• Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
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• 제16권18호
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• pp.8653-8658
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• 2016

Background: Heparanase is believed to be involved in gastric carcinogenesis. However, the clinicopathologic features of gastric cancer with high heparanase expression remain unclear. Aim : The purpose of this study was to comprehensively and quantitatively summarize available evidence for the use of heparanase mRNA and protein expression to evaluate the clinicopathological associations in gastric cancer in Asian patients by meta-analysis. Materials and Methods: Relevant articles listed in MEDLINE, CNKI and the Cochrane Library databases up to MARCH 2015 were searched by use of several keywords in electronic databases. A meta-analysis was performed to clarify the impact of heparanase mRNA and protein on clinicopathological parameters in gastric cancer. Combined ORs with 95%CIs were calculated by Revman 5.0, and publication bias testing was performed by stata12.0. Results: A total of 27 studies which included 3,891 gastric cancer patients were combined in the final analysis. When stratifying the studies by the pathological variables of heparanase mRNA expression, the depth of invasion (633 patients) (OR=4.96; 95% CI=2.38-1.37; P<0.0001), lymph node metastasis (639 patients) (OR=6.22; 95%CI=2.70-14.34, P<0.0001), and lymph node metastasis (383 patients) (OR=6.85; 95% CI=2.04-23.04; P=0.002) were all significant. When stratifying the studies by the pathological variables of heparanase protein expression, this was the case for depth of invasion (1250 patients) (OR=2.76; 95% CI=1.52-5.03; P=0.0009), lymph node metastasis (1178 patients) (OR=4.79 ; 95% CI=3.37-6.80, P<0.00001), tumor size (727 patients) (OR=2.06 ; 95% CI=1.31-3.23; P=0.002) (OR=2.61; 95% CI=2.09-3.27; P=0.000), and TNM stage (1233 patients) (OR=6.85; 95% CI=2.04-23.04; P=0.002). Egger's tests suggested publication bias for depth of invasion, lymph node metastasis, lymph node metastasis and tumor size of heparanase mRNA and protein expression. Conclusions: This meta-analysis suggests that higher heparanase expression in gastric cancer is associated with clinicopathologic features of depth of invasion, lymph node metastasis and TNM stage at mRNA and protein levels, and of tumor size only at the protein level. Egger's tests suggested publication bias for these clinicopathologic features of heparanase mRNA and protein expression, and which may be caused by shortage of relevant studies. As a result, although abundant reports showed heparanase may be associated with clinicopathologic features in gastric cancer, this meta-analysis indicates that more strict studies were needed to evaluate its clinicopathologic significance.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제45권6호
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• pp.80-88
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• 2008

본 논문에서는 스마트카드 적용을 위하여 국내외 블록 암호화 표준 알고리즘인 3-DES(Triple Data Encryption Standard), AES(Advanced Encryption Standard), SEED, HASH(SHA-1)를 통합한 저전력 암호화 엔진을 하드웨어로 구현하였다. 휴대용 기기에 필수적인 작은 면적과 저전력을 위하여 하나의 라운드에 대한 각각의 암호화 블록을 구현한 후 반복동작을 하도록 설계하였고 두 단계의 클록 게이팅 기술을 적용하였다. 설계한 통합 암호화 엔진은 ALTERA Excalibur EPXA10F1020C2를 사용하여 검증하였고 합성결과 7,729 LEs와 512 바이트 ROM을 사용하여 최대 24.83 MHz 속도로 동작이 가능하였다. 삼성 0.18 um STD130 CMOS 스탠다드 셀 라이브러리로 합성한 결과 44,452 게이트를 사용하며 최대 50 MHz의 속도로 동작이 가능하였다. 또한 전력소모를 측정한 결과 25 MHz의 속도로 동작할 경우 3-DES, AES, SEED, SHA-1 모드일 때 각각 2.96 mW, 3.03 mW, 2.63 mW, 7.06 mW의 전력소모를 할 것으로 예측되었다. 이러한 저전력 통합 암호화 엔진은 스마트카드 적용에 가장 적합한 구조를 갖고 있으며 그 외에도 다양한 암호화 시스템에 적용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권2호
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• pp.27-36
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• 2005

