나이브 베이스 학습은 유명하면서도, 빠르면서도 효과적인 지도 학습 방법으로, 다소 잡음을 가진 라벨이 있는 데이터집합을 다루는 데 좋은 성능을 보인다. 그러나, 나이브 베이스의 조건적 독립성 가정은 실세계 데이터를 다루는 데 필요한 특성에 다소 제약사항을 가지게 한다. 지금까지 연구자들이 이 조건적 독립성 가정을 완화시키는 방법들을 제안해 왔다. 이러한 방법들은 어트리뷰트 가중치, 커널 밀도 측정 등이 있다. 본 논문에서, 우리는 커널 밀도 측정과 어트리뷰트 가증치를 이용하여 나이브 베이스의 학습 효과를 개선하기 위한 NB Based on Attribute Weighting in Kernel Density Estimation (NBAWKDE) 이라는 새로운 접근 방법을 제안한다.
최근 방송과 통신의 융합 흐름은 방송 영역에서 제공되던 멀티미디어 콘텐츠를 초고속 인테넷, 케이블 TV망 그리고 위성 망 등을 통해 실시간으로 전송하는 IPTV 서비스로 변화되고 있다. 그러나 디지털 방송 서비스가 다양한 매체로 확산되면서 서비스 제공자가 사용자들에게 제공하는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안은 기존 방송 시스템에서 제공하는 CAS(Conditional Access System)만을 이용해서는 완벽하게 지원할 수 없다. 이 논문에서는 IPTV 서비스의 콘텐츠 보안 문제를 해결하기 위해 IPTV 시스템을 구성하는 구성 요소 중 수신기(Set-Top BoX, STB)와 스마트카드 사이의 사용자 수신자격을 효율적으로 판별할 수 있는 상호인증 프로토콜을 제안한다. 제안된 프로토콜은 기존 프로토콜에 비해 사용자가 지불하는 채널에 대한 수신자격을 수신기가 올바르게 전송할 수 있도록 서명기반의 해쉬함수를 사용한다. 또한, 제안 프로토콜은 상호인증 과정을 통해 수신기와 스마트카드 사이에서 생성된 세션키를 이용하여 EMM를 암호화한 후 제3자가 서비스를 불법적으로 이용할 수 없도록 한다.
Alazzawi, Murtadha A.;Lu, Hongwei;Yassin, Ali A.;Chen, Kai
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권12호
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pp.6121-6144
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2019
Numerous privacy-preserving authentication schemes have been proposed but vehicular ad hoc networks (VANETs) still suffer from security and privacy issues as well as computation and communication overheads. In this paper, we proposed a robust conditional privacy-preserving authentication scheme based on pseudonym root with cuckoo filter to meet security and privacy requirements and reduce computation and communication overheads. In our proposed scheme, we used a new idea to generate pseudonyms for vehicles where each on-board unit (OBU) saves one pseudonym, named as "pseudonym root," and generates all pseudonyms from the same pseudonym. Therefore, OBU does not need to enlarge its storage. In addition, the scheme does not use bilinear pairing operation that causes computation overhead and has no certification revocation list that leads to computation and communication overheads. The proposed scheme has lightweight mutual authentication among all parties and just for once. Moreover, it provides strong anonymity to preserve privacy and resists ordinary attacks. We analyzed our proposed scheme and showed that it meets security and privacy requirements of VANETs and is more efficient than traditional schemes. The communication and computation overheads were also discussed to show the cost-effectiveness of the proposed scheme.
본 논문에서는 인증 및 조건부 프라이버시, 부인방지 기능만 제공되는 그룹 서명 기반의 차량 네트워크 환경에서 상호 신분 화인 및 세션키 교환 기법을 제안한다. 다양한 차량 네트워크 환경에서 인증, 조건부 프라이버시, 부인방지, 데이터 기밀성과 같은 보안 서비스들이 요구되지만, 최근 연구되고 있는 그룹 서명 기반의 차량 네트워크 보안 기술들은 신분 확인 후 사용자 데이터를 보호하기 위한 세션키 교환 과정을 고려하고 있지 않다. 본 논문에서는 하나의 인증값으로 매번 다르게 생성되는 Diffie-Hellman 파라미터들의 인증 유효성을 제공하는 방법을 이용하여 신분 화인 및 세션키 교환 기능을 제공한다. 제안 기법은 인증값 저장 공간 및 인증값 생성 요청에 대한 통신 오버헤드가 적고, 매번 새로운 Diffie-Hellman 파라미터 생성으로 보다 안전한 세션키 교환이 가능하다. 또한 제안 기법은 다양한 차량 응용 서비스에서 요구하는 보안 요구사항들을 만족한다.
