Location-based services or LBS refer to value-added service by processing information utilizing mobile user location. With the rapidly increasing wireless Internet subscribers and world LBS market, the various location based applications are introduced such as buddy finder, proximity and security services. As the killer application of the wireless Internet, the LBS have reconsidered technology about location determination technology, LBS middleware server for various application, and diverse contents processing technology. However, there are fears that this new wealth of personal location information will lead to new security risks, to the invasion of the privacy of people and organizations. This paper describes a novel security approach on open LBS service to validate certificate based on current LBS platform environment using XKMS (XML Key Management Specification) and SAML (Security Assertion Markup Language), XACML (extensible Access Control Markup Language) in XML security mechanism.
중복 제거 기술(Deduplication)은 동일한 데이터에 대하여 중복 저장을 방지하는 기법으로 클라이언트(Client)와 클라우드 서버(Cloud Server) 간에 데이터를 저장하고 관리하는데 있어 효율성을 제공한다. 하지만 공개된 환경의 클라우드 서버에 데이터를 저장하고 관리하기 때문에, 클라이언트가 저장한 데이터에 대한 프라이버시 문제가 발생할 뿐만 아니라 데이터의 손실이 발생할 수도 있다. 최근 이러한 문제점들을 해결하기 위해 안전한 중복 제거 기술이 제안되었지만, 여전히 각각의 공격의 안전성에 대한 문제가 발생할 뿐만 아니라 비효율적이다. 본 논문에서는 2013년 Bellare 등이 제안한 기법의 키 서버(Key Server)와 질의-응답 메커니즘(Challenge-Response)을 이용하여 안전하고 효율적인 클라이언트 사이드 중복 제거 기술을 제안한다. 제안 기법은 클라이언트 사이드 중복 제거 기술에서 발생하는 다양한 공격에 대해 안전성을 제공하며, 크기가 큰 데이터를 업로드 하는 환경에서 높은 효율성을 제공한다.
Purpose: The problem of housing poverty among young people is a very important problem for the nation. Therefore, the main purpose of this paper is to identify the problems of the government's housing support policy for young people. And it is in presenting specific solutions by fully reflecting the opinions of experts. Research design, data and methodology: This study consisted of analyzing the following three research topics: 1) the differences of youth residential support housing policy impact on young adults' housing stability, 2) the problems and solutions of youth housing support policy, and 3) the differences of experts' opinions on the impact of government policy on youth housing stability. The subject of this study is the government's seven housing policies for young people. The targets include Happy Public Rental Housing (Happiness Housing), Station Area Rental Housing for youth (Station Area 2030), Public Dormitory for College Students (Public Dormitory & Hope Dormitory), Jeonse Rental Housing for College Students (Subject Lease Rental Housing for College Students), Social Housing for Young People, and Share House. The data was organized through expert surveys from 1st to 30th June 2020. The experts surveyed include professors & researchers, public officer & public institutions staff, and private developers of young adults' housing. The methodology of analysis on the problem and the solution of government policy was Frequency analysis. And analysis methods on differences of experts' opinion were ANOVA, Levene' test, and Schefe test. Results: Problems in Government's youth residential support housing policy include high rents, lack of supply, difficulty in acquiring rental housing, inconvenience in using shared spaces, conflicts with cohabitants, and invasion of privacy. Solutions include expanding supply to urban areas, establishing long-term plans, securing privacy, diversifying business methods, establishing platforms for rental housing transactions, and expanding various public support (financial support, etc). Conclusions: There was a difference in perception among groups of experts on the impact of public rental housing (called 'happiness housing') in youth housing stability. It is very urgent to come up with the most reasonable policy to support youth housing. This requires in-depth discussions by experts to narrow their differences.
