무선인터넷과 이동통신 기술의 발달 및 스마트폰의 급속한 확산으로 인해 사용자의 현재 및 과거의 위치 정보를 사용하여 다양한 부가정보를 제공하는 위치기반 서비스에 대한 관심이 급증하고 있다. 위치기반 서비스의 본격적인 활성화를 위해서는 정확한 측위가 기본이 된다. GPS (Global Positioning System)과 WPS (Wi-Fi Positioing System)가 상용화 되면서 측위 기술에 일대 혁신을 가져왔으나 실내환경에서 많은 제약을 가졌다. 이에 관성센서(IMU: Inertia Motion Unit)를 사용한 네비게이션 (Navigation)기술을 실내환경에서 응용하려는 시도가 정밀 측위의 관점에서 논의되고, 관성센서의 장착이 스마트폰에 일상화 되면서 실내 정밀 측위 확산의 시초를 갖게 되었다. 본 논문에서는 IMU와 WPS를 결합하여 각각의 단점을 극복하고 측위 품질을 혁신적으로 향상 시킬 수 있는 알고리즘 프레임워크를 제안한다. 본 연구를 위해 스마트폰에서 구현되는 측위 테스트 프로그램을 구현하고 이를 적용할 실질적인 실내외 테스트베드를 구성하여 활용하였으며 이로서 대규모로 확장 적용할 수 있는 기반을 구성했다는 면에서 충분한 의미를 지닌다.
최근 모바일 디바이스와 휴대기기의 발달로 원격접속이 늘어남에 따라 보안의 중요성도 점차 증가되었다. 그러나 기존 패스워드나 패턴과 같은 보안 프로그램은 지나치게 단순할 뿐 아니라 다른 사용자가 쉽게 취득하여 악용할 수 있다는 단점이 있다. 생체인식을 활용한 보안 시스템은 보안성이 강화 되었지만 위조 및 변조가 가능하기 때문에 완전한 해결책을 제시하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 지문인식과 패스워드를 결합하여 보안성을 향상시킬 수 있는 방안을 연구하였다. 제안한 시스템은 하나의 지문이 아니라 다수의 지문을 이용하는 방법으로, 사용자가 패스워드를 입력할 때 여러 지문 중에서 정확한 지문의 순서를 제공하도록 한다. 오늘날 스마트폰은 패스워드나 패턴, 지문을 이용할 수 있지만 패스워드의 강도가 낮거나 패턴이 쉽게 노출되는 등의 문제가 있다. 반면에 제안한 시스템은 다양한 지문의 이용과 패스워드의 연계, 또는 다른 생체인식 시스템과 연결함으로써 매우 강력한 보안장치가 될 수 있다.
최근 무선 AP를 이용한 실내 측위 시스템에 대한 연구가 활성화 되고 있다. 실내 무선 측위 시스템은 측위 기법에 따라 여러 가지로 구분되어 진다. 그 중 핑거프린트 기법은 측위를 수행하기 이전에 AP의 mac 정보와 수신세기를 수집 하여 radio map을 구축하고 이후 측위 과정에서 수집되는 AP의 정보와 비교하여 위치를 판단하는 기법이다. 전통적 핑거프린트 기법의 경우 측위를 위해 활용하는 AP를 설치하여 제어 및 관리 한다. 그러나 특정 실내의 경우는 소량의 AP를 설치하여 관리할 수 있지만 광범위한 실외의 경우 현실적으로 측위를 위한 장비의 설치 및 관리가 불가능하다. 이런 문제를 해결하기 위해 기존에 산재해 있는 AP를 활용하는 개선된 핑거 프린트 기법이 있다. 추가적인 비용 없이 측위가 가능하나 실외의 경우 실내보다 AP정보의 변화가 심하므로 개선된 핑거프린트 측위 기법 또한 측위 정확도의 하락이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 전통적인 핑거프린트 기법과 개선된 핑거프린트 기법을 비교하여 설명하고 제안한 WPS_WS(Wifi Positioning System_Weak Signal)기법과의 성능 차이를 비교한다.
근래의 위치 측위 방법으로 GPS(Global Positioning System) 위성정보를 활용하는 전파항법 방식을 많이 사용하고 있다. GPS 활용범위가 넓어지고 다양한 측위 정보를 기반으로 하는 분야가 생기면서 보다 높은 정확도를 얻기 위한 새로운 방법들이 요구되고 있다. 자율주행차의 경우 IMU(Inertial Measurement Unit)를 사용한 항법 시스템인 INS(Inertial Navigation System)와 차량 내부 센서를 이용한 DR(Dead Reckoning) 알고리즘을 사용하여 GPS의 정확도 저하나 음영지역에서의 위치 측정방법으로 사용하고 있다. 그러나 이러한 측위 방법은 대형화되는 빌딩 지역, 터널, 지하 주차장 등 다양한 음영지역과 시간이 지남에 따라 오차가 계속 증가하는 누적 기반 위치추정 방법의 한계로 인해 많은 문제 요소가 있다. 본 논문은 GPS 음영지역에서 차량의 위치 측위를 위해, 대중적 무선 통신인 WLAN을 이용한 Fingerprint 기법을 4개의 Anchor 형태로 AP(Access Point)와 지향성 안테나를 위치하여 넓은 지하 주차공간에서 효율적인 측위 방법을 제시하고 시간이 지남에 따라 주차된 차량이 이동하는 환경에서도 변화가 없는 위치 측위 결과를 입증하였다.
