IoT 환경이 등장함에 따라 여러 스마트기기를 통해 소비자에게 편리함과 다양한 서비스를 제공하고 있다. 하지만 개인 정보 유출과 같은 보안 위협 사례가 보고되면서 IoT 환경상의 보안 문제의 중요성이 대두되고 있고 특히 키 관리의 안전성 문제에 대해서 거론되면서 PUF를 활용한 방안이 대응 방안으로 거론되고 있다. 키 관리 문제와 관련하여 그룹 키 관리 시스템의 안전성 문제에 대해서 MIPUF를 이용한 키 관리 프로토콜이 제안된 바가 있다. 해당 시스템은 경량 IoT 환경에 적용할 수 있고 PUF의 안전성으로 인해 전체 시스템의 안전성을 보장하지만, 일부 과정에서 안전성 및 연산의 효율성 측면에서 한계점을 보인다. 본 논문은 구성원에 대한 인증 추가, 데이터 간의 독립성 보장, 불필요한 연산을 축약, 그리고 데이터베이스 검색의 효율 증대함으로써 기존 프로토콜을 개선한다. 특정 공격에 대해 안전성 분석을 진행하고 연산량 비교를 통한 효율성 분석 결과를 제시한다. 이를 통해 본 논문은 데이터에 대한 신뢰도를 향상하고 본 논문이 제안한 방안이 기존 프로토콜보다 더 경량화 시켰음을 보인다.
본 논문에서는 전자상거래 시스템에서의 보안 문제를 해결하기 위해 신용카드 조회 시스템을 설계하고 구현하였다. 전자 상거래시 PC에서 신용카드 조회기를 사용하면 키보드 입력 없이 신용카드 조회기에서 신용카드를 읽어 신용카드 결재를 수행한다. 새로운 신용카드 조회 시스템은 신용카드 조회기 내부의 칩에서 공유키 기반으로 신용카드 정보를 즉시 암호화하여 호스트 시스템에 보냄으로써 키보드 해킹 위험에서 안전하다는 장점이 있다. 신용카드 조회 시스템의 암호화/복호화를 위해 quotient ring 에 기반한 행렬 연산을 사용하였으며, 암호화의 안전성을 위해 모든 암호 대상 데이터에 대해 서로 다른 암호 행렬을 생성하는 방법을 제시하고, 서로 다른 암호 행렬을 구성하기 위해 요구되는 암호키의 크기 및 행렬의 크기를 산출하였다. 신용카드 결재를 위하여는 소량(0.1KB) 의 데이터가 요구되므로, 암호키의 크기가 128bits만 되어도 역행렬을 고려한 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬의 경우 좋은 성능을 보이는 것으로 분석되었다. 신용카드 조회 시스템을 인증용으로 사용하기 위하여는 0.5KB 이상의 데이터가 필요하므로, 암호키의 크기가 256bits 이상에서 $2{\times}2$ 행렬이나 $3{\times}3$ 행렬을 사용하면서 역행렬을 고려하는 것이 좋은 것으로 분석되었다.
