그룹 복호화는 다수의 참여자 사이에서 수행되는 공개키 암호 시스템으로 하나의 암호문을 복호화하는데 지정된 수 이상의 참여자가 필요한 암호 시스템이다. 그룹 복호화를 실제 수행할 때에는 참여자의 공평성을 보장하기 위해 흔히 제3자를 도입하는데 이 때 제3자에 대해 필요한 신뢰의 수준 및 제3자에게 제공되는 정보를 줄이는 것이 중요하다. 본 논문에서는 제3자가 프로토콜을 잘 따르지만 중간 정보를 저장할 수 있는 모델(semi-honest model)을 가정하고 이와 같은 제3자(STTP, Semi-Trusted Third Party)를 그룹 복호화 기법에 이용하여 복호화 참여자는 평문을 얻을 수 있지만 STTP는 평문을 알 수 없을 뿐 아니라 복호화 참여자의 익명성도 유지할 수 있는 그룹 복호화 기법을 제안한다. 제안된 기법은 기존 프로토콜의 보안성, 공평성 등의 특징을 모두 유지하고 외부의 공격자가 STTP의 저장소를 볼 수 있는 경우에도 복호화 참여자를 알 수 없는 바람직한 특징을 가진다.
분산 컴퓨팅 환경에서 지식을 공유하기 위한 자동적인 정보 교환을 위해서는 정보의 내용이 무엇이지 나타나 있어야 하며, 정보 교환 시스템들 간의 정보의 구조에 대한 암묵적인 합의가 있어야 한다. 본 논문에서는 분산되어 있는 가상 교육 시스템들이 자동적으로 강의 컨텐츠 정보를 교환할 수 있는 구조를 위해 XML Schema를 이용하여 설계한다. 이러한 설계는 강의 컨텐츠의 재사용과 확장성 및 처리 프로세스를 통한 자동 변환의 편리함을 제공해야 웹에서 강의 컨텐츠를 공유하여 학습자와 교수자에게 양질의 학습자료를 빠른 시일에 제공할 수 있으며 이것은 더 나은 학습 결과와 ROI(Return Of Investment)를 기대할 수 있다. 또한 XML 문법의 XML Schema를 사용함으로써 XML의 장점은 모두 이용할 수 있다. 즉, 세계 각 대학이나 연구소 및 기업에 분산되어 있는 여러 데이터소스로부터 필요한 정보만을 실시간으로 추출하여 수집, 통합, 통계 처리할 수 있어서 궁극적으로 최고의 WBT의 효과를 기대할 수 있다.
P2P(peer to peer)는 인터넷에서 중간에 서버 컴퓨터를 거치지 않고 정보를 찾는 사람과 정보를 가지고 있는 사람의 컴퓨터를 직접 연결시켜 데이터를 공유할 수 있게 해주는 기술과 그 기술을 응용해서 제공되는 서비스를 말한다. P2P 서비스는 서버 없이 컴퓨터와 컴퓨터간에 데이터를 전송함으로서 의도적이거나 고의적인 공격자에 의해 정보보호 위협에 상당히 노출되어 있는 실정이다. 본 연구는 P2P 서비스 모델의 분류와 현재 제공되고 있는 대표적인 P2P 서비스인 냅스터와 그누텔라의 어플리케이션 구조에 대해 분석하였고 P2P 환경에서 발생할 수 있는 정보보호 위협과 안전한 통신을 위해 요구되는 정보보호 서비스에 대해 고찰하였다.
