• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
• /
• 1998.12a
• /
• pp.421-441
• /
• 1998

본 논문에서는 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘과 같은 비밀키 암호 시스템의 통계적 특성을 측정하기 위하여 사용된 여러 가지 randomness 테스트 방법들을 구현하여 그 성능을 randomness test의 power측면에서 서로 비교하였다. 여기서, power란 randomness test가 nonrandom한 비트 스트림을 얼마나 정확하게 검정할 수 있는 가를 나타내는 적도이다. 그리고, 스트림 암호 알고리즘과 블록 암호 알고리즘의 통계적 특성을 측정하기 위해 가장 효율적이라고 생각되는 테스트 방법들을 찾아 이 방법들을 사용할 것을 제안한다. 끝으로 제안된 방법들을 이용하여, DES, AES후보 알고리즘, SEED의 통계적 특성을 분석하였다.

• Information and Communications Magazine
• /
• v.29 no.4
• /
• pp.10-14
• /
• 2012

본고에서는 스마트폰 환경에서 음성 통신에 필요한 가변 전송률 음성 부호화기를 위한 음성 검출 기술을 알아본다. 소개할 음성 검출 기술은 통계적 모델(statistical model)을 기반으로 한 우도비 테스트(likelihood ratio test, LRT)를 이용하여 음성 존재 여부를 판단하는 결정법을 유도한다. 이후 통계적 모델을 기반으로 한 음성 검출 방법의 신뢰도를 높이기 위해 새로운 방법들이 연구되었으며 최근까지 연구가 진행 중인 통계적 모델 기반의 음성 검출 방법을 소개한다.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.26 no.1
• /
• pp.16-24
• /
• 2007

Voice activity detectors (VADs) are important in wireless communication and speech signal processing. In the conventional VAD methods. an expression for the likelihood ratio test (LRT) based on statistical models is derived. Then, speech or noise is decided by comparing the value of the expression with a threshold. We propose a new method with the modified decision rule based on the Gaussian distribution and the uniformly most power (UMP) test. This method requires the distribution of the absolute value of the incoming speech signal. Then we can obtain the final decision through the relation between the Rayleigh distributions. This VAD method can detect speech without a priori signal-to-noise ratio (SNR) which is required in the conventional VAD algorithms. Additionally, in the various VAD performance tests, the proposed VAD method is shown to be more effective than the traditional scheme.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2010.06c
• /
• pp.138-143
• /
• 2010

현대의 데이터베이스 서버는 거대하고 복잡한 소프트 시스템의 구조이다. 복잡한 SQL(Structured query language) 언어는 점점 늘어가고 ANSI 표준을 바탕으로 새로운 형태로 발달하고 있다. 데이터베이스 서버를 테스트하는 작업은 꾸준히 진행되어 왔으며 앞으로도 계속 도전하고 있는 과제중 하나이다. 그 과제에 적합한 새로운 테스트 기법의 개발을 위해서는 보편적으로 막대한 인력과 비용이 요구된다. 본 논문에서는 수동적인 테스트에서의 막대한 인력과 비용의 문제로부터의 해결책을 제공하기 위해서 자동화된 SQL 쿼리 테스트 프레임워크를 제시한다. 본 프레임워크는 SQL의 기본이 되는 SQL BNF(Backus-Naur Format) 문법을 기본으로 하여 문법적, 의미적으로 정확한 "지능적인" SQL 쿼리를 랜덤하게 자동적으로 생성 한다. 생성된 "지능적인" 쿼리는 논리적 모델에서 얻어지고, 통계적인 정보를 통해 사용자에게 유용한 체크리스트를 제공한다. 각각의 데이터베이스 개발업체는 그들의 데이터베이스와 새롭게 개발되는 데이터베이스를 통합적으로 테스트 환경을 제공함에 따라 테스트 과정에서의 인력과 비용의 문제를 해결하고, 데이터베이스의 장단점을 파악하는 기준을 제공하여 품질 향상에 도움이 될 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
• /
• 2000.06a
• /
• pp.210-215
• /
• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다. 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정복머색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2000.10d
• /
• pp.210-215
• /
• 2000

