The block chain technology is a technique that prevents manipulation of data and ensures integrity and reliability. Ethereum is building a smart contract environment as a type of encryptionenabled system based on block chains. Smart contracts can be implemented when conditions are met, thus increasing confidence in digital data. However, smart contracts that are being tried in various ways are not covered by information security and personal information protection. The structure in which the network participant can view the open transaction ledger is exposed to data or personal information listed in the block chain. In this study, it is possible to manage the data of personal information recorded in the block chain directly. This study is protected personal information by preventing the exposure of personal information and by executing time code, it is possible to erase recorded information after a certain period of time has elapsed. Based on the proposed system in the future, it is necessary to study the additional management techniques of unknown code defects or personal information protection.
Nonparametric procedures in randomized block design was proposed by Friedman (1937) as a general alternative. This method is used to find out the difference in treatment effect. It can cause a loss of inter block information using the ranking in each block. This paper proposed nonparametric procedures using an aligned method proposed by Hodges and Lehmann (1962) to reduce block information based on joint placement suggest by Jo and Kim (2013) in a randomized block design. We also compared the power of the test of the proposed procedures and established method through a Monte Carlo simulation.
Park, Taehwan;Seo, Hwajeong;Bae, Bongjin;Kim, Howon
Journal of information and communication convergence engineering
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v.14
no.3
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pp.177-183
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2016
A lot of Internet of Things devices has resource-restricted environment, so it is difficult to implement the existing block ciphers such as AES, PRESENT. By this reason, there are lightweight block ciphers, such as SIMON, SPECK, and Simeck, support various block/key sizes. These lightweight block ciphers can support the security on the IoT devices. In this paper, we propose efficient implementation methods and performance results for the Simeck family block cipher proposed in CHES 2015 on an 8-bit ATmega128-based STK600 board. The proposed methods can be adapted in the 8-bit microprocessor environment such as Arduino series which are one of famous devices for IoT application. The optimized on-the-fly (OTF) speed is on average 14.42 times faster and the optimized OTF memory is 1.53 times smaller than those obtained in the previous research. The speed-optimized encryption and the memory-optimized encryption are on average 12.98 times faster and 1.3 times smaller than those obtained in the previous studies, respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.12C
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pp.1282-1287
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2002
In this Paper, we present the design of 10Mbps HomePNA(Home Phoneline Networking Alliance) PHY which is Home Network Technology using phone-line. It is connected with external interface through MII(Media Independent Interface) and AFE(Analog Front End) Interface. 10Mbps HomePNA PHY is composed with Management Block IEEE 802.3 CSMA/CD MAC(Media Access Control) Block Modulator block and Demodulator block. For their verification, we designed a prototype FPGA PCB board using XPC860T made in Motorola. We verified HomePNA frame data transmission using a driver program based Linux kernel. we verified rate negotiation by HomepNA 2.0 Link Layer Protocol.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.14
no.11
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pp.73-79
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2009
In this paper, a method is proposed that enhances the performance of the facial expression recognition using template matching of Local Binary Pattern(LBP) histogram. In this method, the face image is segmented into blocks, and the LBP histogram is constructed to be used as the feature of the block. Block dissimilarity is calculated between a block of input image and the corresponding block of the model image. Image dissimilarity is defined as the weighted sum of the block dissimilarities. In conventional methods, the block weights are assigned by intuition. In this paper a new method is proposed that optimizes the weights from training samples. An experiment shows the recognition rate is enhanced by the proposed method.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.6
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pp.2005-2021
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2014
This paper proposes a novel image authentication scheme, aiming at tampering detection for block truncation coding (BTC) compressed image. The authentication code is generated by using the random number generator with a seed, and the size of the authentication code is based on the user's requirement, with each BTC-compressed image block being used to carry the authentication code using the data hiding method. In the proposed scheme, to obtain a high-quality embedded image, a reference table is used when the authentication code is embedded. The experimental results demonstrate that the proposed scheme achieves high-quality embedded images and guarantees the capability of tamper detection.
Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics
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v.24
no.4
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pp.667-674
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1987
In this paper an effective block matching algorithm is proposed to find the motion vector. There are two approaches to the estimation of the motion vector in MCC (motion compensated coding), i.e., pel(pixel element) recursive algorithm and block matching algorithm. The search algorithm in this paper is based on the block matching method. The advantage of a proposed algorithm using integral projections is the reduction of the computation time. While the conventional block matching methods have to be computed in 2-dimensional arrays, the proposed algorithm using integral projections can be computed in 1-dimensional arrays. In comparison with conventional block matching methods, a computer simulation shows that though the prediction error increases 0.23 db, it is not detectable for human eyes and the average reduction ratio of computation time obtained from the proposed algorithm is about 3-4.
In this Paper, we propose fast block matching algorithm by dividing complex areas based on complexity order of reference block and square sub-block to reduce an amount of computation of full starch(FS) algorithm for fast motion estimation, while keeping the same prediction quality compared with the full search algorithm. By using the fact that matching error is proportional to the gradient of reference block, we reduced unnecessary computations with square sub-block adaptive matching scan based image complexity instead of conventional sequential matching scan and row/column based matching scan. Our algorithm reduces about $30\%$ of computations for block matching error compared with the conventional partial distortion elimination(PDE) algorithm without any prediction quality, and our algorithm will be useful in real-time video coding applications using MPEG-4 AVC or MPEG-2.
Due to the advantages of fast read/write operation and low power consumption, SSD(Solid State Drive) is now widely adopted as storage device of smart phone, laptop computer, server, etc. However, the shortcomings of SSD such as limited number of write operations and asymmetric read/write operation lead to the problem of shortened life span of SSD. Therefore, the block replacement policy of SSD used as cache for HDD is very important. The existing solutions for improving the lifespan of SSD including the LARC scheme typically employ the LRU algorithm to manage the SSD blocks, which may increase the miss rate in SSD due to the replacement of frequently used block instead of rarely used block. In this paper we propose a novel block replacement scheme which considers the block reuse interval to effectively handle various data read/write patterns. The proposed scheme replaces the block in SSD based on the recency decided by reuse interval and age along with hit ratio. Computer simulation using workload trace files reveals that the proposed scheme consistently improves the performance and lifespan of SSD by increasing the hit ratio and decreasing the number of write operations compared to the existing schemes including LARC.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.12
no.3
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pp.179-185
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2019
This paper proposes a block-type classification based image binarization for the implementation of the low-power feature extraction algorithm. The proposed method can be implemented with threshold value re-use technique approach when the image divided into $64{\times}64$ macro blocks size and calculating the threshold value for each block type only once. The algorithm is validated based on quantitative results that only a threshold value change rate of up to 9% occurs within the same image/block type. Existing algorithms should compute the threshold value for 64 blocks when the macro block is divided by $64{\times}64$ on the basis of $512{\times}512$ images, but all suggestions can be made only once for best cases where the same block type is printed, and for the remaining 63 blocks, the adaptive threshold calculation can be reduced by only performing a block type classification process. The threshold calculation operation is performed five times when all block types occur, and only the block type separation process can be performed for the remaining 59 blocks, so 93% adaptive threshold calculation operation can be reduced.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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