• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.24-29
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• 2001

XHTML은 HTML의 요소와 XML의 문법을 가진 마크업 언어이다. XML과 HTML의 장점을 결합하여 발표되었으며, HTML에서 XML로 가는 중간단계로, HTML을 대체할 언어로, 또는 유무선 통합을 위한 마크업 언어로 보고 있다. XHTML 언어를 이용하기 위해 텍스트나 기존에 널리 쓰이고 있는 HTML을 규칙에 맞는 HTML로 바꾸고, 간단한 조작으로 쉽게 XHTML로 바꿀 수 있도록 하는 XHTML 코드 생성기를 설계·구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.280-282
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• 2017

최근 소프트웨어에 내장된 취약점 분석을 위한 자동화 도구 개발 연구가 각 분야에서 활발히 연구되고 있다. 그 중 바이너리 코드를 대상으로 바로 보안취약점을 분석하는 방법이 아닌 중간언어를 활용하여 분석하는 방법이 대두되고 있으며 이를 위한 다양한 중간언어가 제시되었다. 그 중 하이레벨 언어 수준의 내용의 기술이 가능하며 명령어 자체적으로 자료형을 유지하여 보안 취약점 분석에 효과적인 언어로 SIL 중간언어가 재조명 받고 있다. 따라서 본 논문에서는 이룰 위해서 x86/64 기반 어셈블리어를 SIL 로 효과적으로 변환하며 프로그램의 의미가 변하지 않는 것을 확인하기 위해서 프로그램의 제어흐름을 시각화하는 기능을 가진 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.352-357
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• 2006

매년 도로와 주차공간의 확장보다 차량의 수가 빠르게 증가하여 그에 따라 불법 주차 관리의 어려움이 증가하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 지능형 주차 관리 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 획득된 차량 영상에서 수직 에지의 특징을 이용하여 번호판 영역과 개별 코드를 추출하고, 추출된 개별 코드를 퍼지 신경망 알고리즘을 제안하여 학습 및 인식한다. 본 논문에서는 차량 번호판 영역을 검출하기 위해 프리윗 마스크를 적용하여 수직 에지를 찾고, 차량 번호판의 정보를 이용하여 잡음을 제거한 후에 차량 번호판 영역을 추출한다. 추출된 차량 번호판 영역은 반복 이진화방법을 적용하여 이진화하고, 이진화된 차량 번호판 영역에 대해서 수직 분포도와 수평 분포도를 이용하여 번호판의 개별 코드를 추출한다 추출된 개별 코드는 제안된 퍼지 신경망 알고리즘을 적용하여 인식한다. 제안된 퍼지 신경망은 입력층과 중간층간의 학습 구조로는 FCM 알고리즘을 적용하고 중간층과 출력층간의 학습 구조는 Max_Min 신경망을 적용한다. 제안된 방법의 추출 및 인식 성능을 평가하기 위하여 실제 차량 영상 150장을 대상으로 실험한 결과, 기존의 차량 번호판 인식 방법보다 효율적이고 인식 성능이 개선된 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.05a
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• pp.525-528
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• 2005

원시 프로그램에 대한 컴파일 과정 중 최적화 단계에서는 프로그램의 실행 속도를 개선시키고 코드 크기를 줄일 수 있는 다양한 최적화 기법을 수행한다. 특히, 핍홀 ��적화는 비효율적인 명령어의 순서를 구별해 내고 연속되는 명령어의 순서를 의미적으로 동등하면서 좀 더 효율적인 코드로 개선하는 방법이다. 최적화 패턴 매칭 방법 중 스트링 패턴 매칭 방법은 중간 코드에 대응하는 최적의 패턴을 찾기 위한 방법으로 과다한 최적화 패턴 검색 시간으로 비효율적이고, 트리 패턴 매칭은 패턴 결정시 중복 비교가 발생할 수 있으며, 코드의 트리 구성에 많은 비용이 드는 단점을 가지고 있는 방법들이다. 본 논문에서는 기존의 최적화 방법들의 단점을 극복하기 위한 방법으로 DFA(Deterministic Finite Automata)를 이용한 코드 최적화 방법을 제안한다. 이 방법은 다른 패턴 매칭 기법보다 오토마타(Automata)로 구성하기 때문에 비용은 적어지고, 오토마타를 통해 결정적으로 패턴이 확정됨에 따른 패턴 선택 비용이 줄어들며, 최적화 패턴 검색 시간도 빨라지는 효율적인 방법이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.9 no.9
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• pp.1247-1256
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• 2006