HANTEC1.0은 12만 건의 문서집합과 30개의 질의집합, 그리고 각 질의에 대한 적합문서로 구성된 정보검색용 한글 테스트 컬렉션이다. 본 연구에서는 HANTEC1.0의 확장 및 보완하기 위해 과학기술분야 20개의 질의를 추가하였는데, 질의 추가를 위해서 일본 NACSIS 테스트 컬렉션의 질의를 번역하여 사용함으로써 한일 교차언어 검색환경을 조성하고자 하였다. 추가된 각 질의에 대해서는 여러 검색기에서 총 41가지 검색방법으로 검색한 후, 각 검색조합의 상위 50개 문서로 구성된 중간 결과집합을 만들었으며, 이를 대상으로 적합성판정에 대한 평가기준 및 절차 교육이 이루어진 평가자가 각 질의에 대한 적합성평가를 실시하였다 이렇게 구축된 HANTEC 테스트 컬렉션의 적합문서 집합의 객관적 품질 평가와 시스템 성능평가를 위하여 통계적인 방법을 적용하므로써 공신력있고 일반화된 테스트 컬렉션을 구축하고자 하였다. 현재 HANTEC2.0은 검색분야 연구자 및 개발자에게 자유롭게 배포 중이며 정보검색 시스템의 신뢰도 측정을 목적으로 하는 학술대회의 연구결과 발표 및 제품 비교 등에 활용되어질 것이다.

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

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
• /
• v.29 no.1
• /
• pp.76-81
• /
• 2010

In this paper, we propose a novel approach to improve the performance of a statistical model-based voice activity detection (VAD) which is based on the second-order conditional maximum a posteriori (CMAP). In our approach, the VAD decision rule is expressed as the geometric mean of likelihood ratios (LRs) based on adapted threshold according to the speech presence probability conditioned on both the current observation and the speech activity decisions in the pervious two frames. Experimental results show that the proposed approach yields better results compared to the statistical model-based and the CMAP-based VAD using the LR test.

• Proceedings of the Acoustical Society of Korea Conference
• /
• autumn
• /
• pp.291-294
• /
• 2004

본 논문에서는 잡음의 변화(variance)가 없는 정적인 통계적 특성(Stationary Static Characteristic)을 갖는 환경에서 잡음 추정을 통해 지각 필터의 성능을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 잡음 추정 알고리즘은 입력되는 잡음에 열화 된 신호의 묵음 구간에서 추정된 잡음을 이용하여 입력되는 잡음의 SNR을 추정 후, 대역 별로 smoothing 상수 값으로 잡음 에너지를 제어하여 첨가된 잡음을 추정함으로써 초기 추정 잡음 보다 가까운 추정 잡음을 얻을 수 있게 된다. 이는 신호를 열화 시킨 잡음을 보다 정확한 추정을 제공함으로써, 지각 필터의 응답을 개선할 수 있고 더불어 잡음에 의해 열화 된 신호의 음질을 개선할 수 있다. 또한 저 대역에 영향을 미치는 잡음인 경우 다른 방법들과는 달리 음질의 개선이 뚜렷하다. 기존의 방식과 비교를 위해 다양한 신호 대 잡음 비(signal-to-noise ratio, SNR)에서 열화 된 오디오 신호를 입력으로 사용하였다. 입력 SNR이 5dB, 10dB, 15dB와 20dB의 각각의 경우에 대하여 SSNR(Segmental SNR)과 잡음 대 마스킹 비(Noise-to-mask ratio, NMR), 음질 테스트를 수행한 결과, 청감 테스트(Mean Opinion Score, MOS Test) 결과의 향상과 음질개선의 개선을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computational and Applied Mathematics Conference
• /
• 2003.09a
• /
• pp.2.2-2
• /
• 2003

PRF(Pseudo Random Function)에 대한 랜덤성 검증은 pre-computation공격에 대해 알고리즘이 특별한 통계적 약점이 없이 적절하게 개발되었는지를 평가할 수 있다. 이 논문에서는 NIST에서 실시한 AES 후보 알고리즘 랜덤성 평가 기준을 적용하여 IEEE의 802.11i Draft에서 인증자와 요청자가 비밀키(PTK, GTK)를 생성하는데 사용되는 PRF의 랜덤성을 검증하였다. 랜덤성 테스트를 위해 표본 수는 300개, 표본 길이는 2$^{20}$ (= 1,048,576)으로 검정 표본을 생성하고, 유의 수준은 0.01로 선택하였다. 랜덤성 검증 방법으로는 NIST의 16가지 통계 테스트를 사용하였다.