과거에는 소프트웨어 보안이 크게 중요하지 않게 생각해왔다. 그러나 소프트웨어를 공격하는 기술은 시대를 넘어 빠르게 성장하고 있으며 이로 인한 소프트웨어 산업의 성장은 감소하고 저작권자의 이익은 점점 감소하고 있다. 그래서 본 연구에서는 PE 포맷 조작을 통해 소프트웨어 크랙을 방지하는 것을 제안한다. 보통 해커는 프로그램을 정적으로 먼저 분석을 해서 1차적인 정보를 얻는데 PE 포맷의 약간의 조작만으로 정적 분석을 방해할 수 있다. 그리고 PE 포맷 조작을 통해 해당 프로그램에 여러 가지 보안 코드가 삽입 가능하며 이를 통해 해커들의 디버거를 이용한 접근이나 동적 분석을 방해 할 수 있다.
본 논문에서는 목조 문화재의 변위 현상 중 하나인 크랙 현상을 감지할 수 있는 EfficientNet 기반 모델을 제안한다. 우선 사전 학습된 EfficientNet모델을 통해 학습 이미지로부터 심층 특징을 추출하고 크랙이 존재하는지 아닌지에 대해 분류하기 위한 완전 연결 신경망을 학습한다. 그런 다음 새로운 목조 문화재 이미지가 들어왔을 때 학습한 모델을 통해서 크랙이 존재하는지에 대해 최종적으로 판별하게 된다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 EfficientNet을 사용한 딥 러닝 기반 모델이 다른 사전 학습된 합성 곱 신경망 모델보다 더 좋은 성능을 나타냄을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재에서의 크랙 검출에 있어서 적합함을 보여준다.
본 논문에서는 목조 문화재 영상에서의 변위 현상 중 하나인 크랙이 발생하는 영역을 감지하기 위한 임베딩 유사도 기반 모델을 제안한다. 우선 변위가 존재하지 않는 정상으로만 구성된 학습 이미지는 사전 학습된 합성 곱 신경망을 통과하여 임베딩 벡터들을 추출한다. 그 이후 임베딩 벡터들을 가지고 정상 클래스에 대한 분포의 파라미터 값을 구한다. 실제 추론 과정에 사용되는 테스트 이미지에 대해서도 마찬가지로 임베딩 벡터를 구한다. 그런 다음 테스트 이미지의 임베딩 벡터와 이전에 구한 정상 클래스를 대표하는 가우시안 분포 정보와의 거리를 계산하여 이상치 맵을 생성하여 최종적으로 변위가 존재하는 영역을 감지한다. 데이터 셋으로는 충주시 근처의 문화재에 방문해서 수집한 목조 문화재 이미지를 가지고 정상 및 비정상으로 구분한 데이터 셋을 사용하였다. 실험 결과 우리가 제안한 임베딩 유사도 기반 모델이 목조 문화재에서 크랙이 발생하는 변위 영역을 잘 감지함을 확인하였다. 이러한 결과로부터 우리가 제안한 방법이 목재 문화재의 크랙 현상에 대한 변위 영역 검출에 있어서 매우 적합함을 보여준다.
현 시대는 유형적인 물질 보다 무형적인 정보의 가치가 중요시되고 있다. 특히 소프트웨어의 불법 복제는 정보화 시대의 가장 큰 역기능으로 작용할 뿐 아니라 국가 신용도를 평가하는 중요한 항목으로 자리 매김하고 있다. 그러나 기존의 상용화된 소프트웨어 불법복제 방지 제품들은 복제방지 기술이 미약하여 쉽게 락이 크랙 되어 복제방지의 기능을 발휘 할 수 없는 것들이 대부분을 차지하고 있다. 본 논문에서 제안하는 복제방지 전용 칩을 사용하여 하나의 락으로 여러 소프트웨어를 동시에 보호하는 기능뿐만 아니라 IBM PC 호환기종의 USB 인터페이스를 가지는 정보 보안 모듈의 설계한다.
비파괴 검사 기술의 발달로 인해 기계부품의 크랙을 검사하는 방법들이 주목을 받기 시작하였다. 다양한 비파괴 검사 방법 중에서도 고유 주파수를 분석하는 음향 공진 방법은 빠른 시간 안에 제품의 불량 여부를 판정하는데 적합한 기술로 발전했다. 본 연구에서는 기계부품 중 요크 튜브의 크랙을 검사하기 위한 크랙 검사기술에 대해 연구를 진행하였으며, 음향 공진 방법으로 빠르게 검출이 가능한 시스템을 구현하였다. 24bit ADC 회로를 탑재하였으며, 원활한 데이터 수집을 위해 MCU를 탑재하였으며, PC와 데이터 통신을 위해 TCP/IP 통신 인터페이스를 구성하였다. 데이터 측정을 위한 센서는 마이크로폰을 사용하였으며, 크랙 정보를 판정하고 사용자에게 피드백하기 위한 분석 소프트웨어를 구현하였다. 실제 산업현장에서 제작한 요크 튜브를 사용하여 테스트를 진행하였다. 양품과 크랙이 있는 불량제품을 구별하는 테스트를 성공적으로 실시하여 실제 산업현장에 적용할 수 있음을 확인하였다.
