• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.11
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• pp.3384-3393
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• 2000

소프트웨어를 테스팅하는 동안 얻어지는 고장 데이터를 분석하여 소프트웨어의 신뢰성이 성장하는 과정을 평가하기 위해 여러 가지 소프트웨어 신뢰성 성장 모델들이 개발되었다. 그러나 이들 신뢰성 성장 모델들은 소프트웨어 개발과 사용환경에 관한 여러 가지 가정에 기반하고 있기 때문에, 이 가정이 적합하지 않은 상황이나 결함이 드물게 발생되는 소프트웨어에 대해서는 적절하지 않다. 입력영역에 기초한 소프트웨어 신뢰성 모델은 일반적으로 이러한 가정을 요구하지 않는데 디버깅 전의 소프트웨어와 디버깅 후의 소프트웨어를 별개의 것으로 다루어 많은 테스트 입력을 요하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 가정이 요구되지 않고 디버깅 전과 후의 소프트웨어를 동시에 테스트하는 방법에 기반을 둔 입력 영역 기반 소프트웨어 성장모델을 제안하고 그 통계적 특성을 조사한다. 이 모델은 모든 데이터를 다 활용하기 때문에 기존 입력영역 소프트웨어 신뢰성 모델에 비해 적은 테스트 입력을 필요로 할 것으로 기대된다. 그리고 소프트웨어의 유지보수 단계에 적용하기 위해 개발된 유사한 방법들과 비교한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.14 no.1
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• pp.453-463
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• 2016

This study examined the relationship among dropout, organizational trust, and intention to transfer in the department affiliated with Physical Education. Data were collected from 480 students in the department affiliated with Physical Education from 6 institutions of a 4-year university located in Seoul, Gyeonggi-do, Incheon, and ChungChong-do. For the research model analysis, a structural equation model and bootstrapping were conducted. Results indicated that the academic domain, the social domain, and the environmental domain of dropout had a positive effect on organizational trust. But the only the academic domain in the relationship between dropout and intention to transfer affected intention to transfer positively. The social domain and the environmental domain were not statistically significant on intention to transfer. Moreover, organizational trust had a positive effect on intention to transfer. Finally, organizational trust partially mediated the path between the academic domain and intention to transfer. It fully mediated the paths between the social domain and the environmental domain and intention to transfer.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.4
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• pp.659-666
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• 2002

Park, Seo and Kim (12) developed the input domain-based SRGM, which was able to quantitatively assess the reliability of a software system during the testing and operational phases. They assumed perfect debugging during testing and debugging phase. To make this input domain-based SRGM more realistic, this assumption should be relaxed. In this paper we generalize the input domain-based SRGM under imperfect debugging. Then its statistical characteristics are investigated.

• The Korean Society of Law and Medicine
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• v.11 no.1
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• pp.145-158
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• 2010

현재의 의료 영역은 고도로 전문화되어 있고 더불어 의료의 분업화도 활발히 이뤄지고 있다. 의료의 분업화 과정에는 특히 서로 상이한 전문을 가진 의사들 간의 신뢰와 불신의 문제가 제기되는데 이러한 분업적 의료는 일반적으로 수직적 분업과 수평적 분업으로 구분할 수 있다. 수평적 분업의료에서는 원칙적으로 다른 의사의 주의깊은 행위에 대한 신뢰가 허용된다. 물론 그렇다고 하여 의사에게 검사 내지 재검사의 의무가 없는 것은 아니고 이를 필요로 하는 상황에서는 반드시 재검사가 이뤄져야 한다. 신뢰는 현행법의 과책원칙을 나타내는 '행위에 대한 자유'의 표현이며 의사에게 부주의한 행위가 있는 경우에는 신뢰가 인정될 여지가 없기 때문이다. 결국 재검사를 하여야 할 사정이 존재하지 않는 때에는 다른 영역으로부터의 보고를 원칙적으로 신뢰할 수 있다. 이처럼 본 연구에서는 지속적으로 전문화 및 분업화가 이뤄지고 있는 의료영역에서의 신뢰와 불신에 대한 개관을 통해 이를 재검토하고자 하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2015.07a
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• pp.522-523
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• 2015

본 논문에서는 FRUC(Frame Rate Up-Conversion)을 위한 효과적인 관심영역 분리 방법을 제안한다. 기존의 알고리듬은 움직임 벡터를 이용하여 관심영역을 지정하고 이를 기반으로 추가적인 재탐색이 요구되며 경우에 따라 잘못 예측된 움직임 벡터가 사용됨으로 인해 관심영역에 대한 신뢰성이 낮다. 본 논문에서는 이전과 다음 영상과의 시간적 연관성을 이용하여 이 두 영상간의 상관관계에 따라 효과적으로 신뢰영역 및 관심영역을 분리한다. 본 논문에서는 기존에 제안되었던 알고리듬으로 생성된 보조 영상과 원본 영상과의 차이에 대해 제안한 관심영역 분리 방법을 적용하여 그 결과를 비교하고, 성능 척도로서 객관적 화질을 비교한다. 실험 결과를 통해 기존에 제시된 다수의 알고리듬 보다 비교적 간단한 방법을 통해 효과적으로 관심 영역을 분리하고 또한, 성능이 크게 향상될 수 있음을 보인다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.12 no.2
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• pp.123-133
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• 2002

