다수의 다양한 구성원들로 구성된 멀티캐스트 그룹은 매우 변동적이며, 이로 인하여 구성원들이 매 세션마다 빈번히 추가되거나 삭제된다. 따라서 새로운 세션을 시작하기 위해서는 세션키가 효율적으로 갱신되고 분배되어야 한다. 본 논문에서는 일방향 함수(one-way function)와 XOR 연산자를 이용해서 효율적이면서도 안전하게 그룹키를 갱신하고 분배할 수 있는 그룹키 관리 프로토콜 ELKH(Efficient Logical Key Hierarchy)를 소개한다. LKH에 기반한 문헌의 키 관리 프로토콜들에서는 안전하지 않은 멀티캐스트 채널을 통해 정당한 구성원들에게 키 갱신 메시지를 전달해야 하는 경우에 특정 암호 알고리즘을 필요로 한다. 하지만 본 논문에서 제시하는 프로토콜은 특정 암호 알고리즘 대신에 일방향 함수를 이용하여 메시지를 은닉하는 새로운 접근방법이다. 본 논문의 주된 결과는 ELKH가 $EHBT^{[12]}$와 비교해, 키 갱신 메시지의 크기가 증가되지 않으면서 키 갱신 속도가 더 빠르다는 것이다. 그리고 주어진 일방향 함수의 안전성에 기반해서 ELKH 프로토콜이 forward secrecy와 backward secrecy를 만족한다는 것을 증명한다.
본 논문에서는 조직내 상하 역할 구분이 명확한 계층 구조 환경에서의 효율적인 그룹키 생성을 위한 요구 조건을 제시하고 이를 만족하는 그룹키 생성 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 일방향성의 해쉬 체인을 이용해 생성한 계층식별자와 접근권한에 따라 랜덤하게 생성하여 관리되는 그룹식별자와의 논리합 연산을 통해 키를 생성한다. 이를 통해, 기존의 정적 그룹키 생성 기법의 상위그룹 사용자로 하여금 과도한 키 생성 정보 소유 문제를 해결함과 동시에 하위그룹 사용자로 하여금 상위그룹 사용자의 키 정보를 유추할 수 없도록 하였다. 또한, 기존의 슈퍼그룹키 생성 기법, 다중 계층 그룹키 생성 기법과의 실험을 통한 비교분석 결과 생성되는 전체키의 수, 사용자 소유키의 수, 정보 암 복호화에 사용되는 키의 수, 키 자체 확장성 등과 같은 여러 항목에서 기존 기법과 동일하거나 우수함을 확인할 수 있었다.
The purpose of this study is to investigate the psychological hierarchy structure of science concepts and to determine the effective teaching order by comparing the teaching effects of the psychological hierarchy order with those of teaching order of the current text in order to inquire validating evaluation framework of science curriculum sequence. Key concepts were selected by tasks analysis in the seven units of elementary and secondary school curriculum. Concept formation tests were developed to evaluate each concepts achievement,. The test items were made according to each of the concepts based on 12 prototype tasks developed by Frayer(1969). To identify the students' psychological hierarchy the test items were administrated to elementary and secondary school students. Ordering theory was used to identify the students' psychological hierarchy. Nonequivalent control group pretest-posttest design was used in this study as an experimental design. Teaching with psychological hierarchy order was applied tp experimental group and teaching with concept order described in the current text was applied to control group. The major results of this study are as followings: 1. The students' psychological hierarchy structures are different from logical hierarchy structures. 2. The science teachers' psychological hierarchy structures are different from not only logical hierarchy structures but also students' psychological hierarchy structures. 3. The mean score of experimental group applied psychological hierarchy order is significantly higher(p<.05) than the control group in the concept achievement.
다양한 종류의 데이타 스트림과 다양한 권한을 가지는 사용자들을 위한 그룹 통신을 위해서는 접근 제어(access control)가 필수적이다. 동일한 접근 권한을 가지는 그룹 멤버들은 하나의 클래스에 속하게 되며, 이러한 클래스들은 주어진 접근 관계를 표현한 하나의 계층을 구성한다. 그리고 각 클래스에는 하나의 비밀키가 할당된다. 기존의 기법들에서는 계층으로부터 하나의 논리적 키 트리를 생성하고 각 사용자는 항상 자신이 접근할 수 있는 모든 클래스의 키를 관리하는 방식, 즉 선행적(proactive)인 방식이었다. 하지만, 계층의 규모가 큰 경우에 사용자가 키를 저장하기 위한 공간이 늘어나고 키 갱신을 위한 메시지 또한 커진다는 단점을 가진다. 그리고 대부분의 경우 사용자는 극히 일부의 스트림만을 동시에 접근하게 되며, 이를 위해 모든 키를 지속적으로 갱신하는 것은 낭비가 된다. 본 논문에서는 이를 고려한 반응적(reactive)인 방식의 키 관리 기법을 제안한다. 각 사용자는 자신이 속한 서브그룹의 키만을 관리하며 다른 키가 필요한 경우에만 자신의 키와 공개 파라미터를 이용해서 해당 키를 추출하게 된다. 이로 인해 키 갱신을 위한 비용이 줄어들게 되고, 특히 접근 관계가 복잡하고 규모가 큰 그룹에 대해 좋은 성능을 가진다. 그리고 접근 관계가 변하는 경우, 이를 쉽게 반영할 수 있다는 장점을 가진다.
