• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.173-189
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• 2009

최근 UCC를 중심으로 동영상 데이터에 대해 사람들의 관심이 증가하고 있다. 따라서 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하는 효율적인 색인 기법이 요구된다. 그러나 Hybrid Spill-Tree를 제외한 대부분의 색인 기법들은 대용량의 고차원 데이터를 다루는데 비효율적이다. 본 논문에서는 동영상 데이터의 내용-기반 검색을 지원하기 위한 효율적인 고차원 색인 기법을 제안한다. 제안하는 고차원 색인 기법은 기존 Hybrid Spill-Tree을 기반으로 새롭게 제안하는 클러스터링 방법과 시그니쳐를 이용한 데이터 저장 방법을 결합하여 확장된 색인 기법이다. 또한 제안하는 시그니쳐-기반 고차원 색인 기법이 기존 M-Tree 및 Hybrid Spill-Tree에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.546-553
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• 2007

온톨로지의 활용이 늘어나면서 의미적 유사성 검색에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 질의 객체와의 의미적 유사성이 높은 객체를 검색하는 최근접 질의 기법을 제안하였다. 의미적 유사성을 측정하는 유사성 함수로는 최적 대응값 방식의 유사도 함수를 사용하였으며 주석 정보에 대한 색인을 위해 시그니처 트리를 사용하였다. 시그니처 트리는 집합 유사성 검색에서 많이 사용되는 색인 구조로서 유사성 검색에 사용하기 위해서는 검색시 각 노드를 탐색하였을 때 발견할 수 있는 유사도의 최대값을 예측할 수 있어야 한다. 이에 본 논문에서는 최적 대응값 방식의 유사도 함수에 대한 예측 최대값 함수를 제안하고 올바른 예측 함수임을 증명하였다. 또한 시그니처 트리에 동일한 시그니처가 중복되어 저장되지 않도록 구조를 개선하였다. 이는 시그니처 트리의 크기를 감소시킬 뿐만 아니라 질의 성능 또한 향상시켜 주었다. 실험의 데이타로는 대용량 온톨로지와 주석 정보 데이타를 제공하는 Gene Ontology(GO)를 사용하였다. 실험에서는 제안한 방법의 성능 향상 외에도 페이지 크기와 노드 분할 방법이 의미적 유사성 질의 성능에 미치는 영향에 대해 알아보았다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권2호
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• pp.892-905
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• 2018

In smart home environment, certificate based signature technology is being studied by communication with Internet of Things(IoT) device. However, block - chain technology has attracted much attention because of the problems such as single - point error and management overhead of the trust server. Among them, Keyless Signature Infrastructure(KSI) provides integrity by configuring user authentication and global timestamp of distributed server into block chain by using hash-based one-time key. In this paper, we provide confidentiality by applying group key and key management based on multi - solution chain. In addition, we propose a smart home environment that can reduce the storage space by using Extended Merkle Tree and secure and efficient KSI-based authentication and communication with enhanced security strength.

• 정보처리학회논문지D
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• 제8D권4호
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• pp.305-312
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• 2001

최근 고차원 색인 구조들이 멀티미디어 데이터베이스, 데이터 웨어하우징과 같은 데이터베이스 응용에서 유사성 검색을 위해 요구된다. 본 논문에서는 고차원 특징벡터에 대한 효율적인 저장과 검색을 지원하는 셀-기반 시그니쳐 트리(CS-트리)를 제안한다. 제안하는 CS-트리는 고차원 특징 벡터 공간을 셀로써 분할하여 하나의 특징 벡터를 그에 해당되는 셀의 시그니쳐로 표현한다. 특징 벡터 대신 셀의 시그니쳐를 사용함으로써 트리의 깊이를 줄이고, 그 결과 효율적인 검색 성능을 달성한다. 또한 셀에 기반하여 탐색 공간을 효율적으로 줄이는 유사성 검색 알고리즘을 제시한다. 마지막으로 우수한 고차원 색인 기법으로 알려져 있는 X-트리와 삽입시간, k-최근접 질의에 대한 검색 시간 그리고 부가저장 공간 측면에서 성능 비교를 수행한다. 성능비교 결과 CS-트리가 검색 성능에서 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제29권1호
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• pp.79-88
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• 2002

인터넷에서 사용되는 많은 데이터들이 XML로 표현되고 있는 추세이다. 이러한 XML 데이터는 트리 형태로 표현되므로 이것을 저장하고 질의하는 시스템으로 그 모델링 능력 때문에 객체 저장소가 적합하다. 객체 저장소에서 XML의 각 노드는 객체로 저장된다. XML 질의의 특징은 정규 경로식으로 표현되는 것이며 이것은 XML 트리의 각 객체를 탐색하면서 처리된다. 정규 경로식을 지원하기 위하여 여러 인덱스들이 제안되었지만 이러한 인덱스들은 디스크 공간이라는 제약 때문에 모든 가능한 경로에 대한 인덱스를 제공하지는 못한다. 이러한 상태에서 정규 경로식을 잘 지원하기 위해서 블록 탐색과 시그니처 방법을 이용하여 질의를 효과적으로 처리하는 최적 객체 탐색 기법을 제안하였다. 시그니처는 트리의 각 노드에 시그니처를 첨가하여 탐색 범위를 줄이는 것이다. 블록 탐색은 한 페이지 내에 있는 접근 가능한 객체들을 미리 처리함으로써 디스크 I/O를 줄이는 것이다. 이와 같은 두가지 방법을 같이 이용하면 일반적인 질의 처리보다 월등히 나은 성능을 보인다는 것을 실험을 통하여 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권11호
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• pp.94-101
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• 2007

