• 경영과정보연구
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• 제34권3호
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• pp.141-160
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• 2015

USNs, NFC, M2M에서 확장된 사물인터넷은 새로운 컨버전스 기술로써 주요 이슈가 되고 있다. 사물인터넷은 인간의 개입 없이 센싱 네트워크와 프로세싱 간에 공동으로 지능형 연결을 구축할 수 있는 네트워킹으로 정의된다. 본 연구의 목적은 사물인터넷이 물류 산업에 기여하는 것과 미래 사회에 대한 변화를 예측하는 것이다. 실제 세계 시장의 리더가 되기 위해서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 더 많이 요구하고 새로운 서비스 창조와 차별화된 시장을 위한 전략이 필요하다. 그러므로 물류 산업의 세계 리더가 되기 위해서는 다른 것들 보다 사물인터넷 표준화, 사생활 보호, 보안문제 등이 중요하다는 것을 알 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 물류 산업의 사물인터넷 개발을 위해서 고객편의를 높이도록 노력하고 소비자의 수요를 잘 고려하여 차별화된 사물인터넷 물류 서비스를 제공할 수 있게 하여야 한다는 것을 보여주고자 함이 본 논문의 목적이며, 이를 위해 국내외 사례를 분석하고자 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.160-167
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• 2009

본 논문에서는 바이오인식 시스템에 있어서, 바이오인식 정보와 개인식별 정보가 결합되어 운영되는 상황에서 바이오인식정보 제공자의 개인정보를 보호 할 수 있는 방안에 대해서 다룬다. 암호를 이용한 개인인증과 같은 단순한 개인인증 방법의 단점으로 지적되어온 타인에 의한 도용 등의 단점을 극복하고자, 개인마다 타고난 신체적 행동적 특성을 이용하는 바이오인식시스템은 바이오인식 정보자체가 또 다른 개인정보의 하나이며, 더욱이 이들 정보가 개인을 식별할 수 있는 다른 정보들과 결합하여 사용될 경우, 특정개인을 식별할 수 있는 유일식별자로 사용될 수 있는 관계로 이들의 생성, 저장, 전송에 있어서 안정적인 보호 수단이 요구 되고 있다. 이에 본 연구에서는 이와 관련된 X9.84 표준을 확장하여 바이오인식 정보와 결합되어 사용되는 개인식별 정보를 포함하여 이들의 저장과 이송에 있어서, 기밀성과 무결성을 보장할 수 있도록 ASN.1으로 표현되는 표준 포맷을 정의하고 이를 구현함으로서 그 유용성을 보였다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권2호
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• pp.173-180
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• 2010

IT 기술의 발달에 힘입어 환자들의 위치에 상관없이 편리하게 진료가 가능한 유비쿼터스 헬스케어시스템이 개발되고 있다. 그러나 사용자의 수가 급증하고 다른 병원의 의사나 연구원 또는 환자의 가족들에게 의료 정보를 공개하도록 의료법이 개정되면서 사용자 관리와 프라이버시 침해라는 문제가 발생하였다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 역할 기반 접근제어 모델에 기반한 사용자 접근 모델은 제안한다. RBAC 모델은 효율적인 사용자 관리 및 접근 제어를 제공하지만, 악의를 가진 사용자가 권한이 있는 역할을 가지고 정보를 유출하고자 할 경우 막을 방법이 없다. 이러한 RBAC의 취약점을 보완하기 위하여 "working status" 파라미터를 역할 속성과 연동하는 RBAC-WS 모델을 제안하였다. 역할에 working 속성을 연동함으로써 허가를 받은 사용자라 하더라도 업무 외 접근을 원천적으로 봉쇄함으로서 내부자에 의한 정보유출 문제를 해결하였다. 또한 RBAC을 위한 함수를 개발하여 도메인이 서로 다른 헬스케어 시스템에서도 유용하게 사용될 수 있도록 하였으며, RBAC-WS 모델의 기능 분석을 위하여 Healthcare 시스템 중 널리 사용되는 PACS에 적용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.606-608
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• 2014

