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    § ※ ☆ ★ ○ ● ◎ ◇ ◆ □ ■ △ ▽ → ← ↑ ↓ ↔ 〓 ◁ ◀ ▷ ▶ ♤ ♠ ♡ ♥ ♧ ♣ ⊙ ◈ ▣ ◐ ◑ ▒ ▤ ▥ ▨ ▧ ▦ ▩ ♨ ☏ ☎ ☜ ☞ † ‡ ↕ ↗ ↙ ↖ ↘ ♭ ♩ ♪ ♬ ㉿ ㈜ № ㏇ ™ ㏂ ㏘ ℡ ＃ ＆ ＊ ＠ ª º
    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    스마트 홈 환경에서 신뢰할 수 있는 사용자 인증 및 추천 시스템에 관한 연구

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    https://www.riss.kr/link?id=T12908900

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    스마트 기기의 발달로 사람들의 생활 환경이 점점 스마트해지는 세상으로 변해가고 있다. 이러한 변화로 홈 네트워크와 인터넷 가전정보를 이용해 유비쿼터스 환경을 가정 내에 실현한 스마트 홈이 각광받게 되었다. 스마트 홈 거주자의 인터넷 활동을 통한 정보 접근은 사용자의 프라이버시 문제와 정보 홍수 문제들을 야기하고 있다. 이에 따라 안전하고도 편리한 정보 관리 시스템이 필요하게 되었다. 스마트 홈 사용자는 상호인증을 통해 안전하게 스마트 홈 서비스를 이용할 수 있어야 하며 사용자에게 개인 맞춤형 컨텐츠 추천 시스템이 제공되어야 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 신뢰할 수 있는 사용자 인증과 컨텐츠 추천을 해주는 시스템을 제안한다.
    첫째로 스마트 홈 거주자들의 프라이버시를 위해 사용자와 스마트 홈 간의 상호인증이 필요하다. 이를 위해 모바일과 RFID를 이용한 하이브리드 인증 프로토콜을 제안하였다. 제안 프로토콜에서 사용자는 모바일 폰의 USIM을 이용하여 신뢰할 수 있는 사용자 인증을 수행하고 RFID 태그를 이용하여 편의성이 뛰어난 경량화(Low-Weight) 인증을 수행한다.
    두 번째로 스마트 홈에서는 소셜 네트워크 등을 통해 실시간으로 공유되는 컨텐츠의 양이 많기 때문에 개인에게 알맞은 추천 시스템이 필요하다. 이를 위해 사용자의 개인 정보, 관계 정보, 감성 정보 등을 이용한 추천 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘의 예측 정확도를 높이기 위해 사용자의 평성 성향을 고려하였고 클러스터링을 통해 추천 성능을 향상시켰다.
    논문에서 제안하는 사용자 인증 및 추천 시스템의 성능을 확인하기 위해서 실험을 수행하였으며 평가 지표로서 Success@k, MAE, Coverage등을 이용하였다. 테스트는 MovieLens와 Yahoo Music 데이터 셋과 직접 수집한 사용자 감성 데이터 셋을 이용하여 수행하였다. 그 결과, 기존의 추천 시스템에 비해 사용자 만족도와 추천의 정확성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 제안하는 기법이 적용될 경우 스마트 홈 거주자에게 안정성과 효율성을 제공할 수 있음을 알 수 있다.
    번역하기

    스마트 기기의 발달로 사람들의 생활 환경이 점점 스마트해지는 세상으로 변해가고 있다. 이러한 변화로 홈 네트워크와 인터넷 가전정보를 이용해 유비쿼터스 환경을 가정 내에 실현한 스...