데스크톱 애플리케이션은 제품 활성화를 위해 제품번호나 라이선스 키, 아이디-패스워드를 이용한 인증을 활용한다. 그러나 크랙, 패치, 인증서버 우회로 인한 불법 복제 프로그램 사용 및 사용자 권한 도용이 끊이질 않고 있다. 본 논문에서는 국내외 소프트웨어 품질 향상과 정품 소프트웨어 사용 및 안전한 인증을 위해 도입해야할 기본적인 보안 요구사항을 연구하고 검증하였다.
현재는 유형적인 물질의 가치보다 무형적인 정보의 가치가 중요시되고 있는 시대이다. 특히 하드웨어보다는 소프트웨어 제품이 훨씬 급성장하고 있지만 소프트웨어 불법 복제는 정보화시대의 가장 큰 역기능으로 이슈화 되어있다. 그러나 현재 상용화되고 있는 소프트웨어 불법복제방지제품(락)들은 복제방지에 대한 강도가 약하기 때문에 쉽게 락이 크랙되어 복제방지 기능을 할 수 없는 것들이 대부분이다. 논자는 [1,2,3]에서 DES 암호알고리즘을 대체 할 수 있는 112비트 키 길이를 갖는 96비트 블록 Cipher를 제안한 바 있으며, [3.4]에서 칩으로 하였다. 따라서 본 논문은 [1,2,3]에서 제안한 96비트 블록 Cipher와 복제방지에 필요한 보안모듈을 ASIC화하여 소프트웨어 복제방지를 위한 전용 보안칩을 설계 및 구현하며, 보안칩과 연동하여 동작되는 자동블록보호기법을 설계한다.
기 상용화되고 있는 소프트웨어/하드웨어 제품의 복제방지에 대한 강도가 부족하여 쉽게 락이 크랙될 뿐 아니라 복제방지의 기능을 수행할 수 없는 단점을 보안하여 본 논문은 세계적으로 가장 많이 사용하고 있는 암호알고리즘 중의 하나인 DES를 구조적으로 수정하고 키 길이를 확장하여 암호학적 강도를 개선한 E-DES(Extended DES)를 설계하고, 이를 하드웨어로 구현하기 위해서 시스템 설계 기술언어인 VHDL로 코딩하고, FPGA를 이용, test chip을 구현하여 성능테스트를 수행한 다음, 설계된 FPGA 칩을 ASIC으로 제작하여 강력한 암호알고리즘을 가진 보안칩을 설계한다.
Steam과 같은 온라인 게임 ESD(Electronic Software Distribution)이 등장하면서 게임 불법 복제 방법도 다양화되고 있다. 온라인 게임 ESD에서는 오프라인에서도 게임을 플레이할 수 있어야한다는 특징 때문에 소프트웨어 DRM을 이용하고 있다. 그러나 기본적으로 제공하는 보안 수준이 낮아 쉽게 우회되고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 불법 복제된 게임의 크랙을 분석하여 Steam DRM을 우회하는 방법에 대해 알아보고 API 콜 버스마크를 이용해 DRM을 보호하는 방법을 개발하였다. 생성한 버스마크는 크랙 그룹을 나타내는 데 있어 85% 이상의 강인성을 보였고, 크랙 여부를 탐지하는 데 95%의 신뢰성을 보였다. 수행한 연구를 통해 온라인 게임 ESD의 보안 향상을 도모할 수 있고, Third Party DRM을 구매할 수 없는 영세한 인디게임 개발자들에게도 일정 수준 이상의 게임 복제 방지 기능을 제공할 수 있다는데 의의가 있다.
본 논문에서는 자동차 핵심부품 중 하나인 알터네이터 수풀의 육안검사를 대체하기 위한 머신비전시스템을 설계하는 데 목적이 있다. 플라스틱 사출물인 알터네이터 스풀의 경우 일반적으로 미성형, 찍힘, 뜯김, 크랙 등의 불량 유형이 발생한다. 스풀을 고속으로 전수검사하기 위하여 설계의 실패 사례를 예로 들었고, 이를 통해 최적의 고속 자동화 머신비전 시스템을 설계하고자 한다. 3차원 설계 소프트웨어인 Pro-Engineer와 CATIA가 사용되었다. 개발 제작 될 시스템은 산업현장에 적용하여 절대적 판정의 안정성을 도모하고, 생산성 향상 및 부품의 표준화를 확립하는 데 기여할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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