Internet상의 전자문서, 전자거래 등과 관련된 전자업무에서는 다음과 같은 중요 인증 문제를 필요로 하게 한다. 첫째, 당사자(사용자)의 신분확인 기능(신원확인). 둘째, 전자업무 내용의 정보보호 및 무결성 기능(비밀성 보장). 셋째, 전자행위에 대한 부인봉쇄(분쟁해결) 등이 그것이다. 따라서 이러한 전자업무의 중요 인증 문제와 관련하여 신뢰할 만한 제3자, 즉 인증기관(CA : Certificate Authority)의 확인 및 증명해주는 제도가 필요하다. 위에서 언급한 제 가지 인증 문제 중 전자업무에서의 가장 기초적인 인증 문제인 당사자(사용자)의 신분확인 기능(신원확인)에 대한 문제를 연구하고자 한다.
현재의 신용평가체계에서는 신용정보회사가 개인의 신용정보를 금융기관으로부터 수집하고 이를 기반으로 신용평가를 수행한다. 하지만 이런 신용평가방법은 민감한 신용정보가 하나의 중앙기관에 집중되기에 프라이버시 침해 소지가 있으며, 외부의 공격이 성공할 경우 대규모의 개인정보가 유출될 수 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 개인이 스스로 금융기관으로부터 수집한 신용정보를 바탕으로 신용점수를 계산하고, 이 신용점수가 정상적으로 계산되었음을 영지식 증명과 블록체인으로 증명하는 프라이버시 보장 신용평가방법을 제안한다. 또한 영지식 증명에 이용된 신용정보가 금융기관에서 실제로 제공한 값인지 블록체인을 통해 확인하기 위해, 커밋된 입력에 대해 효율적으로 증명이 가능한 영지식 증명 기법을 제안한다. 이 기법은 Agrawal 등의 기법과 달리 완벽한 영지식성을 제공하며, CRS와 증명의 크기가 작고 증명과 검증 과정이 빠르다. 그리고 제안한 신용평가방법에 실제 환경과 유사한 신용점수 알고리즘을 적용하여 구현 및 실험함으로써 실제 환경에 이용 가능함을 확인하였다.
이 논문에서는 이동하는 파를 해로 갖는 편미분 방정식의 해를 찾는 방법에 대하여 연구하였다. 특히 이 해가 움직이는 근원을 가질 경우에 앞쪽으로 이동하는 해가 존재하는지의 여부를 파악하는데 어떻게 증명할 것인지를 보였다. 앞쪽으로 이동하는 해를 갖는 경우는 반응-확산 방정식에서 그 해를 찾아 볼 수 있으며, 움직이는 근원을 가진 경우에 앞쪽으로 진행되는 해를 갖는 경우는 화학 공정의 모델등에서 그 해를 찾아 볼 수 있는데 이 문제를 중심으로 어떻게 해의 존재 여부를 증명할 수 있는지를 보였다.
정형방법들은 명세와 설계 문제들에서 모호성, 불완전성, 그리고 불일치성을 보다 쉽게 발견하고 수정하기 위해 사용된다. Z 저형 명세 언어를 객체 지향 패러다임으로 기술하기 위하여, 클래스 기술에 대한 명확한 정의가 필요하다. 그리고 이를 증명할 수 있는 프로토타입이 필수적이다. Z 스키마의 숨김 연산자와 그의 확장인 논리 한정 연산자와 투사 연산자를 이용하여 클래스의 원리를 가지는 클래스 스키마를 유도하여 정의한다. 유도된 클래스 스키마가 상속성, 다형성, 캡슐화 등의 객체 지향 원리를 가지는가에 대한 증명하기 위한 프로토타입을 설계한다.
MLP(multilayer perceptron)는 기존의 패턴인식 방법에 비해 몇 가지 이점을 제공하지만 학습에 비교적 많은 시간을 요구한다. 이 점은 화자증명 시스템의 인식방법으로서 MLP를 사용할 경우 등록시간이 길어지는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 기존의 시스템에서 채택한 화자군집 방법을 응용하여 MLP 학습에 필요만 배경화자 수를 줄임으로써 화자등록 시간을 단축하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 기존의 확률적 화자군집 모델을 MLP(multi-layer perceptron)로 구현하는 방법과 원형 화자군집 모델이 갖는 문제를 해결할 수정 모델을 제시한다. 화자군집 모델은 화자등록 시간에 민감한 실용 환경에서 중요한 의미를 지닌다. 본 연구에서 사용한 인식단위는 여러 음소계열에서 지속적인 부분을 추출한 지속음이므로 화자등록과 증명 단계에서 특정한 어구에 한정되지 않는 어구독립 방식을 채택한다.