최근 스마트폰의 사용자가 지속적으로 증가함에 따라 스마트폰의 악성 어플리케이션들이 증가하고 무분별한 배포를 통해 단말 내에 존재하는 개인정보 유출, 스미싱 등의 피해 또한 증가하고 있다. 대표적인 개인정보 유출방법은 정상적인 어플리케이션으로 가장한 악성코드를 단말 내에 설치하여 문자메시지나 개인적인 메모, 전화번호부, 공인인증서 등의 개인정보를 유출시키는 방식이다. 따라서 단말의 루트권한을 획득하려는 공격 이벤트를 수집하여 악성코드 감염여부를 판별하고 대응하기 위한 기법이 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 스마트폰 시스템의 점검 기능을 수행하는 어플리케이션에 관한 연구를 통하여 단말 내 공격 이벤트를 분석, 수집하여 악성코드 감염여부를 판별할 수 있는 모바일 보안 모니터링 시스템을 제안한다. 이는 사용자의 개인정보 유출탑지 및 방지 분야에 활용될 것으로 예상된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.79-85
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• 2022

사물인터넷(IoT)은 다양한 플랫폼, 컴퓨팅 성능, 기능을 가지는 장치를 연결한다. 네트워크의 다양성과 IoT 장치의 편재로 인해 보안 및 개인 정보 보호에 대한 요구가 증가하고 있다. 따라서 암호화 메커니즘은 이러한 증가된 요구 사항을 충족할 만큼 충분히 강력해야 하고 동시에 저 사양의 장치에 구현될 수 있을 만큼 충분히 효과적이어야 한다. 논문에서는 IoT에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 장치에 대한 최신 암호화 기본 요소 및 체계의 성능 및 메모리 제한 사항을 제시한다. 또한, IoT 네트워크에 자주 사용되는 저 사양의 장치에서 가장 일반적으로 사용되는 암호화 알고리즘의 성능에 대한 자세한 성능 평가를 수행한다. 데이터 보호 기능을 제공하기 위해 바이너리 링에서 암호화 비대칭 완전 동형 암호화와 대칭 암호화 AES 128비트를 사용했다. 실험 결과 IoT 장치는 대칭 암호를 구현하는데 충분한 성능을 가지고 있었으나 비대칭 암호 구현에서는 성능이 저하되는 것을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.184-186
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• 2022

최근 개인정보보호에 대한 관심이 높아짐에 따라 개인정보보호를 위한 다양한 앱들이 등장했다. 이러한 앱들은 개인정보가 포함된 사진, 동영상, 문서 등 여러 포맷의 데이터를 암호화 및 은닉 기능을 이용하여 보호한다. 이러한 앱들을 사용하면 개인정보보호에는 긍정적인 효과를 줄 수 있지만, 디지털 포렌식 수사 관점에서는 조사 과정에서 데이터 분석에 어려움이 될 수 있기 때문에 안티 포렌식으로 작용한다. 본 논문은 개인정보보호 앱 중 하나인 Calculator - photo vault에 대한 역공학을 통해 접근제어 기능인 PIN을 알아내고, 암호화 및 은닉이 적용된 사진, 문서 등의 파일에 대한 복호화를 진행하였다. 또한, 암호화 및 은닉된 파일에 대한 로그가 저장된 database 파일에 대해서는 복호화를 연구함으로써 이 앱에 대한 취약점을 분석했다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권5호
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• pp.1310-1338
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• 2023

