• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.226-227
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• 2010

건설현장이 공사비 대금지급, 공사비 변경요청, 실정보고 등과 같은 중요한 공문일 경우 직접 방문하거나 이메일 등을 통해 공문초안을 사전에 발주청에 보고하고 검토를 받은 후 건설사업관리시스템을 이용하여 공문으로 발송한다. 본 연구는 건설사업관리시스템을 이용하여 발주청과 건설현장간에 온라인으로 공문을 사전검토 및 승인 반려할 수 있도록 공문 유통 방식을 개선하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.605-606
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• 2009

일반적인 사이버 범죄 중에서 포탈사이트 게시판에 명예를 훼손할 목적으로 글을 올린 경우를 생각해보자. 인터넷 웹브라우저 내용을 출력하거나 화면캡쳐 도구를 이용하여 생성한 파일은 웹브라우저 내용을 클라이언트가 임의로 수정하여 출력하거나 화면캡쳐 파일을 수정할 가능성이 존재하고 무결성 보장이 힘들다. 본 논문에서는 실제 내컴퓨터의 모니터에서 보이는 화면은 얼마든지 조작이 가능함을 예를 들어 보일 것이며 화면캡쳐 파일의 무결성 보장을 위한 시스템을 제시하려고 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.47-49
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• 2009

본 연구에서는 이메일 사용자별로 제공받은 사용자 선호 정보 대상으로 EM 클러스터링을 수행하여 사용자 클러스터를 만든 후, 사용자 클러스터들의 이메일 반응 분포를 계산함으로써 사용자 취향에 따라 동일한 이메일에 대해서도 서로 다른 반응을 가질 수 있다는 사실을 확인하려고 한다. 그 결과로부터 현재의 내용기반 방식과는 다르게 사용자 선호도를 고려한 스팸 메일 필터 구축 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.673-674
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• 2009

전자신분증 시스템을 구현하기 위해서는 여러 가지 보안요소들이 고려되어야 한다. 본 논문에서는 Hash Tree와 Keyed Hash를 이용하여 전자신분증 시스템에 효율적으로 적용될 수 있는 메시지 인증(Message Authentication) 프토토콜을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.79-80
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• 2009

최근 UAV(Unmanned Aerial Vehicle)의 OFP(Operation Flight Program)에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. UAV의 OFP는 경성 소프트웨어 일종으로 Time deadline과 수많은 요인으로 인한 Fault에 대하여 소프트웨어의 높은 신뢰성이 요구가 된다. 본 논문에서는 UAV의 OFP에 대하여 STR(Primary-Shadow TMO replication)기반의 fault tolerant Architecture에 대하여 제안을 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.780-782
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• 2011

휴대인터넷 시스템인 WiBro 환경에서 Uplink Beamforming 기술을 적용하였을 때의 성능을 확인 하였다. 빔형성 알고리즘은 라그랑제 포뮬러를 사용하였고 SISO(Single Input Single Output) 시스템을 적용하였을 때와 여러 환경에서 비교 분석하였다. 다양한 실험 결과 WiBro 환경에서 Beamforming 기술이 우수한 성능을 제시하는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.131-134
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• 2020

기존의 중앙 집중형 에너지 거래 방식을 블록체인 기반의 분산형 거래방식으로 변경하여 누구나 공급자나 수요자(프로슈머)가 될 수 있고, 투명하고 신뢰성 있는 에너지 거래가 이루어지도록 한다. 이러한 거래가 이루어지기 위해 공급자와 수요자를 연결하고 공급 및 수요를 효율적으로 관리하여 새로운 부가가치를 창출하는 시스템을 개발한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권2호
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• pp.499-509
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• 2018

Recently, hybrid transactional memory (HyTM) has gained much interest from researchers because it combines the advantages of hardware transactional memory (HTM) and software transactional memory (STM). To provide the concurrency control of transactions, the existing HyTM-based studies use a bloom filter. However, they fail to overcome the typical false positive errors of a bloom filter. Though the existing studies use a global lock, the efficiency of global lock-based memory allocation is significantly low in multi-core environment. In this paper, we propose an efficient hybrid transactional memory scheme using near-optimal retry computation and sophisticated memory management in order to efficiently process transactions in multi-core environment. First, we propose a near-optimal retry computation algorithm that provides an efficient HTM configuration using machine learning algorithms, according to the characteristic of a given workload. Second, we provide an efficient concurrency control for transactions in different environments by using a sophisticated bloom filter. Third, we propose a memory management scheme being optimized for the CPU cache line, in order to provide a fast transaction processing. Finally, it is shown from our performance evaluation that our HyTM scheme achieves up to 2.5 times better performance by using the Stanford transactional applications for multi-processing (STAMP) benchmarks than the state-of-the-art algorithms.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.44-47
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• 2011

In this paper, we propose context-aware based on Low Power Sensing Algorithm. The proposed sensing algorithm reduces power consumptions using low-power sensing algorithms and low-power sensing protocols. Experimental results show that the average power consumption of the proposed method is up to half consumption that of the conventional method.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1671-1686
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• 2022

Face manipulation tools represented by Deepfake have threatened the security of people's biological identity information. Particularly, manipulation tools with deep learning technology have brought great challenges to Deepfake detection. There are many solutions for Deepfake detection based on traditional machine learning and advanced deep learning. However, those solutions of detectors almost have problems of poor performance when evaluated on different quality datasets. In this paper, for the sake of making high-quality Deepfake datasets, we provide a preprocessing method based on the image pixel matrix feature to eliminate similar images and the residual channel attention network (RCAN) to resize the scale of images. Significantly, we also describe a Deepfake detector named Cascaded-Hop which is based on the PixelHop++ system and the successive subspace learning (SSL) model. By feeding the preprocessed datasets, Cascaded-Hop achieves a good classification result on different manipulation types and multiple quality datasets. According to the experiment on FaceForensics++ and Celeb-DF, the AUC (area under curve) results of our proposed methods are comparable to the state-of-the-art models.