• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.573-582
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• 2020

퍼징은 입력값을 무작위로 생성해 소프트웨어를 테스팅하는 방법으로, 처음 고안된 이래로 다양한 방식의 퍼징이 연구되고 있다. 그중 변이기법을 적용한 퍼징은 확률에 따른 비트 반전이나 특별 값 치환과 같이 비교적 간단한 접근법을 사용함에도, 많은 버그를 발견해온 만큼 효율적인 방법이라고 할 수 있다. 하지만 인터프리터는 문법, 시맨틱이 올바른 입력값을 요구하기 때문에 일반적인 변이기법을 적용하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 동적 데이터 흐름 분석을 통해 변이기법을 인터프리터 퍼징에 적용할 수 있는 방법에 대해 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 JMFuzzer는 문법, 시맨틱의 올바름을 고려해 자바스크립트 인터프리터에서 오류 없이 정상적으로 동작하는 다양한 유형의 테스트케이스를 생성할 수 있다. 최종적으로 본 연구에서는 최신 버전의 자바스크립트 인터프리터에서 알려지지 않은 취약점들을 찾았으며, 이를 각 회사에 제보했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.516-522
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• 2017

본 논문에서는 다중 안테나 구조 중 일부 송신 안테나만 활성화하고 활성 안테나의 인덱스를 통해 정보를 전송하는 일반화 공간변조(Generalized Spatial Modulation)시스템을 위한 최대우도 신호 검파 방법을 제안한다. 제안 최대 우도 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대 우도 수신기와 비교하여 공분산 행렬을 추정할 때 후보 해 집합을 확률적으로 추출하여 공분산 행렬을 추정함으로써 시스템 복잡도를 크게 줄이도록 한다. 모의 실험을 통해 제안 최대 우도 수신기가 기존의 채널 정보 오차를 고려하지 않는 수신기보다 높은 수신 성능을 가지며, 기존 강인 최대우도 수신기와 비교하여 동일한 비트 오류율 성능을 가지면서도 큰 폭으로 계산 복잡도를 낮춤을 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제17권4호
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• pp.138-149
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• 2018

본 논문은 전력선 통신의 성능을 하락시키는 임펄스 잡음을 효과적으로 완화하는 시스템 모델을 제안한다. 최근 딥 러닝이 다양한 분야에 적용되어 효과적인 성능개선을 보이고 있다. 효과적인 임펄스 잡음 완화를 위해 딥 러닝 알고리즘 중 하나인 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 기존의 시스템에 적용한다. 또한 다수의 사용자가 존재할 경우를 고려하여 연속적 간섭 제거 기법을 사용하여 다수의 사용자로부터 발생하는 임펄스 잡음을 완화시킨다. 제안한 시스템 모델을 전력선 통신에 적용하여 시뮬레이션을 하였고 비트 오류 확률 대 SNR 그래프를 통해 제안한 시스템 모델의 성능을 확인한다. 또한, 연속적 간섭 제거 기법 중 ZF와 MMSE 연속적 간섭 제거 기법, 최적의 순서를 가지는 연속적 간섭 제거 기법과 최적의 순서를 가지지 않는 연속적 간섭 제거 기법을 각각 비교하여 어떠한 기법이 더 우수한 성능을 가지는지를 확인한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.54-56
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• 2015

본 논문은 두 노드가 하나의 중계기를 통하여 서로 데이터를 주고받는 양방향 중계 네트워크에서 중계기의 안테나의 개수가 2개 이상인 다중 안테나 환경을 고려하여 물리계층 네트워크 코딩 기법을 제안한다. 본 논문에서는 양방향 중계 채널에서 다중접속구간 (multiple access phase)에서의 성능에 집중한다. 본 논문에서는 무선 통신 채널을 송신 노드에서 미리 알지 못하는 경우를 고려하고 무선채널이 시간에 따라 독립적으로 변하는 Fast fading 환경을 고려한다. 수신단에서는 채널 상태 정보를 이용하여 각 심벌을 최대 우도비기반의 신호 복호기법을 이용하고 채널부호화기법으로는 Convolutional Codes를 이용한다. 시뮬레이션 결과를 통하여 중계기의 안테나의 개수가 증가함에 따라 비트 오류 확률의 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 전자공학회논문지S
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• 제35S권12호
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• pp.103-108
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• 1998

