• 제목/요약/키워드: BlackBox

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차량용 블랙박스 영상파일의 무결성 검증에 해시함수 이용 방법 (Integrity Verification in Vehicle Black Box Video Files with Hashing Method)

  • 최진영;장남수
    • 한국통신학회논문지
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    • 제42권1호
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    • pp.241-249
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    • 2017
  • 최근 차량용 블랙박스의 보급이 확산됨에 따라 이를 법적 증거로 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상데이터의 무결성 검증에 대한 필요성이 대두되고 있다. 그러나 임베디드 시스템으로 분류되는 블랙박스는 적은 용량과 낮은 처리속도를 가지므로 영상파일 저장과 무결성 검증 처리의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 블랙박스 환경에서 고속경량 해시함수 LSH와 HMAC의 안전성을 이용하여 영상파일의 무결성을 보장하는 기법을 제안한다. 또한 이 기법을 구현하여 블랙박스 기기에서 무결성 검증 시의 CPU Idle Rate를 측정한 실험 결과를 제시하고, 제안한 기법의 효과성과 실용 가능성에 대해 검증한다.

자동차 블랙박스 기록 오차 보정과 경로 재구성 해석 (Compensation of Errors on Car Black Box Records and Trajectory Reconstruction Analysis)

  • 양경수;이원희;한인환
    • 한국자동차공학회논문집
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    • 제12권6호
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    • pp.182-190
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    • 2004
  • This paper presents reconstruction analysis of vehicle trajectory using records of a developed black box, and results of validation tests. For reconstruction of vehicle trajectory, the black box records the longitudinal and lateral accelerations and yaw-rate of vehicle during a pre-defined time period before and after the accident. One 2-axis accelerometer is used for measuring accelerations, and one vibrating structure type gyroscope is used for measuring yaw-rate of vehicle. The vehicle's planar trajectory can be reconstructed by integrating twice accelerations along longitudinal and lateral directions with yaw-rate values. However, there may be many kinds of errors in sensor measurements. The causes of errors are as follows: mis-alignment, low frequency offset drift, high frequency noise, and projecting 3-dimensional motion into 2-dimensional motion. Therefore, some procedures are taken for error compensation. In order to evaluate the reliability and the accuracy of trajectory reconstruction results, the black box was mounted on a passenger car. The vehicle was driven and tested along various specified lanes. Through the tests, the accuracy and usefulness of the reconstruction analysis have been validated.

Black Box 방식의 EJB 컴포넌트 성능 측정 (A Black Box Based Performance Testing of EJB Components)

  • 황길승;이긍해;권오천;신규상
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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    • pp.382-384
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    • 2002
  • 컴포넌트 기 반 소프트웨어 개발에서 구현에 사용되는 각 컴포넌트의 성능을 이 해하는 것은 중요하다. 본 논문은 Black Box의 관점에서 EIB 컴포넌트의 성능을 측정하는 방댄 과 이 측정 방법을 지원하는 성능 측정 도구의 설계 구현에 대하여 설명한다 본 도구는 대상 컴포넌트에 대 한 영 향을 최소화하기 위하여 클라이언트 시스템에서 동작하여 성능을 측정할 수 있도록 설계되었다. 또한 사용자가 적은 노력으로 새로운 컴포넌트의 성능을 측정 할 수 있도록 테스트 프로그램을 자동으로 생성한다. 본 연구의 결과는 상용 컴포넌트의 시장에 등장하는 여러 컴포넌트의 성능을 객관적 인 방법으로 비교 측정 할 수 있는 효과적인 수단이 될 것으로 기대된다.

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Black-Box 방법과 RR 기법의 효율성 비교 연구 (A study of the efficiency comparison of the Black-Box method with the randomized response technique)

  • 이화영;홍기학
    • 응용통계연구
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    • 제8권2호
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    • pp.27-41
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    • 1995
  • 본 논문에서는 광주, 전만지역 고등학생들의 약물복용 및 본드 또는 가스 흡입 실태파악에 간접조사방법인 확률화응답기법과 직접조사방법으로 무기명 직접질문방법의 하나인 Black-Box(BB) 방법을 동일한 표본에 병행 실시하고, 결과를 비교하여 개인적 또는 사회적으로 민감한 문제에 대한 조사방법으로서 두 방법의 장,단점을 경험적으로 비교 분석하였다.

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머신 블랙박스를 이용한 자동차용 허브 베어링의 연삭가공라인 채터 불량 실시간 감지 (Real Time Sensing of a Chatter Badness for a Grinding Machine Line of Automobile Bearings using MBB(Machine Black Box))

  • 류봉조;김인웅;최현;김일중;구경완
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2015년도 제46회 하계학술대회
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    • pp.1517-1518
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    • 2015
  • The paper deals with the real time sensing of a chatter vibration in grinding machine line of automobile bearings using machine black box. The chatter vibration plays bad role in machining quality such as high roughness as well as tool life and machine failure. In this paper, the vibration signals of the automobile hub bearing in the grinding process are shown in the time domain and frequency domain. Through the vibrational signals, chatter vibration badness is detected using machine black box. Therefore, machine black box can be applied to the real time detection of the grinding process in engineering fields.

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계통 연계형 태양광 발전 시스템의 스마트 블랙박스의 개발 (A Development of Smart Black Box for Grid-connected Solar Power System)

  • 박성원;김동완;이진우
    • 전기학회논문지
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    • 제65권12호
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    • pp.2119-2126
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    • 2016
  • In this paper, we developed a smart black box that can monitor and record the information of the sensor from subsystem in the smart grid system. The plant is the complex power system which is integrated by solar power system, grid-connected power systems, and BESS(battery energy storage system). The black box with the web-server application can connect and synchronize to an external monitoring system and a smart phone. We hope that this system is to contribute to improve operational efficiency, reliability, and stability for the smart grid power system.

