Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1996.11a
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pp.238-247
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1996
본 논문에서는 ITU-T X.800 권고안의 요구 기능을 중심으로 SEDI(Secure EDI) 시스템의 정보보호 서비스 모듈들을 관리하기 위한 시스템 구조를 설계하였다. 관리자인 ESM(EDI Security Management) 모듈과 관리 대행자인 SMA(Security Management Agent) 모듈을 새롭게 설계하였다. 특히, ESM과 SMA 간의 관리 정보의 교환때문에 전체적인 성능 저하가 발생하지 않도록 SMA에 필터링 기능을 제안하였다.
Kim, Eoung-Un;Kang, Sun-Kyung;So, In-Mi;Kwon, Tae-Kyu;Lee, Sang-Seol;Lee, Yong-Ju;Jung, Sung-Tae
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.2
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pp.181-190
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2009
This paper presents a multimodal emergency recognition system based on visual information, audio information and gravity sensor information. It consists of video processing module, audio processing module, gravity sensor processing module and multimodal integration module. The video processing module and gravity sensor processing module respectively detects actions such as moving, stopping and fainting and transfer them to the multimodal integration module. The multimodal integration module detects emergency by fusing the transferred information and verifies it by asking a question and recognizing the answer via audio channel. The experiment results show that the recognition rate of video processing module only is 91.5% and that of gravity sensor processing module only is 94%, but when both information are combined the recognition result becomes 100%.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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1999.10a
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pp.263-268
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1999
지능형 교육 시스템에서 학습자 모델은 학습자의 반응을 토대로 교수모듈과 전문가 모듈을 연계하여 새로운 학습자 모델을 제시하는 역할을 수행하고 있으며, 이는 성공적인 지능형 교육 시스템의 구현에 있어서 핵심적인 부분이다. 따라서 많은 대학교 및 연구소에서 그동안 학습자 모형에 관한 많은 연구가 이루어져오고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 학습자 모형을 기반으로 두고 있으며, 이러한 단일 학습자 모형을 이용한 시스템들은 학습자의 지식 또는 학습자의 성향을 정확히 파악하기는 어려움을 갖고 있을 뿐만 아니라 다른 모듈과의 인터페이스 부분에서 중복된 많은 정보를 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 지식을 정확하게 진단하고 각 모듈간의 중복된 정보를 보완할 수 있는 다중 학습자 모형을 개발하여 구현하였다. 또한 이러한 다중 학습자 모형을 최적으로 수행할 수 있도록 하기위하여 agent기법을 적용하였다. Agent를 이용한 다중 학습자 모형을 적용하여 구현한 시스템은 첫째, 단계적인 접근 방법으로 보다 정확한 학습자의 지식 진단이 가능하다. 둘째, 학습과정중 학습자의 심리 상태 및 학습자의 선호도 등 파악이 용이하다. 셋째, 교수모듈과 전문가 모듈과의 연계에 있어서 정보의 중복됨의 최소화 등의 장점을 제공한다.
Park, Hee-Seoung;Kim, Sung-Kyun;Lee, Kyne-Woo;Oh, Won-Jin
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2005.05a
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pp.305-308
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2005
해체 준비 작업부터 해체 후 처리까지 가상의 디지털 해체 환경에서 해체 활동의 예측에 필요한 모듈별 기능들을 요소별로 검토 분석하였다. 해체 정보 통합 관리 시스템의 기본 정보를 제공할 수 있는 모듈을 확립하기위해 해체 데이터베이스와 3D CAD 를 연동시키는 방안에 대하여 연구하였다. 3 차원 dosimetric mapping 기술로 방사능 오염 분포를 입체적으로 묘사할 수 있는 모듈과 제염 해체 단위 작업별 평가식과 가중치 값을 이용하여 해체 작업자수와 해체 시간을 평가할 수 있는 모듈을 연구하였다. 연구 결과 가상의 해체 환경에서 연구로 및 원자력 시설 해체시 경제성과 안전성에 영향을 미치는 해체 일정과 해체 비용을 평가할 수 있는 단위 모듈들의 기능을 활용하여 해체 통합 관리 시스템의 설계 기준과 요구 조건 및 기능을 도출하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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1999.10d
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pp.123-136
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1999
