Se-jin Lim;Hyun-Ji Kim;Kyung-Bae Jang;Yea-jun Kang;Won-Woong Kim;Yu-Jin Yang;Hwa-Jeong Seo
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.33
no.2
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pp.193-200
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2023
Cryptanalysis can be performed by various techniques such as known plaintext attack, differential attack, side-channel analysis, and the like. Recently, many studies have been conducted on cryptanalysis using deep learning. A known-plaintext attack is a technique that uses a known plaintext and ciphertext pair to find a key. In this paper, we use deep learning technology to perform a known-plaintext attack against S-PRESENT, a reduced version of the lightweight block cipher PRESENT. This paper is significant in that it is the first known-plaintext attack based on deep learning performed on a reduced lightweight block cipher. For cryptanalysis, MLP (Multi-Layer Perceptron) and 1D and 2D CNN(Convolutional Neural Network) models are used and optimized, and the performance of the three models is compared. It showed the highest performance in 2D convolutional neural networks, but it was possible to attack only up to some key spaces. From this, it can be seen that the known-plaintext attack through the MLP model and the convolutional neural network is limited in attackable key bits.
Recently, digital transformation in manufacturing has been accelerating. It results in that the data collection technologies from the shop-floor is becoming important. These approaches focus primarily on obtaining specific manufacturing data using various sensors and communication technologies. In order to expand the channel of field data collection, this study proposes a method to automatically collect manufacturing data based on vision-based artificial intelligence. This is to analyze real-time image information with the object detection and tracking technologies and to obtain manufacturing data. The research team collects object motion information for each frame by applying YOLO (You Only Look Once) and DeepSORT as object detection and tracking algorithms. Thereafter, the motion information is converted into two pieces of manufacturing data (production performance and time) through post-processing. A dynamically moving factory model is created to obtain training data for deep learning. In addition, operating scenarios are proposed to reproduce the shop-floor situation in the real world. The operating scenario assumes a flow-shop consisting of six facilities. As a result of collecting manufacturing data according to the operating scenarios, the accuracy was 96.3%.
Lee, Kwang Ho;Kim, Chang Hoon;Kim, Do Sam;Yeh, Harry;Hwang, Young Tae
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.29
no.3B
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pp.289-301
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2009
In this work, wave run-up heights and resultant wave forces on a vertical revetment due to tsunami (solitary wave) are investigated numerically using a numerical wave tank model called CADMAS-SURF (CDIT, 2001. Research and Development of Numerical Wave Channel (CADMAS-SURF). CDIT library, No. 12, Japan.), which is based on a 2-D Navier-Stokes solver, coupled to a volume of fluid (VOF) method. The third order approximate solution (Fenton, 1972. A ninth-order solution for the solitary wave. J. of Fluid Mech., Vol. 53, No.2, pp.257-271) is used to generate solitary waves and implemented in original CADMAS-SURF code. Numerical results of the wave profiles and forces are in good agreements with available experimental data. Using the numerical results, the regression curves determined from the least-square analysis are proposed, which can be used to determine the maximum wave run-up height and force on a vertical revetment due to tsunami. In addition, the capability of CADMAS-SURF is demonstrated for tsunami wave forces acting on an onshore structure using various configuration computations including the variations of the crown heights of the vertical wall and the position of the onshore structure. Based on the numerical results such as water level, velocity field and wave force, the direct effects of tsunami on an onshore structure are discussed.
Small and medium-sized mountain rivers that flow through steep, confined valleys carry large amounts of coarse-grained sediment and woody debris during floods. It causes an increase in flood water level by aggrading the riverbed and the cross-section blockage due to driftwood accumulation during flooding. However, the existing flood level calculation in the river basic plan does not consider these changes. In this study, using the Typhoon Hinnamnor flood in September 2022 as an example, we performed numerical simulations using the HEC-RAS model, taking into account the blockage of a cross-section at the bridge and changes in riverbed elevation that occurred during floods, and analyzed the flood level to predict flood risk. This study's results show that flooding occurs if more than 30% of the cross-section is blocked. The rise of flood water levels corresponds to that of the riverbed due to sediment deposition. These results can be used as basic data to prevent and effectively manage flood damage and contribute to establishing flood defense measures that consider actual phenomena.
