• Journal of Integrative Natural Science
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• v.1 no.1
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• pp.5-13
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• 2008

본 논문은 국지적 상호작용 하에서 행위자들간에 특성의 차이에 근거한 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 미치는 영향을 분석한다. 이 논문에서는 이러한 구별짓기의 성향이 왜, 그리고 어떤 메커니즘을 통해서 진화해나가는지를 보이고자 시도할 것이다. 아울러 구별짓기 성향과 함께 내부인과 외부인을 향한 행동을 다르게 함으로써 어떻게 내부인에 대한 이타적 협조행동을 발생시키는지, 더 나아가 구별짓기의 근거가 되는 행위자들의 여러 특성들(생물학적 혹은 문화적)은 어떻게 변화해 나가고 이들 특성의 변화가 구별짓기와 협조적 행동에 어떤 효과를 가져오는지를 살펴보고자 한다. 더 나아가 본 논문에서는 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 영향을 미치는 과정을 장/단기로 구분함으로써 구별짓기의 효과를 보다 명확히 규명하고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.16 no.2
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• pp.219-225
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• 2015

This experimental study aims at understanding the Korean subjects' phonemic awareness in the English minimal pairs. For the purpose of the experiment, English listening comprehension tests were designed using minimal pairs and conducted among subjects, and the results of the tests were analyzed with the help of spectrogram. From the results of this study, I could find out three important things: First, subjects have difficulty in understanding and distinguishing English vowel minimal pairs. Second, among the English vowel minimal pairs, they had much difficulty in distinguishing between /ə:/ and /ɔ:/. Third, subjects could recognize the semivowel /w/ in words without any difficulty. In addition to this, I tried to analyze the results using the spectrogram, which helps to educate students effectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.151-153
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• 2023

구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.2
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• pp.175-182
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• 2023

Differential cryptanalysis is one of the analysis techniques for block ciphers, and uses the property that the output difference with respect to the input difference exists with a high probability. If random data and differential data can be distinguished, data complexity for differential cryptanalysis can be reduced. For this, many studies on deep learning-based neural distinguisher have been conducted. In this paper, a deep learning-based neural distinguisher for PIPO 64/128 is proposed. As a result of experiments with various input differences, the 3-round neural distinguisher for the differential characteristics for 0, 1, 3, and 5-rounds achieved accuracies of 0.71, 0.64, 0.62, and 0.64, respectively. This work allows distinguishing attacks for up to 8 rounds when used with the classical distinguisher. Therefore, scalability was achieved by finding a distinguisher that could handle the differential of each round. To improve performance, we plan to apply various neural network structures to construct an optimal neural network, and implement a neural distinguisher that can use related key differential or process multiple input differences simultaneously.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.30 no.1
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• pp.31-50
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• 2019

The present study is designed to investigate the effect of perceptive, emotional and semantic distinctiveness on retrieval-induced forgetting(RIF). Experiment 1 was designed to construct a category and category list for RIF experimental paradigm and to investigate the effects of perceptual distinctness on retrieval-induced forgetting. It was used for the list consisting of the six categories and six words in each category list. In controlled conditions, all the stimuli were presented in black and Gothic. In contrast, perceptual distinctiveness conditions, half of the category list were presented in red and Gungseoche. RIF was observed in all conditions. Experiment 2 was designed to investigate the effects of semantic and emotional distinctiveness on retrieval-induced forgetting. In neutral conditions, adjectives related to items were added. In the emotional distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the negative adjectives. In the semantic distinctiveness condition, half of the items in the category were manipulated in such a way as to add the inappropriate adjective. As a result, RIF occurred in the neutral condition, but RIF did not occur in both the emotional discrimination condition and the semantic discrimination. These results suggest the possibility that the RIF will not occur when the distinctiveness occurs within a categorical relationship.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.6
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• pp.1652-1663
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• 1997

This paper proposes a distinction algorithm of Korean and English characters which can be applied to multi-font from the results of thinning. The proposed algorithm distinguishes Korean and English characters as the number of connected components. If it can not distinguish those characters with the number of connected component, it distinguishes them as the vowel included in Korean characters. In experimental results, the distinction rate is about 99.82% for the 21,150 characters of three widely used fonts.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.175-178
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• 2023

차분 분석은 암호 분석기법 중 하나이며, 차분 공격을 위해 랜덤 데이터들로부터 차분 특성 (입/출력차분)을 만족하는 데이터를 구별해 내는 것을 구별자 공격이라 한다. Neural distinguisher는 구별자에 딥러닝을 적용한 것이다. 본 논문에서는 NIST 표준 형태보존암호인 FF1, FF3-1을 위한 단일 차분을 사용한 최초의 신경 구별자를 제안하였다. FF1은 차분으로 0F를 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.85 및 0.52). FF3-1에서는 08을 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.98 및 0.55).

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.355-359
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• 2006

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기 등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통 신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.3 no.1
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• pp.36-42
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• 1984

본 논문에서는 음성이 백색 Gaussian 잡음에 섞여 있을 때 음성의 유무를 구별하는 방법에 관해 서 연구되었다 제안된 방법은 음성과 무언이 입력신호의 에너지와 자기상관함수의 합에 의해서 구별된 다. 에너지의 threshold 치는 입력되는 잡음음성의 에너지와 자기상관함수를 비교함으로써 적응되도록 하였다. 이 방법을 시험하기 위해서 잡음이 없는 음성, 0, 10, 및 20 dB의 잡음이 섞인 음성을 사용하여 computer simulation을 하였다. SNR이 20dB일 때 구별의 오차율은 2%로 나왔다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2007.11a
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• pp.252-255
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• 2007

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.