디지털 자기기록 장치에서의 용량의 증가는 필연적으로 심각한 인접 심벌간의 간섭 (Intersymbol interference : ISI)과 비선형 왜곡현사을 겪게된다. 본 논문에서는 디지털 자기기록 채널의 심각한 심벌간의 간섭과 비선형 왜곡현상을 보상해 주기 위한 방법으로 신경망을 이용한 등화기를 부분 삭제 모델로 나타난 자기기록 채널에 적용하였다. 신경망을 이용한 결정궤환 등화기 (Neural Decision Feedback Equalizer : NDFE)와 일반적인 결정궤환 등화기 (Decision Feedback Equalizer : DFE)간의 성능을 컴퓨터를 이용한 모의 실험을 통해 비교하였다. 실험 결과, 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 기존의 결정궤환 등화기보다 디지털 자기기록 장치에서 기록 밀도가 증가함에 따라 같은 신호 대 잡음비 (Signal-to-Noise Ratio : SNR)에서 우수한 비트 오류 확률 (bit error probability or bit error ratio : BER) 성능을 보였다.. 또한 같은 밀도의 경우에도 비선형 왜곡 현상이 강할수록 신경망을 이용한 결정궤환 등화기가 보다 안정적이며 우수한 성능을 보였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.67-72
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• 2014

본 논문에서는 협력 통신에 에너지 하베스팅 기법을 적용할 경우 발생되는 잡음을 최소화하고 성능을 개선시킬 수 있는 방안을 제안하였다. 제안된 기법은 에너지 하베스팅 노드에서 수집된 전력을 저장하고 저장된 전력을 바탕으로 중계기를 사용한다. 이때, 중계기에서는 복호 후 전송(Decode and Forward) 기법을 적용하여 잡음의 영향을 최소화하였고, 수신단에서는 최대비 결합(Maximal Ratio Combining) 기법을 적용하여 다이버시티 이득을 얻었다. 따라서 제안된 기법을 일반적인 네트워크 환경에 적용할 경우 중소형 중계기의 구동에 필요한 전력을 제거할 수 있으며, 전력의 수집으로 인해 단말기 및 네트워크의 효율성을 증가시킬 수 있다. 마지막으로, 제안한 프로토콜을 레일리 페이딩 환경에서 전력 수집 효율 및 비트오류율(Bit Error Rate), 아웃티지 확률(Outage Probability)을 통해 시스템의 성능을 평가한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.141-150
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• 2010

본 논문은 전력선 통신 채널에서 터보 부호와 OFDM 시스템의 성능을 분석하고 시뮬레이션 하였다. 전력선통신 시스템은 최악의 환경에서 동작되기 때문에 터보 부호는 전송 데이터의 신뢰성을 보장하기 위해서 사용되었다. 시뮬레이션의 성능은 비트 오류 확률로써 표현하였다. 터보 복호 알고리즘으로써 MAP과 Max-Log MAP 알고리즘, 그리고 SOVA를 선택하였고, 이것들의 성능을 비교하였다. 시뮬레이션 결과로부터, Max-Log MAP 알고리즘이 성능과 복잡도면에서 유망하다는 것이 입증되었다. 그리고 터보 부호기의 인터리버 길이가 100에서 5000으로 변할 때와 반복 횟수가 2번에서 8번으로 증가할 때, 각 각 3dB증가하였음을 알 수 있다. 본 논문에서의 결과는 OFDM를 기반으로 하는 전력선 통신 시스템에 적용될 수 있음을 보여준다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.193-199
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• 2009

전력선 통신(PLC : Power Line Communication) 기술은 유선 액세스 네트워크 솔류션 중 높은 잠재력을 갖고 있는 후보로서 논의되고 있다. 본 논문에서는 PLC 채널에서 이중 이진 터보 부호(DBTC : Double Binary Turbo Code) 성능에 대해 연구하였다. PLC 채널 환경을 만들기 위해 Bernoulli-Gaussian 잡음을 고려하였다. 시스템 성능은 비트 오류 확률 측면에서 분석되었다. 실험 결과로부터 이중 이진 터보 부호화는 상당한 부호화 이득을 제공하는 것을 확인할 수 있었다. 또한 터보 복호 과정에서 복호 횟수를 증가시킴에 따라서 시스템 성능이 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권3호
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• pp.325-331
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• 2022

