• 정보보호학회논문지
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• 제30권5호
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• pp.895-907
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• 2020

최근 기존 텍스트 기반 콘텐츠 외 멀티미디어 콘텐츠의 영향력이 급증함에 따라 콘텐츠 내 정보들을 처리할 수 있도록 도와주는 서비스가 콘텐츠 이용에 큰 편리함을 주고 있다. 이러한 서비스의 대표적인 기능으로는 중요 정보에 대한 검색과 마스킹이 있다. 텍스트 데이터와 이미지 데이터의 검색 및 마스킹 기술을 제공해주는 솔루션들은 활발히 보급되고 있어 쉽게 접할 수 있다. 그러나 오디오 콘텐츠의 경우, 검색 및 마스킹의 필요성은 인식되지만 기술의 난이도로 인해 범용적으로 적용되는 솔루션을 찾는 것이 쉽지 않다. 본 논문은 음성 분할을 이용하여 오디오 데이터 내 정보 검색과 마스킹 기능을 제공하는 웹 애플리케이션을 제안한다. 추가적으로, 국내외 인공지능 기반 음성 인식 API에 대한 분석을 통해 적절한 API의 선택을 진행하였으며, 정규식을 이용한 개인 신상 정보의 검출 방법을 제시하였다. 마지막으로 구현결과의 정확도를 측정하여 성능을 검증하였다. 본 논문의 기여점은 오디오 데이터 내 특정 패턴의 검출 및 마스킹 기능을 설계하고 실험을 통해 검증한 것에 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.647-654
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• 2023

딥러닝은 이미지, 텍스트와 같이 복잡한 데이터를 분류 및 인식하는데 유용한 방법으로 딥러닝 기법의 정확도는 딥러닝이 인터넷상의 AI 기반의 서비스를 유용하게 하는데 기초가 되었다. 그러나 딥러닝에서 훈련에 사용되는 방대한 양의 사용자 데이터는 사생활 침해 문제를 야기하였고 사진이나 보이스와 같이 사용자이 개인적이고 민감한 데이터를 수집한 기업들이 데이터들을 무기한으로 소유한다. 사용자들은 자신의 데이터를 삭제할 수 없고 사용되는 목적도 제한할 수 없다. 예를 들면, 환자 진료기록에 대한 딥러닝 기술을 적용하기 원하는 의료기관들과 같은 데이터소유자들은 사생활과 기밀유지 문제로 환자의 데이터를 공유할 수 없고 딥러닝 기술의 혜택을 받기 어렵다. 우리는 멀티 파티 시스템에서 다수의 작업자들이 입력 데이터집합을 공유하지 않고 신경망 모델을 공동으로 사용할 수 있는 프라이버시 보존 기술을 적용한 딥러닝 방법을 설계한다. 변형된 확률적 경사 하강에 기초한 최적화 알고리즘을 이용하여 하위 집합을 선택적으로 공유할 수 있는 방법을 이용하였고 결과적으로 개인정보를 보호하면서 학습 정확도를 증가시킨 학습을 할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.565-567
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• 2022

질병을 앓고 있는 환자는 상태에 따라 병실, 주거지, 요양원 등 조호환경 내 생활 시 의료 인력의 지속적인 추적 및 관찰을 통해 신체에 이상이 생긴 경우 이를 감지하고, 신속하게 조치할 수 있도록 해야 한다. 의료 인력이 직접 환자를 확인하는 방법은 의료 인력의 반복적인 노동이 요구되며 실시간으로 환자를 확인해야 한다는 특성상 의료 인력이 상주해야 하기에 이는 곧, 의료 인력의 부족과 낭비로 이어진다. 해당 문제 해결을 위해 의료 인력을 대신하여 조호환경 내 환자의 상태를 실시간으로 모니터링할 수 있는 딥러닝 모델들이 연구되고 있다. 딥러닝 모델은 데이터의 수가 많을수록 강인한 모델을 설계할 수 있으며, 데이터셋의 배경, 객체의 특징 분포 등 다양한 조건에 영향을 받기 때문에 학습에 필요한 도메인을 가지는 많은 양의 전처리된 데이터를 수집해야 한다. 따라서, 조호환경 내 환자에 대한 데이터셋이 필요하지만, 공개된 데이터셋의 경우 양이 매우 적으며 이를 반전, 회전기법 등을이용할 경우 데이터의 수를 늘릴 수 있지만, 같은 분포의 특징을 가지는 데이터가 생성되기에 데이터 증강 기법을 단순하게 적용하면 딥러닝 모델의 과적합을 야기한다. 또한, 조호환경 내 이미지 데이터셋은 얼굴 노출과 같은 개인정보가 포함 될 수 있으며 이를 보호하기 위해 정보들을 비식별화 해야 한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 조호환경에서 수집된 데이터 증강을 위한 Style-Generative Adversarial Networks 기법을 적용하여 조호환경 데이터셋 수집에 효과적인 증강 기법을 제안한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.63-73
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• 2008

