• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제29권1호
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• pp.97-107
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• 2002

본 논문은 대화형 방송환경에서 부가서비스를 제공받기 위해서 탐다운(Top-Down)메뉴 검색을 하는 것이 아니라, 방송영상의 화면 내부에서 부가서비스가 제공되길 원하는 객체를 선택했을 때 선택한 객체에 대한 부가서비스를 제공하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해서는 실시간으로 방송되고 있는 동영상과 객체정보(위치, 크기, 모양)의 동기를 맞추는 기술과 동영상 내부의 객체 추적 기술이 필수적이다. 동영상과 객체정보의 동기를 맞추는 기술은 마이크로소프트사의 다이렉트쇼(DirectShow)를 이용하였으며, 객체를 추적하기 위한 방법은 객체를 크게 사람과 사물로 나누어, 사람의 얼굴은 모델을 만들어 추적하는 모델 기반 얼굴 추적 방법(Model-based face tracking)을 사용하고 나머지 사물에 대해서는 객체의 영역을 지정하여 영역을 추적하는 움직임 기반 추적 방법(Motion-based Tracking)을 적용하였다. 또한 움직임 기반 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법을 적용하여 움직임이 큰 객체도 검색 영역 확장 없이 정확한 추적을 할 수 있도록 하고 모델 기반 추적 방법에는 타원 모델과 색상 모델을 결합한 얼굴 모델을 적용하여 얼굴이 회전하여도 정확한 추적을 할 수 있도록 개선하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권1호
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• pp.9-16
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• 2008

본 논문에서는 스테레오 영상으로부터 중간 시점 영상을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 사람이 3차원 영상을 자연스럽게 인지하기 위해서는 다시점의 영상이 필요하다. 이를 위해 많은 수의 카메라를 이용하면 시스템이 복잡하고 커지며 전송량도 문제가 된다. 따라서 송신측에서 스테레오 영상만을 촬영하여 송신하고, 수신측에서 여러 장의 중간 시점 영상을 생성하는 방법을 생각할 수 있다. 제안하는 방법은 스테레오 영상간의 시차에 따른 화소의 차로 표현되는 시차공간영상을 생성한다. 시차공간영상을 이용하여 최적의 시차 경로를 탐색하여 시차 지도를 만든다. 최종적으로 정합이 이루어지지 않은 가려짐 영역을 처리한 후에 중간 시점의 영상을 생성한다. 제안한 방법으로 생성한 영상은 30 dB PSNR 이상의 결과를 얻었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.91-100
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• 2011

Triple DES(Data Encryption Standard)는 DES의 안전성을 향상시키기 위하여 2번의 DES 암호화와 1번의 DES 복호화를 수행하는 국제 표준 암호 알고리즘이다. 본 논문에서는 Triple DES에서 수행되는 각각의 DES 알고리즘 중 마지막 라운드를 실행시키지 않도록 오류를 주입함으로써 비밀키를 찾아내는 차분 오류 분석(Differential Fault Analysis, DFA)공격을 제안한다. 제안한 공격 방법을 이용하여 시뮬레이션 결과, 9개 정도의 정상-오류 암호문 쌍을 얻을 수 있으면 $2^{24}$번의 비밀 키 전탐색을 통해 3개의 비밀키를 모두 찾을 수 있었다. 또한, ATmega128 칩에 Triple DES 암호 알고리즘을 실제로 구현하고 레이저를 이용한 오류를 주입함으로써 제안 공격이 오류 주입 대응책이 적용되지 않은 범용 마이크로프로세서 칩에 적용 가능함을 검증하였다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제24권4호
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• pp.171-179
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• 2021

시간영역 유도분극 탐사 자료로부터 Cole-Cole 변수를 추정하는 2차원 역산법을 개발하였다. 모든 유도분극 과도 전위 자료를 역산하여 전기비저항, 충전성, 완화 시간 및 주파수 승수 등의 2D Cole-Cole 변수를 추정하였다. 개발된 역산법은 2단계로 구성된다. 우선 음의 겉보기 충전성 문제를 피하기 위하여 측정된 유도분극 반응을 전류 주입 중 겉보기 전기비저항으로 변환하였다. 1단계 역산에서는 시간에 따라 항상 증가하는 전기비저항을 추정하는 4차원 역산을 통하여 각 역산 블록에서의 전기비저항 시계열 모델을 구축하였다. 2단계 역산에서는 4차원 역산에서 얻어진 전기비저항 시계열 자료를 역산하여 Cole-Cole 변수를 추정하였다. 이때 격자 탐색법을 통하여 참값에 근접한 초기 모델을 설정하는 방법을 통하여 신속한 역산이 가능하였다. 마지막으로 수치 자료에 대한 역산 실험을 통해 개발된 알고리즘이 Cole-Cole 지하 모델을 효과적으로 영상화할 수 있음을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권2호
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• pp.69-76
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• 2023