자연언어처리 분야에서 형태소 분석은 가장 기본적인 단계로서 응용 시스템의 목적에 따라 사용되는 형태소 분석기의 수준과 사용 정보가 달라진다. 기존의 형태소분석기의 기능을 다른 목적을 지닌 응용 시스템에서 사용하려 할 때, 분석수준과 사용정보의 이질성으로 인해 변경 또는 확장하는데 많은 어려움이 있다. 이러한 형태소 분석기의 변경과 확장에 대한 다양한 요구를 수용하기 위한 방법으로서 재사용가능한 모듈화된 형태소 분석기의 구현을 제안한다. 모듈화된 형태소 분석기는 구성 요소인 모듈들의 독립성과 재사용성을 보장하기 때문에 확장과 보수가 쉽고, 특정한 요구사항에 대하여 새로운 형태소 분석기를 구현하는데 기존의 모듈들을 사용함으로써 시스템의 개발 시간을 단축시킨다. 본 논문에서는 이러한 모듈들의 사용성을 보여주기 위해 전처리기, 형태소 분석기, 명사 추출기, 태거 등을 하나의 시스템 안에 모듈화된 개념으로 구현하였고, 형태소 분석기는 사전, 음운 변화 처리, 결합 검사, 분석 알고리즘 등을 모듈화하여 재사용할 수 있다는 것을 보여준다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2002.11b
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pp.901-904
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2002
정보의 암호화와 인증, 디지털 서명등에 효율적인 공개키 암호 시스템의 주 연산은 모듈라 멱승 연산이며 이는 모듈라 곱셈의 연속적인 반복 수행으로 표현될 수 있다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 곱셈 알고리즘을 사용하여 모듈라 곱셈을 효율적으로 수행하기 위한 모듈라 멱승 연산기를 구현하였으며 Montgomery 모듈라 곱셈시 발생하는 케리 진파 문제를 해결하기 위하여 CPA을 대신하는 CSA를 사용함으로써 멱승 연산시 발생하는 지연시간을 최소화시키는 결과가 얻어짐을 보였다. 본 논문에서는 Montgomery 모듈라 멱승 연산기 구현을 위하여 VHDL 구조적 모델링을 통하여 Synopsys사의 VSS와 Design analyzer를 이용한 논리 합성을 하였고 Mentor Graphics사 Model sim 및 Xilinx사 Design manager의 FPGA 시뮬레이션을 수행하여 성능을 검증 하였다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.548-553
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2021
비디오 질의 응답은 입력으로 주어진 비디오와 질문에 적절할 정답을 제공하기 위해 텍스트, 이미지 등 다양한 정보처리가 요구되는 대표적인 multi-modal 문제이다. 질의 응답 시스템은 질의 응답의 성능을 높이기 위해 다수의 서로 다른 응답 모듈을 사용하기도 하며 생성된 정답 후보군 중 가장 적절할 정답을 선택하는 정답 선택 모듈이 필요하다. 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 서로 다른 관점을 고려하여 응답 선택을 선택할 필요성이 있다. 하지만 응답 모듈이 black-box 모델인 경우 정답 선택 모듈은 응답 모듈의 parameter와 예측 분포를 통해 지식을 전달 받기 어렵다. 그리고 학습 데이터셋은 응답 모듈이 학습에 사용했기 때문에 과적합 문제로 각 모듈의 관점을 학습하기엔 어려우며 학습 데이터셋 이외 비교적 적은 데이터셋으로 학습해야 하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답 선택 성능을 높이기 위해 전이 학습 기반의 멀티모달 퓨전 정답 선택 모델을 제안한다. DramaQA 데이터셋을 통해 성능을 측정하여 제안된 모델의 우수성을 실험적으로 증명하였다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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1995.11a
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pp.173-182
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1995
모듈라 멱승(modular exponentiation) 연산은 암호학에서 기본적이고 중요한 연산이다. 그러나, 이는 다정도 정수(multiple precision integer)들을 다루기 때문에 그 연산시 간이 무척 많이 걸리므로 이를 단축시킬 필요가 있다. 모듈라 멱승 연산은 모듈라 곱셈(modular multiplication)의 반복으로서, 전체 연산시간을 단축시키기 위해서는 모듈라 곱셈의 수행시간을 단축시키거나, 모듈라 곱셈의 반복횟수를 줄이는 것이 필요하다. 본 논문에서는 모듈라 곱셈을 빠르게 수행하기 위한 알고리즘 두 개를 제안한다. 하나는 서로 다른 두 수의 모듈라 곱셈 알고리즘이고, 다른 하나는 모듈라 제곱을 빠르게 수행하는 알고리즘이다. 이 둘은 기존의 모듈라 곱셈 알고리즘들에 비해 각각 절반과, l/3가량의 단정도 곱셈(single-precision multiplication)만을 필요로 한다. 실제로 PC상에서 구현한 결과 각각 100%와 30%의 속도향상을 보인다.
Kim, Kwon-Youp;Choi, Jae-Min;Lee, Sang-Jin;Lim, Jong-In
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2007.02a
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pp.142-145
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2007
최근 각종 정보통신 서비스를 제공하기 위한 소프트웨어는 정보보호 기술의 핵심요소인 암호화 모듈을 탑재하고 있다. 여기서 암호화 모듈은 사용자 인증, 콘텐츠-보호, 프라이버스 보호 등의 여러 가지 정보보호 기능을 구현하기 위한 핵심 모듈이다. 그러나 악의적인 공격자에게 암호화 모듈을 사용하는 소프트웨어는 기밀한 정보를 다룬다는 점에서 공격의 대상이 될 수 있다. 또한 사람이 제작하는 소프트웨어는 크기가 커질수록 복잡해질수록 위협 요소는 증가하기 마련이다.[1] 이에 본 논문에서는 암호화 모듈이 탑재된 소프트웨어가 역공학 분석측면에서 악의적인 공격자에게 어떠한 위협 요소를 노출할 수 있는지를 살펴보고 이러한 역공학 분석 공격으로부터 보호하기 위해 소프트웨어 제작에서 고려해야 할 사항을 제시한다.
Kim, Dong-min;Kim, Hyun-Ju;Lee, Jongtae;Jung, Eunhye;Kim, Jungguk
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.908-910
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2013
현재 지능형 자동차와 관련된 연구들은 끊임없이 발전되고 지속되고 있다. 차량에는 다양한 통신모듈이 장착되어 내/외부로 통신이 가능하며, 송수신된 데이터를 처리하기 위한 모듈은 모든 데이터에 대한 병목현상이 발생하지 않도록 정보를 제공하는 연구도 활발하게 진행되고 있다. 하지만 이러한 스케줄링 된 센서 정보는 내부에서만 사용이 가능하며, 외부로 센서 정보를 제공하기 위한 인터페이스 모듈에 대한 연구는 현재 진행되고 있지 않다. 본 연구에서는 차량에 부착된 다중 센서의 데이터를 외부와 연결하여 데이터를 송수신할 수 있는 인터페이스 모듈을 설계하는 것에 목적을 둔다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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