• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권4호
• /
• pp.485-494
• /
• 2008

인터넷이 광범위하게 활용됨에 따라 검색 키워드, 멀티미디어 객체, 웹 페이지, 블로그 등의 다양한 웹 객체들이 크게 증가하고 있다. 이러한 웹 객체들의 인기도는 시간에 따라 변화하며, 그러한 웹 객체 인기도의 시간적 패턴에 대한 마이닝이 여러 가지 웹 응용에 필요한 중요한 연구 과제가 되고 있다. 예를 들어, 검색 키워드에 대한 인기도 패턴의 분석은 앞으로 인기가 높아질 키워드를 미리 예측할 수 있게 하여 광고주들에게 키워드를 판매하기 위한 가격을 결정하는 데에 중요한 자료가 될 수 있다. 하지만, 웹 객체 인기도가 시간에 따라 변화하고 웹 객체의 개수가 매우 방대하다는 특성으로 인하여 웹 객체 인기도에 대한 분석은 매우 어려운 문제이다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도의 시간적 패턴을 마이닝하기 위한 효율적인 알고리즘을 제안한다. 본 논문은 웹 객체 인기도를 시계열로 표현하고, 두 웹 객체 인기도 간의 유사성을 측정하기 위하여 gap 척도를 제안한다. gap 척도의 효율적인 계산을 위하여 FFT를 활용한 알고리즘을 제안하고, 밀도기반 클러스터링 알고리즘을 이용하여 유사한 인기도 추세를 갖는 웹 객체들의 클러스터를 생성한다. 본 논문에서는 웹 객체 인기도가 특정 분포를 따르거나 주기적이라고 가정하지 않는다. Google Trends 웹 사이트로부터 구한 검색 키워드 인기도를 이용한 실험을 통하여, 제안된 알고리즘이 실세계 응용에서 유용함을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제11권1호
• /
• pp.15-21
• /
• 2011

무선 센서 네트워크(WSN)에서 센서 노드의 위치 추정 기술 중 거리 기반의 위치 추정 기술은 거리 측정에 따라 센서 노드의 위치 추정의 정확성이 달라진다. 거리 기반의 위치 추정 기술에서 거리를 측정하는 많은 기술 중에 추가적인 장비 없이 쉽게 구현이 가능한 기술 중 하나는 수신 신호 세기이다. 그러나 수신신호세기 기반의 위치 추정 기법은 몇 가지 문제점을 고려해야 한다. 하나는 수신된 신호는 채널 환경에서 페이딩, 쉐도잉 그리고 장애물 등으로 인해서 거리 추정의 오차가 생긴다. 이로 인해서 센서 노드의 위치 추정의 정확성은 낮게 된다. 또 다른 하나는 거리 기반의 위치 추정 기술은 대부분 센서 노드에 의해서 자신의 위치를 추정한다는 것이다. 하지만 센서 노드의 한정된 배터리 용량 때문에 무선 센서 네트워크의 동작 시간이 감소하게 된다. 반면에 비콘 노드는 센서 노드보다 처리 능력과 배터리 용량이 더 높기 때문에 비콘 노드 기반 위치 추정 기법은 무선 센서 네트워크의 동작 시간을 연장 할 수 있다. 본 논문에서는 비콘 노드에서 수신 신호 세기와 전력손실지수 추정을 활용하여 센서 노드의 위치를 추정하는 알고리즘을 제안함으로써 위의 문제점을 극복한다. 시뮬레이션을 통해서 제안한 기법을 검증한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제29권12C호
• /
• pp.1692-1706
• /
• 2004

최근 정보통신기술의 급속한 발달로 무선인터넷을 이용한 전자상거래 사용자가 폭발적으로 증가하고 유선에서 유/무선 통합 환경으로 변화함에 따라 보안상의 많은 문제점이 제시되고 있다. 특히 무선전자상거래에서는 무선 환경의 제한적 특정에 따라 경랑화된 보안기술, 종단간 보안 기술 및 프라이버시 보안 등에 관한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 현재 무선 전자상거래에서는 주로 신용카드기반의 지불 프로토콜인 WPP와 ASPeCT에서 제안한 인증과 지불초기화를 위한 AIP프로토콜을 사용하고 있다. WPP에서 사용하는 보안 프로토콜 WAP는 무선과 유선을 연계하는 G/W에서 전달되는 데이터의 모든 내용이 누출되는 보안상의 취약점이 있어 종단간 보안도 제공하지 못하는 단점이 있고, AlP 프로토콜은 인증서 체인을 이용하여 인증을 수행하므로 계산량이 많은 단점과 인증서에서 사용자의 신원이 노출되어 프라이버시 보호를 위한 익명성이 보장되지 않는 단점이 있다. 이 논문에서는 기존 AIP프로토콜을 기반으로 초특이 타원곡선인 Weil Pairing을 적용한 ID 기반 공개키 암호기법을 사용하여 거래정보의 기밀성을 보장하고 은닉전자서명 기법을 통한 인증서를 사용하여 프라이버시 보호, 공개키와 사용자 인증 및 부인방지를 해결했으며 또한 두 객체만 공유하는 세션키를 사용하여 종단간 보안이 제공되는 특정 무선 플fot폼에 독립적이며 안전하고 효율적인 지불 프로토콜을 제안하였다. 또한 제안한 프로토콜은 사용자와 서비스 제공자간의 온라인 인증기관이 지불 프로토콜의 인증과정에 참여함으로써 다른 도메인에 존재하는 서비스 제공자에게도 효율적이고 안전한 서비스를 받을 수 있도록 하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.23-36
• /
• 2005

