• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제10권4호
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• pp.50-64
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• 2018

This paper describes a visual object detection approach utilizing ensemble based machine learning. Object detection methods employing 1D features have the benefit of fast calculation speed. However, for real image with complex background, detection accuracy and performance are degraded. In this paper, we propose an ensemble learning algorithm that combines a 1D feature classifier and 2D DNF (Disjunctive Normal Form) classifier to improve the object detection performance in a single input image. Also, to improve the computing efficiency and accuracy, we propose a feature selecting method to reduce the computing time and ensemble algorithm by combining the 1D features and 2D DNF features. In the verification experiments, we selected the Haar-like feature as the 1D image descriptor, and demonstrated the performance of the algorithm on a few datasets such as face and vehicle.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권1호
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• pp.78-87
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• 2009

속성 기반 서명(Attribute-Based Signature) 기법이란 서명자의 비밀키에 속성 집합(Attribute Set)이 연관되고 서명에 접근구조(Access Structure)가 연관되는 서명 기법이다. 속성 기반 서명 기법은 객체의 식별자가 속성 집합으로 표현되는 속성 기반 시스템(Attribute-Based System) 또는 권한 기반 시스템(Role-Based System)에서 서명자의 익명성과 접근 제어를 가능하게 하는 유용한 서명 기법이다. 본 논문에서는 속성 기반 서명 기법을 정의하고 서명에 포함되는 정책을 DNF(Disjunctive Normal Form) 수식으로 표현이 가능한 효율적인 속성 기반 서명 기법을 제시한다. 제시한 기법은 서명 검증시 상수번의 페어링 연산만이 필요한 최초의 안전한 기법이다. 그리고 증명이 가능한 속성 기반 서명 기법을 구성하기 위해서 새로운 interactive 가정을 소개하고 제안된 기법이 랜덤 오라클과 새로운 가정에서 안전함을 보인다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2002년도 ICCAS
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• pp.89.4-89
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• 2002

$\textbullet$ Field Programmable Gate Array $\textbullet$ flexible hardware $\textbullet$ neural network $\textbullet$ determinism learning $\textbullet$ multi-valued logic $\textbullet$ disjunctive normal form $\textbullet$ multi-dimensional exclusive OR

• 대한수학회보
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• 제46권4호
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• pp.743-769
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• 2009

An ID-based DNF signature scheme is an ID-based signature scheme with an access structure which is expressed as a disjunctive normal form (DNF) with literals of signer identities. ID-based DNF signature schemes are useful to achieve not only signer-privacy but also a multi-user access control. In this paper, we formally define a notion of a (non-interactive) ID-based DNF signature and propose the first noninteractive ID-based DNF signature schemes that are secure under the computational Diffie-Hellman and subgroup decision assumptions. Our first scheme uses random oracles, and our second one is designed without random oracles. To construct the second one, we use a novel technique that converts a non-interactive witness indistinguishable proof system of encryption of one bit into a corresponding proof system of encryption of a bit-string. This technique may be of independent interest. The second scheme straightforwardly yields the first ID-based ring signature that achieves anonymity against full key exposure without random oracles. We finally present two extensions of the proposed ID-based DNF signature schemes to support multiple KGCs and different messages.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권10호
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• pp.1374-1385
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• 2004

적합성 피드백 방법은 다음 검색 질의어와 검색 성능을 향상시키기 위해 사용자로부터 획득된 정보를 사용한다. 일반적으로 적합성 피드백 방법은 사용자로부터 획득된 정보를 새로운 질의어에 추가될 새로운 단어를 찾거나 질의어에 존재하는 단어의 가중치를 조정하는데 사용한다. 그러나 확장 불리언 검색모델에서 적합성 피드백은 이것들뿐만 아니라 질의어에 있는 단어들을 적절하게 불리언 연산자(AND/OR)로 연결시켜야 한다. Salton과 그의 동료들은 확장 불리언 모델을 위한 DNF(disjunctive normal form) 방법이라 불리는 적합성 피드백 방법을 제안하였다. 그렇지만 이 방법은 질의어를 재구성할 때 심각한 문제점을 갖고 있다. 이 논문에서는 DNF 방법의 문제점을 조사하고 이러한 문제점을 극복하기 위해 계층적 클러스터링 기법을 이용한 적합성 피드백 방법을 제안한다. 그리고 두개의 실험 데이타 집합인 TREC 1 의 DOE 컬렉션과 Web TREC 10 컬렉션을 이용하여 제안한 방법의 우수성을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권9호
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• pp.662-668
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• 2001

항진을 반증하는 문제는 항진을 검증하는 문제와 같은 난이도를 갖기 때문에 반증(또는 부당성 검증)을 위한 다항식 시간 알고리즘은 가능하지 않다. 이제까지의 그러한 알고리즘들은 가능하지 않다. 이제까지의 그러한 알고리즘들은 분할 및 정복이나 그래프 표현에 기반 한 것이 대부분이다. 대부분의 알고리즘들은 어떤 제약조건 하에서 다양한 입력에 대한 만족할 만한 결과를 보여 주었다. 그러나, 규모가 큰 입력에 대하여 이들 알고리즘들은 어려움을 경험하고 있다. 이 논문에서는 DNF(선언표준형)로 표현된 입력식을 만족하지 못하는 최소항을 구성함으로써 반례를 산출하는 병합 규칙 기반의 새로운 반증 알고리즘을 제안한다. 또한, 제안된 알고리즘의 일관성과 건전성을 증명한다. 제안된 알고리즘은 반증 과정의 각 단계에서 이루어진 할당을 통하여 반증된 항의수를 최대화하도록 greedy 방법을 기반으로 하고 있다. 실험 결과는 큰 입력의 무작위 비항진 문제 사례들을 반증하는 실용적 성능을 보여 주며 O(n$m^2$) 시간을 소비한다. 여기수 n은 변수이고 m은 항의 개수이다.