Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.19
no.2
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pp.11-21
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2009
The NTRU cryptosystem proposed by Hoffstein et al. in 1990s is a public key cryptosystem based on hard lattice problems. NTRU has many advantages compared to other public key cryptosystems such as RSA and elliptic curve cryptosystems. For example, it guarantees high speed encryption and decryption with the same level of security, and there is no known quantum computing algorithm for speeding up attacks against NTRD. In this paper, we analyze the security of NTRU against the simple power analysis (SPA) attack and the statistical power analysis (STPA) attack such as the correlation power analysis (CPA) attack First, we implement NTRU operations using NesC on a Telos mote, and we show how to apply CPA to recover a private key from collected power traces. We also suggest countermeasures against these attacks. In order to prevent SPA, we propose to use a nonzero value to initialize the array which will store the result of a convolution operation. On the other hand, in order to prevent STPA, we propose two techniques to randomize power traces related to the same input. The first one is random ordering of the computation sequences in a convolution operation and the other is data randomization in convolution operation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.21
no.5
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pp.59-69
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2011
Since power analysis attack which uses a characteristic that power consumed by crypto device depends on processed data has been proposed, many logics that can block these correlation originally have been developed. DRP logic has been adopted by most of logics maintains power consumption balanced and reduces correlation between processed data and power consumption. However, semi-custom design is necessary because recently design circuits become more complex than before. This design method causes unbalanced design pattern that makes DRP logic consumes unbalanced power consumption which is vulnerable to power analysis attack. In this paper, we have developed new logic style which adds another discharge phase to discharge two output nodes at the same time based on DyCML to remove this unbalanced power consumption. Also, we simulated 1bit fulladder to compare proposed logic with other logics to prove improved performance. As a result, proposed logic is improved NED and NSD to 60% and power consumption reduces about 55% than any other logics.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.276-284
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2020
This paper proposes a new convolutional neural network (CNN) based spectrum sensing technique for cognitive radio communications. The proposed technique determines the existence of the primary user (PU) by using energy detection without any prior knowledge of the PU's signal. In the proposed method, the received signal is high-rate sampled to sense the entire spectrum bands of interest. After that, fast Fourier transform (FFT) of the signal converts the time domain signal to frequency domain spectrum and by stacking those consecutive spectrums, a 2 dimensional signal is made. The 2 dimensional signal is cut by the sensing channel bandwidth and inputted to the CNN. The CNN determines the existence of the primary user. Since there are only two states (existence or non-existence), binary classification CNN is used. The performance of the proposed method is examined through computer simulation and indoor experiment. According to the results, the proposed method outperforms the conventional threshold-based method by over 2 dB.
Park, Young-Sang;Son, ByeongJin;Son, Jaebum;Lee, Hoyul;Jeong, Yoosoo;Song, Chanho;Jung, Euisung
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.42
no.6
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pp.259-267
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2021
Recently, the market for personal health care and medical devices based on Bluetooth Low Energy(BLE) has grown rapidly. BLE is being used in various medical data communication devices based on low power consumption and universal compatibility. However, since data errors occurring in the transmission of medical data can lead to medical accidents, it is necessary to analyze the causes of errors and study methods to reduce data error. In this paper, the minimum communication speed to be used in medical devices was set to at least 800 byte/sec based on the wireless electrocardiography regulations of the Ministry of Food and Drug Safety. And the data loss rate was tested when data was transmitted at a speed higher than 800 byte/sec. The factors that cause communication data error were classified, and the relationship between each factor and the data error rate was analyzed through experiments. When there were two or more activated peripherals connected to the central, data error occurred due to channel hopping and bottleneck, and the data error rate increased in proportion to the communication distance and the number of activated peripherals. Through this experiment, when the BLE is used in a medical device that intermittently transmits biosignal data, the risk of a medical accident is predicted to be low if the number of peripherals is 3 or less. But, it was determined that BLE would not be suitable for the development of a biosignal measuring device that must be continuously transmitted in real time, such as an electrocardiogram.
The propagation of impact wave induced by landslide and debris flow occurred on the slope of lake, reservoir and bays is a three-dimensional natural phenomenon associated with strong interaction of debris flow and water flow in complex geometrical environments. We carried out 3D numerical modeling of such impact wave in a bay using a multiphase turbulence flow model and a rheology model for non-Newtonian debris flow. Numerical results are compared with previous experimental result to evaluate the performance of present numerical approach. The results underscore that the reasonable predictions of both thickness and speed of debris flow head penetrating below the water surface are crucial to accurately reproduce the maximum peak height and free surface profiles of impact wave. Two predictions computed using different initial debris flow thicknesses become different from the instant when the peaks of impact waves fall due to the gravity. Numerical modeling using relatively thick initial debris flow thickness appears to well reproduce the water surface profile of impact wave propagating across the bay as well as wave run-up on the opposite slope. The results show that the maximum run-up height on the opposite slope is not sensitive to the initial thickness of debris flows of same total volume. Meanwhile, appropriate rheology model for debris flow consisting of inviscid particle only should be employed to more accurately reproduce the debris flow propagating along the channel bottom.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.14
no.3
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pp.211-227
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2020
This study intends to analyze the storytelling strategy of EBS's YouTube channel , which has been creating a remarkable cultural phenomenon since April 2019, and to examine the potential for its transition to transmedia franchise. Based on Henry Jenkins'seven principles of transmedia storytelling, shows satisfactory relevance in all but 'multiplicity'out of the 10 capacities consisting of the principles. In particular, was found excellent in terms of core capacities such as 'spreadability', 'immersion', 'worldbuilding', 'continuity', 'drillability' and 'performance'. In addition, critical discourse analysis(CDA) in sociocultural practice dimension of the keywords of the related news articles has discovered that is strongly linked to the following five values: 'social integration', 'resistance against authoritarianism', 'self-dignity and reasonable individualism', 'gender neutrality' and 'ecologism', indicating the reason why the work has been able to resonate so extraordinarily with participants across all generations. By answering the two chosen research questions, this study has proved that has high potential to be successful in evolving into transmedia franchise, while keeping building a new realm of edutainment storytelling by cleverly exploiting EBS's unique identity as a public education broadcaster. is viewed as an exceptional property capable of advancing transmedia storytelling in the local market; thus, productive arguments and contemplation over its evolution in storytelling needs to continue so that it can maintain a long-lasting positive influence.