The purpose of this study is to develop a composite platform for knowledge extractions, visualizations, and inference. Generally, the big data sets were frequently used in the healthcare and medical area. To help the knowledge managers/users working in the field, this study is focused on knowledge management (KM) based on Data Mining (DM), Knowledge Distribution Map (KDM), Decision Tree (DT), RDBMS, and SQL-inference. The proposed mechanism is composed of five key processes. Firstly, in Knowledge Parsing, it extracts logical rules from a big data set by using DM technology. Then it transforms the rules into RDB tables. Secondly, through Knowledge Maintenance, it refines and manages the knowledge to be ready for the computing of knowledge distributions. Thirdly, in Knowledge Distribution process, we can see the knowledge distributions by using the DT mechanism.Fourthly, in Knowledge Hierarchy, the platform shows the hierarchy of the knowledge. Finally, in Inference, it deduce the conclusions by using the given facts and data.This approach presents the advantages of diversity in knowledge representations and inference to improve the quality of computer-based medical diagnosis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3690-3713
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2019
According to the main group key management schemes logical key hierarchy (LKH), exclusion basis systems (EBS) and other group key schemes are limited in network structure, collusion attack, high energy consumption, and the single point of failure, this paper presents a group key management scheme for wireless sensor networks based on Lagrange interpolation polynomial characteristic (AGKMS). That Chinese remainder theorem is turned into a Lagrange interpolation polynomial based on the function property of Chinese remainder theorem firstly. And then the base station (BS) generates a Lagrange interpolation polynomial function f(x) and turns it to be a mix-function f(x)' based on the key information m(i) of node i. In the end, node i can obtain the group key K by receiving the message f(m(i))' from the cluster head node j. The analysis results of safety performance show that AGKMS has good network security, key independence, anti-capture, low storage cost, low computation cost, and good scalability.
본 논문에서는 비디오 데이터 대한 구조적 내용과 의미적 내용에 효과적으로 표현하기 위해 비디오 모델링을 제안한다. 또한 사용자가 비디오 데이터에 대한 내용 정보를 쉽게 파악하고 재생할 수 있도록 하는 브라우징 기법을 제안한다. 제안하는 모델링은 원시 데이터 계층, 내용 계층 그리고 키프레임 계층의 세 계층으로 구성되며 비디오 데이터에 대한 논리적인 계층 구조와 의미적 내용은 내용 계층에 표현한다. 비디오 브라우징은 비디오 재생과 내용 정보를 나타내는 두 가지 브라우저를 구현하였다. 비디오 재생 브라우저는 비디오를 재생과 현재화면 정보를 나타내는 기능을 수행한다. 내용 정보 브라우저는 원시데이터, 구조적 내용 그리고 의미적 내용에 대한 정보를 브라우징하는 기능을 제공한다.
1960년대 MIT에서 제작된 최초의 게임 Space War를 시작으로 짧은 기간 동안 게임산업은 급속도로 성장하고 방대해지면서 최근 발표된 게임들은 총합적 디자인의 결정체라고 봐도 무방하리만큼 콘텐츠를 이루는 구성요소가 무수히 많아졌다. 결국 게임을 개발함에 있어서 고려해야할 요소도 기하급수적으로 증가하여, 예산 및 인력, 시간투입 등에 대한 계획도 매우 복잡해질 수밖에 없다. 그러므로 성공적인 게임개발을 위해서는 게임을 구성하는 요소를 추출하고 각 요소별 중요도를 산출하여, 향후 개발되는 게임을 사전에 평가할 수 있는 방법이 무엇보다 절실하다. 이러한 기획은 진행과정에서 무수한 의사결정을 요구하게 되고, 의사결정 작업은 다수인자에 대한 문제, 요소들을 정량화시키기 어려운 불확실성의 문제, 결과가 지향하는 복잡한 다목적의 문제, 다수의 의사결정간의 혼선, 의사결정과정에 이르는 다단계의 우선순위 결정문제 등으로 인한 많은 어려움이 있다. 본 연구는 이러한 문제들을 총합적으로 해결하며, 불확실한 데이터를 정량화시켜 논리적이고 합리적인 대안을 제시할 수 있도록 계층화의사결정법을 제시하고자 하며, 현재 게임시장을 주도하고 있는 FPS게임을 대상으로 분석을 시도하였다. AHP분석에서 가장 중요한 것은 분석하고자 하는 대상의 요소들을 객관적으로 정확하게 분류하고 이를 계층화시키는 것과 요소간의 쌍대비교를 통한 중요도 추출이다. 본 연구는 이러한 요소추출과 요소간 중요도 산출 및 대안의 선정 2부분으로 구성되며, 그 중에서 본 논문은 델파이기법에 의한 FPS게임의 객관적 요소추출 및 계층화를 중심으로 하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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