Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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v.47
no.2
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pp.86-94
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2010
In this paper, we propose spatially adaptive color demosaicing of noisy Bayer data. When sensor noises are not considered in demosaicing, they may degrade result image. In order to obtain high resolution image, sensor noises are considered in the color demosaicing step. We identify flat, edge and pattern regions at each pixel location to improve the performance of the algorithm and to reduce complexity. Based on the pre-classified regions, the demosaicing of the G channel is performed using the local statistics to reduce the interpolation error. The sensor noise is simultaneously removed by a modified version of non-local mean filter in the green and in the color difference domain. The R and B channels are interpolated easily using fully interpolated and denoised G and color difference values. Experimental results show that the proposed method achieves a significant improvement in terms of visual and numerical criteria, when compared to conventional methods.
Recently, as WPAN (Wireless Personal Area Network) becomes the necessary feature in IoT (Internet of Things) devices, the importance of data security also hugely increases. In this paper, we present the low-complexity 128-bit AES-$CCM^*$ hardware IP for IEEE 802.15.4 standard. For low-cost and low-power implementation which is essentially required in IoT devices, we propose two optimization methods. First, the folded AES(Advanced Encryption Standard) processing core with 8-bit datapath is presented where composite field arithmetic is adopted for reduced hardware complexity. In addition, to support $CCM^*$ mode defined in IEEE 802.15.4, we propose the mode-toggling architecture which requires less hardware resources and processing time. With the proposed methods, the gate count of the proposed AES-$CCM^*$ IP can be lowered up to 57% compared to the conventional architecture.
General companies consider saving the information after enciphering as law. However, if the actual information is saved as enciphered, the decoding process must be conducted when the information is searched or edited in the ser ver. Therefore, process delay time occurs and is less efficient. This kind of work gives burden to the server, so the companies or managers handling the server do not save the information after enciphering. In this paper, the Networ k constructs and realizes an efficient security data management system that ensures safety and haste in operating u sing the homomorphic encryption technology, which collects information and decides quickly, and enables editing the encryption without a decoding process. To ensure the security of the embodied system, the existing encryption algo rithm can be used. Search method to use the keyword search. Additionally, by using a trapdoor, the keyword is not expose and it is changed whenever it is searched, and the formation of the keyword does not get exposed.
Seo, Gae Won;Baek, Yoo Jin;Kim, Sung Kyoung;Kim, Tae Won;Hong, Seokhie
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.5
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pp.859-865
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2013
Esmbedded devices such as smart cards and electronic passports highly demand security of sensitive data. So, the secure implementation of the cryptographic system against various side-channel attacks are becoming more important. In particular, the fault injection attack is one of the threats to the cryptosystem and can destroy the whole system only with single pair of the plain and cipher texts. Therefore, the implementors must consider seriously the attack. Several techniques for preventing fault injection attacks were introduced to a variety of the cryptosystem, But the countermeasures are still inefficient to be applied to the classical RSA cryptosystem. This paper introduces an efficient countermeasure against the fault injection attack for the classical RSA cryptosystem, which is based on the famous Fermat's theorem. The proposed countermeasure has the advantage that it has less computational overhead, compared with the previous countermeasures.
Recently, home network system is providing more various services as home robot applied. A home robot not only basically controls home device but also services prevention of crimes, prevention of disasters through home monitoring and various entertainments while it navigates the autonomously based home network system. However, for the existing home robot to it is not easy to install all functions because the size of robot device becomes larger and the management of contents and applications executed becomes uneasy and has difficulties in adding new functions. Moreover many improvements are necessary for functioning of robot's location awareness. In this paper, we propose a more improved home robot system which uses resources of the robot efficiently as it divides the complicated operation of the robot among external digital device and adds new functions easily and recognizes the location of the robot by RFID.
