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한국정보처리학회> 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템> 클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호를 지원하는 데이터 필터링 기반 병렬 영역 질의 처리 알고리즘

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클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호를 지원하는 데이터 필터링 기반 병렬 영역 질의 처리 알고리즘

Privacy-Preserving Parallel Range Query Processing Algorithm Based on Data Filtering in Cloud Computing

김형진 ( Hyeong Jin Kim ) , 장재우 ( Jae-woo Chang )
  • : 한국정보처리학회
  • : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권9호
  • : 연속간행물
  • : 2021년 09월
  • : 243-250(8pages)
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템

DOI


목차

1. 서 론
2. 배경 및 관련 연구
3. 전체 시스템 구조
4. 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘
5. 보안 분석
6. 성능 평가
7. 결론 및 향후 연구
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최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.
Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.

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  • : 공학분야  > 전자공학
  • : KCI등재
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  • : 월간
  • : 2287-5891
  • : 2734-049X
  • : 학술지
  • : 연속간행물
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10권12호(2021년 12월) 수록논문
최근 권호 논문
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1협력적인 차량 엣지 컴퓨팅에서의 태스크 마이그레이션

저자 : 문성원 ( Sungwon Moon ) , 임유진 ( Yujin Lim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 311-318 (8 pages)

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최근 사물인터넷의 기술이 빠르게 발전하면서 실시간 및 고성능의 처리를 요구하는 서비스들을 위해 멀티 액세스 엣지 컴퓨팅(MEC)이 차세대 기술로 부상하고 있다. 제한적인 서비스 영역을 가지는 MEC 사이에서 사용자들의 잦은 이동성은 MEC 환경에서 다뤄야 할 문제 중 하나이다. 본 논문에서는 이동성이 많은 차량 엣지 컴퓨팅 환경(VEC)을 고려하였으며, 강화 학습 기법의 일종인 DQN을 이용하여 마이그레이션 여부와 대상을 결정하는 태스크 마이그레이션 기법을 제안하였다. 제안한 기법의 목표는 차량 엣지 컴퓨팅 서버(VECS)들의 큐잉 지연시간의 차이를 이용한 로드밸런싱을 고려하여 QoS 만족도 향상과 시스템의 처리량을 향상시키는 것이다. 제안한 기법을 다른 기법들과의 성능 비교를 통해 QoS 만족도 측면에서 약 14-49%, 서비스 거절률 측면에서는 약 14-38%로 더 좋은 성능을 보임을 확인하였다.


With the rapid development of the Internet of Things(IoT) technology recently, multi-access edge computing(MEC) is emerged as a next-generation technology for real-time and high-performance services. High mobility of users between MECs with limited service areas is considered one of the issues in the MEC environment. In this paper, we consider a vehicle edge computing(VEC) environment which has a high mobility, and propose a task migration algorithm to decide whether or not to migrate and where to migrate using DQN, as a reinforcement learning method. The objective of the proposed algorithm is to improve the system throughput while satisfying QoS(Quality of Service) requirements by minimizing the difference between queueing delays in vehicle edge computing servers(VECSs). The results show that compared to other algorithms, the proposed algorithm achieves approximately 14-49% better QoS satisfaction and approximately 14-38% lower service blocking rate.

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2NDN에서 Off-Path 콘텐츠 접근기법들에 대한 성능 비교 연구

저자 : 이준석 ( Junseok Lee ) , 김도형 ( Dohyung Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 319-328 (10 pages)

