[논문]광학문자인식 기반 보안문서 이미지 파일 관리 시스템

정필성; 조양현

doi:10.15207/jkcs.2019.10.3.007

광학문자인식 기반 보안문서 이미지 파일 관리 시스템
Optical Character Recognition based Security Document Image File Management System 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.10 no.3, 2019년, pp.7 - 14

정필성 (명지전문대학 정보통신공학과) , 조양현 (삼육대학교 컴퓨터.메카트로닉스공학부)

초록
AI-Helper

정보통신 기술의 발전으로 우리는 사무실에서 개인용 컴퓨터를 이용한 방식의 회사업무처리에서 벗어나 스마트 기기를 이용하여 언제 어디서나 편리하게 업무를 처리하는 스마트워크 환경을 경험하고 있다. 오피스 프로그램을 이용하여 작성한 문서를 이메일 서비스를 이용하여 주고받던 것을 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 모바일 메신저로 전송하는 것으로 대신할 수 있다. 제조현장에서는 보안문서인 작업지시서를 스마트 기기를 이용하여 사진을 찍고 공유하는 것을 쉽게 볼 수 있다. 본 논문에서는 제조현장에서 근로자의 스마트 기기에 남겨지는 보안문서 이미지 파일을 찾아내고 삭제 처리하는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 광학문자인식 기술을 이용하여 이미지의 글씨를 인식한 후 키워드화 시켜 일치하는 비율을 통해 보안문서 이미지 파일을 검색해내고 삭제 처리한다. 본 논문에서 제안한 시스템을 이용할 경우 중소기업에서도 효율성 높은 시스템을 구축하여 보안인식이 낮은 제조현장의 작업자들도 편리하게 보안문서 파일을 관리할 수 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

With the development of information and communication technology, we have been able to access and manage documents containing corporate information anytime and anywhere using smart devices. As the work environment changes to smart work, the scope of information distribution is expanded, and more efforts are needed to manage security. This paper proposes a file sharing system that enables users who have smart devices to manage and share files through mutual cooperation. Proposed file sharing system, the user can add a partner to share files with each other when uploading files kept by spliting the part of the file and the other uses an algorithm to store on the server. After converting the file to be uploaded to base64, it splits it into encrypted files among users, and then transmits it to the server when it wants to share. It is easy to manage and control files using dedicated application to view files and has high security. Using the system developed with proposed algorithm, it is possible to build a system with high efficiency even for SMEs(small and medium-sized enterprises) that can not pay much money for security.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Google Cloud Vision API Feature
표 Table 2. Apache Cordova Plugin API Services
그림 Fig. 1. Proposed network model
그림 Fig. 2. Image upload and save keyword
그림 Fig. 3. Search and find image that has keyword
표 Table 3. USER table scheme
표 Table 4. IMAGE table scheme
그림 Fig. 4. Image upload screen
그림 Fig. 5. Image list screen
그림 Fig. 6. Smart device application screen
표 Table 5. KEYWORD table scheme
표 Table 6. Image file processing time

