• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.749-752
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• 2024

연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.436-439
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• 2019

본 논문은 차분 확률의 분포 분석에 대한 실험적 검증을 위한 효율적인 데이터 수집 방법에 관하여 연구한다. 효율적인 데이터 수집을 위해 병렬 프로그래밍 기술을 이용하고, SPECK64/128에 적용하여 결과를 얻는다. 첫 번째로 효율적인 데이터 수집 방법을 제시한다. 두 번째로 차분 확률의 분포를 분석하기 위해 평균과 분산에 대하여 실험적으로 검증한다. 마지막으로 SPECK의 경우에는 키의 영향이 상쇄되어 라운드 간의 독립성이 만족하지 않음을 Biryukov 등에 의해 알려졌다. 하지만 이를 실험적으로 보이지 않았으므로 라운드 간의 독립성을 차분 확률의 분포와 통계량 통해 검정한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Industrial Safety Conference
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• 2000.11a
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• pp.429-434
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• 2000

본 연구에서는 등분포하중을 받는 laminated 박판의 거동해석을 제시하였다. 접착한 두 박판의 비선형 지배방정식을 Von Karman 식을 이용하여 유도하고 박판의 거동을 차분법을 이용하여 수치해석 한다. Interlayer에서의 전단변형을 고려하여 지배방정식에 포함시켜 하중 증분법(load incremental method)으로 기하학 비선형 해석을 수행한다. 하중 증분법에 따른 반복법을 도입하여 비선형 방정식을 해석했다. 해석방법의 타당성을 입증하기 위하여 해석결과들을 기존의 문헌의 결과와 비교, 검토함으로써 본 논문에서 제시한 이론 및 해석방법의 타당성을 입증한다. 차분법의 하중 증분법 알고리즘을 개발하여 예제문제에 대한 수치해석 결과들을 논하였다.(중략)

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.17 no.5
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• pp.1049-1054
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• 2013

In this paper, two-dimensional(2-D) Finite Difference Time Domain(FDTD) method using the domain decomposition method is proposed. We calculated the electromagnetic scattering field of a two dimensional rectangular Perfect Electric Conductor(PEC) structure using the 2-D FDTD method with Schur complement method as a domain decomposition method. Four domain decomposition and eight domain decomposition are applied for the analysis of the proposed structure. To validate the simulation results, the general 2-D FDTD algorithm for the total domain are applied to the same structure and the results show good agreement with the 2-D FDTD using the domain decomposition method.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.234-235
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• 2012

본 논문에서는 최근 표준화 활동이 진행 중인 HEVC(high efficiency video coding) 표준의 무손실 부호화 모드를 위한 효율적인 계수 주사 방법을 제안한다. 일반적으로 무손실 비디오 부호기에서는 부호화 손실을 없애기 위해 변환 및 양자화 모듈이 제거된다. 이 경우 부호화해야 할 잔여데이터는 양자화된 변환 계수가 아닌 예측 후의 차분 화소이므로 잔여데이터의 확률 분포가 변화된다. 제안한 방법에서는 무손실 부호화에서 화면내 예측 모드 별 잔여데이터의 발생 확률을 분석하고, 이를 고려해 역방향 모드 기반 차분 화소 주사 방법을 사용한다. 일반적으로 참조 화소와의 거리가 멀어질수록 예측 정확도가 떨어져 잔여데이터의 발생 확률이 높아지기 때문에 제안한 역방향 주사 방법을 사용하면 잔여데이터 부호화에서 이득을 얻을 수 있다. 실험을 통해, 제안한 방법이 HEVC 무손실 부호화에 비해 약 1.7%의 부호화 성능을 향상시키는 것을 확인했다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.17 no.12
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• pp.1494-1502
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• 1992

이 논문에서는 디지털 영상 데이터의 가역 부호화 방법을 제안하였다. 정보원 모델을 위하여 인접 화소간의 차분을 이용한 차분모델과 마르코프 모델의 구성법을 보였다. 모델링에서 얻어지는 확률 구간의 변경을 이용한 다치 산술부호화의 고속화 알고리즘을 제시하였다. 제안방식의 성능을 계산량의 비교와 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과 상태의 그룹화에 의한 차분모델이 기존의 여러방식에 비하여 적은 계산량으로 동등 이상의 평균부호 길이의 달성할 수 있어 효과적임을 알 수 있었다. 또한 제안한 고속화 방식은 차분모델에 적용이 용이하며 128계조를 갖는 영상에 있어서 평균 5배 이상의 고속효과를 얻었다.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.22 no.12
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• pp.2714-2726
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• 1997