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인터넷에서의 대용량 콘텐츠들에 대한 서비스가 일반화됨에 따라 기존 TCP/IP 프로토콜에서의 비효율적인 데이터 전송에 대한 문제점들이 제기되었고, 그 결과로 정보중심네트워크 (Information-centric networking) 패러다임이 새롭게 제시되었다. 정보중심네트워크에서는 IP와 같은 위치 식별자를 대신하여 콘텐츠 이름을 통해 콘텐츠 접근이 이루어지며, 네트워크 노드들 (e.g., 라우터)은 캐시를 활용하여 전송중인 콘텐츠들을 저장하여 이후 발생하는 사용자 요청들에 대한 서비스를 수행할 수 있다. 사용자 요청이 멀리 위치한 콘텐츠 서버가 아닌 가까운 네트워크 캐시에서 서비스될 수 있게 됨에 따라 서비스 지연 감소, 네트워크 대역폭의 효율적 사용, 서비스 확장성 확보 등의 이점이 소개되었다. 그런데 이와 같은 정보중심네트워크에서의 이점들은 캐시에 저장되어 있는 콘텐츠가 얼마나 적극적으로 활용될 수 있느냐에 의해 결정될 수 있다. 본 논문에서는 1) 정보중심네트워크의 대표적인 아키텍쳐 중의 하나인 Named-data Networking (NDN) 에서의 콘텐츠 접근 기법에 대해 소개하고, 2) 특별히 라우팅 경로를 벗어나 캐시되어 있는 콘텐츠들을 접근할 수 있도록 하기 위해 제안된 기법들에 대한 리뷰를 진행하며, 3) ndnSIM 시뮬레이터를 활용해 이들 기법들에 대한 성능 비교 평가를 진행한다.


With popularization of services for massive content, the fundamental limitations of TCP/IP networking were discussed and a new paradigm called Information-centric networking (ICN) was presented. In ICN, content is addressed by the content identifier (content name) instead of the location identifier such as IP address, and network nodes can use the cache to store content in transit to directly service subsequent user requests. As the user request can be serviced from nearby network caches rather than from far-located content servers, advantages such as reduced service latency, efficient usage of network bandwidth, and service scalability have been introduced. However, these advantages are determined by how actively content stored in the cache can be utilized. In this paper, we 1) introduce content access schemes in Named-data networking, one of the representative ICN architectures; 2) in particular, review the schemes that allow access to cached content away from routing paths; 3) conduct comparative study on the performance of the schemes using the ndnSIM simulator.

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3인공지능(AI) 플랫폼의 지각된 가치 및 혁신저항 요인이 수용의도에 미치는 영향: 신약 연구 분야를 중심으로

저자 : 김영대 ( Yeongdae Kim ) , 김지영 ( Ji-young Kim ) , 정원경 ( Wonkyung Jeong ) , 신용태 ( Yongtae Shin )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 12호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 329-342 (14 pages)

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오랜 기간과 막대한 비용에도 성공 확률이 낮은 제약·바이오 산업의 생산성 위기를 해결하기 위한 전략으로 전 세계적으로 인공지능과 빅데이터를 활용하려는 사례가 증가하고 있고 가시적인 성과가 나오고 있지만 국내에서는 신약연구에 인공지능 플랫폼 도입에는 관망하는 상황이다. 본 연구는 신약개발을 지원하는 인공지능 플랫폼의 사용과 확산을 촉진하기 위해 도입 및 수용을 견인하는 지각된 가치와 변화에 대한 저항, 수용의도 관계를 검증할 가치기반수용모형과 혁신저항모형 결합 연구모형을 제시하였다. 인공지능 신약개발 플랫폼 사용의도의 연구모형은 지각된 편익으로 유용성, 지식풍부성을, 지각된 희생으로 복잡성, 알고리즘 불투명성을 채택하였고 지각된 가치, 혁신저항의 매개변수로 구성되었다. 실증 결과, 유용성, 지식풍부성, 복잡성, 인공지능 알고리즘의 불투명성이 지각된 가치에 유의미한 영향을 미치고, 유용성, 지식풍부성, 알고리즘의 불투명성, 시험가능성, 인공지능 기술지원환경이 플랫폼 도입에 따른 혁신저항에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다.