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

제조업에서는 성능이 제한적인 스마트 기기를 사용하는 경우가 많으며 이미지로 문서를 관리하는 업무가 많다. 따라서 본 논문에서는 스마트 기기의 이미지 파일을 서버로 전송하여 고성능의 서버에서 이미지 파일을 분석하고 관리하도록 처리하였다.
또한 이미지에 포함된 한글을 처리할 수 있도록 한글 OCR 기능을 제공하고 있기 때문에 딥러닝이나 OCR 기술에 대한전문가가 아니더라도 손쉽게 기능을 이용할 수 있다. 본 논문에서는 구글 비전 서비스의 OCR 기능을 이용하여사용자의 스마트폰에 불필요하게 보관하는 보안문서를 찾아낸다. Table 1은 구글 클라우드 비전에서 제공하는 서비스를 나타낸다[14].
본 논문에서는 스마트 기기에 설치하여 몇 번의 클릭만으로 스마트 기기에 저장된 쉽게 회사 문서를 찾아내어 외부로 유출되기 전 미리 관리 및 삭제할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 광학문자인식 기술을 이용해 보안문서 이미지 파일을 추적하고 삭제 및 암호화를 진행하여 외부에서 이용하지 못하도록 하는 기능을 가진다.
제조업은 작업자의 보안에 대한 낮은 인식수준과 외국인 작업자와의 의사소통 문제 때문에 보안문서 이미지를 철저하게 관리가 어려우며 많은 작업자의 스마트기기 사용을 일률적으로 통제할 경우 작업시간 관리 및 실적관리에 어려움이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 스마트폰을 이용하여 보안문서 이미지를 관리하는 제조공정에서 필요한 광학문자인식 기반 보안문서 관리 시스템을 제안하였다. 사용자의 스마트 기기에 애플리케이션을 설치해놓고 실행주기를 맞춰놓으면 자동으로 주기적으로 백그라운드에서 동작하며 이미지 파일을 찾아내고 삭제한다.

제안 방법

아파치 코도바는 HTML5, CSS3, Javascript를 이용하여 표준 웹 개발 방식과 플러그인을 이용하여 애플리케이션을 개발하는 방식을 말한다. HTML5, CSS3, Javascript로 개발되는 웹 프로그램을 안드로이드, iOS에서 동작하는 웹 뷰를 이용하여 화면에 표현하며, 내부적인 기기 제어는네이티브 개발 방식으로 개발한 API 플러그인을 이용하여 제어한다. 아파치 코도바에서 제공하는 API 플러그인 서비스는 Table 2와 같다[15].
제안 광학문자인식 기반 보안문서 관리 알고리즘을 적용한 시스템을 구현하기 위해서 파이썬 기반의 플라스크 웹 프레임워크를 이용하여 웹서버와 API 서버를 구현하였다. 사용자 인증과 보안문서 관리를 처리하기 위한 키워드 및 로그 기록을 위해서 MariaDB를 이용하여 데이터베이스 서버를 구성하였다. 스마트 기기에서 동작하는 보안문서 관리 애플케이션은 아파치 코도바를 이용하여 하이브리드 방식으로 개발하여 동일한 소스코드를 이용하여 안드로이드, iOS에서 실행이 가능하도록 구현하였다.
검색 버튼을 누르면 보안문서 이미지 검색을 진행하고 기록 버튼을 누르면 그동안의 처리된 이미지 파일의 목록과 처리 결과를 보여준다. 사용자의 편의성을 고려하여 애플리케이션은 버튼 클릭만으로 바로 동작하도록 구성하였으며 사용자에게 불편을 주지 않고 자동으로 백그라운드에서 처리할 수 있도록 실행 주기를 등록할 수 있도록 하였다.
3은 사용자의 스마트 기기에서 보안문서 이미지를 검색하기 위한 절차를 나타낸다. 스마트 기기에 설치된 애플리케이션이 주기적으로 이미지 파일을 웹 서버로 전송하여 보안문서와 관련된 이미지 파일인지 검사한다. 이때 이미 검사가 완료된 이미지 파일은 검사를 생략하기 위하여 서버에서 내려 받은 이미지 해시 정보를 비교한다.
사용자 인증과 보안문서 관리를 처리하기 위한 키워드 및 로그 기록을 위해서 MariaDB를 이용하여 데이터베이스 서버를 구성하였다. 스마트 기기에서 동작하는 보안문서 관리 애플케이션은 아파치 코도바를 이용하여 하이브리드 방식으로 개발하여 동일한 소스코드를 이용하여 안드로이드, iOS에서 실행이 가능하도록 구현하였다.
스마트 기기에 설치된 애플리케이션이 주기적으로 이미지 파일을 웹 서버로 전송하여 보안문서와 관련된 이미지 파일인지 검사한다. 이때 이미 검사가 완료된 이미지 파일은 검사를 생략하기 위하여 서버에서 내려 받은 이미지 해시 정보를 비교한다. 보안문서 이미지를 검색하기 위한 세부 동작은 다음과 같다.
문자열을 추출 후 단어로 분리하여 키워드로 사용하기 위해 데이터베이스에 저장한다. 이후 보안 점검이 필요한 스마트 기기를 가지고 있는 사용자는 스마트 기기에 설치되어있는 애플리케이션을 실행 후 API 서버로 이미지 파일을 전송하여 보안점검을 실행한다. API 서버는 스마트 기기에서 들어오는 이미지를 분석하여 데이터베이스에 저장된 키워드가 들어있는 이미지 파일을 식별하게 된다.
보안문서 이미지와 일반 이미지는 1:9의 비율로 존재한다. 일일 1,000개 이상의 파일을 찍고 보관할 상황은 없을 것으로 판단되지만개발시스템의 성능을 평가하고는 것을 목적으로 하여 최대 10,000개까지의 이미지 파일을 처리하는 것으로 성능평가를 진행하였다. 처리시간은 보안문서 이미지 검색,보안문서 이미지 백업 및 스마트 기기에서 삭제, 해시 생성을 포함하는 시간이다.
제안 광학문자인식 기반 보안문서 관리 알고리즘을 적용한 시스템을 구현하기 위해서 파이썬 기반의 플라스크 웹 프레임워크를 이용하여 웹서버와 API 서버를 구현하였다. 사용자 인증과 보안문서 관리를 처리하기 위한 키워드 및 로그 기록을 위해서 MariaDB를 이용하여 데이터베이스 서버를 구성하였다.
1와 같다. 제안시스템에서 보안 관리자는 문서 보안 검색에 사용되는 키워드를 추출하기 위해서 보안점검이 필요한 이미지 샘플을 웹 브라우저를 이용하여 업로드 한다. 웹 서버는 백엔드 서비스에서 구글 클라우드 비전의 광학문자인식 기술을 이용하여 업로드한 이미지에서 문자열을 추출한다.
본 논문에서는 스마트 기기에 설치하여 몇 번의 클릭만으로 스마트 기기에 저장된 쉽게 회사 문서를 찾아내어 외부로 유출되기 전 미리 관리 및 삭제할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 광학문자인식 기술을 이용해 보안문서 이미지 파일을 추적하고 삭제 및 암호화를 진행하여 외부에서 이용하지 못하도록 하는 기능을 가진다. 제조업에서는 성능이 제한적인 스마트 기기를 사용하는 경우가 많으며 이미지로 문서를 관리하는 업무가 많다.
본 장에서는 광학문자인식 기술을 이용한 보안문서 이미지 파일 관리 시스템의 성능을 평가하고 제안 시스템에 대한 효용성 평가를 논의한다. 효용성 평가의 기준으로 처리시간, 편의성을 통해 제안 시스템의 효용성을 평가한다.