RFID(Radio Frequency IDentification) 시스템은 일정한 라디오 주파수 대역을 이용해 무선 방식으로 각종 데이터를 주고받을 수 있는 시스템으로 기본적으로 태그(Tag)와 리더(Reader) 그리고 백-엔드-데이터베이스(Back-End-Database)로 구성된다. 태그에 쓰기(Re-Write)가 가능하고 무선공간에서 다수의 태그를 동시에 인식 가능하다는 장점으로 인해 기존의 바코드 시스템을 대체하여 물류관리, 유통관리, 재고관리 분야에서 널리 사용되고 있다. 그러나 태그와 리더가 무선 주파수를 이용하여 통신하기 때문에 시스템 보안과 개인 프라이버시 침해 문제가 발생한다. 현재까지 RFID 시스템의 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 있었으며 그 결과 다양한 보안 기법들이 제안되었다. 하지만 제안된 많은 보안 기법들은 UHF대역의 국제 표준인 Class-1 Generation-2 태그에는 적용하기 어렵다. 최근에 Chien과 Chen은 Class-1 Generation-2 태그에 적합한 상호 인증 프로토콜을 제안하였지만 이 또한 취약성이 존재하며 데이터베이스에서의 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서 Chien과 Chen이 제안한 기법을 분석하고 안전성과 효율성을 향상된 새로운 상호 인증 기법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제4권1호
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• pp.55-66
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• 2004

개인용 컴퓨터 보급이 일반화되면서 기업체 또는 공공기관 등의 전산 정보체계도 중앙 Host 중심에서 PC중심의 전산체계로 정착되어가고 있는 추세이다. 그러나 이러한 정보처리 시스템의 중심이 되는 PC는 누구나 쉽게 조작할 수 있다는 용이성에 의해 외부인의 무단 자료 유출 가능성은 항상 내재하고 있으며 자료 보관을 목적으로 하는 보조기억매체에 의한 자료 유출 가능성은 더욱 가중되고 있다. 따라서 본 논문에서는 주요 데이터의 손실 또는 외부 유출을 최소화하는 방안을 제시하고자 한다. 본 논문에서는 데이터 파일의 최종 보호수단은 데이터 자체를 암호화하여 보관하는 것이라는 점에 착안하여 PC와 보조기억매체에 수록되는 데이터의 보호를 위한 암호시스템을 구현하였다. 암호화/복호화 기법은 단일기법만으로 구현하는 것보다는 충분한 보안수준을 유지하기 위해서 Diffie-Hellman키 교환 프로토콜과 스트림 암호중 대표적인 PC4(Rivest Cipher version 4)와 해쉬 함수의 대표적인 MD5(Message Digest version 5)를 복합적으로 적용하였다. 이상과 같이 구현된 암호시스템에 대한 평가분석으로써 암호복합도 측정, 처리속도 및 패턴매칭 분석을 해본 결과 안전성, 효율성, 유용성 면에서 만족할 만한 결과를 얻었다. 본 암호시스템은 Microsoft사의 Visual C++로 구현된 소프트웨어시스템으로 Winndows상의 모든 PC에서 사용 가능한 범용성이 있는 시스템이므로, 최소한의 비용으로 모든 PC에 대한 보안대책을 구현할 수 있다고 생각된다.