Nowadays, IT for CRM has been growing and developed rapidly. Typical techniques are statistical analysis tools, on-line multidimensional analytical processing (OLAP) tools, and data mining algorithms (such neural networks, decision trees, and association rules). Among customer data, web log data is very important and to use these data efficiently, applying OLAP technology to analyze multi-dimensionally. To make OLAP cube, we have to precalculate multidimensional summary results in order to get fast response. But as the number of dimensions and sparse cells increases, data explosion occurs seriously and the performance of OLAP decreases. In this paper, we presented why the web log data sparsity occurs and then what kinds of sparsity patterns generate in the two and t.he three dimensions for OLAP. Based on this research, we set up the multidimensional data models and query models for benchmark with each sparsity patterns. Finally, we evaluated the performance of three OLAP systems (MS SQL 2000 Analysis Service, Oracle Express and C-MOLAP).
Feistel and SPN are the two main structures in designing a block cipher algorithm. Unlike Feistel, an SPN has an asymmetric structure in encryption and decryption. In this paper we propose an SPN algorithm which has a symmetric structure in encryption and decryption. The whole operations in our SPN algorithm are composed of the even numbers of N rounds where the first half of them, 1 to N/2, applies function and the last half of them, (N+1)/2 to N, employs inverse function. Symmetry layer is executed to create a symmetry block in between function layer and inverse function layer. AES encryption and decryption algorithm, whose safety is already proved, are exploited for function and inverse function, respectively. In order to be secure enough against the byte or word unit-based attacks, 32bit rotation and simple logical operations are performed in symmetry layer. Due to the simplicity of the proposed encryption and decryption algorithm in hardware configuration, the proposed algorithm is believed to construct a safe and efficient cipher in Smart Card and RFID environments where electronic chips are built in.
Kim, Jin-Wook;Cho, Tae-Hwan;Choi, Sang-Bang;Park, Hyo-Dal
Journal of Advanced Navigation Technology
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v.18
no.1
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pp.29-34
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2014
Data fusion techniques combine data from multiple radars and related information to achieve more accurate estimations than could be achieved by a single, independent radar. In this paper, we analyze delay and loss of packets to be processed by multiple radar and minimize data processing interval from centralized data processing operation as fusing multiple radar data. Therefore, we model radar network about central data fusion, and analyze delay and loss of packets inside queues on assuming queues respectively as the M/M/1/K using NS-2. We confirmed average delay time, processing fused multiple radar data, through the analysis data. And then, this delay time can be used as a reference time for radar data latency in fusion center.
Generation methods of data cube have been studied for many years in data warehouse which supports decision making using stored data. There are two previous studies, one is multi-way array algorithm and the other is H-cubing algorithm which is based on the hyper-tree. The multi-way array algorithm stores all aggregation data in arrays, so if the base data is increased, the size of memory is also grow. The H-cubing algorithm which is based on the hyper-tree stores all tuples in one tree so the construction cost is increased. In this paper, we present an efficient data cube generation method based on hash table using weight mapping table and record hash table. Because the proposed method uses a hash table, the generation cost of data cube is decreased and the memory usage is also decreased. In the performance study, we shows that the proposed method provides faster search operation time and make data cube generation operate more efficiently.
A spatial data warehouse has spatial data cube composed of multi-dimensional data for efficient OLAP(On-Line Analytical Processing) operations. A spatial data cube supporting concept hierarchies holds huge amount of data so that many researches have studied a incremental update method for minimum modification of a spatial data cube. The Cube, however, compressed by eliminating prefix and suffix redundancy has coalescing paths that cause update inconsistencies for some updates can affect the aggregate value of coalesced cell that has no relationship with the update. In this paper, we propose incremental batch update method of a spatial data cube. The proposed method uses duplicated nodes and extended node structure to avoid update inconsistencies. If any collision is detected during update procedure, the shared node is duplicated and the duplicate is updated. As a result, compressed spatial data cube that includes concept hierarchies can be updated incrementally with no inconsistency. In performance evaluation, we show the proposed method is more efficient than other naive update methods.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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