클라우드 서비스가 점차 증가함에 따라 사용자가 클라우드에 데이터 및 파일을 저장하는 일이 빈번해졌다. 하지만 클라우드 환경에 특성상 사용자에 데이터는 통합되어 저장 관리되는데 이때 여러 가지의 정보 유출에 대비한 보안적인 측면의 연구가 필요하다. 본 논문에서는 데이터가 유출 되더라도 암호화를 통해서 유출 시에도 원본 데이터를 확인할 수 없도록 하는 암호화 모듈을 개발하였고 블록암호 알고리즘인 AES, ARIA, SEED, HIGHT, LEA를 통하여 각각의 알고리즘 안정성 및 성능을 분석 하여 클라우드 환경에서 가장 적합한 알고리즘을 확인하였다.
음성과 데이터가 같이 사용될 수 없는 2.5G의 통신형 PDA를 위한 PUSH 서비스를 제안하였고, 이 PUSH 서비스와 이동 단말기의 특성을 고려한 보안 프로토콜을 현재 상용화된 알고리즘을 적절히 적용하여 구현하였다. 제안한 PUSH 서비스는 유선 인터넷 망과는 오프라인 상태인 음성 대기용 클라이언트 단말기와 망 접속 방식으로 SMS(short message service)를 이용하였으며, SMS 메시지 수신 후에는 단말기 상에서 SMS의 데이터를 분석하여 RAS(remote access service)를 통해 데이터 채널을 생성하여 서버측의 데이터가 PUSH 되도록 구현하였다. 보안 프로토콜은 통신횟수를 줄이기 위하여 비표 형식을 취했으며, SMS와 데이터의 2개의 채널을 가지는 2중 통신 방법을 이용하였다. 이를 위하여 보안 알고리즘 중 처리속도가 빠르고 적은 메모리 공간을 사용하는 SEED와 MD5 알고리즘을 사용하였으며, 더욱더 안전한 키 분배를 위하여 인증과 보안의 효과를 가지는 RSA알고리즘도 이용하였다.
본 논문에서는 ITU-T에서 제안한 H.323 VoIP의 보안 프로토콜인 H.235에 대하여 연구하고 이를 구현한 VoIP 보안 시스템을 구축하여 VoIP 보안 프로토콜의 요구 사항 및 방향을 제시하였다. H.235 annex D에서 제안하고 있는 VoIP 단말 시스템에 대한 보안 기능을 구현하였으며 구현 결과에 대하여 분석하고 구현 시 추가로 요구되는 사항들을 언급하였다. H.235에서는 HMAC을 이용한 인증과 Diffie-Hellman을 이용한 키 교환 및 음성 데이터의 암호화를 위한 세션키 생성, 그리고 RTP 음성 데이터의 암호화를 위한 DES, 3DES, RC2 등을 지원하고 있으며 본 논문에서는 한국형 암호 알고리즘인 SEED, 그리고 차세대 암호 알고리즘인 AES를 구현하여 표준에서 지원하지 않는 방식에 대한 구현을 실시하였다.
본 논문에서는 실 도로 환경에서 획득한 영상으로부터 도로 영역을 추적하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 이전 처리 결과로부터 미리 알려진 정보를 이용하여 현재 영상에서 도로를 검출하고 추적하는 방법이다. 제안된 방법은 시스템의 효율을 위해 연속적인 입력 영상에서 하위 60%이내에 도로가 있다고 가정하여 관심의 대상이 되는 영역(Region of Interest, ROI)을 설정하고 이 영역에서만 도로를 검출하고 추적한다. 최초 분할은 플러드필 알고리즘(Flood-fill algorithm)을 수행한 결과로부터 주위 영역과의 유사성을 평가한 후 병합하여 분할한다. 사전 정보로 사용되는 이전 영상에서 분할 결과에서 시드점(Seed Point)을 추출하고 이 시드점을 기준으로 현재 영상을 분할한다. 이전 영상에서 분할된 도로 영역과 현재 영상에서 분할된 결과를 변형된 자카드 계수(Jaccard coefficient)를 이용한 유사도 측정 결과에 따라 다음 영상에서 도로영역을 정제하고 추적한다. 연속적인 입력 영상을 대상으로 실험한 결과는 잡음이 존재하는 영상에서도 도로를 추적하는데 효과적임을 보여준다.
임베디드 장비의 가용성을 고려했을 때, 안전성과 효율성이 동시에 제공될 수 있는 1차 마스킹과 하이딩 대응기법과 같이 조합된 대응기법은 꽤 매력적이다. 특히, 효율성을 제공하기 위하여 첫 번째와 마지막 라운드의 혼돈 및 확산 계층에 조합된 대응기법을 적용할 수 있다. 또한, 중간 라운드에는 1차 마스킹 또는 대응기법이 없게 구성한다. 본 논문에서, 확산 계층의 출력에서 낮은 복잡도를 갖는 최신 부채널 분석을 제안한다. 일반적으로, 공격자는 높은 공격 복잡도 때문에 확산 계층의 출력을 공격 타겟으로 설정할 수 없다. 블록 암호의 확산 계층이 AND 연산들로 구성되어있을 때, 공격 복잡도를 줄일 수 있다는 것을 보인다. 여기서, 우리는 주 알고리즘을 SEED로 간주한다. 그러면, S-box 출력과 확산 계층 출력과의 상관관계에 의해 $2^{32}$ 를 갖는 공격 복잡도는 $2^{16}$으로 줄일 수 있다. 더욱이, 일반적으로 주 타겟이 S-box 출력이라는 사실과 비교하였을 때, 시뮬레이션 파형에서 요구되는 파형 수가 43~98%가 감소할 수 있다는 것을 입증한다. 게다가, 실제 장비에서 100,000개 파형에 대해 일반적인 방법으로 옳은 키를 추출하는 것을 실패하였음에도, 제안된 방법에 의해 옳은 키를 찾는데 8,000개의 파형이면 충분하다는 것을 보인다.
