• 전자공학회논문지CI
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• 제43권5호
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• pp.68-75
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• 2006

멀티미디어 핑거프린팅은 각각의 유저에게 배포되어지는 디지털 콘텐츠마다 고유한 정보를 가지게 만듦으로써 불법적으로 콘텐츠를 배포하는 사용자로부터 멀티미디어 콘텐츠를 보호한다. 또한, 핑거프린팅 기법은 대칭적이나 비대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프리트가 삽입된 데이터를 알 수 있고 데이터가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 공모자 검출과 에러 신호의 정정을 위하여 LDPC(Low Density Parity Check) 알고리즘을 이용한 멀티미디어 핑거프린트의 검출 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 LDPC 블록, 홉필드 망, 그리고 불법공모방지코드 생성 알고리즘으로 구성되어 있다. BIBD(Balanced Incomplete Block Design) 기반의 불법공모방지코드는 평균화 선형 공모공격(평균, AND, OR)에 대해 100% 공모코드 검출이 이루어졌으며, LDPC 블럭은 AWGN 0dB까지 에러비트를 정정할 수 있음을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제34권2호
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• pp.157-162
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• 2015

본 논문은 MCLT(Modulated complex lapped transform) 피크쌍 기반의 강인한 해시 함수를 이용한 오디오 핑거프린팅을 제안한다. 기존 방식의 오디오 핑거프린팅은 시간-스케일, 피치-이동, 이퀄라이제이션과 같은 다양한 왜곡이 발생했을 때, 강인한 핑거프린트를 추출하지 못한다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 MCLT 스펙트럼, 현저한 피크검색을 위한 적응적 문턱값 방식, 개선된 해시 함수를 이용하여 잡음과 왜곡 환경 강인한 오디오 핑거프린팅을 추출하였다. 실험결과 제안된 방식이 잡음과 왜곡 환경에서 보다 강인한 핑거프린팅을 추출할 수 있으며 매칭 인식률을 향상 시키는 것을 보여준다.

• 전자통신동향분석
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• 제29권4호
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• pp.110-122
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• 2014

무선환경은 가짜 클론 디바이스가 진짜인 것처럼 위장한 해킹공격에 매우 취약한 것으로 잘 알려져 있다. 그것은 단말기와 기지국(AP: Access Point)이 위변조가 쉬운 디바이스 식별자(예로 MAC(Medium Access Control) 주소, SSID, BSSID(Basic Service Set Identification) 등)를 이용하여 상호 인증하기 때문이다. 무선핑거프린팅(Wireless Fingerprinting)은 통신과정에서 발생되는 무선신호 특성으로부터 디바이스를 고유하게 식별하는 핑거프린트를 추출하여 송신 디바이스가 가짜 클론 디바이스인지 아닌지 여부를 식별하는 기술이다. 본 기술은 무선물리계층 보안을 위한 인증 및 키 생성, 무선 침입탐지, 공격자의 위치/방향/거리 추적, 무선 포랜식 및 보안관제의 성능을 결정하는 핵심기술로 활용되고 있다. 향후 등장이 예상되는 M2M 무선랜, 무선인지네트워크, 무선센서, 무선차량통신, IoT 무선통신환경에서도 본 기술의 중요성은 더욱 증가하리라 본다. 본고에서는 무선 디바이스의 핑거프린팅 개념을 이해하고, 기술 분류에 따른 세부기법 연구 및 보안응용 동향을 분석함으로써 본 기술의 발전방향을 조망해보고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.154-161
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• 2018

최근 스마트폰 사용자가 늘어남에 따라 실내 위치인식 서비스에 대한 연구의 중요성이 증가하고 있다. 실내 위치인식에는 주로 WiFi, Bluetooth 등이 연구되고 있으나, 본 연구에서는 대부분의 실내 공간에 설치되어 있고 스마트폰에 WiFi 기능이 탑재되어 있어 접근성이 좋은 WiFi를 사용한다. 본 연구에서는 수집된 WiFi의 수신신호세기를 이용하는 핑거프린트 기술과 다변량 분류법 중 Ensemble learning method인 랜덤포레스트 알고리즘을 사용한다. 핑거프린트의 데이터로는 수신신호세기와 더불어 Mac주소를 사용해 총 4개의 라디오 맵을 만들어 사용하였다. 실험은 제한된 실내공간에서 진행하였고 실험분석을 위해 본 연구에서 제안하는 방법과 유사한 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템과 비교 분석하였다. 실험 결과 기존의 랜덤포레스트를 사용하는 실내 위치인식 시스템보다 본 연구에서 제안하는 시스템의 위치인식 정확도가 약 5.8% 높고 학습 데이터 개수에 상관없이 위치인식 속도가 일정하게 유지 되며 기존 방식 보다 더 빠름을 입증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권9호
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• pp.1856-1864
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• 2015