임베디드 시스템을 위한 가상기계 기술은 모바일 디바이스와 디지털 TV등의 다운로드 솔루션에 꼭 필요한 소프트웨어 기술이다. 현재 EVM(Embedded Virtual Machine)이라 명명되어진 임베디드 시스템을 위한 가상기계에 대한 연구가 진행 중이며, EVM의 중간 언어로 SIL(Standard Intermediate Language)이 설계되었다. 본 논문에서는 임베디드 시스템을 위한 가상기계의 표준 중간 언어로서 SIL의 완벽성을 증명한다. 기존에 이미 널리 사용되고 있는 가상기계 코드를 SIL 카테고리에 매핑시킴으로써 구조적으로 SIL의 완벽성을 증명한다. SIL은 표준 중간 언어로서의 요구 사항을 갖추고 있으며 6개의 메인 카테고리와 16개의 서브 카테고리로 나누어진다. Oolong과 .NET IL등 기존의 가상기계 코드들의 카테고리는 SIL카테고리에 매핑된다.
기존 블록체인 기술을 활용해 새로운 비즈니스 모델을 개발 및 투자하려는 기업들의 관심이 높아지고 있으나, 낮은 확장성으로 인해 기존 블록체인 기술만으로는 시장에서 활용되기 어렵다. 블록체인의 낮은 확장성을 해결하기 위해 검증된 참여자만 참여하는 프라이빗 블록체인과 프라이빗 블록체인 고속화를 위한 관련 연구가 같이 진행되고 있다. 삼성의 넥스레저는 하이퍼레저 패브릭의 다중 버전 동시성 제어(MVCC) 충돌로 인한 낮은 TPS 문제를 해결하기 위해 Accelerator를 추가하여 고속화를 진행하였다. 하지만 모든 트랜잭션을 수집하여 처리하는 방식인 Accelerator는 중앙화로 인해 악의적인 공격 타깃이 되어 단일 장애 지점 문제가 발생할 수 있으며, 공격으로 인해 위조되거나 분실된 데이터는 검증 없이 블록체인 블록에 반영되고, 한번 반영된 데이터는 수정이 어렵다. 본 논문에서는 이와 같이 프라이빗 블록체인 고속화 상황에서 발생할 수 있는 단일 장애 지점 문제를 해결하기 위해 CMT와 사기증명 기반의 고속화 하이퍼레저 패브릭 시스템을 제안했으며, 제안한 시스템을 구축하고 성능 테스트를 통해 CMT 하이퍼레저 패브릭 시스템 성능이 99.58% 유지됨과 사기증명이 가능함을 확인하였다.
Ripple Down Rules(RDR)이론은 지식베이스시스템을 지식공학구축기술 또는 지식공학자의 도움 없이 특수분야전문가에 의해 효율적으로 유지보수, 구축되어진다. 특히 시스템의 운용 중 지식베이스의 수정을 효율적으로 처리할 수 있다. 본 논문은 단일결론을 생성하는 RDR이론의 확장인 복수(複數)결론(multiple classification)을 유도하는 MCRDR이론에 대하여 설명한다. MCRDR은 복잡한 복수결론을 허락하면서 RDR이론의 최대 장점인 지식베이스의 간편한 유지보수 기증을 유지한다. MCRDR의 KA과정, 기초케이스 문제해결방법, 그리고 복수결론 추론문제에 대하여 논할 것이다. MCRDR시스템의 우수성을 모의전문가를 이용한 시스템 수축과 실험으로 증명해 보일 것이다. 이 실험을 통하여 복수결론을 지원하는 MCRDR이론이 단일결론을 지원하는 RDR이론을 통하여 효율적으로 증명하고, 또한 기존의 기계학습방법과의 차이점도 보여줄 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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