The pharmaceutical industry is experiencing a productivity crisis with a low probability of success despite a long period of time and enormous cost. As a strategy to solve the productivity crisis, the use cases of Artificial Intelligence(AI) and Bigdata are increasing worldwide and tangible results are coming out. However, domestic pharmaceutical companies are taking a wait-and-see attitude to adopt AI platform for drug research. This study proposed a research model that combines the Value-based Adoption Model and the Innovation Resistance Model to empirically study the effect of value perception and resistance factors on adopting AI Platform. As a result of empirical verification, usefulness, knowledge richness, complexity, and algorithmic opacity were found to have a significant effect on perceived values. And, usefulness, knowledge richness, algorithmic opacity, trialability, technology support infrastructure were found to have a significant effect on the innovation resistance.

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1데이터 출현 빈도를 이용하여 코드 밀도를 조절하는 데이터 스크램블링 기법

저자 : 현철승 ( Choulseung Hyun ) , 정관일 ( Gwanil Jeong ) , 유수원 ( Soowon You ) , 이동희 ( Donghee Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 235-242 (8 pages)

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기존 데이터 스크램블링 기법은 랜덤한 코드를 생성한다. 이와 다르게 우리는 생성하는 코드의 밀도를 다르게 만드는 가변 밀도 스크램블링 기법을 제안한다. 먼저 코드 밀도를 다르게 만드는 조건과 방법에 대해 설명한다. 다음으로 가변 밀도 스크램블링 기법을 플래시 메모리에 적용하여 특정 셀 상태가 더 많이 발생하도록 한다. 특히 플래시 메모리의 에러율을 제한하기 위하여, 가변 밀도 스크램블링 기법은 코드의 밀도를 조절하여 모든 셀 상태 중 중간 상태를 가지는 셀 비율을 높일 수 있다. 윈도우즈와 리눅스 시스템의 데이터에 가변 밀도 스크램블링 기법을 적용하였으며, 실험 결과는 가변 밀도 스크램블링 기법이 중간과 가까운 상태를 가지는 셀의 비율을 증가시킴을 보여준다.

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2클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호를 지원하는 데이터 필터링 기반 병렬 영역 질의 처리 알고리즘

저자 : 김형진 ( Hyeong Jin Kim ) , 장재우 ( Jae-woo Chang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 243-250 (8 pages)

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최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.

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3기계학습 모델을 이용한 노인보행과 비노인보행의 구별 방법에 관한 연구

저자 : 김가영 ( Ga Young Kim ) , 정수환 ( Su Hwan Jeong ) , 엄수현 ( Soo Hyeon Eom ) , 장성원 ( Seong Won Jang ) , 이소연 ( So Yeon Lee ) , 최상일 ( Sangil Choi )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 251-260 (10 pages)

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보행 분석은 인간의 걸음걸이를 분석하여 보행과 관련된 여러 다양한 정보를 얻기 위한 연구 분야 중 하나로써 의료 분야뿐만 아니라 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야에서 오랫동안 연구되고 있다. 보행 분석을 통해 걸음걸이에 문제가 있는지를 파악하려는 노력이 꾸준히 이어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 보행 이상을 알아보기 위한 전 단계로써 보행 데이터를 활용하여 동일 실험 참가자에 대해 노인 체험복 착용 전후의 걸음걸이를 기계학습 모델에 적용하여 학습시킴으로써 노인 체험복 착용 여부를 구별할 수 있는지를 연구하였다. 총 45명의 실험 참가들을 대상으로 노인 체험복 착용 전과 후 각각의 보행 데이터를 수집하였고, 총 6개의 기계학습 모델을 이용하여 보행 데이터를 학습시켰다. 신경망 모델을 활용하여 노인 체험복 착용 여부를 판별한 결과 약 99%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 시사하는 것은 기계학습을 활용하여 보행의 이상 유무를 판단할 수 있는 가능성을 모색했다는 데 있다.

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