Tourism products are intangible goods. Given this nature, tourist experience should be recorded and visualized through media, such as pictures, videos, and souvenir. Online platforms played the role of media given the growth of information and communication technology. Tourists post their travels for real-time documentation of their experiences, but they also tend to reminisce about past experiences that they posted on social media. Social media is not only a channel of self-presentation or a means of communication with other people, but it also serves as an archive of electronic records to bring back memories. Given this finding, we investigated the impact of social media on the autobiographical memory (recollection and vividness) of tourists and their intention to revisit a certain destination. The results showed social media interface and the impact of display quality on the recollection and vivid memory. The predictor of memory recollection of tourists is intention to revisit a destination. Social media is considered an archive of travel memory that indulges people to reminisce. Theoretical and practical implications were provided based on these results.
Minkyu Kang;Namgyeong Kim;Hyunwoo Nam;Tae Yeob Kang
Journal of the Microelectronics and Packaging Society
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v.31
no.2
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pp.28-35
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2024
Corrosion inside electronic packages significantly impacts the system performance and reliability, necessitating non-destructive diagnostic techniques for system health management. This study aims to present a non-destructive method for assessing corrosion in copper interconnects using the Smith chart, a tool that integrates the magnitude and phase of complex impedance for visualization. For the experiment, specimens simulating copper transmission lines were subjected to temperature and humidity cycles according to the MIL-STD-810G standard to induce corrosion. The corrosion level of the specimen was quantitatively assessed and labeled based on color changes in the R channel. S-parameters and Smith charts with progressing corrosion stages showed unique patterns corresponding to five levels of corrosion, confirming the effectiveness of the Smith chart as a tool for corrosion assessment. Furthermore, by employing data augmentation, 4,444 Smith charts representing various corrosion levels were obtained, and artificial intelligence models were trained to output the corrosion stages of copper interconnects based on the input Smith charts. Among image classification-specialized CNN and Transformer models, the ConvNeXt model achieved the highest diagnostic performance with an accuracy of 89.4%. When diagnosing the corrosion using the Smith chart, it is possible to perform a non-destructive evaluation using electronic signals. Additionally, by integrating and visualizing signal magnitude and phase information, it is expected to perform an intuitive and noise-robust diagnosis.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.12
no.1
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pp.64-72
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2009
The method to generate a digital elevation model(DEM) from contour lines causes a problem in which the low relief landform cannot be clearly presented due to the fact that it is significantly influenced by the expression of micro landform elements according to the interval of contours. Thus, this study attempts to develop a landcover burning method that recovers the micro relief landform of the DEM, which applies buffering and map algebra methods by inputting the elevation information to the landcover. In the recovering process of the micro landform, the DEM was recovered using the buffering method and elevation information through the map algebra for the landcover element for the micro landform among the primary DEM generation, making landcover map, and landcover elements. The recovering of the micro landform was applied based on stream landforms. The recovering of landforms using the buffering method was performed for the bar, which is a polygonal element, and wetland according to the properties of concave/convex through generating contours with a uniform interval in which the elevation information applied to the recovered landform. In the case of the linear elements, such as bank, road, waterway, and tributary, the landform can be recovered by using the elevation information through applying a map algebra function. Because the polygonal elements, such as stream channel, river terrace, and artificial objects (farmlands) are determined as a flat property, these are recovered by inputting constant elevation values. The results of this study were compared and analyzed for the degree of landform expression between the original DEM and the recovered DEM. In the results of the analysis, the DEM produced by using the conventional method showed few expressions in micro landform elements. The method developed in this study well described wetland, bar, landform around rivers, farmland, bank, river terrace, and artificial objects. It can be expected that the results of this study contribute to the classification and analysis of micro landforms, plain and the ecology and environment study that requires the recovering of micro landforms around streams and rivers.