본 논문에서는 실내 환경에서 정규분포 확률을 이용한 Wi-Fi 핑거프린트 방식과 스마트 폰에 내장된 가속도 센서 (accelerometer sensor), 자이로스코프 센서 (gyroscope sensor)를 이용하여 정확도를 향상시킨 위치추정 알고리즘을 제안하고, 실제 실험을 통하여 성능을 분석하였다. 제안한 알고리즘의 성능 실험은 본 대학교 공대 건물내의 가로 세로 20m * 10m의 공간에서 실시하였으며, 사용자가 각 구간을 이동 할 때 제안한 알고리즘의 위치추정 성능을 핑거프린트 (fingerprint) 방식과 추측항법 (dead reckoning)과 서로 비교하였다. 실험 결과, 제안한 알고리즘의 성능은 두 방식과 비교 했을 때, 최대 오차 거리는 각각 2cm, 36cm, 그리고 평균 오차 거리는 각각 16.64cm, 36.25cm 더 우수함을 확인하였다. 또한, 핑거프린트 맵 (map) 탐색 알고리즘의 성능도 맵 전체를 탐색하는 방식에 비해 약 0.15초 더 단축됨을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권7호
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• pp.898-903
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• 2020

본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹서버로 전송한다. 웹서버는 위치 단말기로부터 받아온 신호를 가공하여 데이터베이스에 저장하고 사용자는 해당 데이터를 이용하여 신호지도를 제작한다. 제안하는 시스템은 기존 핑거프린팅 방식에 UHF RFID 결합하여 다수의 객체를 조회하는 환경에서 성능을 개선하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.20-23
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• 2017

의료 기기 관리의 중요성에 따라 의료 기기의 실시간 실내 측위의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 의료 기기에 Wi-Fi 태그를 부착하여 삼각 측량과 핑거프린트 방식을 이용한 의료 기기의 실시간 실내 측위 시스템을 구현하고자 한다. 중앙 제어 모듈과 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그와의 통신을 통하여, 의료 기기의 위치 정보를 관리하는 데이터베이스를 실시간으로 파악함으로써 의료 기기의 정확한 위치 확인이 가능하다. 본 시스템을 통해 의료 기기에 부착한 Wi-Fi 태그의 실시간 위치 파악 및 정보 관리가 가능하여 의료 기기의 관리가 용이할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.594-596
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• 2019

본 논문에서는 핑거프린트를 기반으로 실내에 있는 물류의 위치와 재고를 파악하는 실내 물류 위치추적 시스템을 제안한다. 또한 이를 통해 실제 물류 센터 환경 인프라를 구축하고 물류 관리 시스템을 설계 및 구현하였다. 제안하는 시스템은 위치 단말기를 통해 신호 세기를 수집하고 신호지도를 제작하여 물품의 위치를 파악한다. 위치 단말기는 UHF RFID 리더기와 무선 랜카드로 이루어져 있으며 주변 RFID 신호와 무선 AP의 신호를 읽어 웹 서버로 전송한다. 이를 통해 사용자는 스마트폰 앱을 통해 서버와 통신하면서 주변 물품의 정보와 위치를 파악할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.319-322
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• 2019

실내 환경에서 사용자의 위치를 측위하는 다양한 기법들이 있다. 그중 와이파이 핑거프린트 기법은 데이터 수집 단계와 측위 단계로 구분된다. 데이터 수집 단계에서는 해당 위치 주변의 모든 와이파이 신호를 수집하여 리스트 형태로 관리한다. 수집된 데이터가 많을수록 실내측위 정확도가 향상된다. 기존 고품질 데이터 수집 및 관리 방법은 많은 시간과 비용이 소모되고, 기계학습에 필요한 데이터를 추출해 생성할 때 많은 연산이 필요하다. 따라서 한정된 자원 안에서 많은 데이터를 수집 및 관리할 수 있는 방법을 연구한다. 본 논문은 효율적인 데이터 수집 기법과 기계학습에 필요한 학습 데이터 관리 및 생성 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제31권5_6호
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• pp.353-359
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• 2004

디지털 형식으로 저장되어 있는 데이타의 불법적인 복사와 재분배는 전자상거래 상에서 데이타를 판매하는 상점에게 매우 큰 문제가 된다. 핑거프린팅 기법은 암호학적인 기법들을 이용하여 디지털 데이타를 불법적으로 재배포한 사용자를 찾아냄으로써 디지털 데이타의 저작권을 보호한다. 익명성이 보장되는 핑거프린팅 기법은 대칭적인 기법과 달리 사용자만이 핑거프린트가 삽입된 데이타를 알 수 있고 비대칭 기법과 달리 데이타가 재배포되기 전에는 사용자의 익명성이 보장되는 기법이다. 본 논문에서는 비밀분산법을 이용한 익명성이 보장되는 새로운 핑거프린팅 기법을 제안한다. 상점은 이전에 배포되었던 데이타를 찾았을 경우, 데이터로부터 재배포자의 신원정보를 추출하여 재배포자의 배포사실을 증명할 수 있다. 또한 등록 시에 Schnorr 서명을 이용하여 고발된 사용자가 범행을 부인할 수 없도록 한다. 제안된 방법은 이산대수문제와 양자간 안전한 계산과정의 안전성에 근거하여 사용자의 익명성이 보장된다.