행위자 기초 모형을 이용하여 행위자의 시장에 대한 불균일한 영향력에 대한 연구를 수행하였다. 이때 가중치를 금융시장에서 행위자 간의 공유하는 정보의 영향력의 크기로 사용하였으며 가중치의 크기와 분포가 수익의 변동에 기여하는 것을 관찰하였다. 행위자들의 가중치의 크기가 평균적으로 클수록 가격의 변동의 크기도 같이 증가함을 알 수 있었으며 가중치의 크기뿐만 아니라 가중치의 분포에 따라서도 수익의 분포가 변하게 된다. 이는 신흥시장과 성숙한 시장에서 관찰되는 분포의 차이와 관련하여 유사성을 찾아볼 수 있을 것이라는 가능성을 제공한다. 행위자의 정보의 영향력은 항상 일정하지 않고 그 영향력이 행위자의 시장 예측에 대한 적중률에 따라 변하게 된다. 이렇게 변화하는 행위자들의 정보의 영향력의 분포는 결국 소수의 큰 영향력을 갖는 행위자와 다수의 영향을 거의 끼치지 못하는 행위자들로 분포되게 된다. 그 분포는 초기의 행위자들의 영향력 분포가 어떻게 되었든 간에 충분히 시간이 흐르면 모두 멱법칙을 따르는 분포를 갖게 된다.
전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.
최근 스마트폰과 테블릿 PC의 보급률이 증가하면서 사용자들이 얻을 수 있는 정보 또한 급증하고 있다. 하지만 과도한 정보 공급으로 사용자들은 제공받은 정보를 효율적으로 활용하지 못하는 경우도 늘고 있는 추세이다. 기존의 시스템은 단순히 사용자나 정보 제공자가 입력한 정보만 제공하는 수동적인 역할만 하며 이는 효과적인 정보를 얻는데 한계가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 주변 상황정보와 추론엔진을 이용해 사용자가 필요로 하는 정보를 보다 효과적으로 제공해 줄 수 있는 사용자 친화적 생활 포털 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 생활 포털 시스템을 통해 사용자는 본인이 원하는 정보를 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있다.
최근 취업을 희망하는 대다수 구직자들은 유용한 취업정보를 얻기 위하여 취업 관련 사이트를 이용하고 있으며, 취업정보에 대한 수요자들의 다양한 요구로 인해 취업정보 사이트들도 그 수가 증가하고 있다. 그러나 대부분의 취업정보 사이트들은 단순히 정보를 제공하는 역할에 그치고 있어 구인 구직자 간의 미스매치 현상이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 취업정보 미스매치 완화를 위하여 대학의 가족회사와 소속 학교 대학생 간 맞춤형 취업정보제공 시스템을 제안한다.
e-마켓플레이스는 구매자들이 보다 신뢰할 수 있는 판매자와 거래할 수 있도록 평판 시스템(Reputation system)을 구축하여 예비 소비자들에게 판매자의 평판을 제공한다. 판매자의 평판은 소비자의 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한 평가가 있다. 기존의 평판 계산 방안들은 구매자의 평점이 두 가지의 평가가 혼합된 점수라는 것을 인지하지 못한 채로 판매자의 평판을 산출한다. 본 논문에서는 소비자 평점을 판매자 점수와 상품 점수로 분리한 후 오직 '판매자의 점수'만을 이용하는 평판 계산 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 판매자의 점수만을 이용하여 판매자의 능력에 대한 평판만을 제공하는 방안으로 예비 소비자들이 빠른 배송과 친절한 서비스를 제공하는 판매자를 선택할 수 있도록 돕는다. 실험에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안한다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 기반으로 진행하는 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.
본 연구의 목적은 시선 관심 객체 기반 양방향 서비스를 효율적으로 하기 위해, 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 소비자의 응시 행위를 개별 객체 중심으로 실시간 모니터링하고, 콘텐츠 소비 시점의 맥락적 소비자 이해도를 인지하여 콘텐츠 제공의도에 맞는 소비행태 분석을 제공하는 플랫폼 기술을 제공하는 데 있다. 이를 위해 미디어 콘텐츠 내 개별 객체 표현 구조를 연구하고, 미디어 제공자의 의도와 비교하여 제공자가 의도한 계획에 맞춰 소비되고 있는지를 파악할 수 있도록 한다. 소비자의 소비행태 분석은 응시 분석(Gaze Profile Analysis)과 콘텐츠 제공자에 의해 제공된 의도 흐름(Intention Flow)과 가중치(Intention Weight)를 분석한 정보를 사용하여 이루어진다. 이와 같은 기술은 교육, 광고 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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