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.
암호 알고리즘은 세계적으로 표준화가 진행되고 있으며, 암호 알고리즘의 안전성은 충분히 입증되어 왔다. 하지만, 기존 검증 방법으로 사용되는 테스트벡터 방식으로는 전수조사를 시행할 수 없어 구현상의 취약점을 완벽하게 발견할 수 없기 때문에 심각한 피해를 야기할 수 있다. 그래서 개발한 혹은 현재 존재하고 있는 암호 알고리즘이 표준에 따라 올바르게 구현되었는지에 대한 개선된 검증 방법이 필요하다. 본 논문에서는 KISA에서 개발한 LSH 해시함수 모듈을 미국의 Galois사와 NSA가 함께 공동 개발한 Cryptol을 이용하여 암호 모듈이 올바르게 구현되었는지 검증하였다.
The research focused on the landscape of mountains and hills drawn in a landscape picture. The purpose of the research is to classify patterns of landscape drawning in landscape pictures and to clarify the characteristics of the pattern by a quantitative index. We selected 21 landscape pictures to understand the Landscape Setting Here(LSH) and Landscape Setting These(LST). We investigated size quantitative indices using 1 landscape picture. The index is a follow: altitude, Visual Distance, Angles, Angle of Appearance Size, Inclination, and Angle of Incidence. The following results were obtained by using this data. 1) It has been understood that we offer an important city view because the LSH of this research can establish understanding of the city structure. 2) We dividing 3 patterns by the LST space drawn in the landscape picture. 3 patterns are Ferry point, Beauty point, an Signal-fire point. 3) We clarified the landscape characteristics of each pattern and the characteristics between patterns by using the index according to this pattern. 4) We understood the problem concerning the Seoul city landscape examining the pattern of this research with the ordinance of Seoul city. It is necessary to standardized a system of pattern classification utilized in landscape pictures to establish a universally interpreted detailed quantitative index, which can be applied to research.
Nowadays, fake news from newspapers and social media is a serious issue in news credibility. Some of machine learning methods (such as LSTM, logistic regression, and Transformer) has been applied for fact checking. In this paper, we present Transformer-based fact checking model which improves computational efficiency. Locality Sensitive Hashing (LSH) is employed to efficiently compute attention value so that it can reduce the computation time. With LSH, model can group semantically similar words, and compute attention value within the group. The performance of proposed model is 75% for accuracy, 42.9% and 75% for Fl micro score and F1 macro score, respectively.
최근 다양한 서비스를 제공하기 위해 모바일 기기의 활용도가 증가하고, 이에 따라 안드로이드 플랫폼에서의 앱 위 변조 공격이 급증하고 있다. 이에 대응하기 위해 국내의 금융 분야에서는 암호 알고리즘을 기반으로 한 앱 위 변조 방지 솔루션을 도입하고 있다. 그러나 스마트폰에 설치되는 앱의 용량이 지속적으로 증가하고, 웨어러블이나 IoT 등 제한된 자원을 가진 환경이 확산되면서 앱 위 변조 방지 솔루션의 처리 속도의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 고속경량 암호 LEA와 LSH를 사용한 앱 위 변조 방지 솔루션을 제안한다. 또한 이 기법을 구현한 시뮬레이션 프로그램의 실험결과를 제시하고 기존 암호 알고리즘이 적용된 앱 위 변조 방지 솔루션과의 성능을 비교한다.
최근 차량용 블랙박스의 보급이 확산됨에 따라 이를 법적 증거로 사용하는 경우가 증가하고 있으며, 이에 따라 영상데이터의 무결성 검증에 대한 필요성이 대두되고 있다. 그러나 임베디드 시스템으로 분류되는 블랙박스는 적은 용량과 낮은 처리속도를 가지므로 영상파일 저장과 무결성 검증 처리의 한계점을 가진다. 본 논문에서는 제한된 자원을 가진 블랙박스 환경에서 고속경량 해시함수 LSH와 HMAC의 안전성을 이용하여 영상파일의 무결성을 보장하는 기법을 제안한다. 또한 이 기법을 구현하여 블랙박스 기기에서 무결성 검증 시의 CPU Idle Rate를 측정한 실험 결과를 제시하고, 제안한 기법의 효과성과 실용 가능성에 대해 검증한다.
This paper proposes an object tracking system based on keypoints using homography in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information. Tracking module tracks an object using homography information that generate by being matched on the learned object keypoints to the current object keypoints. Then update the window included the object for defining object's pose. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track objects with updating object's pose for the use of mobile platform.
This paper proposes an object tracking system according to reliability assessment of learning in mobile environments. The proposed system is based on markerless tracking, and there are four modules which are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module detects and identifies an object to be matched on current frame correspond to the database using LSH through SURF, and then this module generates a standard object information that has the best reliability of learning. The standard object information is used for evaluating and learning the object that is successful tracking in tracking module. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. The experimental results show that the proposed system is able to recognize and track the reliable objects with reliability assessment of learning for the use of mobile platform.
Recently, Depending on expectancy effect and ripple effect of augmented reality, the convergence between augmented reality and culture & arts are being actively conducted. This paper proposes a learning method for effective object tracking in 3D storytelling augmented reality in cultural properties. The proposed system is based on marker-less tracking, and there are four modules that are recognition, tracking, detecting and learning module. Recognition module is composed of SURF and LSH, and then this module generates standard object information. Tracking module tracks an object using object tracking based on reliability. This information is stored in Learning module along with learned time information. Detecting module finds out the object based on having the best possible knowledge available among the learned objects information, when the system fails to track. Also, it proposes a method for robustly implementing a 3D storytelling augmented reality in cultural properties in the future.
양자 컴퓨터의 등장은 기존 해시함수 보안에 위협이 되고 있다. 본 논문에서 우리는 국내/국제 해시함수인 LSH, SHA2, SHA3, SM3에 대한 양자회로 구현 결과를 확인하고 비교 분석을 진행하였다. 양자 컴퓨터에서 기존 해시함수를 동작하기 위해서는 양자 회로로 구현되어야 하며 필요한 양자 자원 추정을 통해 양자 보안 강도를 확인할 수 있다. 우리는 각 논문에서 제안한 양자회로 구현 방법 및 양자 자원 추정 결과를 여러 방면에서 비교하고 이를 통해 향후 양자 컴퓨터 보안을 충족하기 위한 방안을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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