유비쿼터스 홈네트워크에서는 다양한 디바이스를 이용하여 복수의 도메인을 오가며 서비스를 제공하거나 제공받을 수 있을 것으로 기대되는데 이때 디바이스는 반드시 정당한 디바이스여야 하며 이를 실현하기 위하여 인증서를 사용하는 디바이스 인증 기술이 제안되었다. 그리고, 계산 능력이 작은 디바이스를 인증하기 위한 방법으로서 대칭키 암호 기술에 기반을 둔 디바이스 인가 방법을 함께 사용함으로써 계산 능력이 다른 다양한 디바이스들을 인증하는 방법이 제안되었다. 이들 방법의 공통성은 사용자의 개인 정보 유출을 피하기 위하여 사용자 정보를 사용하지 않고 디바이스 고유의 정보만을 사용하여 인증한다는데 있다. 이러한 디바이스 인증/인가 방법을 홈네트워크에 사용하였을 경우 사용자의 개인 정보는 보호되는지 확인할 필요가 있다. 본 논문에서는 기존에 제안된 유비궈터스 홈네트워크를 위한 디바이스 인증/인가 기술을 분석하여 개인 정보의 유출에 관한 문제점을 도출하고 그에 대한 대응 방법을 제안하였다.
휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.
청각 장애인은 집에서 발생하는 여러 가지 소리나 가전 제품의 신호를 감지하지 못하므로 생활의 불편을 상당히 느끼고 있다. 이러한 사람들을 위해 소리 정보를 시각 정보로 변경하여, 사용자들의 시야에 보여주는 것을 목적으로 연구를 시작하였다. 본 연구에서는 집이라는 환경에서 사용자의 위치와 오리엔테이션 정보를 습득하여, 사용자에게 필요한 정보를 시야에 들어오는 범위에 방해되거나 불편하지 않게 표시하는 시스템을 제안한다. 프로젝터에 부착된 카메라를 이용하여 사용자를 인식하고, 사용자를 따라다니며 화면을 디스플레이 하는 기존 방법의 단점들을 해결하기 위해 위치 센서로 사람의 위치와 방향을 파악하여 사용자에게 필요한 정보를 사용자가 현재 바라보는 곳에 디스플레이 하는 방법을 제안한다. 3D 모델로 제작된 집의 구조를 이용하여, 프로젝터의 방향과 초점 제어를 사전에 계산하여 보다 정확한 위치에 정보가 디스플레이 되도록 하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 PDA 나 PC 모니터를 이용해 정보를 제공하는 방법보다 사용자들이 정보를 인지하는 데 걸리는 시간이 좀더 빠르고 이 방법을 선호하기 때문에, 청각 장애인에게 정보를 제공하는 시스템으로 적합하다는 결론을 도출하였다.
컴퓨터 기술의 발전에 따라 ML(Machine Learning) 및 AI(Artificial Intelligence)의 도입이 활발히 진행되고 있으며, 정보보호 분야에서도 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 모델들은 black-box 특성을 가지고 있으므로 의사결정 과정을 이해하기 어렵다. 특히, 오탐지 리스크가 큰 정보보호 환경에서 이러한 문제점은 AI 기술을 널리 활용하는데 상당한 장애로 작용한다. 이를 해결하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 방법론에 대한 연구가 주목받고 있다. XAI는 예측의 해석이 어려운 AI의 문제점을 보완하기 위해 등장한 방법으로 AI의 학습 과정을 투명하게 보여줄 수 있으며, 예측에 대한 신뢰성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술의 개념 및 필요성, XAI 방법론의 정보보호 분야 적용 사례에 설명한다. 또한, XAI 평가 방법을 제시하며, XAI 방법론을 보안 시스템에 적용한 경우의 결과도 논의한다. XAI 기술은 AI 판단에 대한 사람 중심의 해석정보를 제공하여, 한정된 인력에 많은 분석데이터를 처리해야 하는 보안담당자들의 분석 및 의사결정 시간을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.
영상에서 나타난 컬러 정보를 이용해 검색을 수행하고자 하는 연구 방법에서 일반적으로 적용되어 사용되어진 방법 중 하나로 컬러 히스토그램의 유사성을 이용한 매핑을 들 수 있다. 이 방법의 장점은 쉽게 영상에서 나타난 컬러 정보를 그룹화하여 매핑 할 수 있게 해주나, 전체 영상에서 나타난 컬러의 양 정보만을 제공할 뿐, 각각의 컬러에 대한 공간적 정보를 제공하지는 못한다. 즉, 동일한 컬러가 한 곳에 집중해서 나타난 영상과 분산되어 나타난 영상이 동일한 컬러 정보로 매핑되므로 원치 않는 검색 결과를 얻게 된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존의 방법은 컬러 히스토그램에서 얻어진 컬러 정보와 별개의 공간 정보 추출 알고리즘을 통해 얻어진 정보를 결합(fusion) 하여 문제를 해결하였다. 본 연구에서는 이러한 단점을 해결하기 위해 각각의 히스토그램의 빈(bin)들에 컬러에 대한 양 정보만이 아니라 컬러의 중심점과 분산 값 정보를 구하여 이를 영상 검색을 위한 매핑 정보로 사용한다.