As Internet of Things (IoT) applications and devices rapidly grow, cyber-attacks on IoT networks/systems also have an increasing trend, thus increasing the threat to security and privacy. Botnet is one of the threats that dominate the attacks as it can easily compromise devices attached to an IoT networks/systems. The compromised devices will behave like the normal ones, thus it is difficult to recognize them. Several intelligent approaches have been introduced to improve the detection accuracy of this type of cyber-attack, including deep learning and machine learning techniques. Moreover, dimensionality reduction methods are implemented during the preprocessing stage. This research work proposes deep Autoencoder dimensionality reduction method combined with Artificial Neural Network (ANN) classifier as botnet detection system for IoT networks/systems. Experiments were carried out using 3- layer, 4-layer and 5-layer pre-processing data from the MedBIoT dataset. Experimental results show that using a 5-layer Autoencoder has better results, with details of accuracy value of 99.72%, Precision of 99.82%, Sensitivity of 99.82%, Specificity of 99.31%, and F1-score value of 99.82%. On the other hand, the 5-layer Autoencoder model succeeded in reducing the dataset size from 152 MB to 12.6 MB (equivalent to a reduction of 91.2%). Besides that, experiments on the N_BaIoT dataset also have a very high level of accuracy, up to 99.99%.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.35-42
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• 2024

본 연구에서는 움직임 센서 모듈과 딥러닝을 활용하여 반려견의 행동을 실시간으로 인식하고 분석하는 방법을 제안한다. 일반적으로 반려견의 행동을 파악하는 홈 CCTV(Closed-Circuit Television)는 개인의 사생활 보호 문제와 보안 이슈가 있어 이를 극복하기 위한 새로운 기술의 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 움직임 센서에서 측정되는 데이터를 기반으로 반려견의 행동을 분석하고 케어할 수 있는 시스템을 제안한다. 본 연구에서는 MLP(Multi-Layer Perceptron)와 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 비교하여 반려견 행동 분석에 적합한 모델을 선정하고 최적화를 하였으며, 실험 결과, 제안된 MLP 모델은 평균 82.19%의 정확도를 보이는 것을 확인하였으며, 모델 경량화를 통해 임베디드 환경에서 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권3호
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• pp.107-123
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• 2013

무선센서 네트워크 환경에서 센서노드들에 대한 식별자 노출을 억제함으로써 익명성을 보장하고 실시간 인증, 인증의 경량화, 동기화 등이 요구되고 있다. 특히 무선 채널상에서 이루어지는 통신은 제3자에 의한 위치정보가 노출되거나 프라이버시 침해 및 보안상의 취약점이 존재한다. 익명성은 유 무선 네트워크 환경에서 중요한 문제로 폭넓게 연구되어왔다. 센서 노드는 노드간의 무선망 구성을 기본으로 하여 계산능력의 제한과 저장장치의 제한, 전력 장치의 소형화가 강조되고 있다. 본 논문에서는 생체기반의 D. He scheme을 개선하여 네트워크 성능 향상과 익명성을 보장하며 URSC(Unique Random Sequence Code)와 가변식별자(variable identifier)를 이용한 실시간 인증 프로토콜을 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1565-1572
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• 2006

최근 무선 통신의 출현과 PDA, 스마트 카드와 같은 휴대용 장치의 발전으로 인해, 이에 대한 보안과 개인 정보보호에 대한 필요성이 대두되면서 암호학의 적용에 관심이 높아지고 있다. CA는 암 복호화를 공유할 수 있는 하드웨어 구현이 용이하다. 본 논문에서는 전이규칙 60, 102 또는 204를 갖는 선형 하이브리드 셀룰라 오토마타가 그룹 셀룰라 오토마타가 되는 조건을 제안하고 이 셀룰라 오토마타로부터 유도된 여원 하이브리드 그룹 CA의 상태전이 그래프에서 모든 사이클의 주기가 동일하고 가능한 최대 길이를 갖는 CA가 되기 위한 여 원벡터의 조건을 제시한다. 또한 여원 하이브리드 그룹 셀룰라 오토마타의 사이클들 간의 관계를 분석한다. 이는 Mukhopadhyay의 결과의 일반화이다.