    스마트 기기의 발달로 사람들의 생활 환경이 점점 스마트해지는 세상으로 변해가고 있다. 이러한 변화로 홈 네트워크와 인터넷 가전정보를 이용해 유비쿼터스 환경을 가정 내에 실현한 스마트 홈이 각광받게 되었다. 스마트 홈 거주자의 인터넷 활동을 통한 정보 접근은 사용자의 프라이버시 문제와 정보 홍수 문제들을 야기하고 있다. 이에 따라 안전하고도 편리한 정보 관리 시스템이 필요하게 되었다. 스마트 홈 사용자는 상호인증을 통해 안전하게 스마트 홈 서비스를 이용할 수 있어야 하며 사용자에게 개인 맞춤형 컨텐츠 추천 시스템이 제공되어야 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 신뢰할 수 있는 사용자 인증과 컨텐츠 추천을 해주는 시스템을 제안한다.
    첫째로 스마트 홈 거주자들의 프라이버시를 위해 사용자와 스마트 홈 간의 상호인증이 필요하다. 이를 위해 모바일과 RFID를 이용한 하이브리드 인증 프로토콜을 제안하였다. 제안 프로토콜에서 사용자는 모바일 폰의 USIM을 이용하여 신뢰할 수 있는 사용자 인증을 수행하고 RFID 태그를 이용하여 편의성이 뛰어난 경량화(Low-Weight) 인증을 수행한다.
    두 번째로 스마트 홈에서는 소셜 네트워크 등을 통해 실시간으로 공유되는 컨텐츠의 양이 많기 때문에 개인에게 알맞은 추천 시스템이 필요하다. 이를 위해 사용자의 개인 정보, 관계 정보, 감성 정보 등을 이용한 추천 알고리즘을 제안하였다. 제안하는 알고리즘의 예측 정확도를 높이기 위해 사용자의 평성 성향을 고려하였고 클러스터링을 통해 추천 성능을 향상시켰다.
    논문에서 제안하는 사용자 인증 및 추천 시스템의 성능을 확인하기 위해서 실험을 수행하였으며 평가 지표로서 Success@k, MAE, Coverage등을 이용하였다. 테스트는 MovieLens와 Yahoo Music 데이터 셋과 직접 수집한 사용자 감성 데이터 셋을 이용하여 수행하였다. 그 결과, 기존의 추천 시스템에 비해 사용자 만족도와 추천의 정확성이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 즉, 제안하는 기법이 적용될 경우 스마트 홈 거주자에게 안정성과 효율성을 제공할 수 있음을 알 수 있다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    영어
    한국어
    Smart devices provide increased quality of life for persons by integrating them with information technologies in their surroundings. For example, in smart home environments, household systems and appliances are connected through a computer network, which allows control by mobile users and remote access from the Internet. This can increase convenience, energy efficiency and security, but it also gives rise to user privacy and information overload problems. For secure and convenient smart home applications and services, the unauthorized release and use of personal information should be prevented and the difficulty a person can have understanding an issue and making decisions due to the presence of too much information should be resolved. To address these problems, this paper proposes two schemes.
    First, the paper proposes a mutual authentication scheme that enables two parties (mobile users and smart home access points) to authenticate each other in such a way that both parties are assured of the others' identity. The proposed scheme is a hybrid authentication protocol that utilizes a mobile handset’s Universal Subscriber Identity Module (USIM) and RFID technology. Its light-weight user authentication based on low-cost RFID tags attached to users makes it applicable to resource, power and computationally constrained platforms.
    Second, the paper proposes a recommendation algorithm that filters a large amount of real-time information collected and shared in a smart home environment and provides recommendations that suit a user’s interest. The proposed recommendation algorithm utilizes a user’s personal, social and emotional information to make automatic predictions about the interests of the user. In addition, it exploits a user’s rating tendency to further increase the accuracy of recommendations. That is, it categorizes users with a similar rating tendency into clusters and selects like-minded users, whose preferences are used as the basis for recommendations, from the clusters.
    To evaluate the performance of the authentication protocol and the recommendation algorithm proposed in this paper, Success@k and the mean absolute error were measured. The experiments were performed using the publicly available data like the MovieLens data sets and the data collected specifically for this work. The experiment results show that the proposed two schemes contribute to implementing more secure and efficient smart home systems. The proposed recommendation algorithm achieves higher recommendation accuracy and user satisfaction than conventional recommendation methods, and the authentication protocol improves user privacy in smart home systems by allowing only legitimate user access.
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    Smart devices provide increased quality of life for persons by integrating them with information technologies in their surroundings. For example, in smart home environments, household systems and appliances are connected through a computer network, wh...

