• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.32 no.4
• /
• pp.607-615
• /
• 2022

The SITM (See-In-The-Middle) proposed in CHES 2020 is a methodology for side-channel assisted differential cryptanalysis. This technique analyzes the power traces of unmasked middle rounds in partial masked SPN block cipher implementation, and performs differential analysis with the side channel information. Blockcipher GIFT is a lightweight blockcipher proposed in CHES 2017, designed to correct the well-known weaknesses of block cipher PRESENT and provide the efficient implementation. In this paper, we propose SITM attacks on partial masked implementation of GIFT-128. This attack targets 4-round and 6-round masked implementation of GIFT-128 and time/data complexity is 2^14.01 /2^14.01, 2¹⁶ /2¹⁶. In this paper, we compare the masterkey recovery logic available in SITM attacks, establishing a criterion for selecting more efficient logic depending on the situation. Finally, We introduce how to apply the this attack to GIFT-COFB, one of the finalist candidates in NIST lightweight cryptography standardization process.

• Land and Housing Review
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.35-50
• /
• 2023

The purpose of this study is to identify areas in need of urban renewal by utilizing spatial data and analyzing their types and characteristics. For this, this research employed a kernel density function and K-means cluster analysis with spatial data, through which it sought ways to identify high-demand areas for urban renewal projects. The key findings and implications of the research are summarized as follows. Firstly, this research classified 587 target sites in Seoul based on development density (ratios) and an indicator for aged buildings. Approximately half of these areas were consistent with leading pilot project sites and Accelerated Integration Sites. Secondly, it was observed that residential environments in the designated leading pilot project sites, as decided by public sectors, were relatively poor compared to other areas. Lastly, the target areas for urban renewal were not clearly categorized through statistical analysis. Instead, it was found that categorization should be made depending on the requirements of each project.

• The Optical Journal
• /
• s.156
• /
• pp.52-60
• /
• 2015

선진국 스마트폰 시장이 포화상태에 도달함에 따라 주요 IT기업들의 차세대 IT 비즈니스 발굴이 큰 화두다. 차세대 IT 비즈니스의 주목할만한 후보군 중 하나는 가상현실(VR: Virtual Reality)이다. 최근 고해상도 디스플레이, 강력한 컴퓨팅 파워, 3D센싱 등의 기술이 비약적으로 발달하고 하드웨어 비용이 크게 하락함에 따라 드디어 일반 사용자들을 대상으로 유의미한 수준의 '몰입감'과 '상호작용'을 제공할 수 있는 환경이 조성됐다. 현재 삼성전자, 소니, 엡슨 등의 대기업들이 VR 헤드셋 개발에 뛰어들었으며 뷰직스(Vuzix), 아 베간트(Avegant), 버추익스(Virtuix), 시브라이트(Seebright) 등의 가상현실 벤처기업들이 크게 주목을 받으면서 해당 업체들에 투자하겠다는 문의가 쇄도하고 있는 실정이다. 향후 가상현실 시장은 기업들에게 엄청난 비즈니스 기회를 제공할 것으로 전망된다. 단지 VR 헤드셋이나 관련 기기의 매출보다는 가상공간에서 사용자들이 소비하는 시간과 비용이 중요하다. 기존 오프라인, 온라인의 비즈니스 모델과 수익 모델 대부분을 가상현실에서 구현할 수 있다. 사람들은 앞으로 현실환경의 모든 오브젝트와 연결돼 상호작용을 하고, 또한 가상환경의 모든 오브젝트와 연결돼 상호작용을 하게 될 것이다. 그것이 진정한 사물인터넷과 가상현실이다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 1989.10a
• /
• pp.197-202
• /
• 1989

한글에서 발생하는 자소의 접촉에 의한 오인식을 해결하기 위하여, 접촉점을 중심으로 원소를 변환하여, 확장 가능한 구조를 모두 검증하고, 수락된 후보패턴에 대하여 가장 근접한 패턴 클래스로 할당하는 한글 인식방법을 제안한다. 프로그램드 배열운법을 이용하여 화소의 2차원 배열에서 입력패턴을 인식하고, PEACE(Primitive-Extraction and Attribute-Computation Embeded ) 파싱을 이용하여, 원소(primitive)의 추출과 숙성 (attribute)의 계산을 구문분석 과정에 통합하고, 전체 시스템이 동적인 구조를 갖게하여, 1차원 스트링으로의 변환에 따르는 패턴의 변형과 부가적인 노력을 억제한다.

