Proceedings of the Korea Institute of Convergence Signal Processing
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2000.08a
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pp.345-348
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2000
본 논문에서는 현재 우리나라 전자상거래 표준인 SEED 암호화 알고리즘을 하드웨어로 구현하였다. 이 암호화 프로세서는 유연성과 하드웨어 면적을 줄이기 위해 파이프라인이 없는 1 unrolled loop 구조를 사용하였다. 그리고 ECB, CBC, CFB, OFB의 4가지 모드를 모두 지원할 수 있도록 하였다. key computation은 오버헤드를 감소시키도록 precomputation 기법을 사용하였다. 또한, 데이타 입ㆍ출력 시 증가되는 처리시간을 제거하기 위하여 외부 입ㆍ출력 레지스터와 data 입ㆍ출력 레지스터를 분리하여 데이타 입ㆍ출력 연산이 암호 프로세서의 암호화 연산과 병행하여 처리되도록 하였다. 암호 프로세서는 0.25$\mu\textrm{m}$ CMOS 기술을 사용하여 검증하였고 gate수는 대략 29.3K gate 정도가 소요되었으며, 100 MHz ECB 모드에서 최고 237 Mbps의 성능을 보였다.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.9
no.2
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pp.115-123
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2019
White-box cryptography is an implementation technique in order to protect secret keys of cryptographic algorithms in the white-box attack model, which is the setting that an adversary has full access to the implementation of the cryptographic algorithm and full control over their execution. This concept was introduced in 2002 by Chow et al., and since then, there have been many proposals for secure implementations. While there have been many approaches to construct a secure white-box implementation for the ciphers with SPN structures, there was no notable result about the white-box implementation for the block ciphers with Feistel structure after white-box DES implementation was broken. In this paper, we propose a secure white-box implementation for a block cipher SEED with Feistel structure, which can prevent the previous known attacks for white-box implementations. Our proposal is simple and practical: it is performed by only 3,376 table lookups during each execution and the total size of tables is 762.5 KB.
[ $\underline{Purpose}$ ]: The purpose of this study is to develop a practical method for determining accurate marker positions for prostate cancer radiotherapy using CT images and kV x-ray images obtained from the use of the on- board imager (OBI). $\underline{Materials\;and\;Methods}$: Three gold seed markers were implanted into the reference position inside a prostate gland by a urologist. Multiple digital image processing techniques were used to determine seed marker position and the center-of-mass (COM) technique was employed to determine a representative reference seed marker position. A setup discrepancy can be estimated by comparing a computed $COM_{OBI}$ with the reference $COM_{CT}$. A proposed algorithm was applied to a seed phantom and to four prostate cancer patients with seed implants treated in our clinic. $\underline{Results}$: In the phantom study, the calculated $COM_{CT}$ and $COM_{OBI}$ agreed with $COM_{actual}$ within a millimeter. The algorithm also could localize each seed marker correctly and calculated $COM_{CT}$ and $COM_{OBI}$ for all CT and kV x-ray image sets, respectively. Discrepancies of setup errors between 2D-2D matching results using the OBI application and results using the proposed algorithm were less than one millimeter for each axis. The setup error of each patient was in the range of $0.1{\pm}2.7{\sim}1.8{\pm}6.6\;mm$ in the AP direction, $0.8{\pm}1.6{\sim}2.0{\pm}2.7\;mm$ in the SI direction and $-0.9{\pm}1.5{\sim}2.8{\pm}3.0\;mm$ in the lateral direction, even though the setup error was quite patient dependent. $\underline{Conclusion}$: As it took less than 10 seconds to evaluate a setup discrepancy, it can be helpful to reduce the setup correction time while minimizing subjective factors that may be user dependent. However, the on-line correction process should be integrated into the treatment machine control system for a more reliable procedure.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.6
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pp.2069-2085
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2021
A Social Networking Service (SNS) platform provides digital footprints to discover users' interests and track the social diffusion of product adoptions. How to identify a small set of seed users in a SNS who is potential to adopt a new promoting product with high probability, is a key question in social networks. Existing works approached this as a social influence maximization problem. However, these approaches relied heavily on text information for topic modeling and neglected the impact of seed users' relation in the model. To this end, in this paper, we first develop a general product adoption function integrating both users' interest and social influence, where the user interest model relies on historical user behavior and the seed users' evaluations without any text information. Accordingly, we formulate a product adoption maximization problem and prove NP-hardness of this problem. We then design an efficient algorithm to solve this problem. We further devise a method to automatically learn the parameter in the proposed adoption function from users' past behaviors. Finally, experimental results show the soundness of our proposed adoption decision function and the effectiveness of the proposed seed selection method for product adoption maximization.
