• 정보보호학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.31-39
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• 2016

해시함수는 인증, 서명, 데이터 무결성 등을 수행하기 위해 반드시 필요한 암호학적 프리미티브이다. 2005년 중국의 Wang교수에 의해 MD5와 SHA-1과 같은 구조에 대해 충돌쌍 공격이 제기됨으로써 NIST는 SHA-3 프로젝트를 진행하여 Keccak을 새로운 표준 해시함수로 선정하였다. 또한 국내의 경우 국가보안기술연구소에서는 높은 안전성과 효율성을 제공하는 해시함수 LSH를 개발했다. LSH는 초기화, 압축, 완료함수로 이루어지며 함수 내에서 mod $2^W$상에서의 덧셈, 비트단위 순환, 워드 단위 순환 및 xor연산을 수행한다. 이러한 연산은 동시에 독립적으로 수행될 수 있으며 병렬화가 가능하다. 본 논문에서는 LSH를 분석하여 구조적인 측면에서 속도를 개선할 수 있는 방법을 제안하고 SIMD의 SSE와 AVX를 활용하여 LSH 함수를 병렬 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.701-704
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• 2015

해시함수는 사회 전반에 걸쳐 무결성 및 인증을 제공하기 위하여서 사용하는 함수로써 암호학적으로 중요한 함수이다. 본 논문에서는 2014년 국가보안기술 연구소에서 개발한 해시함수 LSH를 하드웨어적인 구현이 아닌 소프트웨어적인 구현을 수행하였고 또한 Intel CPU 상에서 동작하는 SIMD 기법인 SSE를 이용하여 LSH 알고리즘의 최적화 구현을 수행한다. 고속해시함수 LSH 알고리즘에서 사용하는 주 연산은 ARX(Addition Rotation, Xor)연산으로 SIMD를 적용하기에 용이한 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 기존 32 비트 단위의 연산을 수행하는 LSH 알고리즘을 SIMD를 이용하여 128비트 단위의 연산을 수행 하도록 개발하였다. 그 결과 Intel Xeon CPU에서 SIMED를 적용한 결과 적용하지 않은 LSH 알고리즘보다 최대 2.79배의 성능의 향상을 확인 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.445-446
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• 2015

LSH는 고차원 데이터베이스에서의 빠른 유사 아이템 검색을 위해 널리 사용되고 있는 인덱싱 방안이나, 다양한 파라메터가 존재하여 각 파라메터를 적절하게 설정하는 데에 어려움이 있다. 본 논문에서는 다양한 실험을 통해 고차원의 대용량 멀티미디어 데이터베이스에서의 유사 아이템 검색을 위한 LSH의 파라메터에 따른 성능 추이를 살펴보고, 적절한 파라메터를 설정하는 방안에 대해 논의한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.264-272
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• 2010

예제기반 초해상도 영상복원은 영상 패치의 대한 학습 및 검색을 통해 저해상도 영상으로부터 고해상도 영상을 복원하는 방법으로써 성능이 좋고 한 장의 저해상도 영상에 대하여도 적용 가능하다. 그러나 복원 과정에서 패치 검색에 많은 비교 연산이 요구되기 때문에 속도가 매우 느리다. 복원 속도를 향상시키기 위해서는 효과적인 패치 검색 알고리즘이 요구된다. 본 논문에서는 패치 검색에 사용 가능한 다양한 고차원 특징 검색 방법들을 실제 초해상도 영상복원 시스템에 적용하여 그 성능을 비교하였다. 또한 문자 인식 분야에서 성공적으로 적용되어왔으나 초해상도 영상복원에서는 사용되지 않았던 단계적 후보축소 방법을 패치 검색 단계에 적용할 것을 제안한다. 실험 결과 기존의 방법 중에서는 LSH가 가장 좋은성능을 나타내었다. 본 논문에서 제안한 단계적 후보 축소에 의한 패치 검색 방법은 LSH보다 더욱 우수하여 $1024{\times}1024$ 영상의 복원 시 LSH보다 최대 3.12배 빠른 복원 속도를 나타내었다.

• 여성건강간호학회지
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• 제20권2호
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• pp.148-154
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• 2014

Purpose: This study was done to evaluate postoperative patient satisfaction, vaginal bleeding, and sexual function in women after laparoscopic supracervical hysterectomy (LSH). Methods: A retrospective study was conducted using a questionnaire mailed to 131 women who underwent LSH between 2008 and 2011at the Department of Obstetrics &Gynecology, D University Hospital in Chungnam province. Indication for LSH was uterine myoma. The questionnaire contained questions on overall postoperative satisfaction, influence on quality of life of vaginal bleeding, and sexual satisfaction following surgery. Data were collected from March to July 2013 and 109 (83.2%) patients returned the questionnaire. Results: Most women reported being very satisfied (90.8%) or satisfied (7.3%), but 2 women (1.8%) were not satisfied with LSH. Four patients (3.4%) reported experiencing vaginal bleeding but with no negative influence on quality of life. Of sexually active women, 82 patients (90.1%) reported improvements in sexual function, 8 patients (8.8%) reported "no change", and one patient (1.1%) reported a deterioration Conclusion: Results of this study indicate that LSH is associated with a high degree of patient satisfaction, no negative influence on quality of life from vaginal bleeding, and improvement in sexual function to a minimum 2 years after the procedure.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.364-380
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• 2016