In the vision of ubiquitous computing environment, smart objects would communicate each other and provide many kinds of information about user and their surroundings in the home. This information enables smart objects to recognize context and to provide active and convenient services to the customers. However in most cases, context-aware services are available only with expert systems. In this paper, we present generalized activity recognition application in the smart home based on a naive Bayesian network(BN) and fuzzy clustering. We quantize continuous sensor data with fuzzy c-means clustering to simplify and reduce BN's conditional probability table size. And we apply mutual information to learn the BN structure efficiently. We show that this system can recognize user activities about 80% accuracy in the web based virtual smart home.
제한수신시스템(CAS)은 자격을 갖춘 가입자만이 방송 콘텐츠를 시청할 수 있게 하는 IPTV SCP의 핵심 보안기술이다. 과거 CAS는 가입자의 수신기(STB)에 내장된 하드웨어 형태로 존재하거나 또는 분리 가능한 케이블카드 형태로 존재하는 것이 일반적이었다. 하지만 근래에는 기존 CAS의 보아나 문제와 확장성 문제 등으로 인해 네트워크를 통해 가입자의 STB에 내려 받을 수 있는 다운로드 가능 제한수신 시스템(DCAS)에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 논문에서는 다운로드 가능 IPTV SCP의 대표적인 예인 오픈케이블(OpenCable)와 수신기의 상호인증 및 키관리 기법을 제안한다. 또한, 제안하나 기법을 선행연구와 비교 분석하여 그 우수성을 평가한다.
나이브베이즈분류기($na\ddot{i}ve$ Bayes classifier)는 학습, 적용 및 계산자원 이용의 측면에서 매우 효율적인 모델이다. 또한, 그 분류 성능 역시 다른 기법에 비해 크게 떨어지지 않음이 다양한 실험을 통해 보여져 왔다. 특히, 데이터를 생성한 실제 확률분포를 나이브베이즈분류기가 정확하게 표현할 수 있는 경우에는 최대의 효과를 볼 수 있다. 하지만, 실제 확률분포에 존재하는 조건부독립성(conditional independence)이 나이브베이즈분류기의 구조와 일치하지 않는 경우에는 성능이 하락할 수 있다. 보다 구체적으로, 각 자질변수(feature variable)들 사이에 확률적 의존관계(probabilistic dependency)가 존재하는 경우 성능 하락은 심화된다. 본 논문에서는 이러한 나이브베이즈분류기의 약점을 효율적으로 해결할 수 있는 자질변수의 통합기법을 제시한다. 자질변수의 통합은 각 변수들 사이의 관계를 명시적으로 표현해 주는 방법이며, 특히 상호정보량(mutual information)에 기반한 통합 변수의 선정이 성능 향상에 크게 기여함을 실험을 통해 보인다.
한국어 단어의 의미 중의성 해소 방법들은 주로 소규모의 의미 태그 부착 말뭉치나 사전 정보 등을 이용하여 엔트로피 정보, 조건부 확률, 상호정보 등을 각각 계산하고 이를 중의성 해소에 이용하는 방법 등으로 다양하게 제안되었다. 본 논문에서는 대규모로 구축된 의미 태그 부착 말뭉치를 이용하여 한국어 단어 벡터를 추출하고 이 벡터들 사이의 유사도를 계산하여 단어 의미 중의성을 해소하는 단어 공간 모델 방법을 제안한다. 세종 형태의미분석 말뭉치를 사용하여 학습하고 임의의 200문장(583 단어 종류)에 대해 평가한 결과, 정확도가 94%로 기존의 방법에 비해 매우 우수했다.
