• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.25-37
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• 2019

심층 학습 및 온라인 생체 인식 기반 인증의 급속한 개발에 영감을 받아, 본 논문에서는 심층 학습을 기반으로 필체 인식 및 작성자 검증을 수행하는 수기 일회성 암호 인증 시스템을 제안한다. 본 논문에서는 수기로 작성된 숫자를 인식할 수 있는 합성곱 신경망과, 입력된 필체와 실제 사용자의 필체 사이 유사성을 계산할 수 있는 Siamese 신경망을 설계한다. 본 논문에서는 작성자 검증을 위한 NIST Speical Database 19 제 2판의 첫 번째 응용 사례를 제시한다. 본 논문이 제안하는 시스템은 네 장의 입력 이미지를 기반으로 한 숫자 인식 작업에서 98.58%, 작성자 검증 작업에서 93%의 정확도를 달성했다. 본 논문의 저자들은 제안한 필체 기반 생체 인식기술이 FIDO 프레임워크 기반의 다양한 온라인 인증 서비스에 활용될 수 있을 것이라 예상한다.

• 정보보호학회지
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• 제30권3호
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• pp.17-24
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• 2020

최근 사물인터넷 환경이 발달하면서 센서 네트워크, 헬스케어, 분산 제어 시스템, 가상 물리 시스템 등의 다양한 분야의 산업이 부상하고 있다. 이를 위한 소형 컴퓨팅 기기가 보편화되고 있지만, 해당 기기들은 제한된 리소스라는 공통의 약점을 가지고 있다. 제한된 환경에서 중요한 데이터들을 보호하기 위해서는 많은 리소스가 필요한 기존의 암호 알고리즘보다 적은 리소스로도 운용할 수 있는 경량암호 알고리즘이 필요하다. NIST에서는 2015년부터 제한된 환경에 적합한 경량암호 알고리즘을 표준화하기 위한 공모사업을 진행 중이다. 현재 2라운드 과정을 거치고 있으며 총 32종의 알고리즘에 대한 안전성, 효율성 분석이 이루어지고 있다. 이에 본 논문에서는 NIST 경량암호 공모사업 1, 2라운드 후보 알고리즘들을 특징별로 분석하고, 몇 가지 알고리즘들을 심층적으로 살펴본다. 또한 향후 전망과 계속 진행될 공모사업의 타임라인을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권1호
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• pp.17-28
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• 2019

금융투자 관리 전략 중에서 여러 금융 상품을 선택하고 조합하여 분산 투자하는 것을 포트폴리오 관리 이론이라 부른다. 최근, 블록체인 기반 금융 자산, 즉 암호화폐들이 몇몇 유명 거래소에 상장되어 거래가 되고 있으며, 암호화폐 투자자들이 암호화폐에 대한 투자 수익을 안정적으로 올리기 위하여 효율적인 포트폴리오 관리 방안이 요구되고 있다. 한편 딥러닝이 여러 분야에서 괄목할만한 성과를 보이면서 심층 강화학습 알고리즘을 포트폴리오 관리에 적용하는 연구가 시작되었다. 본 논문은 기존에 발표된 심층강화학습 기반 금융 포트폴리오 투자 전략을 바탕으로 대표적인 비동기 심층 강화학습 알고리즘인 Asynchronous Advantage Actor-Critic (A3C)를 적용한 효율적인 금융 포트폴리오 투자 관리 기법을 제안한다. 또한, A3C를 포트폴리오 투자 관리에 접목시키는 과정에서 기존의 Cross-Entropy 함수를 그대로 적용할 수 없기 때문에 포트폴리오 투자 방식에 적합하게 기존의 Cross-Entropy를 변형하여 그 해법을 제시한다. 마지막으로 기존에 발표된 강화학습 기반 암호화폐 포트폴리오 투자 알고리즘과의 비교평가를 수행하여, 본 논문에서 제시하는 Deterministic Policy Gradient based A3C 모델의 성능이 우수하다는 것을 입증하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.15-23
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• 2004

초창기 심층 암호의 대부분은 원본 영상의 최하위비트를 비밀 메시지 비트로 치환하는 방식이었기 때문에 인간의 감각으로는 메시지 삽입 여부를 구별해낼 수 없었지만 통계적 분석에 의하여 원본과 은닉물의 구별은 물론, 비밀 메시지의 삽입 량까지도 거의 추정해낼 수 있을 만큼 취약점을 내포하고 있었다. 우리는 Westfeld 와 Fridrich가 판단의 기준으로 정한 통계량을 각각 분석하였고, 이에 근거하여 원본의 통계량을 유지하면서도 대용량의 메시지를 삽입할 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 제안하는 방식은 단순히 원본 영상의 최하위 비트를 변화시켜 메시지를 삽입하는 방식이 아닌 원본의 실제 화소 값이 랜덤 하게 증가하거나 감소하는 방식으로 메시지를 삽입하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.865-868
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• 2002

