• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.32 no.5
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• pp.817-826
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• 2022

AI technology is being successfully introduced in many fields, and models deployed as a service are deployed with black box environment that does not expose the model's information to protect intellectual property rights and data. In a black box environment, attackers try to steal data or parameters used during training by using model output. This paper proposes a method of inferring the type of model to directly find out the composition of layer of the target model, based on the fact that there is no attack to infer the information about the type of model from the deep learning model. With ResNet, VGGNet, AlexNet, and simple convolutional neural network models trained with MNIST datasets, we show that the types of models can be inferred using the output values in the gray box and black box environments of the each model. In addition, we inferred the type of model with approximately 83% accuracy in the black box environment if we train the big and small relationship feature that proposed in this paper together, the results show that the model type can be infrerred even in situations where only partial information is given to attackers, not raw probability vectors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.1188-1191
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• 2021

The function of the black box can be combined with a car to check the video through a cloud server, reduce the hassle of checking the video through a memory card, check the black box image in real time through a PC and smartphone, and check the user's Excel, brake operation status, and handle control record at the time of the accident. In addition, the goal was to accurately identify vehicle accidents and simplify accident handling through artificial intelligence object recognition of black box images using cloud services. Measures can be prepared to preserve images even if the black box itself loses, such as fire, flooding, or damage that occurs in an accident. It has been confirmed that the exact situation before and after the accident can be grasped immediately by providing object recognition and log recording functions under actual driving experimental conditions.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.27 no.6
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• pp.865-870
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• 2023

Recently, accidents caused by black ice, a road freezing phenomenon caused by natural power, are increasing. Black ice is difficult to identify directly with the human eye and is more likely to misunderstand it as standing water, so there is a high accident rate caused by car sliding. To solve this problem, this paper presents a method of detecting black ice centered on LiDAR sensors. With a small, inexpensive, and high-accuracy light detection and ranging (LiDAR) sensor, the temperature and inclination angle are set differently to detect black ice and asphalt by setting different reflection angles of asphalt and black ice differently in temperatures and inclinations. The LIDARO carried out in the study points out that additional research and improvement are needed to increase accuracy, and through this, more reliable black ice detection methods can be suggested. This method suggests a method of detecting black ice through early system design research by preventing accidents caused by black ice in advance.

• Journal of Korea Game Society
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• v.5 no.2
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• pp.11-18
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• 2005

The effort to win the blackjack game in the casino has been taken globally. This article presents a game strategy to win the game based on the high-low rue count technic. This article will also identify the necessity of Kelly criterion and the betting strategies based on the standard is applied to the blackjack rules of Kangwon Land. By the way, bettings are distinguished as aggressive and conservative one and the simulations more than 2 million shoes has been performed. As a result, it is revealed that the aggressive betting is most advantageous in winning money while it implies the biggest risk.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.220-225
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• 2000

컴퓨터 기술이 발전하고, 널리 보급됨에 따라 컴퓨터와 사용자간의 인터페이스가 인간 친화적으로 발전하고 있다. 현재 진행되고 있는 사용자 친화적인 인터페이스 기술로는 지능성뿐 아니라 감정을 가지는 캐릭터 에이전트가 있다. 본 논문은 캐릭터 에이전트의 감정을 생성하고 표현하는 방법에 초점을 두고자 한다. 먼저, 캐릭터가 가질 수 잇는 감정에 대한 타입을 정의하고 이들의 관계를 나타낸 계층 구조를 정의하였다. 본 논문은 효율적인 감정 추론을 모형화 하기 위해서 블랙보드 기반의 다단계 인지 모형을 제안한다. 첫 단계는 감정을 이끌어 내는 외부 환경을 평가 처리하는 메타 인터프리터이다. 둘째 단계는 이러한 메타 인터프리터를 통하여 얻은 결과를 이용하여 감정을 추론하고 생성하는 분야 인터프리터이다. 셋째 단계는 감정추론의 진행 중에 발생하는 모든 동적 상태를 보유하며, 감정추론을 돕는 블랙보드이다. 블랙 보드 기반의 다단계 인지 모형에서 추론된 여러 감정들은 계층구조에 의하여 추상화 과정을 거쳐 캐릭터의 행동으로 표현하게 된다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.5 no.2
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• pp.47-73
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• 1994

In this paper, a blackboard-based road image understanding system is implemented. The 7 useful information which organized by the hierarchical manner are stored in the blackboard system. The 6 Knowledge source modules and the blackboard make the communications under the supervision of the control module. For a scene, each hypothesis is generated and then verified for every meaningful object. On the simulation results, the correct recognition ratio can be reached out 90%. It shows that the extraction of road information for the autonomous navigation can be obtained using the blackboard architecture.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.605-608
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• 2000