• 융합보안논문지
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• 제16권7호
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• pp.173-180
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• 2016

국내에서 공장자동화에 대한 관심이 증가하고 있으며, 이에 관한 개발이 활발하게 시도되고 있다. 특히, '제조업 혁신 3.0 전략'에 따라 중소기업의 제조 공장들에 대한 스마트화에 대한 관심이 급격히 증가하고 있다. 뿐만 아니라, 스마트 공장을 구축하기 위한 정책적, 기술적, 전략적 접근 방법을 모색하고 있다. 하지만 이와 같은 스마트 공장 또는 공장 자동화 시스템을 도입하기 위해서는 제조 공장이 갖는 보안 취약점과 개인정보 보호 문제는 반드시 선결해야만 한다. 그러므로 우리는 공장 자동화를 위해서 가장 많이 도입되고 있는 무선 통신 기술인 RFID 통신 프로토콜에 적용 가능한 경량 암호 프로토콜을 제안한다. 본 논문에서 제안한 경량 암호 프로토콜은 기존의 공개키 기반 시스템이나 대칭키 암호 알고리즘과 비교해서 연산 횟수가 적고 처리 속도가 빠르다. 뿐만 아니라 낮은 전력 소비량과 저장 공간을 소비하도록 설계하였다.

• 디자인학연구
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• 제17권4호
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• pp.191-200
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• 2004

발의 건강은 개인의 건강과 직결되어 인체 활동의 능률에 직접적인 영향을 미친다. 발의 기능을 효과적으로 보조하고 있는 도구로서의 신발은 발을 보호하면서 지면으로부터의 충격을 흡수하도록 설계되어야 하는 데 디자인과 함께 착용성, 기능성, 그리고 경제성의 세 가지 요건이 요구된다. off-line 상점에서의 신발 구매는 소비자가 직접 신발을 착용해 봄으로써 어느 정도 자신의 발에 맞는 신발을 선택할 수 있다. 그러나 On-Line의 경우에는 여러 가지 문제점이 발행한다. 첫째, 소비자 혼자의 힘으로 구매와 관련된 정보 탐색과정을 진행해 나가야 하기 때문에 소비자의 인지적 부담이나 절대적인 정보 처리능력은 한계를 나타낼 수밖에 없으며, 둘째, 소비자들은 구매과정에서의 디자인, 착용기능성 등과 같은 중요한 정보를 정확하게 전달받지 못하기 때문에 신중한 판단을 내리지 못하는 것이다. 상기 내용을 살펴볼 때 사용자 중심의 인터넷 쇼핑에 대한 해결방안은 사용자들이 쉽게 접근할 수 있는 새로운 형태의 Prototype의 개발이며, Prototype에 따른 Interface를 통해 3D 가상현실로 내용면에서 소비자들이 정확한 판단을 할 수 있도록 정보를 시각화하여 전달하는 것이다. 이에 따른 본 연구의 목적은 기존의 신발류 인터넷 구매 사이트의 문제점을 고찰하여 개선된 신발류 이지오더 Prototype을 개발함으로써 신발류 착용 적합성에 관한 인터넷 구매의 위험성을 줄이고 구매의 편의성을 제공하고자 하는 것이다. 1. 소비자가 자신이 선택한 신발에 대한 2D 평면화를 출력해 봄으로써 자신의 발 사이즈 및 형태와 직접 비교할 수 있도록 하는 것이다. 2. 3D 가상현실로 이지오더 Prototype을 개발함으로써 소비자는 구매하고자 하는 신발의 디자인에 대해서 소비자 중심의 이미지를 최대한 경험할 수 있게 하는 것이다. 그리고 이상의 연구 결과는 각종 산업제품 뿐 아니라 향후 거동이 불편한 장애인들을 위한 신발류의 이지오더 Prototype 개발에도 큰 영향을 미칠 수 있는 중요한 사례가 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.