무선 AP 기반 측위 시스템은 실세계에 분포한 AP의 정보를 수집하여 DB화 한 뒤 팀색 되는 AP정보와 비교하여 측위를 수행한다. 기존의 핑거 프린트 방식은 DB를 구성할 당시 특정 위치에서 수집되는 데이터를 최대한 많이 얻어내 그 값의 평균값을 저장하여 측위에 사용하는 방식이다. 그러나 평균치를 활용하면 오차가 발생할 확률이 있다. 이러한 오차는 정확한 측위를 배경으로 하는 서비스에는 치명적인 약점이 된다. 본 논문에서는 기존 무선 AP 측위 시스템의 특정에 대하여 설명하고 핑거프린트 적용에 있어서 발생하는 문제점을 해결하기 위하여 AP 정보의 특정을 활용한 DB 구축방안과 MSS 기법을 적용한 측위 기법에 대하여 제안하였다. 그리고 핑거프런트방식과 제안한 방식을 구현하고 실험한 결과를 최적의 조건에서 제안한 방식의 불일치율이 27%로 줄었음을 보여주었다.
교수자가 학생들의 출결을 신속, 정확하게 체크하기 위한 자동화된 출결시스템 구축을 위해 RPID 리더기, 지문인식기 클리커 등 별도의 장비가 요구되어 비용 및 관리의 문제점을 지니고 있다. 그러므로 본 논문에서는 벌도의 시스템 구축 및 추가 장비 사용없이 이미 구축된 무선 인터넷과 수강생들의 스마트폰을 활용하여 스마트폰 기반 출석체크시스템을 개발하였다. 수강생들이 출석체크앱을 로그인하면 날짜, 시간, 위치, 강의실 좌석을 인식하며, 강의와 관련된 퀴즈나 설문조사를 통해 강의 피드백 및 수시로 출석점검이 가능하도록 하였다. 적용 결과 강사는 많은 학생들의 출결을 손쉽고 빠르게 확인할 수 있으며, 퀴즈와 설문을 통해 학생들과 상호작용할 수 있고, 특히 출석, 퀴즈, 설문결과를 엑셀파일로 다운로드 받을 수 있어서 편리하다고 하였다.
핀테크 기술은 모바일 뱅킹 및 지불의 핵심으로 대두되어 있고, 현재 우리나라에서는 전통적인 대면거래로부터 비대면 핀테크 기반 뱅킹 및 지불로 급격한 금융시장의 변화가 이루어지고 있다. 특히 스마트폰은 지문센서, 홍채센서 등 다양한 생체인식 센서를 갖춤으로써 본인확인의 핵심 도구가 되어 있다. 하지만 이러한 금융거래에 있어서 데이터전송 경로상의 해킹 및 파밍의 위협이 상존하고 있고, 이러한 위험을 회피하기 위한 다양한 보안체계 및 다단계 본인인증 절차가 적용되어 있다. 결과적으로 다양한 보안체계와 본인인증 절차가 위험을 줄여주는 효과가 있음은 분명하나, 상반되게 금융거래와 지불에 있어서 상당한 불편함을 가중시키고 있는 것도 사실이다. 본 논문은 이러한 보안체계 적용에 있어서 무선랜과 이동통신망 등 네트워크 경로에 따라 서로 다른 감성신뢰도가 있음을 확인하고, 네트워크 접속경로에 따른 점진적 본인인증 방법을 제안함으로써 사용자에게 신뢰도와 불편함에 있어서 효율적인 해결방법을 제안한다.
최근 스마트기기가 널리 보급되면서 무선망이 가능한 AP(Access Point)의 사용 또한 증가하였다. AP를 사용하여 무선망에 접속할 때, 적절한 보안이 제공되지 않는다면, 로그 AP(Rogue AP)에 의해 다양한 보안 문제가 발생될 수 있다. 이 연구에서는 로그 AP의 유형 중 하나인 이블 트윈(Evil Twin)에 대한 위협에 대해서 살펴본다. 최근 대부분의 이블 트윈을 탐지하기 위한 연구에서는 RTT(Round Trip Time)와 같이 인가된 AP와 이블 트윈 사이에서 측정될 수 있는 시간 차이를 이용하는 방법이 주로 이용되고 있다. 그러나 이와 같이 이블 트윈을 탐지하는 방법은 채널이 혼잡한 상태일 때 탐지율이 떨어지는 단점이 있다. 이러한 이유에서 이 연구에서는 이블 트윈을 탐지하는 기준으로 RTT와 함께 추가로 PIAT(Packet Inter-Arrival Time)을 측정한다. 또한 측정된 값을 SVM(Support Vector Machine)의 학습 요소로 사용함으로써, 이블 트윈 분류를 위한 비선형적 기준을 정한다. 결과적으로 채널이 혼잡한 상황에서도 최대 96.5% 최소 89.75%의 높은 확률로 이블 트윈을 성공적으로 탐지하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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