• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.14 no.3
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• pp.107-115
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• 2004

SHACAL-2 is a 256 bit block cipher with various key sizes based on the hash function SHA-2. Recently, it was recommended as one of the NESSIE selections. UP to now, no security flaws have been found in SHACAL-2. In this paper, we discuss the security of SHACAL-2 against an impossible differential attack. We propose two types of 14 round impossible characteristics and using them we attack 30 round SHACAL-2 with 512 bit 18y. This attack requires 744 chosen plaintexs and has time complexity of 2$^{495.1}$ 30 round SHACAL-2 encryptions.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.295-299
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• 2022

자원이 부족한 언어 환경에서 사전학습 언어모델 학습을 위한 대용량의 코퍼스를 구축하는데는 한계가 존재한다. 본 논문은 이러한 한계를 극복할 수 있는 Cross-lingual Post-Training (XPT) 방법론을 적용하여 비교적 자원이 부족한 한국어에서 해당 방법론의 효율성을 분석한다. 적은 양의 한국어 코퍼스인 400K와 4M만을 사용하여 다양한 한국어 사전학습 모델 (KLUE-BERT, KLUE-RoBERTa, Albert-kor)과 mBERT와 전반적인 성능 비교 및 분석 연구를 진행한다. 한국어의 대표적인 벤치마크 데이터셋인 KLUE 벤치마크를 사용하여 한국어 하위태스크에 대한 성능평가를 진행하며, 총 7가지의 태스크 중에서 5가지의 태스크에서 XPT-4M 모델이 기존 한국어 언어모델과의 비교에서 가장 우수한 혹은 두번째로 우수한 성능을 보인다. 이를 통해 XPT가 훨씬 더 많은 데이터로 훈련된 한국어 언어모델과 유사한 성능을 보일 뿐 아니라 학습과정이 매우 효율적임을 보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.55-60
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• 2021

최근 한국어에 대한 자연어 처리 연구는 딥러닝 기반의 자연어 이해 모델을 중심으로 각 모델의 성능에 대한 비교 분석과 평가가 활발하게 이루어지고 있다. 그러나 한국어 생성 모델에 대해서도 자연어 이해 영역의 하위 과제(e.g. 감정 분류, 문장 유사도 측정 등)에 대한 수행 능력만을 정량적으로 평가하여, 생성 모델의 한국어 문장 구성 능력이나 상식 추론 과정을 충분히 평가하지 못하고 있다. 또한 대부분의 생성 모델은 여전히 간단하고 일반적인 상식에 부합하는 자연스러운 문장을 생성하는 것에도 큰 어려움을 겪고 있기에 이를 해결하기 위한 개선 연구가 필요한 상황이다. 따라서 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 한국어 생성 모델이 일반 상식 추론 능력을 바탕으로 문장을 생성하도록 KommonGen 데이터셋을 제안한다. 그리고 KommonGen을 통해 한국어 생성 모델의 성능을 정량적으로 비교 분석할 수 있도록 평가 기준을 구성하고, 한국어 기반 자연어 생성 모델의 개선 방향을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2021.11a
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• pp.188-189
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• 2021

The technology of manufacturing freeform molds with S-LOM based 3D printer has advantages in the production period and the curvature range. However, there is no any support tool about productivity analysis of S-LOM technology because S-LOM technology is early-stage technology. There can be problems about increase of construction time and cost without any decision support tool like productivity analysis models etc. Therefore, in this study, the productivity analysis simulation model for freeform formwork based on S-LOM technology was developed using ARENA software. The process and logic of manufacturing freeform molds can be easily visualized in this model. Futhermore, the resource like labor, equipment and material can be easily optimized with this model. As a result, it can contribute to preventing the increase of construction time and cost in formwork with further productivity analysis.

