인증 프로세스는 사용자가 합법적인지 확인하는 데 사용되어야 하는 주요 단계이며, 사용자가 합법적인 사용자인지 확인하고 해당 사용자에게만 액세스 권한을 부여하는 데 사용되어야 한다. 최근에는 로그인 프로세스에 보안 계층을 추가하여 인증에 하나의 요소만 사용하는 취약점을 해결하기 위해 대부분의 애플리케이션에서는 이중인증과 OTP체계를 사용하고 있지만, 이 방법도 허가 없이 사용자 계정에 액세스할 수 있는 방법이 알려져 보안에 취약하다. 본 논문에서는 최소한의 개인정보만을 노출 조건으로 사용자를 인증하는 블록체인의 Smart Contract 기반으로 영지식(ZKP:Zero Knowledge Proofs)개인정보 인증 기법을 제안한다. 이는 블록체인 기술을 기반으로 인증 프로세스에 많은 보안 기술을 제공하고, 개인정보 인증을 기존의 인증방식보다 안전하게 수행할 수 있다는 장점이 있다.
최근 차세대 전자상거래 및 금융 분야에서는 비트코인, 이더리움 등의 블록체인 기반 기술에 관심이 크다. 블록체인 기술의 보안성은 안전하다고 알려졌지만, 가상화폐 관련 해킹 사건/사고들이 이슈화되고 있다. 가상화폐 지갑에 대한 로그인 세션 탈취, 악성코드 감염으로 인한 개인키 노출, 단순한 암호 사용 등 외부환경의 취약성이 주요 원인이었다. 그러나 개인키 관리는 전용 애플리케이션 활용 또는 로컬 백업, 문서 프린트를 통한 물리적 보관 등 일반적인 방법을 권장하고 있다. 본 연구에서는 화이트박스 암호 기반 개인키 보호 기법을 제안한다. 안전성 및 성능분석 결과 개인키 노출 취약점에 대한 안전성을 강화하고, 암호화키를 알고리즘에 내장하여 기존 프로토콜의 처리 효율성을 증명하였다.
IS-95 셀룰라 시스템에서는 다른 역방향 사용자들의 통화로 인한 간섭 레벨(level)이 이미 정해져 있는 레벨 이상이 되었을 때 통화 블럭킹(blocking)이 일어난다. 본 논문에서는 이동 무선채널을 전파음영(shadowing) 채널로 가정하고 불완전 전력제어된 IS-95 셀룰라 시스템의 역방향 링크에 대한 얼랑용량(Erlag capacity)을 산출한다. 블록킹 확률(blocking probability)은 로그노말 근사(lognormal approximation)를 사용하여 유도하고 가우시안 근사와 로그노말 근사의 결과들을 서로 비교 분석한다. 데이터율 $R_b$=9.6kbps 와 $R_b$=14.4kbps에서 1% 블록킹 확률을 가정하면, 로그노말 근사를 사용한 얼랑용량은 각각 13.68 얼랑과 7.08 얼랑으로 가우시안 근사가 약 24,4%와 40.4% 의 근사한 오차를 발생시킨다는 것을 알 수 있다. 또한 전력제어가 완벽하게 된다면 얼랑용량은 전력제어 오차가 2.5㏈인 불완전 전력제어보다 6.99 얼랑과 4.21 얼랑 증가하고, 음성활동율을 40%로 간주하면 음성활동을 고려하지 않은 경우보다 8.21 얼랑과 4.25 얼랑이 각각 증가함을 알 수 있다.
로그 맵 복호 알고리즘 기반의 터보 디코더는 뛰어난 복호 성능에도 불구하고, 반복적 연산으로 인한 인터리버 크기에 비례하는 많은 양의 메모리와 높은 하드웨어 복잡도가 단점으로 지적된다. 이에 본 논문에서는 이전 연구 결과를 바탕으로 많은 양의 메모리의 절감과 하드웨어 복잡도를 감소시킨 3G W-CDMA 시스템에 적합한 터보 디코더를 설계하였다. 하드웨어 복잡도와 복호 성능간의 균형을 고려하여 수신정보, 사전정보, 상태 메트릭을 각각 5비트, 6비트 그리고 7비트로 할당하였고, 로그 맵 복호 알고리즘의 주연산인 $MAX^{*}$ 연산 중 계산도가 큰 오류 보정 함수를 근사화한 조합회로로 구성하여 하드웨어 부담을 감소하였으며 윈도우 블록의 길이가 32인 슬라이딩 윈도우 기법을 적용하였다. 본 논문에서 제안한 터보 디코더는 $0.35\mu$m Hynix CMOS technology로 합성한 합성 결과로부터 Eb/No가 1dB, 인터리버 크기가, 5번의 반복 복호에서 $10^{-6}$ 이하의 비트 오율을 달성하였으며, 이때 최고 9Mbps의 복호 성능을 발휘한다.