본 논문은 입력 이미지 블록의 클래스 조건부 확률 밀도 함수의 커널 추정에 기반한 공간 영역에서의 다중초점 이미지 융합 기법을 제안한다. 이미지 융합 문제를 시험 패턴으로부터 추정된 유사 밀도 함수에 의해 사후 클래스 확률, P($w_{i}{\mid}B_{ikl}$),을 계산하는 분류 임무로 접근하였다. C개의 입력 이미지 $I_{i}$에 대하여 제안한 방법은 i 클래스 $w_{i}$를 정의하고 베이즈 결정 원리에 기초하여 판별 함수를 최대화하는 PxQ 블록 $B_{ikl}$의 집합에 의해 표현되는 결정 지도로 부터 융합 이미지 Z(k,l)를 형성한다. 출력 화질의 척도로서 RMSE 와 상호 정보량인 MI를 사용하여 제안한 기법의 성능이 평가되었다. 커널 함수의 폭 ${\sigma}$ 도 변화시키고, 다른 종류의 커널과 블록 크기를 변화시켜 가며 성능평가를 수행하였다. 제안한 가법은 C=2 와 C=3에 대하여 시험하였고 시험 결과는 좋은 성능을 보였다.
우리나라의 주력 산업 중 하나였던 정보통신 및 가전 산업은 점차 수출 비중이 낮아지는 등 수출 경쟁력이 약화되고 있다. 본 연구는 이런 정보통신 및 가전 산업의 수출 제고를 돕기 위해서 객관적으로 수출경쟁력을 분석하고 수출 유망국가를 제시하고자 했다. 본 연구는 수출경쟁력 평가를 위해서 네트워크 분석 중 구조적 특징, 중심성 그리고 구조적 공백 분석을 수행했다. 유망 수출 국가를 선정하기 위해서는 기존에 경제적 요인 외에도 이미 형성된 글로벌 무역 네트워크(ITN) 즉 글로벌 밸류체인(GVC)의 특성을 고려할 수 있는 새로운 변수를 제안했다. 국가간 무역 네트워크 분석에서 Exponential Random Graph Model(ERGM)을 통해 도출된 개별적인 링크에 대한 조건부 로짓값(log-odds)을 수출가능성을 나타낼 수 있는 대리변수로 가정했다. 이런 ERGM의 링크 연결 가능성까지 고려해 수출 유망국가를 추천하는 데는 모수적 접근 방법과 비모수적 접근 방법을 각각 활용했다. 모수적 방법에서는 ERGM에서 도출된 네트워크의 링크별 특성값을 기존의 경제적 요인에 추가 고려하여 우리나라 정보통신 및 가전 산업 수출액을 예측하는 회귀분석 모형을 개발했다. 또한 비모수적 접근 방법에서는 클러스터링 방법을 바탕으로 한 Abnormality detection 알고리즘을 활용했는데, 2개 Peer(동배)에서 벗어난 이상값을 찾는 방법으로 수출 유망국가를 제안했다. 연구 결과에 따르면, 해당 산업 수출 네트워크의 구조적 특징은 이전성이 높은 연결망이었으며, 중심성 분석결과에 따르면 우리나라는 수출에 규모에 비해서 영향력이 약한 것으로 나타났고, 구조적 공백 분석결과에서 수출 효율성이 약한 것으로 나타났다. 본 연구가 제안한 추천모델에 따르면 모수 분석에서는 이란, 아일랜드, 북마케도니아, 앙골라, 파키스탄이 유망 수출 국가로 나타났으며, 비모수 분석에서는 카타르, 룩셈부르크, 아일랜드, 북마케도니아, 파키스탄이 유망 국가로 분석되었으며, 분석방법에 따라 추천된 국가에서는 일부 차이가 나타났다. 본 연구결과는 GVC에서 우리나라 정보통신과 가전 산업의 수출경쟁력이 수출 규모에 비해서 높지 않음을 밝혔고, 따라서 수출이 더욱 감소될 수 있음을 보였다. 또한 본 연구는 이렇게 약화된 수출경쟁력을 높일 수 있는 방안으로 다른 국가들과의 GVC 네트워크까지 고려해 수출유망 국가를 찾는 방법을 제안했다는데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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