• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권2호
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• pp.33-40
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 발전으로 빅데이터가 출현하였고, 이를 분석하기 위한 분산 병렬 플랫폼으로 하둡이 개발되었다. 하둡을 사용하는 기업은 개인적인 정보가 포함된 데이터를 분석하여 마케팅 등에 활용하고 있다. 이에 따라, 하둡에 저장된 센서티브(sensitive) 데이터의 유출을 방지하기 위한 데이터 암호화 연구가 수행되었다. 하지만 기존 데이터 암호화에 대한 연구는 국외 표준인 AES 암호화 알고리즘만을 지원하는 한계점이 존재한다. 한편 정부에서는 데이터 암호화 알고리즘으로 ARIA 알고리즘을 국내 표준으로 지정하였다. 본 논문에서는 하둡 상에서 ARIA 알고리즘을 이용한 HDFS 데이터 암호화 기법을 제안하였다. 첫째, 제안하는 암호화 기법은 하둡의 분산 컴퓨팅 환경에서 ARIA 암호화 및 복호화를 수행하는 HDFS 블록 분할 컴포넌트를 제공한다. 둘째, 제안하는 암호화 기법은 데이터의 마지막 블록이 128비트 단위의 데이터가 아닐 경우, 더미(dummy) 데이터를 추가하여 암호화 및 복호화를 수행하는 가변길이 데이터 처리 컴포넌트를 제공한다. 마지막으로 성능 평가를 통해, 제안하는 ARIA 기반 암호화 기법이 텍스트 문자열 처리 응용 및 과학 데이터 분석 응용에서 효과적으로 사용될 수 있음을 보였다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.503-516
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• 2012

지금까지 로봇 및 소프트웨어 에이전트들을 살펴보면, 감정 모델이 내부에 종속적으로 존재하기 때문에 감정모델만을 별도로 분리해 새로운 시스템에 재활용하기란 쉽지 않다. 따라서 어떤 로봇 및 에이전트와 연동될 수 있는 Engine of computational Emotion model (이하 EE로 표시한다)을 소개한다. 이 EE는 어떤 입력 정보에도 치중되지 않고, 어떤 로봇 및 에이전트의 내부와도 연동되도록 독립적으로 감정을 담당하기 위해, 입력 단계인 인식과 출력 단계인 표현을 배제하고, 순수하게 감정의 생성 및 처리를 담당하는 중간 단계인 감정 발생만을 분리하여, '입력단 및 출력단과 독립적인 소프트웨어 형태, 즉 엔진(Engine)'으로 존재한다. 이 EE는 어떤 입력단 및 출력단과 상호작용이 가능하며, 자체 감정뿐 아니라 상대방의 감정을 사용하며, 성격을 활용하여 종합적인 감정을 산출해낸다. 또한 이 EE는 로봇 및 에이전트의 내부에 라이브러리 형태로 존재하거나, 별도의 시스템으로 존재하여 통신할 수 있는 구조로 활용될 수 있다. 감정은 Joy(기쁨), Surprise(놀람), Disgust(혐오), Fear(공포), Sadness(슬픔), Anger(분노)의 기본 감정을 사용하며, 문자열과 계수를 쌍으로 갖는 정보를 EE는 입력 인터페이스를 통해 입력 신호로 받고, 출력 인터페이스를 통해 출력 신호로 내보낸다. EE는 내부에 감정마다 감정경험의 연결 목록을 가지고 있으며, 이의 계수의 쌍으로 구성된 정보를 감정의 생성 및 처리하기 위한 감정상태 목록으로 사용한다. 이 감정경험 목록은 '인간이 실생활에서 경험하는 다양한 감정에 대한 이해를 도모'하는 감정표현어휘로 구성되어 있다. EE는 인간의 감정을 탐색하여 적절한 반응을 나타내주는 상호작용 제품에 이용 가능할 것이다. 본 연구는 제품이 '인간을 공감하고 있음'을 인간이 느낄 수 있도록 유도하는 시스템을 만들고자 함이므로, HRI(인간－로봇 상호작용)나 HCI(인간－컴퓨터 상호작용)와 관련 제품이 효율적인 감정적 공감 서비스를 제공하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.