 것이 가장 적합하다. 그러나 짧은 길이의 MAC은 암호학적 안전성을 충분히 보장하지 않기 때문에 안전성을 보장하기 위한 추가적인 조치가 필요하다. 본 연구에서 제안한 메시지 인증 기술은 CAN의 제한된 데이터 페이로드를 고려하기 때문에 차량 내부의 안전한 네트워크를 설치하는데 유용하게 활용될 수가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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