오류 주입 공격은 암호 장치가 동작하는 동안에 오류를 주입하여 얻은 부가적인 정보를 이용하여 비밀키에 대한 정보를 얻는 공격 방법이다. 오류 주입 공격은 소형 암호 장치에 내장된 암호 알고리즘의 키를 찾을 수 있는 가장 강력한 공격 방법으로 오류 주입 공격 및 오류 탐지 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2009년 S. Pontarelli 등은 Euclidean Addition Chain (EAC)를 사용하는 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 오류 탐지 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 S. Pontarelli 등이 제안한 오류 탐지 방법이 적용된 알고리즘에 대한 새로운 오류 주입 공격 방법을 제안한다. 제안하는 공격 방법은 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘의 상수 k에 대한 EAC에 비트 플립 오류 (bit flip error)를 주입하여 비밀키에 대한 정보를 얻어낸다.
본 연구에서는 운송 안전 서비스를 위한 IP-USN 게이트웨이 소프트웨어 스택 기반의 멀티미디어 협력 작업 환경에서 웹 접근이 가능하게 화이트 보드, 응용 공유, 웹 노트 등의 기능을 하나로 통합한 디지털 캐로절 시스템 환경에서의 오류 동기화 시스템을 기술한다. 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 디지털 캐로절의 오류 제어구조로 사용자 입력부, 브라우저 컴포넌트, 드로잉제어기, 드로잉 윈도우, 브라우저 제어기, URL 정보 추출기, URL 동기기, 오류 정보 추출기, 오류 동기기, 문서 출력부등으로 구성된다.
디지털 캐로절이란 인터넷 상에서 존재하는 다양한 형태의 멀티미디어 파일을 동시에 한 응용에서 통합적으로 수용할 수 있도록 고려한 시스템이다. 련 연구에서의 멀티미디어 협력 작업 환경은 사용자가 웹에서 공동 작업 수행이 가능하고 브라우징 기능이 제공된다 즉 멀티미디어 협력 작업 환경에서의 웹 접근이 가능하게 화이트 보드, 응용 공유, 웹 노트 등의 기능을 하나로 통합한 시스템 환경이다. 본 논문에서는 디지털 캐로절 시스템에서의 오류 동기화 시스템을 기술한다. 오류 공유 시스템을 이용하여 공동 작업을 하는 다른 사용자들에게 신속히 전달하여서 오류 발생 인식을 공동으로 대처할 수 있도록 한다. 디지털 캐로절의 오류 제어조로 사용자 입력부. 브라우저 컴포넌트, 드로잉제어기, 드로잉 윈도우, 브라우저 제어기, URL 정보 추출기, URL 동기기, 오류 정보 추출기, 오류 동기기, 문서 출력부로 구성된다.
교정 시스템에 나타나는 오류 유형들 중에는 전체적인 교정률에 차지하는 비중은 적지만 출현할 때마다 틀릴 가능성이 아주 높은 오류들이 있다. 기존의 교정 시스템에서는 이러한 오류들에 대한 처리가 미흡한데, 철자 오류와 띄어쓰기 오류 중 형태가 비슷하거나 같은 형태가 다른 기능을 함으로써 발생하는 오류들이다. 이러한 오류는 일반 문서 작성자뿐만 아니라 한글 맞춤법에 대해 어느 정도 지식을 가진 사람의 경우에도 구분이 모호하다. 복합 명사와 미등록어를 제외한 오류 중 약 30%가 여기에 속한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 오류 유형들을 분류하고, 이 중에서 빈번하게 출현하는 오류에 대한 교정을 시도하고, 오류 유형들이 문장 내에서 어떤 분포를 가지는지 알아본다. 약 617만 어절의 말뭉치를 이용하여 해당 형태와 다른 성분들과의 관련성을 조사하여 교정 방법을 제시하고, 형태소 분석을 하여 교정을 행한다. 코퍼스 655만 어절 대상으로 실험한 결과 84.6%의 교정률을 보였다. 본 논문에서 제시한 교정 방법은 기존의 교정 시스템에 추가되어 교정 시스템의 전체 교정률을 향상시킬 수 있다. 또한 이와 비슷한 유형의 다른 어휘 교정에 대한 기초 자료로 사용될 수 있을 것이다.