2018년 12월 세계 최초로 5G 출시 등 대한민국은 전 세계 IT시장을 주도하고 있다. 그러나 국내의 사용자들은 공인인증서의 불편함, 익스플로우와 다른 여러 브라우저와의 비호환성 문제 등 사용자 환경과 시스템 환경의 기술 요소 문제는 투자비용의 이중화, 정보서비스의 품질저하 등 정보서비스에 대한 비판도 날로 혹독해지고 있다. 그럼에도 불구하고 국내 IT 산업은 꾸준히 발전하고 있으며 전 세계 IT 시장의 화두로 자리 잡은 블록체인이 신뢰받는 차세대 융합 정보 핵심 기술로그 활용에 대한 관심이 주목되고 있다. 블록체인은 '강한 보안성', 동일한 원장의 원본을 공유하는 '분산화', IoT, 로봇, AI 등을 연결하는 '초연결성'이라는 특징으로 인해 '신뢰가 강력히 요구되는' 공공기관에서는 블록체인을 활용한 기술 도입에 매우 긍정적이다. 대학의 정보서비스 설계도 예외는 아니다. 대학에서도 대학 내 다양한 정보서비스를 구현하는 기초 발판을 블록체인을 이용한 정보서비스 개발에 기여하고자 많은 고심과 그 활용에 적극 대처하고 있다. 본 논문에서는 다양한 산업군에서 활용되는 블록체인 적용 사례 경험을 토대로 대학 내 다양한 정보시스템을 통합 구성하는 통합정보서비스 교육 플랫폼 실증 모델을 설계한다. 대학 정보서비스를 기획에서 실제 서비스 설계까지 기초로드맵을 블록체인 기반으로 구성하고 이를 실제 대학 내 통합 정보시스템 실증 모델 설계에 적용하여 블록체인을 활용한 대학 내 통합정보서비스 모델을 제시한다.
블록암호는 암호시스템 중에서 두드러지면서 중요한 부분이며, 최소의 구조를 갖는 것에 관한 연구는 암호학 연구에서 주요한 주제 중의 하나이다. 최소의 구조에 관해 관심을 갖던 Even과 Mansour는 1990년대 초반에 Even-Mansour 스킴이라고 불리는 일종의 블록암호를 제안하였다. Even-Mansour 스킴은 하나의 치환과 두 개의 비밀키를 가지는 매우 간단한 암호이다. 이러한 Even-Mansour 스킴과 그의 안전성 분석에 관한 많은 연구들이 이루어져 왔다. 우리는 Even-Mansour 스킴을 설명하고 이 스킴의 공격방법에 대해 수학적인 언어를 이용하여 단순화한다. 추가적으로, 우리는 이산로그를 공격할 때 사용하는 Pollard rho 공격과 동일한 계산량으로 Pollard rho 공격을 Even-Mansour 스킴의 공격에 적용할 수 있음을 보인다.
다중경로발생기는 일반적으로 시간지연발생부, 위상발생부, 감쇠발생부로 구성되며 주로 애널로그 방식으로 구현되어왔다. 따라서 경년변화가 발생할 수 있으며 여러 번의 A/D 변환, D/A변환과정으로 인한 신호의 충실도 저하, 미세지연을 위해 높은 주파수를 필요로 하는 단점이 있다. 본 논문은 다중경로 현상을 수학적으로 모델링하여 완전히 디지털 방식으로 구현하는 방법을 제안한다. 특히 시간지연부는 두 개의 블록으로 나누어 한 블록에서는 샘플단위의 시간지연을 만들고 나머지 한 블록에서는 섭샘플(subsample) 시간지연을 만들 수 있도록 하여 정밀한 시간지연값을 효율적으로 얻을 수 있도록 했다. 또한 시스템의 마스터 주파수도 특정한 값으로 고정할 필요도 없도록 하였다. 제안한 방법을 완전히 디지털 하드웨어로 구현해 본 논문에서 제안한 다중경로 발생 알고리듬의 타당성을 검증하였다.