현재의 인터넷상에서 QoS 의 재공능력에 대한 필요성이 새롭게 인식되기 시작하여 많은 노력 및 연구결과가 나타나고 있다. 이 결과 IETF에서는 QoS를 제공하는 서비스로 보장형 서비스 및 부하 제어형 서비스를 표준으로 채택하였으며, 이런 서비스들을 인터넷에서 제공하기 위해서는 L3계층 및 L2계층에서의 제공 방법도 고려해야 한다. 본 논문에서는 여러 가지 L2계층의 구현 기술중에서 현재 가장 많이 쓰이고 있는 공유 미디어 방식의 CSMA/Cd 랜(이더넷)으로 구성된 서브넷에서 기존의 최선형 서비스 및 부하 제어형 서비스 제공을 위한 대역폭 관리 방법에 대해서 기술하였다.
현재 인터넷이 제공하는 최선의 서비스(best-effort)를 개선하기 위해서 IETF(Internet Engineering Task Force)의 DiffServ(Differentiated Service)WG에서는 현재의 인터넷 서비스를 보다 차별화된 QoS를 제공할 수 있도록 하는 방안으로서 Differentiated Service를 제안하였다. 본 논문에서는 이러한 Differentiated Service의 개념과 구조를 살펴보고 Differentiated Service에서 트래픽 포워딩을 효율적으로 제공하기 위한 하나의 방법으로서 CBQ를 이용한 패킷 전송 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하고 있는 이러한 방법을 통해 서비스 측면에서 어느 정도까지의 QoS를 보장할 수 있는지를 실험적으로 보이고자 한다.
무선통신 기술의 발달로 최근 이동 통신 사용자들은 언제, 어디서나 누구와도 통신이 가능하게 되었다. 하지만, 이동 통신은 무선채널을 사용하기 때문에 통신 당사자는 심각한 보안 위험에 노출된다. 그래서, 안전한 통신채널을 제공하기 위한 방법으로, 이동통신망에서 필수라 하겠다. 본 논문에서 이러한 안전한 통신채널을 제공하기 위한 방법으로, 종단간 보안을 지원하는 새로운 WAP 모델인 WAP Agent를 제안한다. 새로운 WAP Agent는 WAP gateway를 두는 컨텐츠 제공자의 부담을 줄이면서, 안전한 보안을 제공하기 때문에 종단간 보안을 지원하는 새로운 WAP 모델로서 활용되리라 기대한다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 맥락 인지 응용들은 사용자의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해 위치 정보를 활용한다. 그러나 대부분의 실내 위치 추적 시스템들은 환경이 사용자의 위치를 파악함으로 프라이버시 문제가 야기 된다 또한 더욱 지능화된 서비스를 제공하기 위해 위치 정보와 더불어 방위 정보 인식의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서 제안된 방법은 사용자나 대상물의 방위를 알기 위해서 기존의 ubiTrack의 수신기에 두개의 적외선 수신기 소자를 부착한다. 두개의 적외선 수신 소자는 각각의 위치를 측정하고 각각의 위치로 부터 사용자나 대상물의 위치와 더불어 방위, 크기를 인식한다. 또한 대상물에 부착되어 있는 수신기가 대상물의 위치를 환경에 일정한 시간을 간격으로 환경에 알려 주도록 하여 사용자의 프라이버시 침범되지 않는 상태에서 사용자와 대상물의 위치 및 방위 정보를 제공한다. 실험 결과 제안된 방법은 홈 환경 내에서 여러 대상물의 방위를 10도 안팎의 오차를 가지고 인식하였다. 따라서 제안된 방법은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 여러 맥락 인지 서비스와 연동하여 사용자의 의도를 반영한 절러 LBS에 쉽게 응용이 될 수 있다.
본 논문에서는 스마트 홈을 위한 실내 위치 추적 방법을 제안한다. 스마트 홈 환경에서 개인의 상황에 맞는 서비스를 제공하기 위해서 위치는 중요한 정보 중의 하나이며 최근에는 위치 정보를 확장하여 거주자의 행동 정보를 활용하여 거주자의 행동에 따른 서비스를 제공하는 것이 이슈가 되고 있다. 이를 위해서 제안된 적외선 기반 실내 위치 추적 시스템인 ubiTrack은 스마트 홈 내의 거주자로부터 거주자의 행동을 추론하기 위한 여러 컨텍스트 정보를 추출할 수 있다. 제안된 방법은 발신기, 수신기, 그리고 클라이언트 부분으로 나뉜다. 발신기는 천장에 부착되어 있는 적외선 발신기로부터 각각의 아이디를 가진 적외선 신호를 발생한다. 두 개의 적외선 수신 센서로 구성된 수신기는 발신기에서 발신된 아이디를 수신하여 클라언트 부분으로 보낸다. 클라이언트는 이 개별 아이디를 실제 위치정보로 전환하고 이를 활용하여 거주자의 방위와 속력 정보를 추출한다. 추출된 속력 및 방위 정보를 활용하여 거주자의 간단한 행동 정보를 추론할 수 있다. ubiTrack에서 추출된 이러한 정보는 거주자의 최종 행동 정보, 즉 거주자가 TV를 보려는지, 전등을 사용하려는지 등의 정보를 추론하는데 사용될 수 있다. 제안된 방법은 스마트 홈 테스트 베드인 ubiHome에 적용이 되었으며 몇 가지 실험을 통하여 거주자의 행동을 통하여 스마트 홈 환경에서 거주자의 행동을 통한 서비스 제공이 가능함을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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