매년 수십만 개의 암호를 분실하거나 잊어버리면서 합법적인 소유자나 권한을 부여받은 법 집행 담당자가 필요한 정보를 사용할 수 없게 된다. 이러한 암호를 되찾기 위해 암호 해독(Password Cracking)이 사용된다. 암호 해독에 CPU 대신 GPU를 사용하면 복구 과정에서 필요한 많은 양의 계산을 신속하게 처리할 수 있다. 본 논문은 현재 가장 많이 사용되는 PDF 1.4 -1.6 버전의 암호 해독에 중점을 두고 CUDA를 사용하여 GPU에서 최적화한다. MD5 알고리즘의 불필요 연산 제거, RC4 알고리즘의 32비트 워드 통합 구현, 공유메모리 사용의 기법을 사용하였다. 또한 성능향상에 영향을 미치는 블록, 스레드 수 탐색을 위해 오토튠 기법을 사용하였다. 결과적으로 RTX 3060, RTX 3090 환경에서 블록 크기 65,536, 스레드 크기 96에서 31,460 kp/s(kilo passwords per second), 66,351 kp/s의 처리량을 보였으며, 기존 최고 처리량을 보여주는 해시캣의 처리량보다 각각 22.5%, 15.2%를 향상시켰다.

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.91-100
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• 2023

최근 차량은 다양한 ICT 기술을 도입하고 활용하는 방향으로 변화하고 있다. 이에 따라 자동차에는 다수의 소프트웨어가 설치되었고, 그에 따라 해킹 등 사이버 보안 위협 문제가 발생되고 있다. 이 때문에 각국은 자동차 사이버보안 확보를 위한 법규정을 마련하고 있으며, 법규정 내 위협기술에 대해 리스크 완화방안 준비가 강제되고 있다. 다만 자동차 기술의 발전 속도에 비해 법규정의 제정은 상대적으로 느릴 수 밖에 없기에, 지속적으로 자동차 기술 발전 트렌드 파악을 통해 법규정을 개정할 필요가 있다. 본 연구에서는 최신 자동차 사이버보안 특허출원을 탐색 및 분석하여 신규로 자동차 사이버보안의 보완이 필요한 기술 분야를 탐색한다. 또한 신규 기술분야에 대해서는 위협기술, 보안요구사항을 특허분석을 통해 제시하고자 한다. 본 연구는 자동차 사이버보안이 강화될 필요가 있는 기술분야를 사전에 도출함으로써, 법규정 개정의 필요성에 대한 논리를 제공하고, 자동차 제조사로 하여금 발생 예상되는 위협기술을 사전에 준비할 수 있도록 하는데 기여하고자 한다.

• Biomolecules & Therapeutics
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• 제3권1호
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• pp.21-27
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• 1995

The only compounds with antagonistic activity via AT$_1$receptor, one of two subtypes of angiotensin II (AII) receptor, have been demonstrated to block the vasoconstriction effects of AII and thereby provide therapeutic potential. This initiated the search for compounds with high specific affinity to AT$_1$receptor and their effective screening methods. The radioligand binding assay for the AII receptor is regarded as the primary method for the evaluation of AT$_1$receptor antagonists for their activity. In this paper, we characterized the liver AT$_1$receptor and describe the efficient method of the radioligand binding assay using rat liver as a source of AT$_1$receptor. Equilibrium binding studies with rat adrenal cortex, adrenal medulla, liver and bovine adrenal showed that the specific bindings of [$^3$H] AII were saturable in all tissues and the Scatchard plots of those data were linear, suggesting a single population of binding sites. Hill slopes were very near to the unity in all tissues. Kinetic studies of [$^3$H) AII binding in rat liver homogenates yielded two association rate constants, 4.10$\times$10$^{7}$ M$^{-1}$ min$^{-1}$ and 4.02$\times$10$^{9}$ M$^{-1}$ min$^{-1}$ , with a single dissociation rate constant, 7.07$\times$10$^{-3}$ min-$^{-1}$ , possibly due to the partial dissociation phenomenon. The rank order of inhibition potencies of [$^3$H] AII binding in rat liver was AII>Sarile>Losartan>PD 123177. Rat liver homogenates revealed to have very high density of homogeneous population of the AT$_1$receptor subtype, as the specifically bound [$^3$H] AII was not inhibited by PD 123177, the nonpeptide antagonist of AT$_2$. The results of this study demonstrated that the liver homogenates from rats could be the best receptor preparation for the AT$_1$receptor binding assay and provide an efficient system for the screening of newly synthesized candidate compounds of AT$_1$receptor antagonist.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권3호
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• pp.307-319
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• 2015