대상 데이터

Table 6은 스마트폰에 설치된 애플리케이션으로 이미지 파일을 처리하는데 걸린 시간을 나타내며 100개,1,000개, 10,000개 파일의 처리 시간을 보여준다. 사용된 스마트폰은 LTE에 연결되어 있는 갤럭시 노트8을 사용하였다. 이미지 파일의 크기는 100kbyte에서부터 최대 3MByte 크기로 다양하게 존재한다.

성능/효과

편의성이란 휴대가 용이하고 언제 어디서나 쉽고 간편하게 서비스를 이용할 수 있는 기술인지를 말한다. 본 논문에서 제시한 보안문서 이미지를 검색하고 처리하는 시스템은 아파치 코도바를 이용한 하이브리드 개발 방식으로 개발되어 안드로이드, iOS에 설치가 가능하며 스마트폰에 애플리케이션을 설치하고 버튼 클릭 한번만으로 쉽게 검색이 가능한 기술로 평가할 수 있다. 또한 구동 서버는 파이썬 플라스크 기반으로 제작하여 소스코드 수정 없이 다양한 운영체제에서 실행이 가능한 기술로 평가할 수 있다.
평균시간은 전체 처리시간을 전체 이미지 파일수로 나눈 시간을 의미한다. 성능평가 결과 1000장의 이미지 파일을 처리하는데 걸린 시간은 약 1091.6초로서 평균처리 시간은 약 1.1초이다. 백그라운드로 처리하는 것을 감안한다면 20분 주기로 10,000장을 처리하는 것이 가능한 것을 알 수 있다.