The most popular approach in object classification is based on the bag of visual-words model, which has several fundamental problems that restricting the performance of this method, such as low time efficiency, the synonym and polysemy of visual words, and the lack of spatial information between visual words. In view of this, an object classification based on weakly supervised E2LSH and saliency map weighting is proposed. Firstly, E2LSH (Exact Euclidean Locality Sensitive Hashing) is employed to generate a group of weakly randomized visual dictionary by clustering SIFT features of the training dataset, and the selecting process of hash functions is effectively supervised inspired by the random forest ideas to reduce the randomcity of E2LSH. Secondly, graph-based visual saliency (GBVS) algorithm is applied to detect the saliency map of different images and weight the visual words according to the saliency prior. Finally, saliency map weighted visual language model is carried out to accomplish object classification. Experimental results datasets of Pascal 2007 and Caltech-256 indicate that the distinguishability of objects is effectively improved and our method is superior to the state-of-the-art object classification methods.

• 한국전기전자재료학회:학술대회논문집
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• 한국전기전자재료학회 2004년도 춘계학술대회 논문집 디스플레이 광소자분야
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• pp.146-149
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• 2004

We have studied a liquid crystal (LC) mode (named locked super homeotropic (LSH)) in which the LCs aligned homeotropically are locked by surrounding walls such as cubic, hexagonal and cylinder. In the device, the vertically aligned LCs tilt down symmetrically around the center of the cell when a voltage is applied and thus it exhibits wide viewing angle. The structure of this LSH mode is suitable for large-sized display panels. since the LCs are locked in micro domains the LCs do not flow to the bottom of the panel by gravity. This mode is applicable to achieve high performance TFT-LCD TV because of high performance characteristics such as high contrast, high brightness, wide-viewing angle.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권2호
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• pp.99-105
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• 2018

k-Nearest neighbor join (k-NN Join) is a computationally intensive algorithm that is designed to find k-nearest neighbors from a dataset S for every object in another dataset R. Most related studies on k-NN Join are based on single-computer operations. As the data dimensions and data volume increase, running the k-NN Join algorithm on a single computer cannot generate results quickly. To solve this scalability problem, we introduce the locality-sensitive hashing (LSH) k-NN Join algorithm implemented in Spark, an approach for high-dimensional big data. LSH is used to map similar data onto the same bucket, which can reduce the data search scope. In order to achieve parallel implementation of the algorithm on multiple computers, the Spark framework is used to accelerate the computation of distances between objects in a cluster. Results show that our proposed approach is fast and accurate for high-dimensional and big data.

• 정보보호학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.323-330
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• 2021

최근에는 양자 컴퓨터의 빠른 연산의 장점이 알려지면서 큐비트를 활용한 양자회로에 대한 관심이 높아지고 있다. 그루버 알고리즘은 n-bit의 보안 레벨의 대칭키 암호와 해시 함수를 n/2-bit 보안 레벨까지 낮출 수 있는 양자 알고리즘이다. 그루버 알고리즘은 양자 컴퓨터상에서 동작하기 때문에 적용 대상이 되는 대칭키 암호와 해시함수는 양자 회로로 구현되어야 한다. 이러한 연구 동기로, 최근 들어 대칭키 암호 또는 해시 함수를 양자 회로로 구현하는 연구들이 활발히 수행되고 있다. 하지만 현재는 큐비트의 수가 제한적인 상황으로 최소한의 큐비트 개수로 구현하는 것에 관심을 가지고 효율적인 구현을 목표로 하고 있다. 본 논문에서는 국산 해시함수 LSH 구현에 큐빗 재활용, 사전 연산을 통해 사용 큐빗 수를 줄였다. 또한, Mix, Final 함수와 같은 핵심 연산들을 IBM에서 제공하는 양자 프로그래밍 툴인 ProjectQ를 사용하여 양자회로로 효율적으로 구현하였고 이에 필요한 양자 자원들을 평가하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.735-745
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• 2013

The emergence of Web 2.0 technologies, such as blogs and wiki, enable even naive users to easily create and share content on the Web using freely available content sharing tools. Wide availability of almost free data and promiscuous sharing of content through social networking platforms created a content borrowing phenomenon, where the same content appears (in many cases in the form of extensive quotations) in different outlets. An immediate side effect of this phenomenon is that identifying which content is re-used by whom is becoming a critical tool in social network analysis, including expert identification and analysis of information flow. Internet-scale reuse detection, however, poses extremely challenging scalability issues: considering the large size of user created data on the web, it is essential that the techniques developed for content-reuse detection should be fast and scalable. Thus, in this paper, we propose a $qSign_{lsh}$ algorithm, a mechanism for identifying multi-sentence content reuse among documents by efficiently combining sentence-level evidences. The experiment results show that $qSign_{lsh}$ significantly improves the reuse detection speed and provides high recall.