• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.34 no.3
• /
• pp.379-392
• /
• 2024

With the rapid increase in data, saving storage space and improving the efficiency of data transmission have become critical issues, making the research on the efficiency of data compression technologies increasingly important. Lossless algorithms can precisely restore original data but have limited compression ratios, whereas lossy algorithms provide higher compression rates at the expense of some data loss. There has been active research in data compression using deep learning-based algorithms, especially the autoencoder model. This study proposes a new side-channel analysis data compressor utilizing autoencoders. This compressor achieves higher compression rates than Deflate while maintaining the characteristics of side-channel data. The encoder, using locally connected layers, effectively preserves the temporal characteristics of side-channel data, and the decoder maintains fast decompression times with a multi-layer perceptron. Through correlation power analysis, the proposed compressor has been proven to compress data without losing the characteristics of side-channel data.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.1 s.45
• /
• pp.25-32
• /
• 2007

In this paper, the abstract layer for motion capture system is designed and implemented to meet the various hardware and different capturing method. The abstract layer can offer the unified programming by providing device independent API(Application Programming Interface). The device drivers of the optical system and mechanical system are emulated to verify the designed abstract layer. The optical system employs the AOA Ole while the mechanical system uses BVH file. An application program is written to call the abstract layer functions to drive both optical and mechanical drivers and receive the frame data, simulated motion data, that are displayed sequentially on the computer screen by utilizing Direct3D.

• Journal of Advanced Navigation Technology
• /
• v.28 no.4
• /
• pp.428-435
• /
• 2024

In this paper, a human activity regeneration (HAR) system based on multiple input multiple output frequency modulation continuous wave (MIMO FMCW) radar was designed and implemented. Using point cloud data from MIMO radar sensors has advantages in terms of privacy, safety, and accuracy. For the implementation of the HAR system, a customized neural network based on PointPillars and depthwise separate convolutional neural network (DS-CNN) was developed. By processing high-resolution point cloud data through a lightweight network, high accuracy and efficiency were achieved. As a result, the accuracy of 98.27% and the computational complexity of 11.27M multiply-accumulates (Macs) were achieved. In addition, the developed neural network model was implemented on Raspberry-Pi embedded system and it was confirmed that point cloud data can be processed at a speed of up to 8 fps.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2010.11a
• /
• pp.1743-1745
• /
• 2010

클라우드 컴퓨팅 환경을 기반으로 하는 비즈니스 생명주기는 직접적인 어플리케이션이나 서비스의 구현을 포함해서, 기획, H/W나 S/W 프로비저닝, 운용 및 관리, 평가와 같은 과정을 요구한다. 이 모든 과정은 다양한 형태의 비즈니스 자산들을 필요로 하면서, 또 다른 새로운 자산들을 만들어낸다. 반복되는 비즈니스 생명주기에서 생성된 비즈니스 자산의 재사용성을 극대화할 수 있다면, 신속하고 효과적인 클라우드 기반의 비즈니스를 추구할 수 있는데, 이러한 과정의 중심에는 효과적인 레포지토리의 구축이 우선된다. 이에 본 논문은 클라우드기반 비즈니스 시스템의 특징을 살펴보고, 비즈니스 생명주기의 각 단계에서 요구되는 레포지토리의 요구사항을 분석하여 적합한 메타데이터 및 데이터 아키텍처를 설계하고 제안하고자 한다. 또한, 오픈소스 시스템을 통해 제안하는 시스템의 활용가능성을 확인하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2017.05a
• /
• pp.177-177
• /
• 2017

최근 ADCP 등 첨단장비를 활용한 유량 및 하상측정, 각종 하천기본계획 수립 시 확보되는 횡단측정 자료, 식생 및 서식처 등 하천환경과 생태자료, 드론 등을 활용한 영상자료 등 방대한 하천 정보가 확보되고 있으며, 다기능보 등 다양한 하천구조물 및 친수구역이 증가하는 등 이전과 비교하여 괄목할만한 수준으로 정보의 양이 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 하천정보를 체계적으로 저장, 관리, 공유하기 위하여 표준화된 데이터 모델(Data Model)의 수립이 필요하다. 하천 정보의 경우 하천 시설물, 하천 단면측량 자료, 하천 시계열 측정 자료 등이 특정 하천을 중심으로 관리되는 반면, 기존 데이터 모델 연구에서는 특정 주제도에 기반하여 하천 정보가 레이어 형식으로 제공되어 상호 연계되지 않아 하천 정보의 효율적 관리측면에서 적합하지 않았다. 또한 신규 정보를 추가 시 기존 데이터 모델의 과다한 수정이 필요하고, 기존의 데이터 모델의 경우 표준화되지 않아 활용성이 매우 낮고, 유역중심으로 구성되어 특정 조건에 해당되는 하천 정보 검색이 어려운 단점이 존재하였다. 본 연구에서는 기존의 주제도 및 레이어 형식으로 구성되어 있던 데이터 모델 형식에서 벗어나 하천흐름선을 기준으로 데이터모델을 구축하는 방안을 제시하였으며, 하천흐름선과 하천 시설물, 단면 측량 자료, 계측 자료를 순차적으로 수용하고, 기존에 존재하지 않던 하천 정보의 추가 시 기존 데이터 모델의 형식을 수정하지 않고 유연하게 대응할 수 있는 관계형 데이터 모델을 구상하였다. 또한, 하천과 유역의 논리적 저장방안 고려하여 한 개의 하천을 다수의 세그먼트(Reach)로 구분하여 코드(Reach Code)를 부여하는 방안을 제시하였으며, 구상한 데이터모델을 통하여 국가하천과 지방하천 등 유역의 다양성을 포함하는 한강권역의 섬강유역을 시범하천으로 구축하였다. 제시된 하천 정보 데이터 모델을 활용하여 DB를 구축한다면 하천망을 기준으로 하천 정보가 저장되고, 기존의 유역단위의 하천 정보 제공 방식에서 하천과 유역을 모두 포함하여 검색 가능한 시스템을 구축하여 하천 정보의 관리와 제공이 수월해질 것으로 기대된다.