현재 대용량 온톨로지를 추론하기 위해 하둡 기반의 분산 클러스터 환경을 구축한 후, 맵-리듀스 알고리즘을 기반으로 추론을 수행하는 방식이 활발히 연구되고 있다. 그러나 본 논문에서는 분산 클러스터의 메모리 환경에서 대용량 OWL Horst Lite 온톨로지 추론을 위한 기법을 제안한다. 대용량 온톨로지 추론에 사용되는 규칙 기반 추론 방식은 데이터가 더 이상 추론 되지 않을 때까지 트리플 형식으로 표현된 온톨로지에 추론 규칙을 반복적으로 수행한다. 따라서 컴퓨터 디스크에 적재된 대용량의 온톨로지를 대상으로 추론을 수행하면 추론 시스템의 성능이 상당히 저하된다. 이러한 단점을 극복하기 위해서 본 논문에서는 메모리 기반의 분산 클러스터 프레임워크인 Spark를 기반으로 온톨로지를 메모리에 적재한 후, 추론을 수행하는 기법을 제안한다. Spark에 적합한 OWL Horst Lite 온톨로지 추론 시스템을 구현하기 위해서 대용량 온톨로지를 적절한 크기의 블록으로 분할한 후, 각각의 블록을 분산 클러스터를 구성하는 각 노드의 메모리에 분산 적재하여 작업을 수행하는 방법론을 제안하였다. 제안하는 기법의 효율성을 검증하기 위해, 온톨로지 추론과 검색 속도를 평가하는 공식 데이터인 LUBM을 대상으로 실험하였다. 대표적인 맵-리듀스 기반 온톨로지 추론 엔진인 WebPIE와 비교 실험한 결과, LUBM8000(11억개 트리플, 155GB)에 대해서 WebPIE의 추론 처리량이 19k/초보다 3.2배 개선된 62k/초의 성능 향상이 있었다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권5호
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• pp.539-548
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• 2001

본 연구에서는 배경과 구분되는 이동물체를 추적하기 위한 방법으로 부분 외곽선 정보를 이용한 이동물체 추적 알고리즘을 제안하였다. 이동물체의 추적은 이동물체의 외곽선을 검출한 다음 외곽선 정보를 이동물체의 특징으로 정하여 추적하는 알고리즘을 사용하였다. 먼저 이동물체 외곽선 정보를 이용하여 연속한 동영상 입력에 대하여 속 BMA(Block Matching Algorithm)을 이용하여 움직임 벡터를 추출하고 움직임 벡테를 기초로 이동물체를 추출한다. 다음은 이동물체 초기 특징 벡테 생성단계로서 이동물체에 대한 외곽선을 추출한다. 이동물체의 외곽선 영역 중 상하좌우의 외곽선 일부분을 특징벡터로 정한다. 다음은 추적단계로 이전 프레임에서 얻은 특징벡터를 이용하여 현재 프레임에서 이동물체의 추적을 수행하였다. 제안된 알고리즘에 대하여 실제영상을 가지고 이동물체추적 모의 실험을 수행한 결과 기존 능동 윤곽선 추적알고리즘은 물체 외곽선 전체를 추적하기 때문에 물체의 외곽선 길이에 따라 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 이동물체의 외곽선 영역을 특징정보로 하여 추적하기 때문에 추적연산이 간단하였다. 제안된 이동물체 추적알고리즘 중 이동벡터를 추출하는 BMA 연산은 기존 알고리즘 보다 연산량이 약 39%감소였으며, 상하 좌우 외곽선 정보를 이용하여 이동물체를 추적한 결과 추적오차는 특징벡터의 크기가 [$10{\times}5$]일 때 검색오차가 2화소 이하로 양호하게 나타났다. 또한 기본 능동 윤ㅅ곽선 축적알고리즘은 물체 외곽선 크기에 따른 처리시간이 변화하지만 제안된 알고리즘은 특징벡터의 크기가 일정하기 때문에 동일한 처리시간이 필요하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.53-60
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• 2018

본 논문은 인 메모리 기반의 분산처리 시스템인 Spark를 이용하여 공간 웹 객체 검색 시스템을 구현한 논문이다. 소셜 네트워크의 발전은 방대한 양의 공간 웹 객체를 생성하게 되었고, 기존의 공간 웹 객체 검색 시스템을 이용한 데이터 검색이나 분석은 힘들어졌다. 최근에 분산처리 시스템의 발전은 대용량의 데이터를 빠르게 분석하고 검색하는 기능을 지원해준다. 따라서 대용량의 공간 웹 객체를 검색하기 위해서는 분산 처리 시스템을 이용한 방법이 필요하다. 분산 처리 시스템에서는 데이터가 블록 단위로 처리되고, 이러한 블록 하나를 Spark에서는 데이터를 RDD로 변환하여 처리한다. 본 논문에서는 위의 방법에 착안하여 전체 공간 영역을 기반으로 서로 겹치지 않는 공간영역으로 분할을 하고, 분할된 영역 하나당 하나의 파티션을 할당하고 각각의 파티션은 자신이 포함하고 있는 데이터에 대한 공간 웹 객체 인덱스로 구성하는 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 공간 분할을 이용하여 분산처리 시스템을 효율적으로 이용하고, 분할된 공간에 대한 검색의 효율성을 높일 수 있는 시스템을 제안한다. 또한, 데이터의 검색을 위하여 공간 정보와 단어 정보를 같이 사용하여 인덱스를 구축하는 QP-tree를 적용한 방법과 공간 정보만을 이용하여 인덱스를 구축하는 R-tree를 적용한 방법과의 비교를 통하여 제안한 시스템이 공간 웹 객체의 검색에 더 우수한 성능을 보여주는 것을 확인할 수 있다.