This paper presents an Implementation of Korean standard 128-bit block cipher SEED for the small (8 or 16-bits) embedded system using a low-cost FPGA(Field Programmable Gate Array) chip. Due to their limited computing and storage capacities most of the 8-bits/16-bits small embedded systems require a separate and dedicated cryptography processor for data encryption and decryption process which require relatively heavy computation job. So, in order to integrate the SEED with other logic circuit block in a single chip we need to invent a design which minimizes the area demand while maintaining the proper performance. But, the straight-forward mapping of the SEED specification into hardware design results in exceedingly large circuit area for a low-cost FPGA capacity. Therefore, in this paper we present a design which maximize the resource sharing and utilizing the modern FPGA features to reduce the area demand resulting in the successful implementation of the SEED plus interface logic with single low-cost FPGA. We achieved 66% area accupation by our SEED design for the XC2S100 (a Spartan-II series FPGA from Xilinx) and data throughput more than 66Mbps. This Performance is sufficient for the small scale embedded system while achieving tight area requirement.
In the recent years, power attacks were widely investigated, and so various countermeasures have been proposed. In the case of block ciphers, masking methods that blind the intermediate results in the algorithm computations(encryption, decryption) are well-known. In case of SEED block cipher, it uses 32 bit arithmetic addition and S-box operations as non-linear operations. Therefore the masking type conversion operations, which require some operating time and memory, are required to satisfy the masking method of all non-linear operations. In this paper, we propose a new masked S-boxes that can minimize the number of the masking type conversion operation. Moreover we construct just one masked S-box table and propose a new formula that can compute the other masked S-box's output by using this S-box table. Therefore the memory requirements for masked S-boxes are reduced to half of the existing masking method's one.
HCCL stands for Heterogenous Container Class Library. HCCL is a library that allows heterogeneous types of data to be stored in a container as a single record and to be constructed as a list of the records to be stored in database. With HCCL, encryption/decryption can be done based on the unified data type. Recently, IoT sensor which is embedded in smartphone enables developers to provide various convenient services to users. However, it is also true that infringement of personal information may occur in the process of transmitting sensor information to API and users need to be prepared for this situation in some sense. In this study, we developed a data model that enhances existing security using SEED cryptographic algorithms while managing information of sensors based on HCCL. Due to the fact that the Android environment does not provide permission management function for sensors, this study decided whether or not to encrypt sensor information based on the user's choice so that the user can determine the creation and storage of safe data. For verification of this work, we have presented the performance evaluation by comparing with the situation of storing the sensor data in plaintext.
Seo, Jonghoon;Chae, Seungho;Shim, Jinwook;Kim, Hayoung;Han, Tack-Don
Journal of Korea Multimedia Society
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v.16
no.9
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pp.1031-1043
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2013
Extracting hand region from images is the first part in the process to recognize hand posture and gesture interaction. Therefore, a good segmenting method is important because it determines the overall performance of hand recognition systems. Conventional hand segmentation researches were prone to changing illumination conditions or limited to the ability to detect multiple people. In this paper, we propose a robust technique based on the fusion of skin-color data and depth information for hand segmentation process. The proposed algorithm uses skin-color data to localize accurate seed location for region-growing from a complicated background. Based on the seed location, our algorithm adjusts each detected blob to fill up the hole region. A region-growing algorithm is applied to the adjusted blob boundary at the detected depth image to obtain a robust hand region against illumination effects. Also, the resulting hand region is used to train our skin-model adaptively which further reduces the effects of changing illumination. We conducted experiments to compare our results with conventional techniques which validates the robustness of the proposed algorithm and in addition we show our method works well even in a counter light condition.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2619-2643
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2018
In this paper, a new clustering algorithm based on the connected region generation (CRG-clustering) is proposed. It is an effective and robust approach to clustering on the basis of the connectivity of the points and their neighbors. In the new algorithm, a connected region generating (CRG) algorithm is developed to obtain the connected regions and an isolated point set. Each connected region corresponds to a homogeneous cluster and this ensures the separability of an arbitrary data set theoretically. Then, a region expansion strategy and a consensus criterion are used to deal with the points in the isolated point set. Experimental results on the synthetic datasets and the real world datasets show that the proposed algorithm has high performance and is insensitive to noise.
This paper presents the matching algorithm with the satellite images using the image warping method. Two stereo images, which are used for the DEM(Digital Elevation Model) extraction, are generally distorted because the images are acquired at different locations and angles. Therefore, the matching Process can't be executed with the original images. To solve this problem, a dynamic triangular image warping method is proposed. At first, the initial matching is executed with seed point, and then, using the matched points from the initial matching, the distorted images is compensated. We experimented this algorithm with the parts of the $6000{\times}6000$ SPOT satellite images. The experiment results show this algorithm is superior to other warping algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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