• Review of KIISC
• /
• v.23 no.5
• /
• pp.36-45
• /
• 2013

TLS 프로토콜은 인터넷 보안에서 가장 널리 사용되는 핵심 기술로서, 핸드쉐이크(handshake) 프로토콜과 레코드 레이어(record layer) 프로토콜로 구성된다. 핸드쉐이크에서 형성된 키를 이용하여 레코드 레이어 프로토콜에서 데이터들에 대해 인증, 무결성, 기밀성과 같은 정보보호 서비스를 제공한다. 이와 같이, TLS 프로토콜은 키 공유라고 하는 고전적인 암호학 문제를 포함하고 있기 때문에, 암호학 연구자들에게 접근성이 매우 뛰어난 연구 주제가 되어 왔다. 이를 반영하듯, 최근에 암호학 분야의 최고 권위 있는 Crypto학회에 TLS 이론 연구에 관한 논문이 연속적인 주제로 게재되었다. 본 논문에서는 최근 Crypto학회 및 eprint에 올라온 TLS와 관련된 최신 연구 동향 및 결과를 분석하여, TLS 프로토콜의 안전성을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2018.07a
• /
• pp.301-302
• /
• 2018

본 논문에서는 대한민국 공항 관제권 구역과 비행금지구역을 표시하는 API를 이용하여 드론비행금지구역을 나타내는 서비스를 구현한 결과를 보인다. GIS(Geographic Information System) 응용 프로그램인 QGIS에 WMS(Web Map Service)를 이용하여 오픈 API를 연동하였다. 항공정보도 API로부터 얻은 관제권 및 비행금지구역, 비행제한구역 레이어 등을 결합하여 드론 비행금지구역에 대한 데이터를 가진 새로운 레이어를 생성하였다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.10 no.2
• /
• pp.465-470
• /
• 2024

The advancement of AI-based image generation technology has resulted in the creation of various images, emphasizing the need for technology capable of accurately discerning them. The amount of generated image data is limited, and to achieve high performance with a limited dataset, this study proposes a model for discriminating generated images using transfer learning. Applying pre-trained models from the ImageNet dataset directly to the CIFAKE input dataset, we reduce training time cost followed by adding three hidden layers and one output layer to fine-tune the model. The modeling results revealed an improvement in the performance of the model when adjusting the final layer. Using transfer learning and then adjusting layers close to the output layer, small image data-related accuracy issues can be reduced and generated images can be classified.

• Journal of Korea Multimedia Society
• /
• v.16 no.4
• /
• pp.418-429
• /
• 2013

This paper presents a GIS vector map data compression scheme based on hybrid polyline simplification method and SEC(spatial energy compaction). The proposed method extracts all layers which contain polylines in the GIS vector map and compress all polylines in extracted layers by the hybrid polyline simplification and SEC based on MAE(minimum area error) for each segment in the line. The proposed simplification and SEC increase the compression ratio while preserving the shape quality. We analyze the visual aspects and compression efficiency between the original GIS vector map and the compressed map. From experimental results, we verify that our method has the higher compression efficiency and visual quality than conventional methods.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.19-19
• /
• 2023

최근 기후변화에 의해 단기간에 많은 양의 집중호우가 발생하여 도시지역의 침수 피해가 증가하고 있다. 이에 도시지역의 홍수 피해 해결을 위해 도심지 홍수 발생 시 홍수정도 및 상황을 파악할 수 있는 장비가 개발되었으나, 실용화 단계까지는 진행이 미흡한 상황이다. 또한 기존 도시지역 홍수 현상 및 원인을 분석하기 위해 수치모형을 활용하고 있으나, 우수관망의 노후화 및 초기 강우패턴 적용에 대한 정확한 해석결과의 어려워 활용성이 낮다. 또한 홍수정도와 발생상황 인지를 위한 계측 장비의 개발 연구는 지속적으로 진행되고 있으나, 계측 장비의 높은 가격으로 전국적으로 설치 할 수 없는 상황으로 이를 대응하기 위한 별도의 방안 마련이 필요한 실정이다. 이를 위해 본 과제에서는 고성능·저비용 계측센서를 개발하여 실용화 가능성을 높이고, 전국에 산재되어있는 CCTV(교통상황, 방법용 등)의 영상을 활용한 침수상황 인지 기술 개발, 계측 데이터와 모니터링 데이터의 활용을 위한 빅데이터 개방 플랫폼을 구축하여, 상습 침수지역에 대해 실시간 감시가 가능한 계측 시스템의 정형 데이터와 CCTV 및 영상 등 모니터링 장비의 비정형 데이터의 분석 기술을 결합한 새로운 도심지 홍수 감시 기술의 개발을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구 1차년도에 지표면 침수심 계측센서와 우수관망 월류심 계측센서를 개발하였으며, 2차년도에는개발된 계측센서의 현장실증을 통해 데이터를 수집한다. 수집된 계측센서 데이터와 비정형(CCTV 영상) 데이터의 AI학습을 통해 분석된 침수심, 침수범위, 침수면적 데이터는 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되며, 최종적으로는 현장 상황을 쉽게 파악 가능한 3D 레이어의 형식으로 표출하고자 한다. 추후 도심지 홍수 정보 프로그램을 통해 표출되는 3D 레이어는 환경부가 추진하는 DT(Digital Twin) 연계 인공지능(AI) 홍수예보 사업과의 연계 시 도심지 홍수 지도 구축을 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.