    Smart devices provide increased quality of life for persons by integrating them with information technologies in their surroundings. For example, in smart home environments, household systems and appliances are connected through a computer network, which allows control by mobile users and remote access from the Internet. This can increase convenience, energy efficiency and security, but it also gives rise to user privacy and information overload problems. For secure and convenient smart home applications and services, the unauthorized release and use of personal information should be prevented and the difficulty a person can have understanding an issue and making decisions due to the presence of too much information should be resolved. To address these problems, this paper proposes two schemes.
    First, the paper proposes a mutual authentication scheme that enables two parties (mobile users and smart home access points) to authenticate each other in such a way that both parties are assured of the others' identity. The proposed scheme is a hybrid authentication protocol that utilizes a mobile handset’s Universal Subscriber Identity Module (USIM) and RFID technology. Its light-weight user authentication based on low-cost RFID tags attached to users makes it applicable to resource, power and computationally constrained platforms.
    Second, the paper proposes a recommendation algorithm that filters a large amount of real-time information collected and shared in a smart home environment and provides recommendations that suit a user’s interest. The proposed recommendation algorithm utilizes a user’s personal, social and emotional information to make automatic predictions about the interests of the user. In addition, it exploits a user’s rating tendency to further increase the accuracy of recommendations. That is, it categorizes users with a similar rating tendency into clusters and selects like-minded users, whose preferences are used as the basis for recommendations, from the clusters.
    To evaluate the performance of the authentication protocol and the recommendation algorithm proposed in this paper, Success@k and the mean absolute error were measured. The experiments were performed using the publicly available data like the MovieLens data sets and the data collected specifically for this work. The experiment results show that the proposed two schemes contribute to implementing more secure and efficient smart home systems. The proposed recommendation algorithm achieves higher recommendation accuracy and user satisfaction than conventional recommendation methods, and the authentication protocol improves user privacy in smart home systems by allowing only legitimate user access.

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    목차 (Table of Contents)

    • 제 1 장 서론 1
    • 제 1 절 연구 배경 1
    • 제 2 절 연구 목적 4
    • 제 3 절 논문 구성 6
    • 제 2 장 관련 연구 7
    • 제 1 장 서론 1
    • 제 1 절 연구 배경 1
    • 제 2 절 연구 목적 4
    • 제 3 절 논문 구성 6
    • 제 2 장 관련 연구 7
    • 제 1 절 스마트 홈 네트워크 7
    • 제 2 절 사용자 인증 기법 9
    • 1. 위협 요소 9
    • 2. 보안 요건 12
    • 3. 기존의 사용자 인증 기법 14
    • 제 3 절 컨텐츠 추천 시스템 16
    • 1. 내용 기반 추천 시스템 17
    • 2. 협업필터링 기반 추천 시스템 20
    • 제 3 장 스마트 홈에서의 정보 관리 문제 정의 24
    • 제 1 절 신뢰할 수 있는 인증과 효율적인 인증 24
    • 제 2 절 정보 홍수 문제와 추천 시스템의 불확실성 26
    • 제 4 장 제안 시스템의 기능적 구조도 28
    • 제 1 절 제안하는 스마트 홈 환경 전체 구조도 28
    • 제 2 절 제안하는 시스템의 모듈 구조 32
    • 제 5 장 신뢰할 수 있는 사용자 인증 및 컨텐츠 추천 시스템 35
    • 제 1 절 안전하고 효율적인 사용자 인증 35
    • 1. 제안 기법에서 사용되는 용어 정의 36
    • 2. 스마트 홈 사용자 등록 과정 37
    • 3. 스마트 홈 사용자 인증 과정 41
    • 4. 제안 기법에 대한 보안성 분석 및 평가 51
    • 제 2 절 인증정보를 이용한 사용자 맞춤형 감성 컨텐츠 추천 54
    • 1. 추천 알고리즘 전체 구조 및 흐름 54
    • 2. 클러스터링과 평점 조절을 통한 CF 알고리즘 개선 56
    • 3. 사용자 감성 인식 및 컨텐츠 감성 분석 64
    • 제 6 장. 실험 및 성능 평가 74
    • 제 1 절 실험 및 성능 평가를 위한 평가 지표 74
    • 제 2 절 Movielens/Yahoo Music 데이터 셋을 이용한 실험 및 평가 77
    • 제 3 절 사용자 감성 데이터 셋을 이용한 실험 및 평가 86
    • 제 4 절 실험의 고찰 91
    • 제 7 장 결론 92
    • 참고문헌 94
    • 국문초록 100
    • Abstract 102
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