최근 들어 지적 재산권 보호와 멀티미디어 데이터 인증을 위하여 다양한 워터마킹 방법들이 제안되어 왔다. 이미지 인증을 위한 워터마킹에서 워터마크는 영상의 부당한 변형 검출을 위해서 영상 내에 삽입된다. 따라서, 인증과 무결성을 위한 워터마킹은 스케일링 및 크롭핑 등과 같은 영상 변형에 대하여 삽입된 워터마크가 쉽게 지워져야 한다. 본 논문에서는 계층적 구조를 사용하여 영상의 무결성 검증과 변형 위치 검출을 위한 fragile 워터마킹 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 워터마크가 삽입되는 영상을 여러 레벨로 구성하여 각 레벨별로 영상을 여러 블록으로 나눈 후 각 블록에 대한 디지털 서명을 계산한다. 디지털 서명은 블록 내 모든 화소의 상위 7개의 비트들(MSBs)을 사용하여 계산한 후 각 블록 내에서 선택된 화소의 LSB에 삽입된다. 본 논문에서 제안한 방법에 대한 실험 결과는 제안 방법의 효율성을 나타낸다.
C. Gentry와 A. Silverberg의 Hierarchical ID-based cryptograph $y^{[3]}$서는 계층에서 수신자의 단계가 깊어짐에 따라 암호문의 길이가 선형적으로 증가한다는 문제가 있었다. 본 논문에서는 HIDS(Hierarchical m-based Signature)의 서명값을 활용해 암호문의 길이를 줄이는 새로운 방법을 제안한다.
C. Gentry와 A. Silverberg의 Hierarchical ID-Based Cryptography[5]에서는 Hierarchy의 깊이에 따라 암호문 길이가 선형적으로 증가한다. 본 논문에서는 Hierarchical ID-based Signature(HIDS)의 서명을 활용해 암호문의 길이를 일정하게 만드는 방법을 제안한다.
권한 위임은 군대, 기업, 은행 등의 계층 그룹에서 자연스럽게 발생할 수 있다. 대리서명 (proxy signature)은 서명 권한을 위임받은 대리서명자가 원 서명자를 대신하여 유효한 전자서명을 생성하고 검증할 수 있는 전자서명 프로토콜이다. 계층 구조를 갖는 B2B 전자 거래 및 전자서명의 활용 범위가 다양화됨에 따라 이를 반영하는 보다 안전한 대리서명이 요구된다. 본 논문에서는 계층 그룹에서 반복적 권한 위임을 허용함으로써 대리서명자들이 동적으로 구성될 수 있는 새로운 멀티 대리서명 프로토콜을 제안한다. 한 명의 대리서명자가 아닌 복수의 대리서명자가 모여야만 원 서명자를 대신해 하나의 유효한 대리서명을 생성할 수 있게 함으로써, 보다 강화된 안전성을 제공한다 대리서명 생성을 위한 권한 위임은 비밀분산법과 Diffie-Hellman 문제에 의해 생성된 위임티켓을 통해, 계층 구조의 상위 계층에서 하위 계층으로 이루어진다. 위임받은 대리서명자 중에서 대리서명에 참여할 수 없는 대리서명자는 다시 자신의 하위 계층의 참가자들에게 개별 위임을 수행함으로써, 대리서명 권한이 반복적으로 위임될 수 있고, 이에 따라 대리서명자 그룹이 동적으로 구성된다.
최근 웹 기반의 다양한 응용과 서비스의 제공으로 인해 HTTP 트래픽의 양이 급격하게 증가하고 있다. 따라서 안정적인 네트워크 관리를 위해서 HTTP 트래픽에 대한 분석이 필수적으로 요구된다. HTTP 트래픽을 다양한 관점에서 분석하기 위해서는 다양한 시그니쳐 기반 분석 방법 중에 페이로드 시그니쳐 기반 분석 방법이 효과적이다. 하지만 트래픽 분류 있어서 페이로드 시그니쳐 기반 방법은 고속 링크의 대용량 트래픽을 실시간으로 처리하는 과정에서 헤더 정보 및 통계 정보 이용 방법론에 비해 상대적으로 높은 부하를 발생시키며 처리 속도가 느린 단점을 갖는다. 따라서 본 논문에서는 HTTP 시그니쳐의 계층 구조에 기반하여 HTTP 트래픽을 다양하게 분류할 수 있는 방법론을 제시한다. 또한 계층 구조의 특징을 반영하여 패턴 매칭의 처리 속도 향상을 위한 방법을 제안한다. 제안하는 방법을 학내망의 실제 트래픽에 적용하여 평가한 결과, Aho-Corasick 알고리즘 보다 더 빠른 처리속도를 보일 수 있었다.