The purpose of this study was to provide information on how to expend participation in and raise awareness of the Green Parking Project. A survey was conducted for this study among two groups. One group consisted of 38 residents of the Green Parking Zone in Nam-gu, Ulsan, and the other group consised 129 residents with no experience with the Green Parking Project. For analysis, the frequency and means were calculated, and t-test, analysis of variance, and chi-square test were performed. The results showed, first, that general residents tended to think that parking on the street in front of one's house is a divine right, while residents living the Green Parking Zone thought that the street is a public space. Second, general residents regarded fences as means of security to protect their private property, while people living in the Green Parking Zone tended to think of their yards as semi-private spaces and allowed access to neighbors. Third, general residents had concerns about maintenance and administration fees, noise and dust, security of houses, and privacy. However, residents of the Green Parking Zone evaluated those conditions positively. Fourth, people who were well-informed about the Green Parking Project had low anxiety about security and invasion of privacy, results from the project. Therefore, effective public relations are very important for expanding participation and raising awareness.
Purpose The purpose of this study is to investigate the factors which affect users' fatigue and reluctant intention of using a SNS. In particular, this study focused on the fatigue of SNS users, as the recent excessive use of SNS has led to negative effects such as invasion of privacy, addition and social overload. fatigue This research will explain how producing adverse effects by using SNS caused psychological and mental depression. Previous researches explained that mental fatigue associated with SNS is not simple one and it is complicated with various psychological factors. Considering this fact, this study introduced a behavioral economics concept and a social comparison theory in the research model. Design/methodology/approach For research purposes, this study developed research hypotheses in order to empirically examine the factors that affect SNS users' fatigue and reluctant intention. The empirical research was based on a poll done through 800 research candidates in the SNS fields and the final 451 responses were collected and used in statistical data analysis. The adaptability, trust, and validity to measurement model were verified and the structural relationship in the research model was analyzed through these 451 responses. Findings First of all, maintenance fatigue of SNS had a positive significant effect on coupling and fatigue of SNS and information privacy had a non-significant effect on fatigue. Second, coupling had a negative significant effect on rational inattention, however, perceived cost had a non-significant effect on rational inattention. Third, lateral/upward comparison had a positive significant on user's negative emotions. Meanwhile, user's negative emotions did not have a significant effect on rational inattention.
인공신경망(artficial neural networks)를 활용한 딥러닝은 최근 이미지인식, 빅데이터 및 데이터분석 등 다양한 분야에서 연구되고 개발이 진행되고 있다. 하지만 데이터 프라이버시 침해 이슈와 학습을 많이 할수록 소모 비용과 시간이 증가하는 문제점이 있어서 이를 해결하기 위해 연합학습(Federated Learning)이 연구되었다. 연합학습에서는 프라이버시 문제를 완화하면서, 분산 처리 시스템의 이점을 가져오는 학습기법을 제시하였다. 하지만 여전히 연합학습에서도 프라이버시 및 보안 문제가 존재한다. 그래서 우리는 연합학습의 서버에 해당하는 부분을 블록체인으로 대체하여 연합학습의 문제점인 프라이버시 문제와 보안 문제를 해결하였다. 또한 사용자가 제출하는 데이터에 대한 보상을 지급하여서 동기를 부여하고, 기존 성능은 유지하면서도 더 적은 비용의 유지비를 필요로 하는 시스템을 연구하였다. 본 논문에서는 우리가 개발한 시스템의의 타당성을 보이기 위해 실험결과를 제시하면서 기존 연합학습과 연구한 블록체인 기반의 연합학습 결과를 비교한다. 또한 향후 연구로 보안문제에 대한 해법과 와 적용 가능한 비즈니스 분야를 제시를 보여주면서 논문을 마무리 하였다.
사람 수 추정 기술은 IoT 서비스를 제공하기 위해 중요하다. 대부분의 사람 수 추정 기술은 카메라 또는 센서 데이터를 활용한다. 하지만 기존 기술들은 사생활 침해 문제가 발생 가능하며 추가로 인프라를 구축해야한다는 단점이 있다. 본 논문은 Wi-Fi AP를 활용하여 사람 수를 추정하는 방법을 제안한다. 사람 수 추정을 위해서 Wi-Fi의 채널 상태 정보를 딥러닝 기술을 활용하여 분석한다. Wi-Fi AP 기반 사람 수 추정 기술은 사생활 침해 우려가 없으며, 기존 Wi-Fi AP 인프라를 활용하면 되기 때문에 추가 비용이 발생하지 않는다. 제안하는 알고리즘은 k-바인딩 데이터 전처리 과정과 1D-CNN 학습 모델을 사용한다. AP 2대를 설치하여 6명의 사람 수 추정 결과를 실험을 통해 분석하였다. 정확한 사람 수 판별에 관한 결과는 64.8%로 낮은 결과를 보였지만, 사람의 수를 클래스로 분류한 결과는 84.5%의 높은 결과를 보였다. 해당 알고리즘은 제한된 공간에 사람의 밀집도를 파악하는데 응용 가능할 것으로 기대된다.