차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인 (Factors Influencing Automobile Black Box Purchase Decision)

  • 남수태;진찬용;김도관
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권12호
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    • pp.2859-2864
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    • 2013
  • 차량용 블랙박스는 음성과 영상 그리고 자동차의 다양한 정보를 저장하는 매체이며 이러한 정보를 바탕으로 사고의 재구성이 가능해 최근 자동차 시장에서 주목을 받고 있다. 또한 대중교통 중심으로 블랙박스의 장착이 확산되면서 수년 내에 시장은 더욱 커질 전망이다. 본 연구는 차량용 블랙박스 구매결정에 영향을 미치는 요인의 대한 선호도를 분석하였다. 블랙박스 구매결정 요인을 안전성, 기능성, 차별성, 경제성으로 구분하였다. 실증적 분석을 위해 블랙박스 관련회사 직원을 대상으로 설문조사를 실시하여 수집된 설문지를 분석하였다. 분석결과를 바탕으로 블랙박스 구매결정과 관련된 실무적 의의를 논의하였다.

안드로이드 기반 영상처리를 이용한 Around-View 시스템 설계 (Design Android-based image processing system using the Around-View)

  • 김규현;장종욱
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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    • pp.421-424
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    • 2014
  • 현재, 차량용 블랙박스 및 CCTV와 같은 영상처리 제품들이 시중에 보급되어 사용자들에게 편리함을 주고 있다. 특히 블랙박스는 운전자들이 운전 중 차량사고가 발생 했을 시 사고의 원인을 파악하는데 도움을 얻고 있다. 하지만 블랙박스는 차량의 전방이나 후방만을 확인 가능하기에 운전자의 시야 또는 블랙박스의 화각 이외의 장면을 확인할 수가 없다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 블랙박스 시스템을 좀 더 진보시켜 AVM(Around-View Monitoring)시스템이 개발 되었다. AVM 시스템은 차량의 위에서 내려다보는 영상을 얻어 전후, 좌우의 영상 즉 차량의 $360^{\circ}$ 영상을 확보할 수가 있다. 이 시스템은 차량에 데스크탑이 설치 되어있어야 영상을 확보할 수 있다는 조건이 붙는다. 본 논문에서 제안하고자 하는 안드로이드 기반 AVM시스템은 PC를 차량에 설치해야 한다는 단점을 없앤다. 테블릿 장비들을 이용하여 차량의 전후, 좌우 영상을 확보할 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

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블랙 박스 모델의 출력값을 이용한 AI 모델 종류 추론 공격 (Model Type Inference Attack Using Output of Black-Box AI Model)

  • 안윤수;최대선
    • 정보보호학회논문지
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    • 제32권5호
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    • pp.817-826
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    • 2022
  • AI 기술이 여러 분야에 성공적으로 도입되는 추세이며, 서비스로 환경에 배포된 모델들은 지적 재산권과 데이터를 보호하기 위해 모델의 정보를 노출시키지 않는 블랙 박스 상태로 배포된다. 블랙 박스 환경에서 공격자들은 모델 출력을 이용해 학습에 쓰인 데이터나 파라미터를 훔치려고 한다. 본 논문은 딥러닝 모델을 대상으로 모델 종류에 대한 정보를 추론하는 공격이 없다는 점에서 착안하여, 모델의 구성 레이어 정보를 직접 알아내기 위해 모델의 종류를 추론하는 공격 방법을 제안한다. MNIST 데이터셋으로 학습된 ResNet, VGGNet, AlexNet과 간단한 컨볼루션 신경망 모델까지 네 가지 모델의 그레이 박스 및 블랙 박스 환경에서의 출력값을 이용해 모델의 종류가 추론될 수 있다는 것을 보였다. 또한 본 논문이 제안하는 방식인 대소 관계 피쳐를 딥러닝 모델에 함께 학습시킨 경우 블랙 박스 환경에서 약 83%의 정확도로 모델의 종류를 추론했으며, 그 결과를 통해 공격자에게 확률 벡터가 아닌 제한된 정보만 제공되는 상황에서도 모델 종류가 추론될 수 있음을 보였다.

순환형 데이터 블록 체이닝을 이용한 차량용 블랙박스의 영상 데이터 무결성 보장 기법 (A Car Black Box Video Data Integrity Assurance Scheme Using Cyclic Data Block Chaining)

  • 이강;김경미;조용준
    • 정보과학회 논문지
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    • 제41권11호
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    • pp.982-991
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    • 2014
  • 차량용 블랙박스의 이용율이 급격히 증가하고 있으나, 교통사고 발생 시에 블랙박스에 기록된 사고 영상이 조작되거나 임의 삭제되지 않았음을 보장하는 무결성 검증 방안이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 차량용 블랙박스의 영상 기록의 특성을 반영하여 블랙박스에 저장된 영상 데이터의 무결성을 보장하는 방안을 제시한다. 본 제시된 방안은 저장된 모든 영상 데이터 블록들을 각각 그 인접한 영상 데이터 블록들과 순환형 체인으로 연결시켜 무결성 정보를 생성한다. 제안된 방법은 데이터 블록의 삽입, 삭제, 변경 등의 공격을 탐지하고 부인 불가 기능을 지원할 수 있을 뿐 아니라, 더 나아가 파일 저장 공간이 가득차서 가장 오래된 블록을 삭제하고 새로운 블록을 삽입 할 때나 일부 영상 정보가 물리적으로 손상이 되더라도 일관성 있게 무결성 보장 시스템이 작동할 수 있는 구조를 가지는 있다. 실험 결과에 따르면, 본 방법은 full HD@30fps의 경우에도 임베디드 시스템에서 실시간성이 충분하다.