• 정보과학회 논문지
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• 제44권7호
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• pp.703-709
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• 2017

아웃소싱 데이터베이스란 데이터 관리 및 질의 처리 등의 계산량이 많은 작업을 제 3자 서버에 위탁하는 것이다. 이를 통해 데이터 소유자는 비싼 인프라를 구축하지 않고 빅데이터를 관리할 수 있으며 여러 사용자로부터 받는 질의들을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 보안 위협이 항상 존재하는 네트워크의 특성상 제 3자 서버를 완전히 신뢰하기 어렵고, 그 서버가 처리한 결과도 신뢰하기 어렵다. 이처럼 신뢰할 수 없는 서버가 처리한 질의 결과가 정확한지 확인하는 것을 질의 인증이라고 하며 구간 질의, kNN 질의, 함수 질의 등 다양한 질의에 대한 인증 기법들이 연구되었다. 하지만 빅데이터 분석에 있어 활용도가 높은 집계 질의에 대한 깊이 있는 질의 인증 연구는 이루어지지 않았으며 기존 연구는 고차원이거나 서로 다른 값이 많은 데이터에 대해 비효율적이다. 본 연구에서는 집계 질의 인증을 위한 자료구조를 제안하고 이를 활용한 효율적인 증거 생성 방법과 증명 방법을 제안한다. 그리고 데이터의 상이 값 수, 레코드 개수, 차원 크기 등을 변경하며 진행한 실험 결과를 통해 제안한 기법의 성능이 우수함을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권5호
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• pp.1087-1101
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• 2018

As cloud computing has become a widespread technology, malicious attackers can obtain the private information of users that has leaked from the service provider in the outsourced databases. To resolve the problem, it is necessary to encrypt the database prior to outsourcing it to the service provider. However, the most existing data encryption schemes cannot process a query without decrypting the encrypted databases. Moreover, because the amount of the data is large, it takes too much time to decrypt all the data. For this, Programmable Order-Preserving Secure Index Scheme (POPIS) was proposed to hide the original data while performing query processing without decryption. However, POPIS is weak to both order matching attacks and data count attacks. To overcome the limitations, we propose a group order-preserving data encryption scheme (GOPES) that can support efficient query processing over the encrypted data. Since GOPES can preserve the order of each data group by generating the signatures of the encrypted data, it can provide a high degree of data privacy protection. Finally, it is shown that GOPES is better than the existing POPIS, with respect to both order matching attacks and data count attacks.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.562-566
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• 2016

클라우드 컴퓨팅의 발전과 더불어 데이터베이스 아웃소싱에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 정보보호를 지원하는 Topk 질의처리 연구는 다양한 형태로 정보가 노출되는 문제점을 보인다. 따라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호, 데이터 접근 패턴 은닉을 모두 지원하는 아웃소싱 데이터베이스 상에서의 안전한 Topk 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율적인 성능을 제공함을 보인다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권12호
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• pp.1437-1457
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• 2016

데이터베이스 아웃소싱 환경에서, 클라우드는 인증된 사용자에게 아웃소싱된 데이터베이스를 기반으로 질의 서비스를 제공한다. 그러나 금융, 의료 정보와 같은 민감한 데이터는 클라우드에 아웃소싱 되기 전에 암호화되어야 한다. 한편, kNN 질의는 다양한 분야에서 폭넓게 사용되는 대표적인 질의 타입이며, kNN 질의 결과는 사용자의 관심사 및 선호도와 밀접하게 연관된다. 따라서 데이터 보호와 질의 보호를 동시에 고려하는 kNN 질의 처리 알고리즘에 대한 연구가 진행되어 왔다. 그러나 기존 연구는 높은 연산 비용이 요구되거나, 탐색한 인덱스의 노드 및 반환된 질의 결과가 드러나기 때문에 데이터 접근 패턴이 노출되는 문제점이 존재한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 암호화 데이터베이스 상에서의 kNN 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 데이터 보호 및 질의 보호를 지원한다. 또한, 제안하는 알고리즘은 데이터 접근 패턴을 보호하는 동시에 효율적인 질의처리를 지원한다. 이를 위해, 데이터 접근 패턴 노출 없이 데이터 필터링을 지원하는 암호화 인덱스 탐색 기법을 제안한다. 성능 분석을 통해, 제안하는 알고리즘이 기존 기법에 비해 질의처리 시간 측면에서 우수한 성능을 보임을 검증한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제38권2호
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• pp.119-136
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• 2004

이 연구의 목적은 구십 년대 중반 이후 편목 업무의 부분적 혹은 전면적 외주를 수행하였던 국내외 대학 도서관들의 사례를 분석하여, 대학도서관의 편목 업무 외주의 현황과 그에 관련된 문제점을 살펴보는 것이다. 비용 절감과 업무 효율 증대라는 외주에 대한 기대는 목록 레코드의 품질 저하 및 그에 따른 레코드의 수정 위한 추가 비용과 업무 부담이라는 결과를 초래하여, 외주의 실질적 효과에 대한 논쟁의 원인이 되고 있다. 특히 국내 대학도서관에서의 편목 업무의 외주는 참조할 우수한 서지 유틸리티나 공동목록의 부재, 외주 서비스 제공자의 전문성 결여, 실질적 비용 효과 분석 데이터의 결핍 등의 문제로 인해 타당성이 제한적인 것으로 나타나고 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권5호
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• pp.652-663
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• 2015

위치 기반 서비스의 발전으로 인해, 일상에서 생성되는 공간 데이터의 양이 급격히 증가하고 있다. 이에 따라, 데이터 소유자의 공간 데이터베이스 관리 비용 절감을 위한 공간 데이터베이스 아웃소싱이 활발히 진행되고 있다. 데이터베이스 아웃소싱 시 가장 중요한 고려사항은 프라이버시 요구사항을 충족하고 질의 결과 무결성을 보장하는 것이다. 그러나 대부분의 데이터베이스 변환 기법은 데이터 프라이버시 보호와 질의 결과 무결성을 동시에 보장하지 못한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 층밀림 변환, 회전 변환, 시프팅 변환을 활용한 공간 데이터 변환 기법을 제안한다. 또한, 데이터베이스 변환기법의 데이터 프라이버시 보호 정도를 측정하기 위한 공격 모델을 소개한다. 마지막으로, 성능 분석을 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 다양한 공격 모델로부터 높은 수준의 데이터 프라이버시 보호를 수행하며, 동시에 질의 결과 무결성을 보장함을 검증한다.