본 논문은 암호화 및 정보보호를 위한 방법으로, 영상에 정보를 삽입하는 영상 심층암호에 관한 연구이다. 기존의 방법들이 가지고 있는 삽입 가능한 데이터 량의 제한과 영상변환의 오차, 화질의 감소 등에 대한 개선 방안의 하나로 제안하고 있다. 특히, 본 논문은 일반적으로 많이 사용하는 칼라영상을 대상으로 256 칼라의 한정색 영상으로 감색처리를 하면서 동시에 정보를 삽입하는 방법을 제안하고 있다. 이 방법은 삽입할 정보의 비트패턴에 대해 가변적으로 처리를 하므로 보나 다양한 정보에 적합한 대응이 가능하다. 또한, 정보 삽입으로 야기되는 화질을 보존하기 위해 주변화소 값을 이용한 오차확산법을 사용하여 화질을 개선하는 효과를 얻었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.23-26
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• 2003

Westfeld[1] analyzed a sequential LSB embedding steganography effectively through the $\chi$$^2$-statistical test which measures the frequencies of PoVs(pairs of values). Fridrich also proposed another statistical analysis, so-called RS steganalysis by which the embedding message rate can be estimated. In this paper, we propose a new steganographic scheme which preserves the above two statistics. The proposed scheme embeds the secret message in the innocent image by randomly adding one to real pixel value or subtracting one from it, then adjusts the statistical measures to equal those of the original image.

• 정보보호학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.59-65
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• 2001

비동기식(W-CDMA) 3세대 이동통신의 3GPP에서는 무선 구간의 메시지 무결성을 보장하기 위하여 블록 암호 KASUMI에 기반한 CBC-MAC의 변형된 형태를 제안하고 있다. 본 논문에서는 최근 발표된 Knudsen-Mitchell의 공격법 을 심층 분석하여 구체적인 공격 수행 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘의 성공 확률 및 수행 복잡도를 계산한다. 또 한, 3GPP-MAC에 대한 안전성을 기존 CBC-MAC 방식과 비교하여 분석한다

• 미생물학회지
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• 제55권3호
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• pp.283-285
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• 2019

이 연구에서는 Illumina Hiseq platform을 사용하여 동해 심층 해양수로부터 분리된 Pelagicola sp. DSW4-44 (= KCTC 62762 = KCCM 43261)의 초안 유전체 염기서열 해독을 수행하였다. 그 결과, 유전체는 대략 4.85 Mbp의 길이 및 54.3%의 G + C 함량으로 구성되었고, 전체 4,566개의 단백질 암호 유전자, 3개의 rRNA 유전자, 48개의 tRNA 유전자, 3개의 non-coding RNA 유전자 및 67개의 위유전자(pseudo gene)가 확인되었다. 초안 유전체에서 균주 DSW4-44는 Pelagicola 속의 다른 균주에서 발견되지 않는 이화적 질산염의 암모늄 환원과 탈질화의 질소대사 유전자를 가지고 있었다.

• 미생물학회지
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• 제54권4호
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• pp.480-482
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• 2018

이 연구에서는 Illumina Hiseq platform을 사용하여 동해 심층 해양수로부터 분리된 Zhongshania marina $DSW25-10^T$의 유전체 염기서열 해독을 수행하였다. 그 결과, 유전체는 대략 4.08 Mbp의 길이 및 49.0%의 G + C 함량으로 구성되었고, 전체 3,702개의 단백질 암호 유전자, 3개의 rRNA 유전자, 39개의 tRNA 유전자, 4개의 non-coding RNA 유전자 및 36개의 위 유전자(pseudogenes)가 확인되었다. 또한, 지방족 및 방향족 화합물의 대사 경로가 확인되었다. 이러한 대사 경로들로 비추어 Zhongshania marina $DSW25-10^T$는 유용한 생물 정화 자원으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.135-141
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• 2018

이 연구는 블록체인 기반 소셜 플랫폼 중 국내 사용자가 활발히 사용하는 스팀잇(Steemit)을 중심으로 그 사용자 경험을 분석하고, 필요한 개선사항을 제언하는 것에 목적이 있다. 먼저 블록체인과 블록체인 기반 소셜 플랫폼의 특징을 조사하였다. 스팀잇 사용자 경험을 조사 분석하기 위해 허니콤 모형을 이용하였으며, 이를 바탕으로 설문조사와 심층 인터뷰를 통해 정량적 데이터와 정성적 데이터를 분석하였다. 연구결과, 스팀잇은 사용과정에서 서비스의 핵심 기능이라고 할 수 있는 보팅 기능이 높은 유용성을 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 개선점으로 콘텐츠를 생성하는데 사용하는 편집 도구와 보팅 기능 남용의 개선이 필요하다는 것을 제언하였다. 이 연구를 통해 블록체인 기반 소셜 플랫폼의 사용자 경험을 개선하는 데 기초 연구 자료로 활용되길 바란다.