최근 협력 시스템에 대한 연구가 증가되면서 협력 작업에 대한 연구와 더불어 협력 시스템 보안에 대한 연구가 중요시되고 있다. 협력 시스템에서 인증 및 암호화의 경우 기존의 정책을 사용하여 시스템의 견고성을 유지할 수 있다. 그러나 접근 제어 정책에서 기존의 정책을 그대로 사용하게 되는 경우 분산 환경, 개방된 네트워크, 다양한 주체와 객체의 존재로 인하여 협력 시스템은 신분, 직무, 그룹, 보안등급, 무결성 등급, 허가권을 포함해야 하는 다양한 접근상황을 고려해야 된다. 이 경우, 낮은 보안 등급의 주체가 높은 보안 등급의 객체로 접근을 허용 하거나, 높은 보안 등급의 주체가 낮은 보안 등급의 객체로 접근을 막아야 하는 복합적 상황을 해결하지 못한다. 더욱이 모든 접근상황을 제어하기 위하여 객체에 여러 접근제어 요소를 포함하여 접근 제어를 알고리즘화 할 경우 불필요한 상황을 모두 고려해야 하기 때문에 시스템의 성능 저하를 야기 시킨다. 이 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 협력 시스템의 특징에 맞는 새로운 접근제어 프레임워크를 제안한다. 제안된 접근제어의 특징은 주체 및 객체에 다수의 접근 요소를 정의하여 기존 정책 보다 협력시스템과 같은 복합적인 상황에서 용이하게 적용되도록 하였다. 그리고 객체의 종류를 접근될 요소의 특징에 따라 세 가지로 구분하였고, 구분된 각 객체의 특징에 따라 알고리즘이 구현됨으로 빠르고 원활한 협력 작업이 수행되도록 하였다. 또한, 접근 요소 및 정책 변경이 용이하도록 확장성을 고려하였다. 모의실험 결과 다수의 접근 요소를 사용하였지만 시스템 성능은 접근 제어 정책을 적용하지 않았을 때와 큰 차이를 보이지 않았으며 복합적인 상황의 접근제어에서도 확실한 접근 제어가 가능했다.
한국군의 군수품 품질보증활동의 일환으로 시험성적서 정보서비스(TRIS)를 통한 시험성적의 신뢰성 확보가 전 분야 및 영역에서 요구되고 있다. 본 연구에서는 군수품 품질보증기관, 시험분석기관, 계약 및 협력업체의 설문조사를 통하여 TRIS에 대한 사용자 만족도를 파악하고, 사용자 그룹별 상세 분석을 통해 개선사항 및 발전방안을 도출하였다. 설문 문항은 Delone과 McLean의 정보시스템 성공모형 모델을 변형하여 작성하였으며, 3개 사용자 그룹 183명에 대하여 수행되었다. 전체 설문분석결과 3개 사용자 그룹에서 모두 시스템교육에 대한 요구가 높았으며, 사용자 그룹별 업무처리 방식에 따라 전반적 시스템의 이해도와 숙련도가 다른 것으로 조사되었다. 사용자 그룹별 세부분석결과, 국방품질보증기관의 경우 군수품의 분야별 계약업체 특성에 따라 사용자를 위한 기능강화가 요구되었으며, 시험기관의 경우 공인기관 인증형태에 따라 TRIS와의 연계방법이 요구되었다. 또한, 업체 사용자 그룹의 경우 계약업체와 협력업체가 TRIS를 운용하는 방식에 차이를 보였으며, 지속적 교육을 통한 협력업체의 인력운용지원이 필요한 것으로 분석되었다. 본 연구 결과는 향후 전 군의 군수품 신뢰성 확보를 위한 국방품질종합정보체계 구축의 기초자료로써 활용될 것으로 기대한다.
사용자의 계정 정보를 관리하고 NFC(Near Field Communication)와 OTP(One Time Password)를 이용한 이중 보안 시스템을 제안 하고, NFC의 1m 미만의 범위 내에서 인식하는 특징과 NFC 자체의 높은 보안성을 이용하여, 사용자 인증 단계를 강화한 결과물은 4년제 학부체계의 전자공학 전공에서 2인 1조로 1년 6개월 동안 진행한 졸업작품 설계과정에서 이루어졌다. 본 학회의 학술대회를 포함하여 국내 전문학회 학술발표대회 및 논문경진 대회에 3회 참가하여, 중간 결과들을 발표하였고, 지도교수가 포함된 6인의 전공교수들에 의한 3차 심사단계를 거쳐 졸업 작품으로 합격하였다. 합격된 사항은 발표논문 체계로 구성하여 합격한 다른 인원들과 함께 졸업 논문집을 발간하였다. 이러한 단계를 거쳐 얻어진 설계 및 제작의 경험을 통해, 자신감을 얻고 취업 기회를 적극적으로 모색하는 성장의 단계를 갖는 계기가 되었으며, 취업을 통해 공학교육을 실천하는 하나의 방법론을 제시하였다.