플래시 메모리는 많은 장점들로 인하여 저장장치로써 각광을 받고 있다. 하지만 그런 장점들과 더불어 약점이 있기 때문에 이를 보안하기 위하여 많은 FTL 기법들이 연구되었다. FTL은 주소 변환 테이블을 플래시 메모리에 기록하고 SRAM에 유지해야 한다. 이것은 플래시 메모리의 용량이 급격하게 증가하면서 주소 변환 테이블의 크기도 함께 증가하여 비용상 문제가 되고 있다. 본 논문에서는 플래시 메모리를 관리할 때 페이지 기반 FTL 기법을 사용하여 데이터가 플래시 메모리에 어떤 위치던지 자유롭게 저장되게 함으로써 저장 효율을 높였다. 또한 SRAM의 크기를 줄이기 위하여 페이지 기반 주소 변환 테이블 전체를 SRAM에 올리는 것이 아닌 필요한 부분만 페이지 변환 캐시 에 올리고 나머지 주소 변환 테이블은 플래시 메모리에 로그블록 FTL 기법으로 기록하였다. 이러한 이중적인 FTL 기법을 적용함으로써 제안한 기법은 페이지 기반 DFTL 기법과 비교하여 반응 시간은 56.9% 감소하였고 SRAM의 사용량은 10% 정도로 유지하였다.
본 논문에서는 머신러닝의 원리를 쉽게 이해할 수 있는 블록 기반 코딩 플랫폼을 내장한 LMS를 제안한다. 해당 LMS는 Moodle이라는 LMS 플랫폼을 기반으로 사이트가 구축되었으며, LTI를 통해 LMS 내부에 DIY라는 코딩 툴을 내장 시켰다. 또한, 사용자의 모든 로그데이터를 통해 추천시스템을 구상하였으며, DIY를 통해 실행되는 코드를 Python Pedal라이브러리를 백엔드에서 실행 시켜 사용자가 작성한 코드에 대해 즉각적인 피드백을 제공하게 구성되어 있다.
초당 최소 5만 건에서 50만 건이 넘는 삽입트랜잭션이 발생하는 반도체 자동 생산 공정 시스템은 대량의 데이터를 실시간으로 저장하는 저장관리시스템을 필요로 한다. 대용량의 데이터를 빠르고 안정적으로 저장하기 위해서 많은 저장관리시스템이 연구되었다. 기존의 저장관리시스템은 대표적으로 전형적인 디스크 기반 DBMS가 있다. 그러나 디스크 기반 DBMS는 초당 50만 건의 삽입트랜잭션 처리는 매우 어렵다. 그래서 디스크 기반 DBMS의 성능을 향상시키기 위해 데이터를 디스크가 아닌 메인메모리를사용하는 메인메모리 DBMS가 등장하였다. 그러나 메인메모리 DBMS는 메인메모리 용량의 한계로 인해 대용량 데이터를 저장하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 초당 5만 건 이상의 삽입트랜잭션을 지원하고 대용량 데이터를 저비용으로 저장하기 위해 블록단위의 삽입 트랜잭션을 사용한 저장관리시스템을 제안한다. 블록단위의 삽입 트랜잭션은 개별 튜플 단위의 로그기록 비용과 인덱스 생성비용을 블록단위로 변경시켜 비용을 크게 감소시킬 수 있다. 또한 제안시스템은 데이터를 압축 저장하여 저장 비용을 감소시킬 수 있다. 그러나 압축기법은 데이터의 필드정보가 유실되어 모든 데이터의 압축을 해제하는 비용이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 제안시스템은 압축 시 압축되는 블록의 인덱스를 생성하여 데이터 검색 속도를 향상시켰다. 본 제안시스템은 반도체 공정에서 빠르게 발생하는 대용량 데이터를 고속으로 저장할 수 있고, 디스크 저 장비용을 감소시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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