KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권4호
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pp.1286-1306
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2022
Searchable symmetric encryption (SSE) provides a safe and effective solution for retrieving encrypted data on cloud servers. However, the existing SSE schemes mainly focus on single keyword search in single client, which is inefficient for multiple keywords and cannot meet the needs for multiple clients. Considering the above drawbacks, we propose a scheme enabling dynamic multi-client and Boolean query in searchable symmetric encryption for cloud storage system (DMC-SSE). DMC-SSE realizes the fine-grained access control of multi-client in SSE by attribute-based encryption (ABE) and novel access control list (ACL), and supports Boolean query of multiple keywords. In addition, DMC-SSE realizes the full dynamic update of client and file. Compared with the existing multi-client schemes, our scheme has the following advantages: 1) Dynamic. DMC-SSE not only supports the dynamic addition or deletion of multiple clients, but also realizes the dynamic update of files. 2) Non-interactivity. After being authorized, the client can query keywords without the help of the data owner and the data owner can dynamically update client's permissions without requiring the client to stay online. At last, the security analysis and experiments results demonstrate that our scheme is safe and efficient.
검색 가능한 암호화 모델은 원격 서버에 저장한 암호화된 데이터를 선택적으로 검색할 수 있는 모델이다. 현실 시나리오에 적용했을 때 다중 검색 키워드, 다중 데이터 소유자(업로더)와 다중 데이터 사용자(다운로더)를 지원할 수 있어야 하며, 검색이 이루어졌을 때 요청한 내용과 가장 관련성이 높은 순으로 결과를 낼 수 있어야 한다. 본 논문에서는 이러한 모델을 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델이라고 칭한다. 그러나 본 논문이 작성된 시점까지 제안된 모델은 완전 신뢰 가능한(fully-trusted) 트랩도어 센터를 암호 생성에 사용하고 있으며, 일부는 데이터 다운로더와 트랩도어 센터 간의 연결이 안전하다고 가정한다. 하지만 실생활에서 이러한 가정이 지켜질 확률은 낮다. 따라서 본 논문은 이러한 검색 가능한 암호화 모델의 실용성과 보안성을 개선하기 위하여, 새로운 순위 검색이 가능한 암호화 다중 지원 모델을 제안한다. 해당 모델은 기존 연구의 가정이 없이도, 데이터 다운로더가 요청한 검색어를 외부 공격자와 정직하지만 동시에 호기심이 있는(honest-but-curious) 트랩도어 센터로부터 보호한다. 공격자는 서로 다른 두 검색 요청이 같은 검색어를 포함하고 있는지 구별할 수 없다. 또한, 보호 과정을 추가함으로써 발생하는 오버헤드를 고려하더라도 제안하는 모델이 합리적인 성능을 달성함을, 실험을 통해 증명한다.
공공의 서버를 통한 자료의 공유는 사용자들의 편리성을 증가시킨 반면 저장된 데이터에 대한 접근통제 문제와 신뢰할 수 없는 서버에 대한 사용자들의 프라이버시 노출 문제 등의 새로운 문제를 야기한다. 다자간 환경에서 사용자 프라이버시를 보장하면서도 사용자간의 데이터 공유를 하기 위해서 키워드 검색이 가능한 암호화 방식이 사용된다. 특히, 이런 다자간 환경에서는 탈퇴한 사용자들이 더 이상 키워드 검색이나 저장된 데이터를 접근할 수 없도록 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 고려해야 한다. 하지만 기존의 다자간 환경에서 제안된 키워드 검색 암호화 방식은 탈퇴한 사용자가 정당한 사용자와 서버가 통신하는 암호화 메시지를 보고서 공유 데이터를 복구할 수 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 이런 문제점들을 해결한 탈퇴한 사용자에 대한 안전성을 보장하는 키워드 검색기법이다.
