• 통합자연과학논문집
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• 제1권1호
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• pp.5-13
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• 2008

본 논문은 국지적 상호작용 하에서 행위자들간에 특성의 차이에 근거한 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 미치는 영향을 분석한다. 이 논문에서는 이러한 구별짓기의 성향이 왜, 그리고 어떤 메커니즘을 통해서 진화해나가는지를 보이고자 시도할 것이다. 아울러 구별짓기 성향과 함께 내부인과 외부인을 향한 행동을 다르게 함으로써 어떻게 내부인에 대한 이타적 협조행동을 발생시키는지, 더 나아가 구별짓기의 근거가 되는 행위자들의 여러 특성들(생물학적 혹은 문화적)은 어떻게 변화해 나가고 이들 특성의 변화가 구별짓기와 협조적 행동에 어떤 효과를 가져오는지를 살펴보고자 한다. 더 나아가 본 논문에서는 구별짓기가 협조적 행위의 진화에 영향을 미치는 과정을 장/단기로 구분함으로써 구별짓기의 효과를 보다 명확히 규명하고자 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제16권2호
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• pp.219-225
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• 2015

본 연구는 최소짝을 이용하여 한국인 피 실험자들의 영어자모음과 반모음의 음소구별능력을 살펴본 실험적 연구이다. 음소구별능력을 알아보는 실험의 방법으로는 청해시험을 활용하였으며, 거기에서 얻어진 결과를 통해 다음의 세 가지를 확인할 수 있었다. 첫째, 피 실험자들이 영어자음음소의 구별에 비해 영어모음음소의 구별에 상대적인 어려움을 겪고 있다는 점이다. 둘째, 영어모음음소 중에서도/ə:/와 /ɔ:/의 구별에 심각한 어려움을 겪고 있음을 확인할 수 있었다. 셋째로, 반모음/w/음의 유무에 따른 구별능력에서는 피 실험자 전원이 어려움 없이 구별해내고 있었는데, 이는 반모음/w/의 유무를 단어의 발음에서 쉽게 구별하고 있음을 보여주는 증거이다. 이러한 실험의 데이터 분석을 시각화함으로써 실험결과를 영어교육현장에서 활용할 수 있도록 스펙트로그램의 그림분석을 병행하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.151-153
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• 2023

구별자 공격은 암호 알고리즘이 특정 확률로 특정 차분 특성을 만족한다는 사실을 활용하여 랜덤 데이터들로부터 암호 데이터를 구별해내는 작업이며, 데이터에 대한 확률적인 예측을 수행하는 딥러닝 기술은 이에 대한 좋은 솔루션이 될 수 있다. 최근 딥러닝 기술이 발달함에 따라 실제로 신경망 구별자에 대한 많은 연구들이 진행되고 있지만, 형태 보존 암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 구별자 공격에 대한 연구는 아직 수행되지 않았다. 본 논문에서는 형태 보존암호인 FF3에 대한 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 최초로 제안하였다. 실험 결과, 0x08 (입력 차분)에 대해서는 숫자 도메인에서 8 라운드까지0.98 이상의 정확도를 달성하였으며, 소문자 도메인에서는 2라운드까지 구별이 가능하였다. 향후에는 또 다른 형태 보존 암호에 대한 신경망 구별자와 더 큰 도메인 및 높은 라운드에서도 동작 가능한 FF3 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권2호
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• pp.175-182
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• 2023

차분 분석은 블록 암호에 대한 분석 기법 중 하나이며, 입력 차분에 대한 출력 차분이 높은 확률로 존재한다는 성질을 이용한다. 무작위 데이터와 특정 출력 차분을 갖는 데이터를 구별할 수 있다면, 차분분석에 대한 데이터 복잡도를 감소시킬 수 있다. 이를 위해 딥러닝 기반의 신경망 구별자에 대한 연구들이 다수 진행되었으며, 본 논문에서는 PIPO 64/128에 대한 최초의 딥러닝 기반의 신경망 구별자를 제안하였다. 여러 입력 차분들을 사용하여 실험한 결과, 0, 1, 3, 5-라운드의 차분 특성에 대한 3 라운드 신경망 구별자가 각각 0.71, 0.64, 0.62, 0.64의정확도를달성하였다. 이 구별자는 고전 구별자와 함께 사용될 경우 최대 8 라운드에 대한 구별 공격이 가능하도록 한다. 따라서 여러 라운드의 입력 차분을 처리할 수 있는 구별자를 찾아냄으로써 확장성을 확보하였다. 향후에는 성능 향상을 위한 최적의 신경망을 구성하기 위해 다양한 신경망 구조를 적용하고, 연관 키 차분을 사용하거나 다중 입력차분을 위한 신경망 구별자를 구현할 예정이다.