생물정보분야에서 올리고뉴클레오타이드(oligonucleotide)를 제작하는 문제는 시간을 많이 소모하는 문제이다. 이 문제를 해결하기 위하여 해시를 이용한 가속계산이 주로 쓰이고 있고 BLAST란 프로그램이 대표적으로 생물정보분야에서 사용되고 있다. BLAST류의 프로그램들은 DNA서열의 특성에 따라 시드를 변형하여 해시를 개선하는 알고리즘을 적응하여 서열간의 유사도가 높은 부분을 찾는다. 그러나 이 프로그램들은 원래 올리고뉴클레오타이드 제작을 위해서가 아닌 지역정렬 문제를 해결하기 위한 방법들로써 발전하여 왔으므로 본 문제에 효율적인가에 대한 검증이 아직까지 이루어지지 않았다. 우리는 BLAST류의 프로그램에서 사용된 시드(seed)들이 올리고뉴클레오타이드 제작에 효과적인가를 판단할 수 있는 효율적이고 차별적인 잣대를 제시하고 이에 따라 다섯 종류의 대표적인 시드를 평가하였다. 평가에서 spaced seed라는 시드가 가장 좋은 결과를 보임을 정량적으로 계산할 수 있었다.
웹 서버나 데이터베이스 서버와 같은 컴퓨터 서버들은 연속적으로 리퀘스트 스트림을 받는다. 이런 서버들은 유저들에게 최선의 서비스를 제공하기 위해 리퀘스트들을 스케줄링하여야 한다. 이 논문은 분할 가능 리퀘스트들을 스케줄링할 때 총 스트레치를 최소화하기 위해 혼합 유전자 알고리즘을 제안한다. 리퀘스트의 스트레치는 리퀘스트가 시스템에 머무는 시간에 대한 반응 시간의 비율로 정의된다. 혼합 유전자 알고리즘은 유전자 알고리즘의 활용과 탐구 능력를 개선하기 위해 시드 선택과 개발의 아이디어를 도입하였다. 혼합 유전자 알고리즘과 유전자 알고리즘의 성능을 비교하기 위하여 광범한 컴퓨터 실험이 실행되었다.
Roome6)은 주어진 상태표로부터 최눈 k-CC를 구하고 이로 부터 k-SR의 종분할인 요소분할을 구하는 알고리즘을 제시하였다. 본 논문은 단순히 비트의 비교와 처리만으로 기본분할을 구할 수 있고 계산기 프로그램에 용이한 보라 개선된 두 알고리즘을 제시하였다. 기저분할의 쌍이란 개념을 정의하였고 이것을 이용함으로서 주어진 기저분할의 집합이 기저분할의 쌍의 요소만을 갖게되어 알고리즘이 간단화 되었다.
인터넷은 공개된 네트워크이므로 사용자에게 편리성을 제공하지만 정보통신 시스템의 보호취약점이 심각하게 노출되기 시작하면서 보호의 필요성에 대한 인식이 높아지고 있어 정보보호 산업은 정보산업과 전반적인 발전뿐만 아니라 국가전략차원에서도 가장 중요한 요소의 하나로 부각되고 있다. 본 논문에서는 기밀성 제공 측면에서 가장 널리 쓰이는 블록 암호 알고리즘의 국내 표준인 SEED와 차세대 암호 알고리즘으로 미연방 표준인 AES Rijndael을 단일칩으로 통합 구현하였다. 두 알고리즘 모두 라운드 변환을 반복 처리하는 구조를 채택하였으며, 자원을 최대한 공유할 수 있도록 설계하였다. 설계된 암호 프로세서는 Xilinx XCV-1000E FPGA로 구현, 테스트 보드 상에서 기능을 검증하였다.
MR 영상에서 간의 인식은 간에 존재하는 질병을 파악하는 것뿐만 아니라 간에 대한 치료 방법이나 수술방법을 결정하는 중요한 정보를 제공한다. 이러한 일반적인 간의 인식 방법은 영역 분할 알고리즘을 기반으로 처리되어진다. IT분야에서의 영역 분할 알고리즘은 대부분 밝기 정보, 형태 정보, 패턴 분석 등 다양한 입력 정보의 컴퓨팅 처리를 통해 처리되어 진다. 그러나 이러한 컴퓨팅 방법으로는 앞서 언급된 입력정보들이 의미가 없을 경우, 영역 분할에 많은 제약이 따르게 된다. 따라서 본 논문은 이러한 컴퓨팅 처리의 근본적인 제약사항을 해결하고자, MR 이론의 R2-map정보 기반의 효과적인 영역 분할 방법은 제안하였다. 본 방법은 간 영역이 포함된 영상에서 실험하였으며, R2-map맵의 일부 특징점을 Region growing의 Seed point로 설정하여 경계가 모호하더라도 영역 분할이 가능하게끔 하였다. 해당 영상의 실험 결과 8.5%의 평균 오차로 일반적인 영역 분할 알고리즘에 비해 높은 정확도가 산출되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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