년 논문에서는 MPEG과 JPEG, H.26X 계열 등의 DCT-기반 영상/비디오 컨텐츠에 효과적인 암호화 방법을 제안하였고, 이를 최적화된 하드웨어로 구현하여 고속동작이 가능하도록 하였다. 영상/비디오의 압축, 복원 및 암호화로 인한 많은 연산량을 고려하여 영상의 중요한 정보(DC 및 DPCM계수)만을 암호화 대상 데이터로 선정하여 부분 암호화를 수행하였다. 그 결과 암호화에 소요되는 비용은 원 영상 전체를 암호화하는 비용이 감소하였다. 여기서 Nf는 GOP내의 프레임수이고 PI는 B와 P 프레임에 존재하는 인트라 매크로블록의 수이다. 암호화 알고리즘으로는 다중모드 AES, DES, 그리고 SEED를 선택적으로 사용할 수 있도록 하였다. 제안한 암호화 방법은 C++로 구현한 소프트웨어와 TM-5를 사용하여 약 1,000개의 영상을 대상으로 실험하였다 그 결과 부분 암호화된 영상으로부터 원 영상을 추측할 수 없어 암호화 효과가 충분함을 확인하였으며, 이 때 암호화에 의한 압축률 감소율은 $1.6\%$에 불과하였다. Verilog-HDL로 구현한 하드웨어 암호화 시스템은 하이닉스 $0.25{\mu}m$ CMOS 팬텀-셀 라이브러리를 사용하여 SynopsysTM의 디자인 컴파일러로 합성함으로써 게이트-수준 회로를 구하였다. 타이밍 시뮬레이션은 CadenceTM의 Verilog-XL을 이용해서 수행한 결과 100MHz 이상의 동자 주파수에서 안정적으로 동작함을 확인하였다. 따라서 제안된 암호화 방법 및 구현된 하드웨어는 현재 중요한 문제로 대두되고 있는 종단간(end-to-end) 보안에 대한 좋은 해결책으로 유용하게 사용될 수 있으리라 기대된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권5호
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• pp.30-37
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• 2021

사물인터넷 등을 통하여 각종 기기들이 인터넷으로 연결되어 있고 이로 인하여 인터넷을 이용한 공격이 발생하고 있다. 그러한 공격 중 악성 URL를 이용하여 사용자에게 잘못된 피싱 사이트로 접속하게 하거나 악성 바이러스를 유포하는 공격들이 있다. 이러한 악성 URL 공격을 탐지하는 방법은 중요한 보안 이슈 중에 하나이다. 최근 딥러닝 기술 중 뉴럴네트워크는 이미지 인식, 음성 인식, 패턴 인식 등에 좋은 성능을 보여주고 있고 이러한 뉴럴네트워크를 이용하여 악성 URL 탐지하는 분야가 연구되고 있다. 본 논문에서는 뉴럴네트워크를 이용한 악성 URL 탐지 성능을 각 파라미터 및 구조에 따라서 성능을 분석하였다. 뉴럴네트워크의 활성화함수, 학습률, 뉴럴네트워크 모델 등 다양한 요소들에 따른 악성 URL 탐지 성능에 어떠한 영향을 미치는 지 분석하였다. 실험 데이터는 Alexa top 1 million과 Whois에서 크롤링하여 데이터를 구축하였고 머신러닝 라이브러리는 텐서플로우를 사용하였다. 실험결과로 층의 개수가 4개이고 학습률이 0.005이고 각 층마다 노드의 개수가 100개 일 때, 97.8%의 accuracy와 92.94%의 f1 score를 갖는 것을 볼 수 있었다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권8호
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• pp.95-101
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• 2009

난수 생성 함수는 소프트웨어를 사용한 시뮬레이션 테스트나 통신 프로토콜 검증 등 수많은 어플리케이션에 사용되어진다. 이런 상황에서 난수의 randomness는 사용 어플리케이션에 따라서 다르게 필요할 수 있다. 반드시 randomness가 보장된 랜덤 함수를 통한 고품질의 난수를 생성해야 할 때가 있고, 단지 난수와 비슷한 형태를 가진, randomness가 보장되지 않은 난수가 필요할 때도 있다. 본 논문에서는 고속으로 동작하는 임베디드 시스템을 위한 듀얼 모드로 동작하는 하드웨어 난수 생성기를 제안하였다. 모드 1 에서는 높은 randomness를 가지는 난수를 6사이클마다 한 번씩 생성하게 되며, 모드 2 에서는 낮은 randomness를 가지는 난수를 매 사이클마다 생성할 수 있다. 테스트를 위해, ASIP(Application Specific Instruction set Processor)를 설계하였으며, 각 모드에 맞는 명령어 세트를 설계하였다. ASIP은 LISA언어를 사용하여, 5 stage MIPS architecture를 기반으로 설계되었고, CoWare 사의 Processor Generator를 통해서 HDL코드를 생성하였으며, HDL 모델은 동부 0.18um 공정으로 Synopsys사의 Design Compiler를 통해서 합성되었다. 설계되어진 ASIP으로 난수를 생성한 결과, 하드웨어 모듈을 추가하기 전에 비해 2.0%의 면적 증가 및 239%의 성능 향상을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권4호
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• pp.53-72
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• 2007