신원기반 암호기법에서 PKC(Private Key Generator)의 권한 남용을 막기 위해 일반적으로 threshold 기법을 사용한다. 하지만 이 방법은 사용자 개인키 발급과정에서 보다 많은 인증, pairing 연산, 통신비용을 요구한다. 이 논문에서는 PKG의 권한을 분산시키는 신원기반 암호기법에서 같은 사용자에게 다수의 개인키를 수시로 발급하거나 만료된 또는 철회된 키를 재발급하는 경우 이를 효율적으로 처리해줄 수 있는 새로운 모델을 제안한다. 새 기법에서 사용자의 개인키는 서로 다른 신뢰기관에 의해서 발급되는 두 개의 요소인 KGK(Key Generation Key)와 KUD(Key Usage Descriptor)로 구성된다. 이 중 KGK는 다수의 신뢰기관인 KIC(Key Issuing Center)가 threshold 방법으로 발급하며, KUD는 단일 신뢰기관인 KUM(Key Usage Manager)이 발급한다. 이 시스템의 장점은 키 재발급 비용이 상수시간이며 공개채널을 통한 키 발급이 가능하다는 것이다. 또한 Gentry가 제안하였던 time-slot 기반의 개인키 철회기법을 다른 신원기반 암호기법보다 효율적으로 적용할 수 있다. 이 논문은 새 시스템의 안전성에 대해서 증명하고 타 시스템과의 비교 분석을 통해 그 효율성을 보여준다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.59-69
• /
• 2005

Ad Hoc 네트워크는 미리 구성된 기반시설 없이 네트워크를 구성할 수 있으며, Ad hoc 네트워크에 참여하는 모바일 노드는 네트워크에 자유롭게 참여 할 수 있다. 이러한 모바일 노드의 자유로운 참여는 새로운 라우팅 경로를 찾기 위하여 잦은 계산을 요구하며, 악의적인 사용자에 의한 잘못된 정보의 유포는 심각한 보안 문제를 발생시킨다. 후자의 보안 문제를 해결하기 위해서는 네트워크에 참여하는 모바일 노드에 대한 인증이 필요하다고 할 수 있다. 인증기관 구성 방법 중 단일 CA 방식을 사용할 경우, CA에 대한 공격은 전체 네트워크의 붕괴를 가져올 수 있으나, 분산 CA 방식을 채택하게 될 경우 여러 노드를 공격해야 안전한 정보를 얻을 수 있기 때문에 단일 CA 방식에 비해 안전하지만 자원적인 측면의 문제가 있다. 일례로 분산 CA를 구성하기 위한 Secret Skating 방법의 경우 네트워크 크기가 커질수록 전체 노드와 인증서 발급과정을 수행하기 때문에 지연문제가 발생한다. 이 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 단계별 인증서 발급 방법을 제안하고, 제안된 방법에 대한 시뮬레이션 결과를 보여준다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.999-1012
• /
• 2020

최근 개인 건강기록의 활용이 증가함에 따라, 개인 건강기록의 개인정보를 보호하는 암호 프로토콜에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 현재 일반적으로 개인 건강기록은 암호화되어 클라우드에 외부 위탁되어 관리되고 있다. 하지만 이 방법은 개인 건강기록의 무결성을 검증하는데 제한적이며, 사용시 필수적으로 복호화가 필요하기 때문에 데이터 가용성이 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 Redactable 서명기법과 영지식증명을 사용하여 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법을 제안한다. 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리기법은 Redactable 서명기법을 사용함으로써 민감한 정보를 삭제하여 사생활(privacy)을 보존하면서 원본문서의 무결성 검증이 가능하며, 영지식 증명을 사용함으로써 원본문서의 삭제된 부분 외에는 삭제 및 수정되지 않았음을 검증 할 수 있다. 또한 Redact Recovery Authority를 통해 필요한 경우에만 삭제된 부분을 복원할 수 있도록 설계함으로써 기존의 관리기법보다 데이터의 가용성이 증가하도록 설계하였다. 그리고 제안한 기법을 활용한 검증 가능한 클라우드 기반의 개인 건강기록 관리모델을 제안하고, 제안한 기법을 구현함으로써 효율성을 분석하였다.