인터넷 기술과 멀티미디어 기능의 발달로 인하여 디지털 콘텐츠는 새로운 성장 산업으로 주목받으며 다양한 경로를 통해 빠르게 보급되고 있다. 한 예로, 국내 디지털 콘텐츠 산업의 매출 규모 또한 2003년 이후 연평균 14.7%의 높은 성장률을 기록하고 있음에도, 정보 공학의 역기능 측면(저작권 침해, 부적합한 콘텐츠의 범람, 명예 훼손과 프라이버시의 침해)이 주요 문제로 대두되고 있다. 본 논문에서는 앞서 제시한 디지털 콘텐츠 유통 시 문제점을 해결하기 위하여 인터넷 환경 내 신뢰할 수 있는 디지털 콘텐츠 유통 아키텍처 (TDCDA)를 제시하였다. TDCDA는 콘텐츠 배포 시 신뢰성 확보와, 디지털 콘텐츠의 무결성 및 저작권 보호 메커니즘을 통한 안전한 콘텐츠 유통 방안을 소개하였고, 마지막으로 TDCDA의 알고리즘과 적용 방안을 제시함으로써, 실 웹 기반의 컴퓨팅 환경 내 활용 방안을 타진하였다.
인터넷 이용자의 개인정보 유출 및 인터넷에서의 행적이 연결되는 등의 프라이버시 침해에 관한 논란이 끊이지 않고 있으며, 이를 해결하기 위한 다양한 방법들이 제시되고 있지만, 가장 효율적인 개인정보보호 방법으로 익명성을 제공하는 인증, 접근제어, 지불 메커니즘을 들 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 익명성을 보장하면서 인증을 하고 이와 함께 접근제어를 할 수 있는 효과적인 방법을 제안한다. 제안 기법은 핵심 프리미티브로 그룹서명 기법을 이용하며, 접근제어를 위한 익명자격증명서를 도입하고, 관련된 익명 인증 및 자격정보를 상호 결합한다. 정당한 사용자는 키 발급 절차를 통해 합법적으로 그룹 서명키를 얻은 후 자신의 자격에 대한 익명자격증명서를 발급받고, 이를 이용함으로써 익명 인증 및 접근제어를 제공하는 웹서비스를 안전하고 편리하게 사용할 수 있다. 익명자격증명서는 응용환경에 따라 유연하게 확장하여 사용할 수 있으며 익명자격증명서를 지불토큰으로 이용하여 익명 지불 기법에 활용할 수도 있다.
최근 사물 인터넷을 활용한 산업 현장에서 수집되는 빅데이터를 활용해 복잡한 문제들을 해결하기 위하여 심층 강화학습 기술을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 심층 강화학습은 강화 학습의 시행 착오 알고리즘과 보상의 누적값을 이용해 자체 데이터를 생성하여 학습하고 신경망 구조와 파라미터 결정을 빠르게 탐색한다. 그러나 종래 방법은 학습 데이터의 크기가 커질수록 메모리 사용량과 탐색 시간이 기하급수적으로 높아지며 정확도가 떨어진다. 본 연구에서는 메타 학습을 적용한 연합학습 기반의 심층 강화학습 모델을 활용하여 55.9%만큼 보안성을 개선함으로써 프라이버시 침해 문제를 해결하고, 종래 최적화 기반 메타 학습 모델 대비 5.5% 향상된 97.8%의 분류 정확도를 달성하면서 평균 28.9%의 지연시간을 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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