본 연구에서는 12개의 표본 비디오 집단과 14명의 피조사자들을 이용하여 영상 초록 및 전체 클립 보기를 통한 색인어 및 요약문 추출의 정확도를 측정해 보았다. 측정결과 첫째, 비디오 유형에 따라 정확도가 차이가 있는 것으로 나타났으며 이는 이미지에 주로 의존하여 정보를 표출하는 비디오의 경우 텍스트 초록만으로 의미 파악을 하기에는 한계가 있으며 텍스트 초록이 영상 초록과 함께 사용되었을 때 시너지 효과를 낼 수 있음을 보여주고 있다. 둘째, 영상초록의 색인어 및 요약문 정확도가 전체 클립의 정확도 보다 떨어지지만 절반치에 근접한 것으로 나타나 영상 초록이 비디오 의미 추출에 효율적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한 영상 초록의 색인어 정확도(0.45)가 요약문 정확도(0.40) 보다더 높게 나타나 영상초록을 통해서 색인어 추출 작업을 더 효율적으로 할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 실험결과에 기초하여 영상 초록이 색인어 또는 요약문 추출 작업에 활용될 수 있을 뿐만 아니라, 디지털도서관 환경에서 텍스트 초록과 같은 다른 메타데이터 요소들과 함께 사용된다면 이용자의 적합성 판정을 좀 더 용이하게 할 것이며, 더 나아가 영상 질의의 매칭 자료로도 이용될 수 있음을 제안하였다. 끝으로 영상 초록의 품질을 높이기 위한 키프레임 추출 알고리즘 및 키프레임 배열 모형 설계 등 후속 연구에 대해서 제언하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1A호
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• pp.93-98
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• 2004

직렬 ATA(Advanced Technology Attachment) 인터페이스는 비교적 저렴하고 성능이 우수하며. 현재 고속의 데이터 전송과 처리량을 요구하는 수요에 적합한 기술이다. 본 논문에서는 직렬 ATA의 링크층에서 오류 감지와 직류 balance를 위한 동작 주파수 150MHz에서의 Bb/10b 인코더 및 디코더의 설계 및 구현 방법과 제작된 칩의 테스트를 위한 테스트 보드 및 테스트 방법을 제시하였다. 제안된 인코더 및 디코더는 각각 5b/6b 과 3b/4b으로 나뉘어서 인코딩 되도록 설계하였으며, Top-Down 설계 방식을 사용하여 Verilog HDL로 기술하고. Synopsys로 합성된 넷리스트로 게이트 수준의 동작을 확인하였다 제작된 칩은 삼성 $0.35{\mu}m$ CMOS 표준 셀 라이브러리를 이용하였고. 칩 면적은 1.5mm * 1.5mm 이며. 전원 전압은 3.3V를 사용하였다. 테스트 보드 및 FPGA를 통하여 생성된 입력 테스트 벡터를 이용하여 100MHz로 정상 동작 검증을 테스트하였고, ATS2 테스트 장비를 이용하여 100MHz 동작 검증을 하였다. 본 논문에서 제안된 Bb/10b 인코더 및 디코더 블록은 고속의 데이터 통신을 위한 IP로써 활용 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제46권7호
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• pp.29-38
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• 2009