매우 가벼운 무게와 손안에 들어가는 작은 크기로 휴대성을 제공하는 휴대용 저장매체는 사용자들로부터 많은 호응을 받고 있다. 하지만 휴대용 저장매체의 휴대성으로 인하여 USB 메모리의 분실 및 도난이 잦아졌고 그로 인하여 저장매체 내부에 저장되어 있는 개인정보가 유출되는 사고가 발생하는 문제점이 발생되었다. 따라서 분실위험이 없고 네트워크를 통하여 언제든 자료를 저장하고 접근할 수 있는 원격 저장소 서비스가 등장하게 되었다. 정보통신산업이 발달함에 따라 여러 종류의 정보 기기를 통하여 언제 어디서든 빠른 네트워크에 접근할 수 있게 되었고, 이는 원격 저장소를 이용하는 사용자들을 더욱 증가하게 하였다. 하지만 여러 사용자의 주요 자료가 저장됨에 따라 비윤리적인 관리자 및 공격자로 인하여 서버에 저장된 여러 사용자의 주요자료가 동시에 유출될 수 있는 위험이 존재한다. 이를 해결하기 위해 서버에 저장되는 자료의 암호화가 필요해졌으며, 이와 동시에 암호화한 자료의 효율적인 검색 및 이용을 위하여 검색 가능 암호 시스템이 필요하다. 하지만, 기존의 대칭키 검색 가능 암호 시스템은 문서의 삽입/삭제 효율성 및 다중 키워드 검색 시 연산의 효율성이 떨어지는 문제점이 존재한다. 따라서 본 논문은 기존 대칭키 검색 가능 암호의 문제점을 해결할 수 있는 효율적인 대칭키 검색 가능 암호 시스템을 제안한다.
연구목적: 본 논문에서는 개선된 특허 검색식을 제안하고 이에 기반 한 특허분석을 통해 Passive Tracking 기술분야의 잠재적 유망분야에 해당하는 공백기술을 도출하여 향후 수행해야 할 연구개발의 방향성을 제시한다. 연구방법: 본 논문에서는 기존의 검색식 구성 방식을 개선하여 유사어 DB, 최근 발표 논문의 Keyword, AI 검색 등의 다양한 Tool과 방법을 복합적으로 적용하는 기법을 제안하고, Passive Tracking 기술분야를 대상으로 광범위한 특허조사 및 분석을 통해, 기술 변화의 방향성 및 흐름을 확인하고, 해결하고자 하는 목적과 수단을 매트릭스화 하는 방법으로 공백기술을 도출한다. 연구결과: 제안하는 방법을 통해 Passive Tracking 기술분야 공백기술은 인공지능,적응형/복합형 측위기술 및 레이더/안테나를 활용한 '멀티 타깃 측위·추적기술'과 '3D 측위 기술'이 공백기술로 도출되었으며, 도출 결과의 타당성을 검토하기 위한 검색 결과 상용화 서비스 또는 제품이 부재함을 확인하였다. 결론: 본 논문에서 도출한 공백기술은 특허출원이 활발하지 않고 선점되어 있는 선행특허가 많지 않은 분야이므로, 보다 적극적인 연구개발과 특허출원 활동을 통해 기술에 대한 권리를 확보할 필요가 있다.
웹 서비스는 현재 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 구현하기 위한 가장 유망한 기술이다. 그렇지만 웹 서비스에 대한 많은 관심에도 불구하고 내부 통합 프로젝트에서만 사용되어지고, 파트너들이 '온 디맨드(on demand)' 방식으로 결합되는 가상 엔터프라이즈 환경에서는 아직 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 주된 이유는 현재의 웹 서비스 기술들이 동적인 웹 서비스 발견 및 통합에 대한 적절한 기법을 제공하지 못하기 때문이다. 본 논문에서는 반자동 웹 서비스 조합 시스템을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법의 장점만을 채택한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 기술한다. 특히, 동적 웹 서비스 발견 및 통합 문제를 해결하기 위해 다단계 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 이 방법은 실험 분석을 통해 기존의 키워드 기반 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.
본 연구는 기존의 CD-ROM 데이터베이스 탐색형태에 관한 연구를 기초로 의학도서관에서 사용하고 있는 온라인 MEDLINE을 검색하는데 있어 연구자들이 정보이용을 보다 효율적으로 제공할 수 있는 방안을 모색하는데 그 목적이 있다. 의학도서관에서의 MEDLINE 탐색형태를 조사하기 위하여 정보이용 행태에 관한 문헌조사와 실태조사를 설문지 조사방법으로 60개 의학도서관을 대상으로 의학전문사서의 정보이용 행태를 추출하였다.