본 논문에서는 알려지지 않은 변형 웜을 탐지하기 위한 방법을 제안한다. 그 방법으로, 페이로드 영역에서 시그니쳐 생성 방안들을 패턴인식 알고리즘으로 연구되었던 Suffix Tree중에서 Longest Common Subsequence(LCSeq) 기법을 이용하여 새로운 시그니쳐를 자동적으로 생성할 수 있는 프로그램을 설계하여 구현하였다. 테스트를 통해 코드레드 웜과 님다 웜의 변종을 검출하는 과정을 보여주고 기존 snort의 시그니쳐와 LCSeq를 이용해 생성된 시그니쳐를 비교 평가하였다.

• 로봇학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.115-126
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• 2016

This paper suggests the method of the spherical signature description of 3D point clouds taken from the laser range scanner on the ground vehicle. Based on the spherical signature description of each point, the extractor of significant environmental features is learned by the Deep Belief Nets for the urban structure classification. Arbitrary point among the 3D point cloud can represents its signature in its sky surface by using several neighborhood points. The unit spherical surface centered on that point can be considered to accumulate the evidence of each angular tessellation. According to a kind of point area such as wall, ground, tree, car, and so on, the results of spherical signature description look so different each other. These data can be applied into the Deep Belief Nets, which is one of the Deep Neural Networks, for learning the environmental feature extractor. With this learned feature extractor, 3D points can be classified due to its urban structures well. Experimental results prove that the proposed method based on the spherical signature description and the Deep Belief Nets is suitable for the mobile robots in terms of the classification accuracy.

• Journal of Forest and Environmental Science
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• 제29권2호
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• pp.131-137
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• 2013

This study attempts to classify forest species using hyperspectral data for supporting resources management. The primary dataset used was AISA sensor. The sensor was mounted onboard the NOMAD GAF-27 aircraft at 2,000 m altitude creating a 2 m spatial resolution on the ground. Pre-processing was carried out with CALIGEO software, which automatically corrects for both geometric and radiometric distortions of the raw image data. The radiance data set was then converted to at-sensor reflectance derived from the FODIS sensor. Spectral Angle Mapper (SAM) technique was used for image classification. The spectra libraries for tree species were established after confirming the appropriate match between field spectra and pixel spectra. Results showed that the highest spectral signature in NIR range were Kembang Semangkok (Scaphium macropodum), followed by Meranti Sarang Punai (Shorea parvifolia) and Chengal (Neobalanocarpus hemii). Meanwhile, the lowest spectral response were Kasai (Pometia pinnata), Kelat (Eugenia spp.) and Merawan (Hopea beccariana), respectively. The overall accuracy obtained was 79%. Although the accuracy of SAM techniques is below the expectation level, SAM classifier was able to classify tropical tree species. In future it is believe that the most effective way of ground data collection is to use the ground object that has the strongest response to sensor for more significant tree signatures.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2002년도 추계종합학술대회
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• pp.592-596
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• 2002

DTD는 XML 문서에 표현될 자료의 의미를 정의한 메타 데이터라고 할 수 있다. 따라서 DTD 정보가 손상될 경우 이 정보를 기반으로 한 XML 문서의 보안은 심각한 문제점을 가지게 된다. 본 연구에서는 XML 문서의 송수신 과정에서 XML 문서에만 전자서명을 첨부하는 것이 아니라, DTD 에도 전자 서명을 첨부하는 방법을 제안하였다. 먼저 DTD파일을 끝까지 읽으면서 파싱을 하고 여기서 추출되는 엘리먼트나 속성, 엔티티들을 해시테이블에 저장한다. 파싱이 종료되면 해시 테이블을 읽어 들여서 메시지 다이제스트를 수행한다. 수행 후 이를 개인 키와 합성하여 전자 서명을 생성한다. 전자 서명 시 메시지 다이제스트 과정에서 바꿔 순서에 대해서는 검사하지 못하기 때문에 전혀 다른 다이제스트 값을 생성하는 문제가 발생되는데, 이것은 표준화된 구조와 문서에 대한 트리구조를 구현할 수 있는 DOM을 이용하여 DTD의 전자 서명을 생성하는 방법으로 해결하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권6호
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• pp.2922-2945
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• 2018

Achieving efficient authentication is a crucial issue for stream data commonly seen in content delivery, peer-to-peer, and multicast/broadcast networks. Stream authentication mechanisms need to be operated efficiently at both sender-side and receiver-side at the same time because of the properties of stream data such as real-time and delay-sensitivity. Until now, many stream authentication mechanisms have been proposed, but they are not efficient enough to be used in stream applications where the efficiency for sender and receiver sides are required simultaneously since most of them could achieve one of either sender-side and receiver-side efficiency. In this paper, we propose an efficient stream authentication mechanism, so called TIM, by integrating Trapdoor Hash Function and Merkle Hash Tree. Our construction can support efficient streaming data processing at both sender-side and receiver-side at the same time differently from previously proposed other schemes. Through theoretical and experimental analysis, we show that TIM can provide enhanced performance at both sender and receiver sides compared with existing mechanisms. Furthermore, TIM provides an important feature for streaming authentication, the resilience against transmission loss, since each data block can be verified with authentication information contained in itself.