• 한국항공우주학회지
• /
• 제50권4호
• /
• pp.287-295
• /
• 2022

저고도 궤적의 장사정포 위협이 대두됨에 따라 이를 방어할 요격 시스템의 개발이 시작될 예정이다. 이러한 장사정포의 공격을 방어하는 문제는 전형적인 동적 무기 표적 할당 문제다. 동적 무기 표적 할당 문제에서는 한 시점에서의 의사결정 결과가 이후 시점의 의사결정 과정에 영향을 주며, 이는 마코브 의사결정 모형의 특징이기도 하다. 장사정포의 공격을 방어하기 위한 의사결정 과정에 허용되는 시간은 공격자와 방어자의 거리를 고려할 때 저고도 궤적의 동시 다발성 발사체에 대한 대응은 수 초 이내에 결정되어야 하나, 짧은 시간 내에 마코브 의사결정 과정으로 최적해를 구하는 것은 불가능하다. 본 논문에서는 장사정포 공격을 방어하는 동적 무기 표적 할당 문제를 마코브 의사결정 문제로 나타내고, 3가지 시나리오를 작성한 후 근사적 동적계획 방법을 적용하여 요격이 가능 시간 안에 해의 도출이 가능한지를 시뮬레이션을 통하여 확인하였다. 도출된 해의 품질을 검증하기 위하여 각 시나리오에 대하여 근사적 동적계획을 적용한 결과와 Shoot-Shoot-Look 방법을 적용한 결과를 비교하였다. 시뮬레이션 결과, 장사정포의 방어 시나리오에 대하여 근사적 동적계획의 결과가 Shoot-Shoot-Look 방법을 이용한 결과보다 우수함을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.137-148
• /
• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.29-45
• /
• 2012

회사채 신용등급은 투자자의 입장에서는 수익률 결정의 중요한 요소이며 기업의 입장에서는 자본비용 및 기업 가치와 관련된 중요한 재무의사결정사항으로 정교한 신용등급 예측 모형의 개발은 재무 및 회계 분야에서 오랫동안 전통적인 연구 주제가 되어왔다. 그러나, 회사채 신용등급 예측 모형의 성과와 관련된 가장 중요한 문제는 등급별 데이터의 불균형 문제이다. 예측 문제에 있어서 데이터 불균형(Data imbalance) 은 사용되는 표본이 특정 범주에 편중되었을 때 나타난다. 데이터 불균형이 심화됨에 따라 범주 사이의 분류경계영역이 왜곡되므로 분류자의 학습성과가 저하되게 된다. 본 연구에서는 데이터 불균형 문제가 존재하는 다분류 문제를 효과적으로 해결하기 위한 다분류 기하평균 부스팅 기법 (Multiclass Geometric Mean-based Boosting MGM-Boost)을 제안하고자 한다. MGM-Boost 알고리즘은 부스팅 알고리즘에 기하평균 개념을 도입한 것으로 오분류된 표본에 대한 학습을 강화할 수 있으며 불균형 분포를 보이는 각 범주의 예측정확도를 동시에 고려한 학습이 가능하다는 장점이 있다. 회사채 신용등급 예측문제를 활용하여 MGM-Boost의 성과를 검증한 결과 SVM 및 AdaBoost 기법과 비교하여 통계적으로 유의적인 성과개선 효과를 보여주었으며 데이터 불균형 하에서도 벤치마킹 모형과 비교하여 견고한 학습성과를 나타냈다.

• 지능정보연구
• /
• 제20권4호
• /
• pp.107-120
• /
• 2014

본 연구에서는 사회연결망분석기법 중 하나인 구조적 공백 분석 결과를 이용하여 추천과정에 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 반영할 수 있는 협업필터링 기반의 추천시스템을 제안한다. 협업필터링은 추천기술 중 가장 많이 활용되고 있지만 전통적으로 확장성과 희박성 등의 문제점뿐 만 아니라 사용자-상품 매트릭스의 선호도만을 이용하여 추천을 함으로써 사용자의 정성적이고 감성적인 정보를 추천과정에 반영하지 못한다는 한계점이 있다. 본 연구에서 제안하는 추천시스템은 사회연결망분석에서 중심성 분석과 함께 연결망 내의 주요개체를 탐지할 수 있는 구조적 공백 분석을 이용하여 연결망 내의 대표 사용자들을 추출한 후 이들을 중심으로 군집을 형성한 후 각 군집색인 협업필터링을 수행하는 과정을 통해 전통적인 협업필터링에서 반영하지 못했던 정성적, 감성적 정보를 반영한다. 한편, 군집색인 협업필터링을 수행함으로써 추천의 효율성을 높일 수 있는 장점도 있다. 본 연구에서는 실제 사용자들의 상품에 대한 선호도 평가점수와 사용자들의 사회연결망 정보를 수집하여 실험을 수행하고 전통적인 협업필터링과 다양한 형태의 협업필터링과의 추천성과 비교를 통하여 제안하는 시스템의 유용성을 확인한다. 비교모형으로는 전통적인 협업필터링, 임의 군집색인 기반 협업필터링, k평균 군집색인 기반 협업필터링을 이용한 추천시스템이며, 실험 결과, 제안한 모형이 다른 비교모형에 비해 추천성과의 정확도가 가장 우수하였다. 추천성과의 차이에 대한 통계적 유의성 검정 결과, 제안 모형은 전통적인 협업필터링 기반의 추천시스템과는 통계적으로 유의한 성과 차이가 없었으나, 다른 두 모형에 대해서는 통계적으로 유의한 성과의 차이가 있는 것으로 나타났다.