본 논문에서는 자바로 작성된 에이전트가 신뢰할 수 없는 호스트에서도 자신의 코드와 데이터를 노출시키지 않고 안전하게 수행할 수 있게 하는 3가지 시간제한 블랙박스 보안 방법 즉 변수 분해, 코드 어포스캐이팅 그리고 클래스 지연로딩을 제안한다. 변수 분해는 호스트가 에이전트 수행을 감시하여 에이전트 내의 데이터를 파악하는 것을 어렵게 하며, 코드 어포스캐이팅은 실행코드에 더미코드와 가상코드를 삽입하여 역컴파일 등과 같은 기법으로도 코드의 의미 분석을 힘들게 하여 에이전트를 보호한다. 그리고 클래스 지연로딩은 변수에 접근하는 함수들을 암호화하여 실행시간까지 그 접근 방법의 공개를 차단한다. 제안하는 블랙박스 보안방법들은 호스트가 에이전트 내부를 파악하는데 상당한 시간을 소요하게 하여 적어도 에이전트가 실행되는 동안은 에이전트가 보호되게 하는 보안 방법이다.

• Applied Chemistry for Engineering
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• v.5 no.4
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• pp.722-730
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• 1994

The effects of antioxidant and carbon black on weatherability of crosslinked polythylene(XLPE) for electrical insulation were investigated. 16 compositions were prepared in other to determine the weathering resistance. Samples were exposed in xenon-arc lamp Weather-Ometer for 500, 1000, 1500, 2000 hours respectively. Tensile strength, elongation at break, dielectric strength and tan ${\delta}$ were measured to evaluate the weatherability of XLPE. The results indicated that the effect of carbon black was more prominent than antioxidant and synergistic effect, was observed when two additives were mixed.

• The Bulletin of The Korean Astronomical Society
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• v.41 no.1
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• pp.31.1-31.1
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• 2016

중력파의 존재가 예측된 것은 100년전 일이지만 지난해 9월 14일에야 LIGO에 처음으로 직접 검출되었다. 줄력파는 질량을 가진 물질이 가속될 때 만들어져 빛의 속도로 전파되는 현상이다. LIGO는 레이저 간섭 현상을 이용해 서로 수직인 방향의 두 팔의 길이가 상대적으로 진동하는 것을 측정하는 기기로서 지난 2002년 첫 관측을 시작한 이래 지속적인 감도 향상을 통해 아주 미세한 진폭을 가지는 중력파를 직접 검출하는데 성공하였다. 이번에 관측된 중력파는 두개의 블랙홀로 이루어진 쌍성이 궤도 운동을 하면서 중력파를 방출함에 따라 궤도 반지름이 점차 줄어들어 궁극적으로 충돌하기 직전 0.1초 정도 사이에 방출한 것으로서 이론적인 파형과의 비교를 통해 기존의 어떤 방법보다도 정확하게 블랙홀들의 질량과 거리를 측정할 수 있게 해 주었다. LIGO의 감도가 앞으로도 더욱 향상될 것이며 이에 따라 더 많은 중력파 천체가 발견될 것이다. 중력파 관측을 통해 우리는 기존의 망원경으로 볼 수 없었던 새로운 천체 현상을 자구 관측하게 될 것이며 이에 따라 블랙홀이나 중성자별과 같은 밀집 천체를 더 자세하게 탐구할 수 있을 뿐 아니라 우주의 구조나 진화에 대한 새로운 연구가 가능해질 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.377-378
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• 2014

컴퓨터 시스템을 기반으로 이루어지는 범죄 행위로부터 법적인 보호를 받기 위해 관련 법안이 개정되고 이를 수용하기 위한 컴퓨터 포렌식 지원 기술이 다각도로 연구되고 있다. 그러나 시스템 침해자의 시스템 공격 후 본인 흔적을 지우고 나가는 경우 침해자 추출이 어렵다. 또한 휘발성 정보의 손실이 발생하며 디스크에 저장된 비휘발성 정보의 경우 파일의 삭제 및 생성에 의해 디스크 저장영역의 중복된 사용으로 완전한 정보를 추출하는데 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 시스템 침해자의 공격 형태 및 상황, 환경을 유추하기 위해 행위자를 중심으로 휘발성의 정보를 수집하여 공격 당시의 시나리오의 재현이 가능한 컴퓨터시스템 블랙박스를 설계하였다.