본 연구에서는 실시간 이산웨이블릿변환을 위한 컨볼루션기반 non-cascaded 구조를 구현하고자 병렬곱셈기-중간버퍼-병렬누적기의 고성능 병렬파이프라인 연산회로를 설계하였다. 이산웨이블릿변환의 컨볼루션 곱셈연산은 필터계수의 대칭성과 업/다운 샘플링이 고려된 최적화를 통해서 1/4정도로 감소시킬 수 있으며, 화상데이터와 다수 필터계수들 간의 곱셈과정을 LUT기반의 병렬계수 DA 곱셈기 구조로 구현하면 3$\sim$5배 고속연산처리가 가능하게 된다. 또한 컨볼루션의 곱셈결과를 중간버퍼에 저장하여 누적가산 과정에서 재사용하면 전체 곱셈연산량을 1/2로 감소시켜 연산전력을 절약시킬 수 있다. 중간버퍼는 화상데이터와 필터계수들의 곱셈결과값들을 컨볼루션의 누적가산 과정을 위해 정렬시켜 저장하게 되는데, 이때 병렬누적가산기의 고속 순차검색을 위해 정렬된 병렬저장이 이루어지도록 버퍼관리 구조를 설계한다. 컨볼루션의 병렬곱셈기와 병렬누적가산기는 중간버퍼를 이용한 파이프라인을 구성하게 되는데, 파이프라인 연산처리 효율을 높이기 위해 병렬곱셈기의 연산처리 성능에 맞추어 누적가산기 및 중간버퍼의 병렬화 구조가 결정된다. 설계된 고성능 이산웨이블릿변환기의 성능을 검증하기 위해서 0.18um 라이브러리를 이용한 후반부 설계를 하였으며, 90MHz에서 SVGA(800$\sim$600)영상을 30fps로 실시간 처리함을 확인하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권1호
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• pp.85-111
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• 2011

본 연구의 목적은 빅딜 계약이 큰 비중을 차지하면서 전자저널 컨소시엄 유지를 위한 예산 확보가 학술도서관의 최대 이슈로 자리 잡은 상황에서 빅딜 계약의 대안을 탐색하는 것이다. 이를 위해 빅딜 계약의 현황, 장단점, 문제점에 대한 대응을 토대로 빅딜 계약을 대체하는 다양한 모델을 조사하였다. 문헌연구를 통해 빅딜 계약의 대안을 OA 기반, 이용량 기반, 컨소시엄 개선 기반, 출판사 주도, 기타 등으로 살펴본 후 KESLI를 위해 단기적으로 Cost division 형식이지만 중장기적으로 보다 강화된 컨소시엄을 기반으로 Single(bloc) payment 형식이나 National licene 형식을 지향하는 '컨소시엄 비용 재배분 모델'을 대안으로 제시하였다. '컨소시엄 비용 재배분 모델'은 최근 1년분의 각종 데이터를 기초로 PDF와 HTML 다운은 3배의 가중치를 부여하되 나머지 14개 요소는 각 요소별 0.5점부터 5점까지로 총 100점 만점으로 합산해 자관 총점의 순위에 따라 국가 단위로 협상된 KESLI 총액을 10, 20, 30 등급으로 확정해 최종 협상된 금액에 맞게 다시 배분하여 구독액을 결정하는 방식이다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.191-200
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• 2021

컴퓨팅 기술의 발전과 데이터를 저장할 수 있는 클라우드 환경, 그리고 스마트폰의 보급으로 인하여 많은 데이터가 생산되는 환경에서 인공지능 기술이 발전되고 있다. 이러한 인공지능 기술 중에서 딥뉴럴네트워크는 이미지 인식, 이미지 분류 등에서 탁월한 성능을 제공하고 있다. 기존에는 이러한 딥뉴럴네트워크를 이용하여 산불 및 화재 예방을 위한 이미지 탐지에 대해 많은 연구가 있었지만 흡연 탐지에 대한 연구는 미흡한 실정이었다. 한편 군 부대에서는 각종 시설에 대한 감시체계를 CCTV를 통해 구축하고 있는데 화재, 폭발사고 예방을 위해 탄약고 주변에서의 흡연이나 금연구역에서의 흡연을 CCTV로 탐지하는 것이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지하는 방법에 대한 성능 분석을 하였으며 활성화함수, 학습률 등 실험적으로 최적화된 수치를 반영하여 흡연사진과 비흡연사진을 두 가지 경우로 탐지하는 것을 하였다. 실험 데이터로는 인터넷 상에 공개되어 있는 흡연 및 비흡연 사진을 크롤링하여 데이터를 구축하였으며, 실험은 머신러닝 라이브러리를 이용하였다. 실험결과로 학습률 0.004로 최적화 알고리즘 Adam을 사용하였을 때, 93%의 accuracy와 92%의 F1-score를 갖는 것을 볼 수 있었다. 또한 이로써 이미지의 연속인 CCTV 영상도 딥뉴럴네트워크를 이용하여 흡연 여부를 탐지할 수 있음을 알 수 있었다.