VM(Virtual Machine) can be considered as a software processor which interprets the abstract machine code. Also, it is considered as a conceptional computer that consists of logical system configuration. But, the execution speed of VM system is much slower than that of a real processor system. So, it is very important to optimize the code for virtual machine to enhance the execution time. In this paper, we designed and implemented the optimizer for the virtual(or abstract) machine code(VMC) which is actually SIL(Standard Intermediate Language) that is an intermediate code of EVM(Embedded Virtual Machine). The optimizer uses the pattern matching optimization techniques reflecting the characteristics of the VMC as well as adopting the existing optimization methodology. Also, we tried a benchmark test for the VMC optimizer and obtained reasonable results.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.10 no.5
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• pp.983-989
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• 2006

Current emigration and immigration control inspects passports by the naked eye, registers them by manual input, and compares them with items of database. In this paper, we propose the method to recognize information codes of passports. The proposed passport recognition method extracts character-rows of information codes by applying sobel operator, horizontal smearing, and contour tracking algorithm. The extracted letter-row regions is binarized. After a CDM mask is applied to them in order to recover the individual codes, the individual codes are extracted by applying vertical smearing. The recognizing of individual codes is performed by the RBF network whose hidden layer is applied by ART 2 algorithm and whose learning between the hidden layer and the output layer is applied by a generalized delta learning method. After a photo region is extracted from the reference of the starting point of the extracted character-rows of information codes, that region is verified by the information of luminance, edge, and hue. The verified photo region is certified by the classified features by the ART 2 algorithm. The comparing experiment with real passport images confirmed the good performance of the proposed method.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2008.10b
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• pp.314-315
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• 2008

본 논문에서는 임베디드 리눅스와 uCOS-2 간 소스코드 변환에 대한 연구를 위해 API 정변환/역변환기(API 변환기)를 이용하여 두 RTOS 간 소스코드 변환을 실험한다. API 변환기는 임베디드 소프트웨어의 개발을 돕기 위해 개발된 프로그램으로서, 정변환과 역변환 기능을 이용하여 이종 RTOS 간 소스코드를 자동으로 상호 변환한다. 정변환이란 중간형태의 C-코드인 CIC 파일에서 특정 RTOS를 위한 C-코드로 변환하는 것을 의미한다. 반대로 역변환은 특정 RTOS를 위한 C-코드로부터 CIC 파일로 변환하는 것을 가리킨다. 본 논문의 실험에서는 임베디드 리눅스와 uCOS-2의 동기화 소스코드 예제를 API 변환기를 이용하여 상호 변환해본다. 그리고 변환된 소스코드의 정상동작 여부를 확인하기 위해 각각의 타깃보드 위에 소스코드를 포팅한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.3
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• pp.122-131
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• 2010

In this paper, we design and implement CTOC, a new bytecode analysis and translation tool. We also propose E-Tree, a new intermediate code, to efficiently deal with intermediate codes translated from bytecodes. E-Tree is expressed in a tree form by combining relevant bytecode instructions in basic blocks of eCFG to overcome the weaknesses of bytecodes such as complexity and analytical difficulty. To demonstrate the usefulness and possible extensibility of CTOC, we show the creation process of eCFG and E-Tree through practical bytecode analysis and translation and shows the optimization process of a bytecode program as an example of possible extensibility.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.201-204
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• 2011

소프트웨어의 비중이 커짐에 따라 소프트웨어가 안전하게 실행되는 것이 보장되어야 한다. 이를 위해 다양한 검증 도구를 통해 검증이 수행된다. 하지만 소스 코드와 명세를 입력으로 받는 검증도구는 검증조건 생성이 어렵기 때문에 검증 조건 생성에 용이하도록 입력 값을 중간 표현 언어로 변환해 주는 것이 필요하다. 본 논문에서는 검증의 정확성을 위해 다양하게 존재하는 중간 표현 언어의 특성을 분석하고 예제를 통해 비교한다. 중간 표현 언어의 비교 분석 결과를 통해 검증을 수행할 때 검증의 목적과 환경에 적합한 중간 표현 언어 선택으로 검증의 효율성과 정확성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.155-161
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• 2003

출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.