• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권5호
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• pp.549-553
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• 2010

Lim et al. proposed a Hybrid Group Key Management scheme for Hierarchical Self-Organizing Sensor Network in 2008 to provide a secure way to pass down the group key for cluster-based communication. This paper presents two practical attacks on the scheme proposed by Lim et al. by tampering sensor nodes of a cluster to recover necessary secret keys and by exploiting the IDS employed by the scheme. The first attack enables a long-term but slow data fabrication while other attack causes more severe DoS on the access to cluster sensor nodes.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2001년도 춘계종합학술대회
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• pp.152-156
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• 2001

인터넷의 활성화에 힘입어 멀티캐스트 응용을 위한 다양한 연구가 진행되어져오고 있다. 본 논문에서는 OFT(One-way Function Trees)를 사용한 안전한 멀티캐스트 키분배 프로토콜을 제안한다. 제안하는 프로토콜은 DKMP(Distributed Key Management Protocol)방식과 CKMF(Centralized Key Management Protocol)방식 각각의 특성 및 장점을 살린 혼합 방식으로, DKMP의 특성인 그룹 키 생성시 모든 멤버의 참여를 보장하는 측면과 CKMP의 특성인 키 관리 및 프로토콜 설계의 용이성을 고려하여 설계하였다. 또한 제안된 프로토콜은 그룹 비밀키 생성시 해쉬 함수와 비트단위 XOR 연산만을 이용하기 때문에 멤버들의 연산 오버헤드를 줄일 수 있어, 멤버의 가입 및 탈퇴가 빈번히 발생하는 동적인 환경에 효율적으로 활용될 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제6권4호
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• pp.177-183
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• 2008

This paper aims to offer a solution based on intelligent document classification to create a user-centric information retrieval system allowing user-centric linguistic expression. So, structures expressing user intention and fine document classifying process using EBL, similarity, knowledge base, user intention, are proposed. To overcome the problem requiring huge and exact semantic information, a hybrid process is designed integrating keyword, thesaurus, probability and user intention information. User intention tree hierarchy is build and a method of extracting group intention between key words and user intentions is proposed. These structures and processes are implemented in HDCI(Hybrid Document Classification with Intention) system. HDCI consists of analyzing user intention and classifying web documents stages. Classifying stage is composed of knowledge base process, similarity process and hybrid coordinating process. With the help of user intention related structures and hybrid coordinating process, HDCI can efficiently categorize web documents in according to user's complex linguistic expression with small priori information.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.766-769
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• 2003

최근 수 년간 클라이언트/서버 모델에서 발생하는 문제인 서버 병목 현상, DoS(Denial of Service) 공격, 그리고 시스템의 확장성에 따르는 비용 증가 등의 문제를 해결하기 위한 방법으로 P2P(Peer-to-Peer)의 프로토콜 개선과 통신 모델 개선에 대해서 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 기존의 멀티캐스트 프로토콜들을 살펴보고 제안하는 멀티캐스트 프로토콜인 GSAKMP(Group Secure Association Key Management Protocol )를 이용한 보안 멀티캐스트 환경을 구현 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.335-341
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• 2014

사용자 스마트폰에서 네트워크 비디오를 실시간으로 재생하려면, 서버가 비디오 콘텐츠를 스트리밍 방식으로 전송해야 한다. 일반적으로 상거래 서버는 유료 가입자 인증과 콘텐츠 분배를 담당한다. 단점은 사용자들의 서비스 요구가 급증하면 서버의 과부하, 전송 대역폭의 제한으로 고객에게 돌아가는 서비스 품질이 저하된다는 것이다. P2P 프로토콜은 콘텐츠를 보유한 사용자가 서버 역할을 분담하기 때문에 수요가 집중될 수록 서비스 품질이 좋아진다. 하지만 P2P 프로토콜은 분산된 서버를 제어할 수 없기 때문에 불법 콘텐츠 분배가 가능하여 상거래 용도로 적합하지 않다. 본 논문에서는 P2P 기반의 모바일 상거래에 적합한 동적 그룹 인증 기법을 제안한다. 제안한 기법은 공통키 생성, 공통키 업데이트, 그룹 서명 및 검증 프로토콜로 구성된다. 그룹을 구성하는 시더의 가입과 탈퇴를 반영할 수 있고, 하이브리드 P2P 기반의 상거래 모델에 적용되어 상거래 서비스는 중앙 서버가 담당하고 콘텐츠는 P2P 기반으로 분배할 수 있다.

• 국제학술발표논문집
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• The 9th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.792-799
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• 2022

Building Information Modeling (BIM) technology is a key component of modern construction engineering and project management workflows. As-is BIM models that represent the spatial reality of a project site can offer crucial information to stakeholders for construction progress monitoring, error checking, and building maintenance purposes. Geometric methods for automatically converting raw scan data into BIM models (Scan-to-BIM) often fail to make use of higher-level semantic information in the data. Whereas, semantic segmentation methods only output labels at the point level without creating object level models that is necessary for BIM. To address these issues, this research proposes a hybrid semantic-geometric approach for clutter-resistant floorplan generation from laser-scanned building point clouds. The input point clouds are first pre-processed by normalizing the coordinate system and removing outliers. Then, a semantic segmentation network based on PointNet++ is used to label each point as ceiling, floor, wall, door, stair, and clutter. The clutter points are removed whereas the wall, door, and stair points are used for 2D floorplan generation. A region-growing segmentation algorithm paired with geometric reasoning rules is applied to group the points together into individual building elements. Finally, a 2-fold Random Sample Consensus (RANSAC) algorithm is applied to parameterize the building elements into 2D lines which are used to create the output floorplan. The proposed method is evaluated using the metrics of precision, recall, Intersection-over-Union (IOU), Betti error, and warping error.