국방 과학기술의 발달에 따라 첨단 무기들이 지속적으로 개발되고 온라인을 통한 정보의 공유가 활발해지면서, 각국의 미래 전략무기 소요 제기를 위한 정보의 수집 및 분석의 중요성이 증가하고 있으며, 이를 위한 이종의 국방정보를 통합 관리 및 분석하는 시스템이 필요하다. 시맨틱 웹은 이종의 지식자원을 통합하고 검색 및 내비게이션 할 수 있는 차세대 지식정보 관리 기반 기술로 최근에는 지능형 시스템 구축에 활발하게 사용되고 있다. 시맨틱 웹은 단순 키워드 검색이 아닌 의미적으로 연관된 정보 검색을 제공하기 때문에 신뢰도 높은 분석 결과를 제공한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 기반으로 무기 제원 정보를 중심으로 무기의 제조국, 개발 회사, 개발 현황 등 무기와 관련된 다양한 관련 정보를 온톨로지로 구조화하는 것은 물론, 관련 정보를 이용해서 무기를 효과적으로 검색 및 분석할 수 있는 국방무기 다차원 정보분석시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 무기의 제원명과 제원의 상하위 관계를 이용해서 확장 검색 기능을 제공하며, 무기 관련 정보를 이용해서 다양한 경로로 무기정보에 접근할 수 있는 기능과 함께 무기체계에 따른 다양한 분석 기능도 제공한다. 또한 개발된 시스템은 무기 분야의 전문가 지식과 웹에서 수집된 무기 관련 정보를 온톨로지로 구축하고 지능화된 검색 서비스를 구현함으로써, 정보전 시대에 필요한 첨단 무기 정보 획득의 효율성을 제고한다.
Objective : To overview the protocols of clinical acupuncture research on cancer in the USA. Methods : Using 'acupuncture' and 'cancer' as keyword search terms in Clinical Trials. gov, 28 clinical studies were found. Three studies by non-American institutions were excluded and 25 studies were analyzed. Analytic parameters were cancer condition, primary outcome, research institution, study design, and acupuncture intervention. Results : Breast cancer was the most frequent single condition in the searched protocols. Pain and quality of life were the primary outcomes in many studies. Memorial Sloan-Kettering Cancer Centerin New York has performed the largest number of acupuncture cancer studies. The majority of studies were randomized controlled trials with active controls or placebo/sham controls. Total enrollment varied between the range of 10 and 700 subjects and ages of these subjects were at least above 18 years old (except one protocol). Most protocols had strict exclusion criteria for acupuncture needling such as bleeding disorders, infection, heart disorder, and central nervous system disorder. Conclusions : Clinical acupuncture studies for cancer patients have focused on pain, quality of life, and side effects induced by anti-cancer therapies. Re-evaluation and cautions for strict exclusion criteria in foreign countries are required to perform multi-national acupuncture trials.
E-commerce 환경의 발전으로 소비자들은 다양한 상품들을 한 자리에서 폭 넓게 비교할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 쇼핑몰에 올라와있는 상당량의 주요 상품 정보들이 이미지 형태이기 때문에 컴퓨터가 인지할 수 있는 텍스트 기반 검색 시스템에 반영될 수 없다는 한계가 존재한다. 이러한 한계점은 일반적으로 기존 기계학습 기술 및 OCR(Optical Character Recognition) 기술을 활용해, 이미지 형태로 된 키워드를 인식함으로써 개선할 수 있다. 그러나 기존 OCR 기술은 이미지 안에 글자가 아닌 그림이 많고 글자 크기가 작으면 낮은 인식률을 보인다는 문제가 있다. 이에 본 연구에서는 기존 기술들의 한계점을 해결하기 위하여, 딥러닝 기반 사물인식 모형 중 하나인 SSD(Single Shot MultiBox Detector)를 개조하여 이미지 형태의 상품 카탈로그 내의 텍스트 인식모형을 설계하였다. 하지만 이를 학습시키기 위한 데이터를 구축하는 데 상당한 시간과 비용이 필요했는데, 이는 지도학습의 방법론을 따르는 SSD 모형은 훈련 데이터마다 직접 정답 라벨링을 해줘야 하기 때문이다. 본 연구는 이러한 문제점을 해결하기 위해 '훈련 데이터 자동 생성 프로그램'을 함께 개발하였다. 훈련 데이터 자동 생성 프로그램을 통해 수작업으로 데이터를 만드는 것에 비하여 시간과 비용을 대폭 절감할 수 있었으며, 생성된 훈련용 데이터를 통해 모형의 인식 성능을 높일 수 있었다. 더 나아가 실험연구를 통해 자동으로 생성된 훈련 데이터의 특징별로 인식기 모형의 성능에 얼마나 큰 영향을 끼치는지 알아보고, 성능 향상에 효과적인 데이터의 특징을 분석하였다. 본 연구를 통해서 개발된 상품 카탈로그 내 텍스트 인식모형과 훈련 데이터 자동 생성 프로그램은 온라인 쇼핑몰 판매자들의 상품 정보 등록 수고를 줄여줄 수 있으며, 구매자들의 상품 검색 시 결과의 정확성을 향상시키는 데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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