지능정보화 사회에서 가장 핵심으로 발전하고 있는 인공지능은 인간에게 편의성과 긍정적인 삶의 변화를 가져오고 있다. 하지만 인공지능 발전과 함께 인간의 인격권과 재산이 위협받고, 윤리적인 문제가 발생하는 사례도 증가하고 있기 때문에 그에 따른 대안이 필요하다. 본 연구에서는 인공지능의 역기능에서 가장 쟁점화되고 있는 인공지능 윤리(Artificial Intelligence Ethics) 문제를 인공지능 윤리원칙과 구성요소 기반 하에 우선적으로 인간의 인격권과 재산을 보호할 수 있도록 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하는 데 목표를 두었다. 인공지능 윤리 측정지표를 연구, 개발하기 위해 다양한 관련 문헌과 전문가 심층 면접(FGI), 델파이 설문조사를 실시하여 43개 항목의 윤리 측정지표를 도출하였다. 설문조사와 통계분석에 의하여 윤리 측정지표에 대한 기술통계량 분석, 신뢰도 분석, 상관관계 분석으로 40개 항목의 인공지능 윤리 측정지표를 확정하여 제안하였다. 제안된 인공지능 윤리 측정지표는 인공지능 설계, 개발, 교육, 인증, 운영, 표준화 등에 활용될 수 있으며, 안전하고 신뢰할 수 있는 인공지능 발전에 기여할 수 있을 것이다.
인터넷 사용자는 비디오를 보면서 소셜 네트워크 서비스를 이용하고 웹 검색을 하고, 비디오에 나타난 상품에 관심이 있을 경우 검색엔진을 통해 정보를 찾는다. 비디오와 사용자의 직접적인 상호작용을 위해 비디오 어노테이션에 대한 연구가 진행되었고, 스마트 TV 환경에서 어노테이션 된 비디오가 활용될 경우 사용자는 객체에 대한 링크를 통해 원하는 상품의 정보를 쉽게 확인할 수 있게 된다. 사용자가 상품에 대한 구매를 원할 경우 상품에 대한 정보검색 이외에 상품평이나 소셜 네트워크 친구의 의견을 통해 구매 결정을 한다. 소셜 네트워크로부터 발생되는 정보는 다른 정보에 비해 신뢰도가 높아 구매 결정에 큰 영향을 미친다. 하지만 현재 소셜 네트워크 서비스는 의견을 얻고자 할 경우 모든 소셜 네트워크 친구들에게 전달되고 많은 의견을 얻게 되어 이들로부터 유용한 정보를 파악하는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 사용자의 프로파일을 기반으로 상품에 대해 유용한 정보를 제공할 수 있는 친구를 규명하기 위한 필터링 방법을 제안한다. 사용자 프로파일은 페이스북의 사용자 정보와 페이스북 페이지의 'Like' 정보를 이용하여 구성된다. 프로파일의 상품 정보는 GoodRelations 온톨로지와 BestBuy 데이터를 이용하여 의미적으로 표현된다. 사용자가 비디오를 보면서 상품 정보를 얻고자 할 경우 어노테이션된 URI를 이용하여 정보가 전달된다. 시스템은 소셜 네트워크 친구들에 대한 사용자 프로파일과 BestBuy를 기반으로 어노테이션된 상품에 대한 의미적 유사도를 계산하고 유사도 값에 따라 순위가 결정한다. 결정된 순위는 유용한 정보를 제공할 수 있는 소셜 네트워크 상의 친구를 규명하는데 사용된다. 참가자의 동의하에 페이스북 정보를 활용하였고, 시스템에 의해 도출된 결과와 참가자 인터뷰를 통해 평가된 결과를 이용하여 타당성을 검증하였다. 비교 실험의 결과는 제안하는 시스템이 상품 구매결정을 하기 위해 유용한 정보를 획득할 수 있는 방법임을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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