In this paper, adaptive symbol changes-based medical image compression method is presented. First, the differenctial image domain is obtained using the differentiation rules or obaptive predictors applied to original mdeical image. Also, the algorithm determines the context associated with the differential image from the domain. Then prediction symbols which are thought tobe the most probable differential image values are maintained at a high value through the adaptive symbol changes procedure based on estimates of the symbols with polarity coincidence between the differential image values to be coded under to context and differential image values in the model template. At the coding step, the differential image values are encoded as "predicted" or "non-predicted" by the binary adaptive arithmetic encoder, where a binary decision tree is employed. The simlation results indicate that the prediction hit ratios of differential image values using the proposed algorithm improve the coding gain by 25% and 23% than arithmetic coder with ISO JPEG lossless predictor and arithmetic coder with differentiation rules or adaptive predictors, respectively. It can be used in compression part of medical PACS because the proposed method allows the encoder be directly applied to the full bit-planes medical image without a decomposition of the full bit-plane into a series of binary bit-planes as well as lower complexity of encoder through using an additions when sub-dividing recursively unit intervals.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.29 no.6
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• pp.1259-1270
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• 2019

The upper bound of differential characteristic probability is mainly used to determine the number of rounds when constructing a block cipher. As the number of rounds affects the performance of block cipher, it is critical to evaluate the tight upper bound in the constructing process. In order to calculate the upper bound of differential characteristic probability, the previous searching methods for minimum number of active S-boxes constructed constraint equations for non-linear operations and linear operations, independently. However, in the case of BOGI design strategy, where linear operation is dependent on non-linear operation, the previous methods may present the less tight upper bound. In this paper, we exploit the properties of BOGI strategy to propose a new method to evaluate a tighter upper bound of differential characteristic probability than previous ones. Additionally, we mathematically proved the validity of our method. Our proposed method was applied to GIFT-64 and GIFT-128, which are based on BOGI strategy, and the upper bounds of differential characteristic probability were derived until 9 round. Previously, the upper bounds of differential characteristic probability for 7-round GIFT-64 and 9-round GIFT-128 were 2^-18.395 and 2^-26.885, respectively, while we show that the upper bounds of differential characteristic probability are more tight as 2^-19.81 and 2^-28.3, respectively.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.440-445
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• 2007

본 논문에서는, 폐 종류 음영검출에 대해서 다중해상도 필터를 에너지 차분 영상에 적용하여 기존 방법과의 비교평가 및 폐 종류 음영검출 자체에 관하여 그 검출성능에 영향을 주는 요인을 선택해서 분석을 하였다. 다시말해서, 폐 종류 음영 검출자체에 관해서 복수의 분석인자를 선택해서 복수의 관점에서 성능을 분석하였다. 즉, 영상 인자로서 보통 X선 영상 및 에너지 차분영상을, 검출필터 인자로서 라플라시안-가우시안 필터, 최소방향 차분필터 및 본 연구에서 제안하는 다중해상도 필터를 선택해서 분석을 하였다. 그 결과, 폐 종류 음영검출에 있어서 에너지 차분 영상의 유효성, 최소방향 차분필터의 보통 X선 영상에서의 효과 및 다중해상도 필터의 에너지 차분 영상에 있어서의 유효성을 식견으로서 터득하게 되었다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.97-100
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• 1998

옵션의 가격을 계산하기 위한 수치해법은 크게 격자모형, 유한차분법, 그리고 몬테카를로 시뮬레이션의 세 가지로 분류된다. 유한차분법은 옵션가격함수가 만족하는 편미분 방정식의 모든 편도함수를 유한 차분식으로 근사하여 옵션을 평가하는 방법이다. 본 연구에서는 유한차분법을 이용하여 옵션을 평가 할 때 발생하는 가격계산 오차의 가장 큰 원인이 옵션 만기 손익구조(payoff)의 비선형성에 있음을 보인다. 특히, 옵션 시장에서 가장 거래가 많이 이루어지는 손익분기옵션(at the money option) 그리고 손익분기점에 가까운 옵션(around the money option)에서 가장 큰 오차가 발생함을 보인다. 또한 본 연구에서는 이러한 오차를 효율적으로 줄이기 위하여 행사가격 근처의 일부 구간에서만 구간점 사이의 간격을 변화시키는 수정된 유한차분법을 제시하고 오차의 크기와 계산의 효율성 측면에서 기존의 유한차분법과 비교·분석한다.