에지 네트워크 환경에서 IoT 장치가 다양하게 활용되면서 IoT 장치에서 수집되는 정보들을 여러 응용 분야에서 활용하는 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 그러나, 네트워크 환경(간섭, 전파방해 등)에 따라 수집되는 IoT 데이터들이 누락 또는 오류가 발생하는 상황이 빈번해지면서 정확한 IoT 데이터들을 바로 적용하기가 쉽지 않은 상황이다. 본 논문에서는 에지 네트워크 환경에서 수집되는 IoT 데이터들의 오류를 줄이기 위해서 IoT 데이터의 서명 값을 랜덤하게 생성하여 비트 형태로 보안 정보(Security Information, SI) 값만을 IoT 데이터들에 각각 할당함으로써 IoT 데이터의 신뢰성을 보장하는 관리 기법을 제안한다. 제안 기법은 IoT 장치로부터 수집되는 데이터들을 비대칭적으로 서로 연계 처리하도록 다중 해쉬 체인을 적용하여 IoT 데이터를 블록체인으로 묶는다. 이때, 블록 체인화된 IoT 데이터들은 딥러닝 기반으로 상관관계 지수에 따라 가중치를 적용한 확률 함수를 사용한다. 또한, IoT 데이터의 무결성과 처리 비용을 낮추기 위해서 제안 기법은 그룹화된 IoT 데이터를 n-계층 구조로 확장 운영 가능하다.

• 한국통신학회논문지
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• 제31권12C호
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• pp.1173-1183
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• 2006

본 논문에서는 H.264의 확장형(scalable extension) 부호화 기법인 SVC(Scalable Video Coding)에서 채택하고 있는 AR-FGS(Adaptive Reference FGS) 기법의 재생화면 화질 향상을 위한 효과적인 방법을 제안한다. 표준 FGS(Fine Granularity Scalability) 기법에서는 FGS 계층의 부호화 성능 향상을 위하여 기본계층(base layer) 재생화면과 향상계층(enhancement layer) 참조화면에 대해 가중평균(weighted average)을 적용하여 FGS 부호화를 수행하는 AR-FGS 기법을 채택하고 있다. 그러나, 향상계층 부호화 정보가 비트스트림 절삭(bitstream truncation)에 의하여 FGS 복호기에 전달이 되지 못 할 경우 FGS 부호기와 복호기에 이용이 되는 참조화면의 차이로 인하여 움직임 보상 과정에서 오류의 전파(error drift)가 발생하여 FGS 계층에서 화질 저하를 초래하게 된다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FGS 계층에서 움직임 보상에 이용될 예측신호를 구하기 위해 활용이 되는 향상계층 참조화면을 효과적으로 생성하기 위하여 사이클 블록 부호화(cyclical block coding)의 원리를 이용한다. 사이클 블록 부호화에서는 FGS 계층의 복호화 화질에 큰 영향을 미치는 중요 양자화 변환계수(quantized transform coefficient)를 초기 부호화 사이클에 포함시킴으로써 우선적으로 부호화 및 전송이 되게 하는 부호화 기술이다. 양자화 변환계수가 사이클 블록 부호화에 포함되는 순서가 앞설 경우 대역폭 감소로 인한 비트스트림 절삭이 적용될 때에도 복호기에 우선적으로 전달될 확률이 상대적으로 높다. 이러한 원리를 바탕으로 사이클 블록 부호화에 서 각 사이클 별로 생성되는 비트스트림이 향상계층 참조화면의 생성에 기여하는 중요도에 따라 그 가중치를 다르게 조절함으로써 특정 부호화 사이클에서 생성된 비트스트림 정보가 절삭에 의해 FGS 복호기에 전달되지 못하더라도 복호화 시 그 영향을 최소화하여 화질 저하를 줄이는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 이용하여 개선된 AR-FGS 기법을 구현할 경우 기존의 표준 방법에 비하여 재생화면의 화질이 최대 1dB 안팎으로 개선이 됨을 실험을 통해 확인하였다.