In Network Environment, Kerberos certification mechanism to require Kerberos server in other area unconditionally belief. Also, Kerberos server in cooperation area must be share server of other area and secret key. To solve these two problems, this paper proposed safe security mechanism of doing to ably IETF CAT's PKINIT/PKCROSS a1gorithm with Public Key Infrastructure and use Directory System and service between realms do trust and prove each Kerberos trust center base. Also, Although Kerberos server of each area must be foreknowing each server's secret key and public key, Obtain through Trust center and acquire each area's public key and common symmetric key, Application server excluded process that must register key in Key Distribution Center.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.83-86
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• 2012

본 논문에서는 다양한 변이 추정 방식 중 영역기반(Area-based) 알고리듬과 특정기반(Feature-based) 알고리듬을 결합한 하이브리드(Hybrid) 변이추정 알고리듬을 제안한다. 제안하는 알고리듬은 Features from Accelerated Segment Test(FAST) 코너 점 추출기[2]를 이용하여 좌, 우 영상 각각의 특징 점을 추출한 후, 특징 점들의 정보를 이용한 스테레오 정함을 통해 신뢰도 높은 초기 변이지도(Disparity map)를 생생하게 된다. 그러나 생성된 초기 변이지도는 조밀하지 못하므로, 조밀한 변이 지도를 획득하기 위해 특징점이 추출된 영역에 대해서는 추정된 초기 변이 값을 이웃 픽셀과의 색 유사도를 고려하여 전파시키고 특징 점이 추출되지 않은 영역에 대해서는 이진 윈도우(Binary window)를 활용한 영역기반 변이추정 알고리듬[1]을 이용하여 변이 값을 추정한다. 이를 통해, 제안 알고리듬은 특징 기반 알고리듬에서 발생할 수 있는 보간법 문제를 해결함과 동시에 신뢰도가 높은 초기 변이지도를 사용함으로써, 영역 기반 알고리듬의 정합 오차를 줄여 신뢰도 높은 변이지도를 생생할 수 있다. 실험 결과 추정된 초기 변이지도는 ground truth와 비교 시 약 99%이상의 정확도를 보이며, 특징 점이 추출된 영역에서 기존의 영역기반 알고리듬보다 더 정확한 변이 값이 추정되었음을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.8 no.4
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• pp.67-73
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• 2008

In the Markov network which models disparity map with the Markov Random Field(MRF), the belief propagation algorithm is operated by message passing between nodes corresponding to each pixels. Belief propagation algorithm required much iteration for accurate result. In this paper, we propose the stereo matching algorithm using belief propagation in multi-resolution domain. Multi-resolution method based on wavelet or lifting can reduce the search area, therefore this algorithm can generate disparity map with fast speed.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.555-560
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• 2008

두 장의 2차원 영상을 가지고 3차원을 재구성하기 위해서는 스테레오 정합을 이용한다. 이러한 이유로 그 동안에 많은 스테레오 정합에 대한 연구가 진행되었다. 스테레오 정합은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 좀 더 빠르고 높은 정확성을 보이고 있다. 하지만 속도와 정확성을 동시에 만족시키면서 대형영상에서도 동작할 수 있게 메모리을 적게 사용하는 방법은 많지가 않다. 본 논문에서는 이런 요구 조건을 만족시키기 위하여 새로운 스테레오 정합방법을 제시한다. 우리가 제시하는 새로운 방법은 다중 방향성 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 반복적으로 사용하여 영상전체에 대한 스테레오 정합을 시도하는 방법이다. 우선 Greedy 알고리즘을 이용하여 여러 방향의 scan-line을 따라 깊이값 영상을 구한다. 그리고 이 여러 장의 깊이값 영상들의 분포를 RANSAC을 이용하여 신뢰영역을 찾아낸다. 구해진 신뢰영역을 바탕으로 Greedy 알고리즘과 RANSAC을 수 차례 반복하여 신뢰영역을 확장해 나가면 최종 깊이값 영상을 얻는다. 우리가 제안하는 알고리즘은 적은 메모리로도 큰 영상의 정합이 가능하고, 속도와 정확도 측면에서도 우수한 결과를 보인다.

• Review of KIISC
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• v.33 no.5
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• pp.25-38
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• 2023

중요 데이터와 서비스를 격리하여 보호하기 위한 신뢰연산기술이 모바일 기기에서 널리 활용되고 있다. 신뢰연산기술은 보통 하드웨어 기반 접근제어를 통해 메모리, 레지스터, 캐시 등의 하드웨어 자원을 공격자로부터 격리하는 신뢰실행영역을 시스템 내에 생성할 수 있게 한다. 하지만 보호 대상 소프트웨어에 악용 가능한 취약점이 존재할 경우 그 보안성이 파훼될 수 있다. 따라서 신뢰실행영역 내에도 소프트웨어에 대한 공격 효율성을 최소화할 수 있는 보안 기술이 적용되어야 한다. 모바일 디바이스에 주로 적용된 ARM 아키텍처에서도 포인터 인증, 메모리 태깅과 같은 다양한 하드웨어 기반 보안기술들이 정의되고 있으며 최신 고사양 모바일 디바이스를 중심으로 적용되고 있다. 하지만 아키텍처 버전에 따라 가용한 하드웨어 보안 기술이 상이하기 때문에 보안기술의 범용성을 향상시키기 위한 방안 또한 중요하게 연구되어야 한다. 본고에서는 모바일 신뢰연산기술의 보안성을 향상시키기 위한 대표적인 범용 보안 기술들에 대해 소개한다. 특히 유저서비스, 운영체제, 하이퍼바이저의 보안성을 향상시키기 위해 제안된 디버깅 와치포인트 기반 보안 기술들에 대해 분석하고 그 한계와 타 아키텍처 확장 가능성에 대해서 논의한다.