후속연구

애플리케이션 동작에 특별한 관리가 필요 없기 때문에 작업자의 업무에 지장을 주지 않고 보안문서 이미지 파일을 쉽게 검색하고 처리할 수 있으며 의사소통에 문제가 있는 외국인 작업자도 쉽게 이용이 가능한 시스템이다. 향후 스마트 팩토리 구축을 위해서 사용되는 생산관리시스템에 본 연구 결과물을 적용하여 제조현장에서의 보안성을 향상시킬 수 있는 추가 연구를 진행할 계획이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	구글 클라우드 비전 서비스란 무엇인가?	구글 클라우드 비전 서비스는 구글에서 제공하는 머신러닝 기반 이미지 분석 서비스로서 구글에서 제공하는 기본 모델을 이용한 이미지 인식과 사용자가 직접 업로드한 이미지를 이용하여 생성한 모델을 이용한 이미지인식 서비스를 제공한다. 기본적으로 제공하는 구글 모델을 사용할 경우 이미지를 수천 가지의 카테고리로 분류할 수 있으며, 성인 콘텐츠에서부터 폭력적인 콘텐츠에 이르기까지 다양한 유형의 부적절한 콘텐츠를 감시하는 기능까지 사용 가능하다.
	제조업의 보안인식이 낮은 이유는 무엇인가?	중소기업의 경우 비용의 문제로 별도의 보안관리 인력을 배치하기 어려우며 전문적인 보안 교육을 받기가 어려운 것이 현실이다. 특히 제조업의 경우 작업자의 보안 교육 수준이 낮고 외국인 작업자가 근무하는 경우도 있기 때문에 보안인식이 낮은 경우가 많다. 제조업체의 경우 발주업체로부터 작업지시서 및 작업발주서를 정식으로 발급받기 이전에 스마트 기기나 이메일을 통해 작업지시서를 미리 공유하는 형태가 이루어질 수 있으며 이로 인하여 제조상의 중요한 기밀문서가 외부로 쉽게 노출 될 수 있으며, 작업 공정에서 공정 전산화를 위해 공정 기록을 남기는 경우에 사용하는 공용 스마트 기기에 작업지시서의 일부분 또는 전체를 찍은 사진이 고스란히 남아있고 OTG(On-The-Go) 메모리를 이용하면 외부로 쉽게 유출이 가능하다[9-11].
	모바일 보안 사고로 생긴 문제로 인해 초례되는 사태는?	모바일 보안 사고는 계속적으로 증가하고 있으며 개인정보를 포함하는 중요정보 뿐만 아니라 회사의 중요한 문서가 유출되어 영업 기밀을 노출하는 문제가 발생하고 있다. 이로 인하여 개인의 정신적, 물질적 피해뿐만 아니라 회사의 존폐위기를 초례할 수도 있다. 정부는 개인정보 보호법을 개정하고 스마트폰 백신 이용 안내서를 배포하는 등의 홍보를 하고 있으며 스마트폰 제조업체는 스마트폰 판매 초기부터 백신을 탑재하여 판매하는 등의 개인정보 보호를 위한 조치를 취하고 있지만 회사에서 공용으로 사용되는 스마트 기기의 경우 많은 경우가 취약한 상황에 놓여 있다[6-8].

참고문헌 (15)

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상세보기
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Apache Cordova. (2018). Apache Cordova Documentation. Apache Cordova Documentation(Online). https://cordova.apache.org/docs/en/latest

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용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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