본 연구는 IPSec 환경에서 이동 에이전트를 이용한 효율적 그룹 보안정책 협상을 위한 모텔개발을 위한 것이다. 기존의 IP 보안 시스템들은 약간의 문제점들이 있다. 우선 각각의 보안 영역별로 요구되는 보안정책이 서로 다른 단점들이 있으며, 또한 네트워크 토폴로지에 따라 패킷들이 전송되는 경로가 일정하다는 것과 동일한 보안 정책으로 보호받을 수 있다는 것을 보장할 수 없다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 이동 에이전트를 이용하여 해결할 수 있는 모델을 개발하였다. 각각의 보안 영역별로 보안정책의 협상이 필요하다면, 이동 에이전트는 보안정책 협상결과를 패스포트 형태로 관리하고, 이 패스포트를 이용하여 서로간의 인증 및 신뢰성을 보증해 준다.
종래의 출입국 관리자는 여권을 재시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이었다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하고 자동적으로 인증하기 위한 영상 처리와 문자 인식을 통한 여권 인증 시스템에 관한 연구이다. 여권에는 사용자에 대한 많은 정보들이 있다. 이러한 사항을 이용하여 여권에서 추출할 수 있는 문자 정보들에 대해 개선된 ARTI알고리즘을 적용하여 학습하고 자동적으로 인식하도록 하였다.
본 논문에서는 여권 인식 시스템을 위한 전처리 단계로 스캔된 여권 영상에서 문자 영역을 추출하는 방법에 대해 제안하였다. 인식에 필요한 문자 영역을 흑 화소로 나머지 영역은 휜 화소로 이진화하기 위해서 문자의 RGB 값을 이용하였다. 이진화하는 임계 값을 자동으로 결정하기 위하여 MRZ 의 일부 영역을 사용하였다. 이진화된 영상에서 비문자 영역인 사진 영역을 제거하기 위하여 가로/세로 프로파일을 수행한다. 결과 값을 분석하여 사진 영역을 결정하고 제거하여 여권 상에서 문자 영역 추출이 가능하였다.
재 인터넷의 서비스 제공자 중심적(service provider-centric)이고 고립형(isolated)의 선원 관리 1.0 모델(identity management 1.0 model)은 사용자 편의성 부족, 고비용 구조, 프라이버시 보호 어려움, 그리고 신뢰 인프라 부재 등의 여러 가지 문제를 안고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 Passport/Live ID, Liberty Alliance/SAML(Security Assertion Markup Language), CardSpace, OpenID 등 SSO(Single Sign On) 서비스에 기초한 다양한 선원 관리 2.0 모델들이 개발되어 왔으나 실제 인터넷 환경에서 아직까지 신원 관리 1.0 모델을 대체할 수 있을 정도로 광범위하게 수용되지 못하고 있다. 본 논문은 현재 개발되고 있는 대표적인 신원관리 2.0 모델들을 비교분석하고, 분석 결과를 바탕으로 미래 인터넷을 위한 신원 관리 3.0 모델의 개발 방향을 제시하고자 한다.
본 논문에서는 IPSec(IP Security) 환경에서 이동 에이전트 시스템을 이용한 안전한 망 관리를 위한 보안정책 협상모델을 설계하고자 한다. 기존의 안전한 망 관리를 위한 IP 보안 시스템들은 약간의 문제점들이 있다. 각 보안영역과 구현 환경에 따라 각기 다른 보안정책을 내부적으로 정의하여 사용하고 있다. 이로 인하여 패킷 전송시 보안 영역간 정책 요구사항이 서로 달라 패킷이 목적지까지 전달되지 않을 수도 있고, 패킷이 양방향으로 같은 경로를 따라 전송되고 같은 정책으로 보호되는지 보장할 수 없는 문제점을 내포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 이동 에이전트를 이용하여 해결할 수 있는 모델을 설계하였다. 각각의 보안 영역별로 보안정책의 협상이 필요하다면, 이동 에이전트는 보안정책 협상결과를 패스포트 형태로 관리하고, 이 패스포트를 이용하여 서로간의 인증 및 신뢰성을 보증해 준다.