• Journal of the Korean Geographical Society
• /
• v.35 no.1
• /
• pp.77-93
• /
• 2000

본 연구는 북한의 지역격차를 분석하고, 상대적으로 낙후된 지역에 대한 개발전략으로서, 북한의 경제발전을 위해 확대.설치가 불가피한 경제특구와 연계하여 지역균형개발전략을 모색해 보았다. 북한의 지역간 인구성장 분석에 의하면, 북한은 지역균형개발정책에도 불구하고, 종주도시 평양과 여타 지역간에 극심한 지역격차를 보이고 있다. 따라서 앞으로 경제특구는 낙후된 지역 즉, 평양을 제외한 여타 지역에 고르게 입지하는 전략이 요구된다는 점을 가조하였다. 그리고 경제특구는 북한의 보유자원 관점에서 노동집약적인 가공공업형 경제특구와 관광형 경제특구로 나누어 추진되는 것이 바람직하며, 입지 후보지로는 신의주.남포.해주.청진.김책.함흥.원산 등의 지구는 가공공업형 경제특구로, 금강산.백두산.묘향산 등의 지구는 관광형 경제특구로 적합하다고 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2016.06a
• /
• pp.25-28
• /
• 2016

본 논문에서는 실시간 얼굴 추적을 위하여 기존의 CamShift 알고리즘의 단점을 보완한 새로운 CamShift 알고리즘을 제안한다. 배경 내 추적 객체와 색상이 유사한 객체가 존재할 경우 기존 CamShift 알고리즘은 불안정한 추적을 보여준다. 이러한 문제점을 화소 단위로 거리정보를 획득할 수 있는 Kinect 의 깊이 정보와 HSV 색공간 기반의 피부색 후보영역을 추출하는 Skin Detection 알고리즘을 이용하여 색상분포만 이용하는 기존의 CamShift 의 단점을 보완한다. 또한 추적하던 객체가 사라지거나 가려짐이 발생할 경우에도 다시 추적할 수 있는 특징점 기반의 매칭 알고리즘을 통하여 차폐영역에 강인한 특성을 가지게 한다. 이러한 향상된 CamShift 알고리즘을 사람의 얼굴 추적에 적용함으로써 다양한 분야에 활용 가능한 강인한 얼굴추적 알고리즘을 제안하고자 한다. 실험결과 제안하는 알고리즘은 기존의 추적 알고리즘인 TLD 보다 월등히 빠른 처리속도와 더 우수한 추적성능을 보여주었고, CamShift 보다 조금 느리지만 기존의 CamShift 가 가지고 있는 문제점들을 해결하였다.

• 월간 기계설비
• /
• s.234
• /
• pp.45-53
• /
• 2010

지난 1988년 2월 남극반도 남쉐틀랜드 군도의 킹조지섬과 넬슨섬으로 둘러싸인 맥스웰만 연안에 건설된 남극세종과학기지. 우리나라는 지구상의 유일한 비오염 지역인 극지 연구를 위해 세종기지를 건설하고 연구활동을 벌이고 있다. 세종기지 건설은 현대그룹의 현대건설, 현대엔지니어링, 현대중공업이 수행했다. 세종기지는 과학사적 의미와 함께 혹독한 자연환경을 극복하고 건설에 성공했다는 점에서 국내 건설사의 한 페이지를 장식하는 시설물이다. 이제 제2남극대륙기지 건설이 추진 중이다. 현재 건설 후보지 정밀 조사 중으로 정밀조사가 끝나면 건설사 선정 등 사업이 본격적으로 진행될 예정이다. 제2남극대륙기지 건설에 어떤 건설사 및 설비건설업체가 참여할지 주목된다. 한국해양연구원 극지연구소가 제공한 자료와 건설사 취재 등을 토대로 세종과학기지 건설과정을 살펴보고 제2남극대륙기지 건설계획을 전망해본다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.163-166
• /
• 2007

인간은 문서를 읽고 그 내용을 머릿속에서 개념적으로 정리하여 몇 개의 명사를 이용하여 키워드로 인지한다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 단어의 개별적인 개념 정보를 동의어와 유의어 사전을 통해 주요 개념어를 추출하고, 추출된 개념어들 사이의 공기 관계를 계산하여 키워드로써의 중요도를 계산하고자 한다. 이를 통해 문서를 대표할 수 있는 키워드 후보를 생성하는 생성 규칙을 자동화하고 문서를 잘 대표할 수 있는 키워드 추출기를 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.11a
• /
• pp.285-289
• /
• 2003

본 논문은 컬러 입력 영상에서 검출된 얼굴 영역 내의 홀(hole)들간의 기하학적 구조를 이용하여 포즈를 추정하는 방법을 제시한다. 얼굴 영역 검출에서는 특징값 기반의 알고리즘 중 피부색 분포를 이용하는 방법을 적용하며, 이 때 발생하는 조명에 의한 열화를 제거한다. 본 논문에서는 TSL 색상 모델을 사용하고, 조명에 의해 너무 밝게 표현되는 부분의 피부값을 조정함으로써 조명에 대한 보정을 실시한다. 그런 다음, 얼굴 영역 안에서 찾은 홀을 피부영역이 아닌 얼굴 구성요소(양눈, 입)로 가정하여, 후보 구성요소들의 기하학적 구조를 이용해 다양한 포즈의 입력 영상에 대한 포즈를 추정한다. 추정된 값은 향후 다양한 포즈에 대한 특징점 추출이나 얼굴 인식에 활용될 수 있다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.199-203
• /
• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.