• Proceedings of the Korean Institute of Building Construction Conference
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• 2023.05a
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• pp.273-274
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• 2023

Although there are many old school buildings that is more than 40 years in Korea, it is difficult to rebuild all of them due to limitations in budget management. Therefore, objective feasibility evaluation criteria are necessary to determine which school buildings should be rebuilt preferentially among the numerous old school buildings. One of the rebuilding feasibility evaluation items, economic evaluation generally requires documents such as construction statements and facility drawings. However, because most buildings older than 40 years do not have these documents, an economic analysis model that requires only basic building information should be developed. In this study, the economic analysis model that can be used for evaluating the rebuilding feasibility only with the number of years, total floor area, and structural information of school buildings was established. This model can contribute to the objective feasibility evaluation of old school buildings because it can evaluate numerous buildings on the same criteria based on basic building information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.11a
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• pp.164-167
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• 2012

합의는 분산 시스템 환경에서 해결해야 할 근본적인 문제 중 하나이다. 특히 노드 또는 프로세스의 임의적인 실패 즉, 비잔틴 실패가 발생하였을 때 합의 문제는 더 복잡해진다. 본 연구에서는 동적인 노드의 가입과 탈퇴가 자유로운 클라우드 환경에서 비잔틴 합의 문제를 해결하기 위한 가쉽 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 확장성과 결함 포용의 특성을 내재한 가쉽 알고리즘을 적용함으로써 클라우드 환경에서의 비잔틴 합의 문제를 확장적이고 결함 포용적으로 해결할 수 있다. 알고리즘의 성능을 분석하기 위해 성능 평가를 수행하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1347-1349
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• 2013

현시대 온라인 사용자들에게 각광받고 있는 형태의 웹기반 서비스의 한 형태인 소셜 네트워크 서비스는 동창모임, 지역모임 등의 다양한 현실 인간관계를 기반으로 한 사용자간의 매칭 기능을 제공하고 있다. 이러한 매칭 기능을 바탕으로 소셜 네트워크 서비스는 개인의 일상을 공유하는 용도로 사용되고 있다. 이와는 별도로 학습관리시스템은 대학이상의 고등교육 현장에서 사용되어 학습자의 학습 내용 및 그에 대한 교수자의 피드백을 주기 위한 용도로 이용되고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트워크 서비스의 특성과 학습관리 시스템을 융합하여 학교현장 및 평생교육 관점에서 활용 가능한 소셜 네트워크 서비스기반의 사용자 협업형 학습관리시스템의 구조를 제시한다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.17 no.6
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• pp.3-10
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• 2007

In this paper we present related-key differential attacks on the block-wise stream cipher TWOPRIME. We construct various related-key differentials of TWOPRIME and use them to show that recovering related keys of TWOPRIME can be performed with a data complexity of $2^{14}$ known plaintext blocks and a time complexity of $2^{38}$ 8-bit table lookups.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.187-189
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• 2010

모바일 그리드 환경에서 작업 처리를 위해 노드로 활용되는 모바일 장치는 무선 인터넷 연결과 모바일 장치의 배터리 용량 등의 제약으로 인해 모바일 그리드 환경에서의 작업 처리는 기존 그리드 컴퓨팅 환경에 비해 신뢰성이 낮고 결함이 발생할 확률이 높다. 따라서 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 방법이 요구된다. 이 논문에서는 모바일 장치의 신뢰성을 고려한 작업 분배 스케줄링을 제안하고자 한다. 제안 기법에서는 노드의 신뢰성을 바탕으로 작업량과 복제 개수를 서로 달리 설정하여 신뢰성이 우수한 노드에게 더 많은 작업량을 할당하고 작업 복제 개수를 적게 설정하도록 한다. 제안 기법의 타당성을 보이기 위한 성능 평가에서는 제안 기법이 기존 기법에 비해 성능이 향상됨을 보여준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.374-378
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• 2022

대화형 관계 추출의 목표는 주어진 대화에서 두 개체 간의 관계를 식별하는 것이다. 대화 중에 화자는 개체 및 관계와 관련이 있는 단서인 트리거를 통해 특정 개체 간 관계를 식별하는 것에 힌트를 얻을 수 있다. 그러나 데이터에 대해 항상 트리거 정보가 존재하는 것이 아니므로 트리거를 활용해 성능을 향상시키는 것은 어렵다. 본 논문은 이 문제점을 해소하기 위해 대화, 개체, 관계 중심으로 트리거 생성 모델을 학습하고, 이를 통해 생성된 트리거를 대화형 관계 추출에 학습하여 관계 식별에 효과적인 성능 향상을 보이는 접근법을 제안한다. 제안하는 접근법은 대화형 관계 추출 태스크에서 기존 성능과 비교한 결과 Dev, Test에서 각각 F1 19.74%p, F1 15.53%p 의 성능 향상을 보였다.