• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권1호
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• pp.37-46
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• 2010

IPTV 시스템에서 콘텐츠 및 서비스 제공자의 권익보호는 수신제한시스템(CAS, Conditional Access System) 및 디지털저작권관리(DRM, Digital Right Management)를 통해서 이루어진다. 특히 CAS의 경우, 계층화된 인증키를 사용하여 권한이 있는 사용자에게만 암호화된 콘텐츠를 복호화할 수 있도록 한다. 하지만 CAS가 콘텐츠 제공자와 스마트카드(SC, Smart Card) 사이 구간만의 보안을 제공하기 때문에 셋톱박스(STB, Set-Top Box)와 SC 간 보호 받지 못하는 채널을 도청하는 McCormac Hack 공격이나 SC 복제 공격으로부터 시스템을 보호할 수 없다. 본 논문에서는 McCormac Hack 공격뿐 만 아니라 SC 복제 공격에도 강건하면서 다중 STB를 지원할 수 있는 SC / STB 인증 기법을 제안한다. SC 복제 공격을 막기위해 SC등록 단계에서 STB와 SC를 바인딩하였던 기존 기법은 다중 STB환경을 지원하지 못한다. 제안하는 시스템은 가입자관리시스템에서 STB 정보를 IPTV의 양방향 채널 특성을 이용하여 동적으로 갱신함으로서 사용자의 다중 STB를 효과적으로 지원한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권1호
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• pp.303-320
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• 2004

스마트카드는 전자지불시스템에서 인증 수단으로 유용하게 사용되는 도구로, 스마트카드 개발시 이의기능이 올바로 동작하는지 테스트해 보는 것은 중요한 의미를 갖는다. 본 논문에서는 스마트카드의 기능을 테스트하기 위한 기존 연구 내용을 ISO/IEC표준 문서 및 KS 표준 문서 그리고 한국도로공사 카드 품질시험인증서를 기반으로 살펴보고, 한국도로공사의 하이패스플러스 카드에 대한 기능 시험 결과를 제시한다. 하이패스플러스 카드에 시험 평가를 수행함으로써 안정적인 기능성과 보안성을 가진 카드 시스템을 확보할 수 있고 나아가 신뢰성 있는 보안 제품의 개발에 기여하리라 기대된다. 본 논문에서 제시하는 시험 방법과 결과는 시범서비스 중인 스마트카드에 대하여는 국내에서는 최초로 수행된 연구로, 향후 좀더 보완된 시험 방안에 대한 연구의 기반을 제공하리라 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권2호
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• pp.125-138
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• 2020

Currently, subway crowding is estimated by observing a specific point at specific hours once or twice every 1 or 2 years. Given the extensive subway network in Seoul Metropolitan Area covering 588 stations, 11 lines and 80 transfer stations as of 2017, implementing crowding mitigation policy may have its limitations due to data uncertainty. A proposal has recently been made to effectively use smart card data, which generates big data on the overall subway traffic related to an estimated 8 million passengers per day. To mitigate subway crowding, this study proposes two viable options based on data related to smart card used in Seoul Metropolitan Area. One is to create a subway passenger pattern model to accurately estimate subway crowding, while the other is to prove effectiveness of early bird policy to distribute subway demand that is concentrated at certain stations and certain time. A subway passenger pattern model was created to estimate the passenger routes based on subway terminal ID at the entrance and exit and data by hours. To that end, we propose assigning passengers at the routes similar to the shortest routes based on an assumption that passengers choose the fastest routes. In the model, passenger flow is simulated every minute, and subway crowding level by station and line at every hour is analyzed while station usage pattern is identified by depending on passenger paths. For early bird policy, highly crowded stations will be categorized based on congestion level extracted from subway passenger pattern model and viability of a policy which transfers certain traveling demands to early commuting hours in those stations will be reviewed. In particular, review will be conducted on the impact of policy implemented at certain stations on other stations and lines from subway network as a whole. Lastly, we proposed that smart card based subway passenger pattern model established through this study used in decision making process to ensure effective implementation of public transport policy.