기계 번역에서 품질 검증은 정답 문장 없이 기계 번역 시스템에서 생성된 번역의 품질을 자동으로 추정하는 것을 목표로 한다. 일반적으로 이 작업은 상용화된 기계 번역 시스템에서 후처리 모듈 역할을 하여 사용자에게 잠재적인 번역 오류를 경고한다. 품질 검증의 하위 작업인 치명적인 오류 탐지는 번역의 오류 중에서도 정치, 경제, 사회적으로 문제를 일으킬 수 있을 만큼 심각한 오류를 찾는 것을 목표로 한다. 본 논문은 치명적인 오류의 유무를 분류하는 것을 넘어 문장에서 치명적인 오류가 존재하는 부분을 제시하기 위한 새로운 데이터셋과 모델을 제안한다. 이 데이터셋은 거대 언어 모델을 활용하는 구축 방식을 채택하여 오류의 구체적인 범위를 표시한다. 또한, 우리는 우리의 데이터를 효과적으로 활용할 수 있는 다중 작업 학습 모델을 제시하여 오류 범위 탐지에서 뛰어난 성능을 입증한다. 추가적으로 언어 모델을 활용하여 번역 오류를 삽입하는 데이터 증강 방법을 통해 보다 향상된 성능을 제시한다. 우리의 연구는 기계 번역의 품질을 향상시키고 치명적인 오류를 줄이는 실질적인 해결책을 제공할 것이다.
교통카드 데이터는 승하차 정류장과 시각 등 활용가능성 높은 정보들을 포함하고 있어 대중교통 분야에서 다양하게 활용되고 있다. 데이터 수집·저장 과정에서 물리적·환경적 요인에 의해 다양한 오류가 교통카드 데이터에 존재하지만, 오류 유형과 보정에 대한 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 교통카드 데이터의 승하차 정류장 정보 오류를 상세히 살펴보았다. 제주특별자치도에서 수행된 버스승하차조사 자료와 동일 기간을 대상으로 수집된 교통카드 데이터와 승차정류장을 중심으로 비교한 결과 교통카드 데이터의 승차정류장 정보 오류율이 6.2% 수준으로 보정이 필요함을 확인하였다. 6단계로 구성된 버스정보시스템 데이터 기반 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘을 제시하였다. 버스승하차조사 자료와 버스정보시스템 데이터를 비교한 결과 승차정류장 정보 일치율은 98..3% 수준으로 버스정보시스템 데이터를 활용하여 정류장 오류 보정 가능성을 확인하였다. 본 논문에서 제시한 교통카드 승하차 정류장 정보 오류 보정 알고리즘의 성능을 승차정류장을 중심으로 누락을 제외하고 평가한 결과 교통카드 승차정류장 정보 오류율이 보정 전 6.2%에서 보정 후 1.0%로 5.2%p 감소한 것으로 나타났다. 정류장 정보 오류가 보정된 교통카드 데이터를 통해 버스 노선 조정과 대중교통 인프라 투자 정책의사 결정이 보다 합리적으로 수행될 수 있을 것으로 기대된다.
무선 통신 채널에서 오류 패턴은 유선에 비해 다른 오류 특징을 가지고 오류가 빈번하게 발생한다. 특히 오류가 오랫동안 없는 상태가 지속되기도 한다. 그러나 시뮬레이션에서 이용되는 균일 분포(Uniform distribution)와 같은 간단한 오류 모델에 의해 발생된 오류는 실제적인 오류 패턴과는 많은 차이가 있다. 이러한 차이점을 없애기 위해 측정된 오류를 기반으로 해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 chaotic map 모델을 시뮬레이션에서 사용할 수 있다. Chaotic map 모델은 다른 오류모델에 비해서 실제적인 오류 패턴과 비슷한 오류 패턴을 가지고, 비교적 간단하게 필요한 파라미터를 구할 수 있다. 본 논문에서는 chaotic map 모델을 무선 센서 네트워크에 적용 했다. 센서 네트워크에서 수집된 데이터와 이 데이터를 통한 Chaotic Map 모델을 CCDF(complementary cumulative distribution function)를 통해 비교했다. 무선랜 환경에서 실험된 chaotic map model은 2/3이상의 결과에서 일치하였지만. 센서 네트워크를 적용하면 무선랜과는 다른 특성을 가지기 때문에 30%의 트레이스에서 chaotic map 모델과 일치한다.
본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.
복합명사의 구성요소로 미등록어, 1음절어, 접사 등이 포함된 경우에 복합명사 분해기의 분해 결과가 분해중의성을 보이게 된다. 특정 복합명사에 대한 분해 결과가 잘못된 것일 경우, 이를 분해 오류로 판단하고, 재처리과정을 통해 교정해야 한다. 본 논문에서는 복합명사의 분해 결과에서 분해 오류에 대하여 각 구성명사의 빈도 정보를 통해서 오류 여부를 판단하고, 적절한 재분해 결과를 제공하여 분해 오류를 교정하는 방법을 제안한다.
본 연구에서는 M2M(Machine to machine: 사물 지능 통신) 기반의 URL 동기화 기능을 갖는 멀티미디어 공동작업 환경에서 웹 관련 응용 소프트웨어와 미디어 등의 프로세스(process) 요소들에 대한 오류를 미리 감지하고 오류를 공유하여 웹 멀티미디어 세션에 참여한 참여자 간의 효율적인 의사소통과 상호 협력 환경의 향상을 제공한다. M2M 기반의 오류 동기화 시스템을 이용하여 신속하고 정확하게 오류를 전달하여서 복구하는데 빠르게 대처할 수 있는 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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