Kim, Jun Song;Seo, Il Won;Shin, Jaehyun;Jung, Sung Hyun;Yun, Se Hun
Journal of Korea Water Resources Association
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v.54
no.7
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pp.495-507
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2021
With the recent industrial development, accidental pollution in riverine environments has frequently occurred. It is thus necessary to simulate pollutant transport and dispersion using water quality models for predicting pollutant residence times. In this study, we conducted a field experiment in a meandering reach of the Sum River, South Korea, to validate the field applicability and prediction accuracy of RAMS+ (River Analysis and Modeling System+), which is a two-dimensional (2D) stream flow/water quality analysis program. As a result of the simulation, the flow analysis model HDM-2Di and the water quality analysis model CTM-2D-TX accurately simulated the 2D flow characteristics, and transport and mixing behaviors of the pollutant tracer, respectively. In particular, CTM-2D-TX adequately reproduced the elongation of the pollutant cloud, caused by the storage effect associated with local low-velocity zones. Furthermore, the transport model effectively simulated the secondary flow-driven lateral mixing at the meander bend via 2D dispersion coefficients. We calculated the residence time for the critical concentration, and it was elucidated that the calculated residence times are spatially heterogeneous, even in the channel-width direction. The findings of this study suggest that the 2D water quality model could be the accidental pollution analysis tool more efficient and accurate than one-dimensional models, which cannot produce the 2D information such as the 2D residence time distribution.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.3
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pp.11-20
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2022
The main purpose of this study is to investigate the applicability of the shear wave tomography technology as a non-destructive testing method to evaluate the debonding between the track concrete layer (TCL) and the hydraulically stabilized based course (HSB) of concrete slab tracks for the Korea high-speed railway system. A commercially available multi-channel shear wave measurement device (MIRA) is used to evaluate debonding defects in full-scaled mock-up test specimen that was designed and constructed according to the Rheda 200 system. A part of the mock-up specimen includes two artificial debonding defects with a length and a width of 400mm and thicknesses of 5mm and 10mm, respectively. The tomography images obtained by a MIRA on the surface of the concrete specimens are effective for visualizing the debonding defects in concrete. In this study, a simple image processing method is proposed to suppress the noisy signals reflected from the embedded items (reinforcing steel, precast sleeper, insert, etc.) in TCL, which significantly improves the readability of debonding defects in shear wave tomography images. Results show that debonding maps constructed in this study are effective for visualizing the spatial distribution and the depths of the debondiing defects in the railway concrete slab specimen.
Recent recommendation system studies apply various deep learning models to represent user and item interactions better. One of the noteworthy studies is ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering) which builds a two-dimensional interaction map via outer product and employs CNN (Convolutional Neural Networks) to learn high-order correlations from the map. However, ONCF has limitations in recommendation performance due to the problems with CNN and the absence of side information. ONCF using CNN has an inductive bias problem that causes poor performances for data with a distribution that does not appear in the training data. This paper proposes to employ a Vision Transformer (ViT) instead of the vanilla CNN used in ONCF. The reason is that ViT showed better results than state-of-the-art CNN in many image classification cases. In addition, we propose a new architecture to reflect side information that ONCF did not consider. Unlike previous studies that reflect side information in a neural network using simple input combination methods, this study uses an independent auxiliary classifier to reflect side information more effectively in the recommender system. ONCF used a single latent vector for user and item, but in this study, a channel is constructed using multiple vectors to enable the model to learn more diverse expressions and to obtain an ensemble effect. The experiments showed our deep learning model improved performance in recommendation compared to ONCF.
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.26
no.3
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pp.29-38
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2022
In this study, the shaking table tests were carried out on six types of non-structural elements installed on a full-scale two-story steel structure. The shaking table tests were performed for non-structural elements with and without seismic isolators. In this study, the seismic performance of Uninterruptible Power Supply (UPS) specimens was tested and investigated. Non-seismic details were composed of conventional channel section steel beams, and the seismic isolators were composed of high damping rubber bearing (HDRB) and wire isolator. The input acceleration time histories were artificially generated to satisfy the requirements proposed by the ICC-ES AC156 code. Based on the test results, the damage and dynamic characteristics of the UPS with the seismic isolator were investigated in terms of the natural frequency, damping ratio, acceleration time history responses, dynamic amplification factors, and relative displacements. The results from the shaking table showed that the dynamic characteristics of the UPS including the acceleration response were significantly improved when using the seismic isolator.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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