국제적으로 재활용에 관한 지침서들이 채택되고 있다. UNEP는 바젤협약을 채택하여 친환경적인 시설의 이용과 권고사항 들을 제공하며, IMO에서는 선박재활용 지침서를 채택하여 작업자의 안전, 오염물질의 배출방지 방안, Green Passport 등을 소개하고 있으며, 향후 채택될 IMO협약 초안 또한 준비중이며, IMO는 선박재활용시 안전과 건강에 관한 지침서를 채택하여 작업자에 대한 안전관리체계를 제시하고 있다. 하지만 우리나라는 이러한 국제적 흐름에 역행하는 모습을 보이고 있고, 국내의 기준 또한 미비한 것이 사실이다. 이러한 시점에서 본 연구는 해체되는 선박의 재활용에 관한 국제적인 동향과 우리나라의 대응방안에 관하여 연구하였고, 선박재활용에 관한 특별법 제정이 필요한 것으로 사료된다.
현재의 출입국 관리는 여권을 제시하면 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권 데이터베이스와 대비하는 것이다. 본 논문에서는 여권의 정보를 인식 할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다. 추출된 문자열 영역을 이진화하고 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM 마스크를 적용한 후에 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 개별 코드의 인식은 ART2 알고리즘을 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법으로 동작하는 RBF 네트워크를 적용한다. 사진 영역은 코드의 문자열 영역을 추출한 후에 코드의 문자열 영역이 시작되는 좌표를 중심으로 사진 영역을 추출한 후, Luminance, Edge, Hue 정보를 이용하여 사진 부분을 검증한다. 검증된 사진 부분 영상은 ART2 알고리즘을 적용하여 사진의 특징들을 분류하고, 이를 이용하여 사진 인증을 하게 된다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
여권은 외국을 여행하는 사람의 신분이나 국적을 증명하고 상대국에 그 보호를 의뢰하는 문서이다. 해외여행이 자유로워져 출, 입국 인구가 증가하면서 여권의 위, 변조가 증가하고 있다. 위, 변조 여권은 국제범죄조직들이 수사 당국의 감시망을 피하거나 출입국이 규제된 범법자의 신분을 은폐하기 위해 주로 사용한다. 생체측정인증기술이란 각 개인마다 다른 지문, 홍채, 땀샘구조, 혈관, 장문, 정맥 분포, 음성 등 개인의 독특한 생체정보를 추출하여 분석한 후에, 기존에 저장된 데이터와 비교해서 본인임을 확인하고 인증하는 기술을 말한다. 여권에 생체인식기술을 도입하여 여권 없이도 외국여행이 가능한 생체측정 인증기술에 대해 조사하고, 이 기술을 이용한 현황과 여러 종류의 생체인식 중에 어느 것을 이용하는 것이 가장 바람직한지 등에 대해 조사, 분석하였다.
국제적으로 선박의 재활용에 관한 지침서들이 채택되고 있다. UNEP는 바젤협약을 채택하여 친환경적인 시설의 이용과 권고사항들을 제공하며, IMO에서는 선박재활용 지침서를 채택하여 작업자의 안전, 오염물질의 배출방지 방안, Green Passport 등을 소개하고 있으며, 향후 채택될 IMO협약 초안 또한 준비중이며, ILO는 선박재활용시 안전과 건강에 관한 지침서를 채택하여 작업자에 대한 안전관리체계를 제시하고 있다. 하지만 우리나라는 이러한 국제적 흐름에 역행하는 모습을 보이고 있고, 국내의 기준 또한 미비한 것이 사실이다. 이러한 시점에서 본 연구는 해체되는 선박의 재활용에 관한 국제적인 동향과 우리나라의 대응방안에 관하여 연구하였고, 선박재활용에 관한 특별법 제정이 필요한 것으로 사료된다.
현행 출입국 관리는 사용자가 여권을 제시하면, 여권을 육안으로 검색하고 수작업으로 정보를 입력하여 여권의 데이터 베이스와 대조하였다. 이러한 종래의 출입국 관리 시스템은 출입국 심사 시간이 길어 출입국자에 불편을 제공하고 출입국 부적격자에 대한 정확한 검색이 이루어지지 않아 체계적으로 관리하기가 어려웠다. 이리한 종래의 문제점을 개선하기 위해 영상 처리와 문자 인식을 이용한 여권 인증 시스템을 제안한다. 된 논문에서는 여권 영상에 대해 소벨 연산자와 스미어링 기법 그리고 윤곽선 추적 알고리즘을 이용하여 사진영역, 코드 영역 및 개별 코드 문자를 추출하고 개별 코드 문자 인식은 기존의 퍼지 ART를 개선하여 적용한다. 다양한 국내 여권 영상에 대해 제안된 여권 인식 방법을 실험한 결과, 제안된 방법이 여권 인식에 우수한 성능을 보였고 개선된 퍼지 ART 알고리즘이 기존의 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터 수가 적게 생성되고 인식률도 향상된 것을 확인하였다
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[게시일 2004년 10월 1일]
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