현재, 센서네트워크 기술을 이용한 많은 응용들이 개발되고 있다. 이러한 많은 응용 가운데 이동객체 트래킹 기법은 중요한 이슈 중에 하나이다. 그러나 현재 이에 대한 연구는 많은 연구가 이루어지지 않은 상태이며, 존재하는 연구는 다음과 같은 2가지 문제점을 가지고 있다. 첫째, 이동객체의 트래킹을 위해 반복적으로 센서노드를 방문해야하는 오버헤드가 발생한다. 둘째, 여러 이동객체를 동시에 지원하지 못한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 시그니처 기반의 효율적인 데이터 집계를 이용한 이동객체 트래킹 기법(SigMO-TRK)을 제안한다. 이를 위해, 첫째, 공간 필터링 방법을 이용하여 효과적으로 이동객체들의 궤적을 집계하기 위한 지역적 라우팅 계층트리를 구성한다. 둘째, 시그니처를 사용하여 효율적으로 모든 이동객체들의 궤적에 대한 트래킹을 수행한다. 또한, SigMO-TRK를 확장하여 주어진 질의에 대한 이동객체의 유사궤적을 검색한다. 마지막으로, TOSSIM 시뮬레이터를 사용하여 제안하는 이동객체 트래킹 기법이 기존의 트래킹 기법보다 에너지 효율성 측면에서 우수함을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권2호
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pp.647-669
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2016
Multiple attribute for decision making including user preference will increase the complexity of route selection process. Various approaches have been proposed to solve the optimal route selection problem. In this paper, multi attribute decision making (MADM) algorithms such as Simple Additive Weighting (SAW), Weighted Product Method (WPM), Analytic Hierarchy Process (AHP) method and Total Order Preference by Similarity to the Ideal Solution (TOPSIS) methods have been proposed for acoustic signature based optimal route selection to facilitate user with better quality of service. The traffic density state conditions (very low, low, below medium, medium, above medium, high and very high) on the road segment is the occurrence and mixture weightings of traffic noise signals (Tyre, Engine, Air Turbulence, Exhaust, and Honks etc) is considered as one of the attribute in decision making process. The short-term spectral envelope features of the cumulative acoustic signals are extracted using Mel-Frequency Cepstral Coefficients (MFCC) and Adaptive Neuro-Fuzzy Classifier (ANFC) is used to model seven traffic density states. Simple point method and AHP has been used for calculation of weights of decision parameters. Numerical results show that WPM, AHP and TOPSIS provide similar performance.
Biometric performance improvement is a challenging task. In this paper, a hierarchical strategy fusion based on multimodal biometric system is presented. This strategy relies on a combination of several biometric traits using a multi-level biometric fusion hierarchy. The multi-level biometric fusion includes a pre-classification fusion with optimal feature selection and a post-classification fusion that is based on the similarity of the maximum of matching scores. The proposed solution enhances biometric recognition performances based on suitable feature selection and reduction, such as principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA), as much as not all of the feature vectors components support the performance improvement degree.
VANET(Vehicular Ad hoc Network)에서 안전한 통신을 지원하기 위해 차량 간 또는 차량과 기반 구조 사이에서 교환되는 메시지는 인증이 반드시 수행되어야 한다. 본 논문에서는 VANET 환경을 위한 계층적 구조의 익명 인증 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템 모델은 계층적으로 비밀키를 발급하여 기존 시스템의 문제점인 PKG의 오버헤드를 줄여 실용성을 높인다. 또한 페어링을 사용하지 않고 설계된 효율적인 2레벨 계층적 ID 기반 서명(Two-Level Hierarchical Identity-Based Signature, TLHIBS) 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 조건부 익명성을 만족하여 차량의 프라이버시를 보호하고, 일괄검증(batch verification)을 지원하여 다수의 서명을 효율적으로 검증할 수 있다. 마지막으로 기존의 VAENT 환경에서 ID 기반 서명 기법들의 안전성 증명이 잘못된 것과는 다르게 제안한 기법의 안전성은 이산 대수 문제(Discrete Logarithm Problem, DLP)에 리덕션되어 랜덤 오라클 모델(random oracle model)에서 증명된다.
본 논문에서는 주파수 효율향상 및 성능개선의 일환으로 최근에 개발된 동기식 무선 전송장치의 채널 모델링 및 성능분석에 대해 기술한다. 구현된 장치는 기존의 interleave 채널 배정에 비해 전송용량을 배가 시킬 수 있는 동일채널 방식을 적용하였으며, 성능 및 기능 측면에서 세계최초로 개발(1994년 5월)한 다용도 단일 ASIC 칩과 64-QAM 변.복조와 연동한 장치의 시험 결과를 제시하였다. 13-tap 복소 적응등화기 및 직교편파 간섭제거기의 적용은 기존의 9- 및 11-tap 에 비해 시그너쳐상에서 1.5 ∼ 2.0 dB 이상을 개선하였으며, 직교편파 간섭제거기의 이득은 24.5 dB 의 C/N 에서 약 22.5 dB 이상을 확보하였다. 또한 roll-off 인자를 외부에서 조절 가능한 디지틀 여파기의 적용으로 효율적인 점유 대역폭의 선택 및 관리가 가능토록 하였다. 이러한 고품질의 다용도 ASIC 칩 적용은 동일채널 무선 전송장치의 가용도 개선, 신뢰성 및 고부가가치 창출 등에 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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