표제지
국문초록
목차
제1장 서론 12
1.1. 연구의 배경 12
1.2. 연구의 내용 13
제2장 이론적 배경 및 관련 연구 15
2.1. 캡차의 개념 및 조건 15
2.1.1. 캡차 개념 15
2.1.2. 캡차 조건 16
2.2. 캡차의 종류 16
2.2.1. 문자 인식 기반 캡차 테스트 16
2.2.2. 이미지 인식 기반 캡차 테스트 19
2.2.3. 소리 인식 기반 캡차 테스트 21
2.2.4. 동영상 인식 기반 캡차 테스트 22
2.3. 캡차 현황 및 취약점 분석 22
2.3.1. 캡차 현황 22
2.3.2. 캡차 취약점 분석 25
제3장 문자 기반 캡차 테스트 성능 분석 29
3.1. 자동화 프로그램의 캡차 인식률 29
3.2. 실험자 캡차 인식률 38
제4장 문자 및 이미지 기반 하이브리드 캡차 테스트 40
4.1. 문자 왜곡과 이미지 간섭 수준의 따른 캡차 인식률 분석 41
4.2. 향상된 문자 기반 캡차 테스트 UX 제안 45
4.3. 기존 문자 기반 캡차 테스트와 비교 분석 46
제5장 결론 및 제언 50
5.1. 연구의 결과 50
5.2. 연구의 제약사항 51
5.3. 향후 연구과제 51
참고문헌 53
Abstract 55
〈표2-1〉 문자 인식 기반 캡차 기법 19
〈표3-1〉 왜곡 정도에 따른 숫자 캡차 생성 29
〈표3-2〉 왜곡 정도에 따른소문자 a~m 캡차 생성 31
〈표3-3〉 왜곡 정도에 따른 소문자 n~z 캡차 생성 32
〈표3-4〉 왜곡 정도에 따른 대문자 A~M 캡차 생성 33
〈표3-5〉 왜곡 정도에 따른 대문자 N~Z 캡차 생성 34
〈표3-6〉 숫자 별 인식률 35
〈표3-7〉 소문자 별 인식률 36
〈표3-8〉 대문자 별 인식률 37
〈표3-9〉 왜곡 정도별 인식 가능 문자의 수 39
〈표4-1〉 문자왜곡과 이미지 간섭 수준을 포함한 문자왜곡 인식률 비교 44
〈표4-2〉 다음 카페 캡차와 비교 48
〈그림2-1〉 문자 기반 캡차 테스트 15
〈그림2-2〉 Google 문자 인식 기반 캡차 테스트 17
〈그림2-3〉 Microsoft MSN 문자 기반 캡차 테스트 17
〈그림2-4〉 Daum 카페 문자 기반 캡차 테스트 17
〈그림2-5〉 Nate 문자 기반 캡차 테스트 18
〈그림2-6〉 네이버 문자 인식 기반 캡차 테스트 18
〈그림2-7〉 Google 리캡차 1 20
〈그림2-8〉 Google 문자 인식 기반 캡차 테스트 20
〈그림2-9〉 소리 기반 캡차 테스트 1 21
〈그림2-10〉 소리 기반 캡차 테스트 2 21
〈그림2-11〉 동영상 기반 캡차 테스트 22
〈그림2-12〉 네이버 캡차 22
〈그림2-13〉 다음 카페 가입 시 캡차 23
〈그림2-14〉 다음 잘못된 로그인 시도 시 캡차 23
〈그림2-15〉 네이트 잘못된 로그인 시도 시 캡차 24
〈그림2-16〉 Google 노캡차 24
〈그림2-17〉 Google 노캡차 2 25
〈그림2-18〉 Gimpy 캡차 26
〈그림2-19〉 Ez-Gimpy 26
〈그림2-20〉 문자열 별 특정 곡선 부분 27
〈그림2-21〉 SVM 적용 후 결과 28
〈그림3-1〉 왜곡 정도에 따른 숫자 인식률 30
〈그림3-2〉 왜곡 정도에 따른 전체 숫자 인식률 31
〈그림3-3〉 왜곡 정도에 따른 소문자 인식률 32
〈그림3-4〉 왜곡 정도에 따른 대문자 인식률 34
〈그림3-5〉 왜곡 정도 별 인식률 종합 35
〈그림3-6〉 왜곡 단계별 전체 문자 인식률 38
〈그림4-1〉 이미지 투명도 10단계 40
〈그림4-2〉 이미지 투명도 1단계 40
〈그림4-3〉 이미지 간섭 수준 별 숫자 인식률 41
〈그림4-4〉 이미지 간섭 수준 별 소문자 인식률 42
〈그림4-5〉 이미지 간섭 수준 별 대문자 인식률 43
〈그림4-6〉 제안하는 문자 기반 캡차 테스트 UX 45
〈그림4-7〉 다음 카페 캡차 예시 46
〈그림4-8〉 제안하는 캡차 예시 46
〈그림4-9〉 다음 카페 캡차와 비교 결과 49