• 인지과학
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• 제30권1호
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• pp.31-50
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• 2019

본 연구는 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적, 정서적, 의미적 구별성이 인출 유도 망각(retrieval induced forgetting; RIF)에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 실험 1은 인출 유도 망각 실험 패러다임에 적합한 범주와 범주 내 항목을 구성하고, 인출 연습 범주 내 비 인출 연습 항목의 지각적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 6개의 범주와 각 범주 당 6개의 단어들로 이루어진 목록이 사용되었다. 통제조건에서는 지시문을 포함하여 범주명과 범주 내 항목 등 모든 자극이 고딕체의 검은색으로 제시었다. 반면 지각적 구별성 조건에서는 지시문과 범주명, 범주 내 항목의 절반은 검은색 고딕체로 제시되었고, 나머지 범주 내 항목의 절반은 붉은색의 궁서체로 제시되었다. 그 결과 통제집단 뿐만 아니라 지각적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 관찰되었다. 실험 2는 부적정서의 구별성과 의미적 구별성이 인출 유도 망각에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행되었다. 부적정서의 구별성은 범주 내 항목의 절반에 부적 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 의미적 구별성은 범주 내 항목의 절반에 의미적으로 특이한 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 중성 조건은 모든 범주 내 항목에 중성적인 형용사를 덧붙이는 방식으로 조작되었다. 그 결과 중성 조건에서는 인출유도망각이 발생된 반면 부적정서 구별성 조건과 의미적 구별성 조건 모두 인출 유도 망각이 발생되지 않았다. 이러한 결과는 구별성이 범주와 범주 내 항목간의 연합관계 안에서 작용될 때만 인출 유도 망각이 발생되지 않을 가능성을 제안한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제4권6호
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• pp.1652-1663
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• 1997

본 논문에서는 세선화된 결과로부터 다중 활자체에 적용 가능한 한글과 영어를 구별하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 각 글자의 연결요소의 개수를 가지고 한글과 영어를 구별하였으며, 연결요소의 개수만으로는 구별이 되지 않을 경우에는 한굴에 존재하는 모음을 이용하여 이들을 구별하였다. 가장 널리 사용되는 세가지의 활자체에 대해 21,150 자를 실험한 결과 99.82%의 구별율을 얻었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.175-178
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• 2023

차분 분석은 암호 분석기법 중 하나이며, 차분 공격을 위해 랜덤 데이터들로부터 차분 특성 (입/출력차분)을 만족하는 데이터를 구별해 내는 것을 구별자 공격이라 한다. Neural distinguisher는 구별자에 딥러닝을 적용한 것이다. 본 논문에서는 NIST 표준 형태보존암호인 FF1, FF3-1을 위한 단일 차분을 사용한 최초의 신경 구별자를 제안하였다. FF1은 차분으로 0F를 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.85 및 0.52). FF3-1에서는 08을 사용할 때, 숫자 및 소문자 도메인에서 차분 데이터 구별에 성공하였다 (정확도는 각각 0.98 및 0.55).

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2006년도 춘계학술발표논문집
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• pp.355-359
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• 2006

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기 등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수 있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통 신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.

• 한국음향학회지
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• 제3권1호
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• pp.36-42
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• 1984

본 논문에서는 음성이 백색 Gaussian 잡음에 섞여 있을 때 음성의 유무를 구별하는 방법에 관해 서 연구되었다 제안된 방법은 음성과 무언이 입력신호의 에너지와 자기상관함수의 합에 의해서 구별된 다. 에너지의 threshold 치는 입력되는 잡음음성의 에너지와 자기상관함수를 비교함으로써 적응되도록 하였다. 이 방법을 시험하기 위해서 잡음이 없는 음성, 0, 10, 및 20 dB의 잡음이 섞인 음성을 사용하여 computer simulation을 하였다. SNR이 20dB일 때 구별의 오차율은 2%로 나왔다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2007년도 추계학술발표논문집
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• pp.252-255
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• 2007

본 논문은 퍼지 계층분석법을 이용하여 교통신호의 교차로에서의 적합성에 대해서 논의한다. 교차로에서의 교통신호는 현시, 주기등이 현재의 교차로 상황에 적합한가를 구별하여 판별할 수있다. 교통신호의 적합성 여부는 현시, 주기를 따로 구별한 신호체계에서의 지체차량의 지체시간을 비교하여 구별한다. 교통신호체계는 고정신호체계, 최적신호체계, 퍼지응용신호체계를 구별하여 응용단계가 높은 신호체계가 적합성이 높음을 퍼지계층분석법을 이용하여 밝히고 이를 이용 새로운 체계의 교통신호 체계도 제시한다.