Journal of the Korean Society for Marine Environment & Energy
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v.7
no.1
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pp.1-12
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2004
The summer distribution of $Cha-{alpha}$ and physical processes for simulating outbreak region of red tide were estimated by the Eco-Hydrodynamic model in Chinhae Bay. As a result of simulation of surface residual currents, the southward flow come in contact with the northward flow at the inlet and western part of bay in case of windlessness and below wind velocity 2 m/sec. As wind velocity increases, the velocity and direction of currents were fairly shifted. The predicted concentration of $Cha-{alpha}$ exceeded 20 mg/㎥ in Masan and Haengam Bays, and most regions were over 10 mg/㎥, which meant the possibility of red tide outbreak. From the results of the contributed physical processes to $Cha-{alpha}$, accumulation sites were distributed at the northern part of Kadok channel, around the Chilcheon island, the western part of Kajo island and some area of Chindong Bay. On the other hand, inner parts of the study area such as Masan Bay were estimated as the sites of strong algal activities. Masan and Haengam Bay are considered as the initial outbreak region of red tide by the modeling and observed data, and then red tide expanded to other areas such as physical accumulation region and western inner bay, as depending on environmental variation. The increase of wind velocity led to decrease of $Cha-{alpha}$ and enlargement of accumulation region. The variation of intensity of radiation and sunshine duration caused to rapidly fluctuation of $Cha-{alpha}$: however, it was not largely affected by the variation of pollutant loads from the land only.
Background: Spinal cord ischemic injury during thoracic and thoracoabdominal aortic surgeries remains a potentially devastating outcome despite using various methods of protection. Neuronal voltage-dependent sodium channel antagonists are known to provide neuroprotection in cerebral ischemic models. This study was designed to compare the neuroprotective effects of phenytoin with those of hypothermia in a rabbit model of spinal cord ischemia. Material and Method: Spinal cord ischemia was induced in New Zealand white rabbits by means of infrarenal aortic cross clamping for 25 minutes. Four groups of 8 animals each were studied. The control group and the hypothermia group received retrograde infusion of saline only ($22^{\circ}C$, 2 mL/min); the normothermic phenytoin group and the hypothermicphenytoin group received retrograde infusion of 100 mg of phenytoin at different rectal temperatures ($39^{\circ}C$ and $37^{\circ}C$, respectively) during the ischemic period. The neurologic function was assessed at 24 and 72 hours after the operation with using the modified Tarlov criteria. The spinal cords were harvested after the final neurologic examination for histopathological examination to objectively quantify the amount of neuronal damage. Result: No major adverse effects were observed with the retrograde phenytoin infusion during the aortic ischemic period. All the control rabbits became severely paraplegic, Both the phenytoin group and the hypothermia group had a better neurological status than did the control group (p < 0.05). The typical morphological changes that are characteristic of neuronal necrosis in the gray matter of the control animals were demonstrated by means of the histopathological examination, whereas phenytoin or hypothermia prevented or attenuated these necrotic phenomena (p < 0.05). The number of motor neuron cells positive for TUNEL staining was significantly reduced, to a similar extent, in the rabbits treated with phenytoin or hypothermia. Phenytoin and hypothermia had some additive neuroprotective effect, but there was no statistical significance between the two on the neurological and histopathological analysis. Conclusion: The neurological and histopathological analysis consistently demonstrated that both phenytoin and hypothermia may afford significant spinal cord protection to a similar extent during spinal cord ischemia in rabbits, although no significant additive effects were noticed.
This study have implemented finding the optimal water temperature parameter set for Hapcheon dam reservoir using CE-QUAL-W2 model. In particular the sensitivity analysis was carried out for four water temperature parameters of wind sheltering coefficient (WSC), radiation heat coefficient (BETA), light extinction coefficient (EXH2O), heat exchange coefficient at the channel bed (CBHE). Firstly, WSC, BETA, EXH2O shows relatively high sensitivity in common during April to September, and CBHE does during August to November. Secondly, as a result of identifying depth range of parameter influence, BETA and EXH2O show 0~9 m and 8~14 m which is thermocline layer close to water surface, CBHE is deep layer 12 m away from bottom. Finally, applying annual or monthly optimal parameter sets indicates that the bias between two sets does not show much differences for WSC and CBHE parameters, but BETA and EXH2O parameters show $0.20^{\circ}C$ and $0.51^{\circ}C$ of monthly average biases for two parameter sets. In particular the bias reveals to be $0.4^{\circ}C$ and $1.09^{\circ}C$ during May and August that confirms the necessity of use of monthly parameters during that season. It is claimed that the current operational custom use of annual parameters in calibration of reservoir water quality model requires the improvement of using monthly parameters.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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