In this paper, we propose a novel optical implementation of a 3DES algorithm based on dual XOR logic operations for a cryptographic system. In the schematic architecture, the optical 3DES system consists of dual XOR logic operations, where XOR logic operation is implemented by using a free-space interconnected optical logic gate method. The main point in the proposed 3DES method is to make a higher secure cryptosystem, which is acquired by encrypting an individual private key separately, and this encrypted private key is used to decrypt the plain text from the cipher text. Schematically, the proposed optical configuration of this cryptosystem can be used for the decryption process as well. The major advantage of this optical method is that vast 2-D data can be processed in parallel very quickly regardless of data size. The proposed scheme can be applied to watermark authentication and can also be applied to the OTP encryption if every different private key is created and used for encryption only once. When a security key has data of $512{\times}256$ pixels in size, our proposed method performs 2,048 DES blocks or 1,024 3DES blocks cipher in this paper. Besides, because the key length is equal to $512{\times}256$ bits, $2^{512{\times}256}$ attempts are required to find the correct key. Numerical simulations show the results to be carried out encryption and decryption successfully with the proposed 3DES algorithm.
Knowledge graph is a technology that improves search results by using semantic information based on various resources. Therefore, due to these advantages, the knowledge graph is being defined as one of the core research technologies to provide AI-based services recently. However, in the case of the knowledge graph, since the form of knowledge collected from various service domains is defined as plain text, it is very important to be able to analyze the text and understand its meaning. Recently, various lexical dictionaries have been proposed together with the knowledge graph, but since most lexical dictionaries are defined in a language other than Korean, there is a problem in that the corresponding language dictionary cannot be used when providing a Korean knowledge service. To solve this problem, this paper proposes an ontology based on the parts of speech of Korean. The proposed ontology uses 9 parts of speech in Korean to enable the interpretation of words and their semantic meaning through a semantic connection between word class and word class. We also studied various scenarios to apply the proposed ontology to vehicle services.
한국기술표준원(KATS)과 국제표준화기구(ISO/IEC)에 의해 표준으로 채택된 경량 블록암호 알고리듬 HIGHT용 저면적/저전력 암호/복호 코어를 설계하였다. IoT(Internet of Things) 보안에 적합하도록 개발된 경량 블록암호 알고리듬 HIGHT는 128비트의 마스터 키를 사용하여 64비트의 평문을 64비트의 암호문으로, 또는 그 역으로 변환한다. 저면적과 저전력 구현을 위해 data path를 32 비트로 축소하여 설계하였으며, 암호화 및 복호화를 위한 라운드 변환 블록과 키 스케줄러의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계를 최적화하였다.
LEA(Lightweight Encryption Algorithm)는 2012년 국가보안기술연구소(NSRI)에서 개발한 128비트 고속 경량 블록암호 알고리듬이다. LEA는 128/192/256비트 마스터키를 사용하여 128비트 평문을 128비트 암호문으로, 또는 그 역으로 변환한다. 라운드 변환블록의 암호화 연산과 복호화 연산의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하였으며, 또한 키 스케줄러도 암호화와 복호화의 하드웨어 자원이 공유되도록 설계하여 저전력, 저면적 구현을 실현했다. 설계된 LEA 프로세서는 FPGA 구현을 통해 하드웨어 동작을 검증하였다.
Armengol-Estape, Jordi;Soares, Felipe;Marimon, Montserrat;Krallinger, Martin
Genomics & Informatics
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제17권2호
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pp.15.1-15.7
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2019
Automatically detecting mentions of pharmaceutical drugs and chemical substances is key for the subsequent extraction of relations of chemicals with other biomedical entities such as genes, proteins, diseases, adverse reactions or symptoms. The identification of drug mentions is also a prior step for complex event types such as drug dosage recognition, duration of medical treatments or drug repurposing. Formally, this task is known as named entity recognition (NER), meaning automatically identifying mentions of predefined entities of interest in running text. In the domain of medical texts, for chemical entity recognition (CER), techniques based on hand-crafted rules and graph-based models can provide adequate performance. In the recent years, the field of natural language processing has mainly pivoted to deep learning and state-of-the-art results for most tasks involving natural language are usually obtained with artificial neural networks. Competitive resources for drug name recognition in English medical texts are already available and heavily used, while for other languages such as Spanish these tools, although clearly needed were missing. In this work, we adapt an existing neural NER system, NeuroNER, to the particular domain of Spanish clinical case texts, and extend the neural network to be able to take into account additional features apart from the plain text. NeuroNER can be considered a competitive baseline system for Spanish drug and CER promoted by the Spanish national plan for the advancement of language technologies (Plan TL).
CAPTCHA은 스팸이나 로봇에 의한 사이트 자동가입을 막는 계정 생성방지 도구로써, 특정 언어 또는 그림을 해독할 수 있는 인간의 우수한 가독성을 이용한 것으로 일반적으로 컴퓨터 프로그램이 해독하기 어려운 기호, 글자 등을 입력하도록 하여 스팸 또는 자동화 도구 등을 무력화 시키는 보안 기술이다. 하지만 기존에 사용되었던 CAPTCHA 방식은 웹봇 또는 이미지프로세싱, 머신 러닝을 통하여 쉽게 통과할 수 있는 것으로 알려졌다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 Text 기반의 CAPTCHA 시스템과는 달리 이미지 기반의 새로운 CAPTCHA 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제공되는 시스템은 일반적으로 현상된 사진의 부분적인 이미지를 추출하여 추출된 이미지의 회전을 통하여 CAPTCHA 시스템을 제공하는 것이다. 사용자 인증은 다음과 같이 검증한다. 먼저 총 8장의 사진에서 각각 서브 이미지를 추출하여, 추출된 서브 이미지를 무작위로 회전시킨다. 무작위로 회전된 서브 이미지를 사용자가 올바르게 교정하면 사용자가 인증된다.
본 연구에서는 교량의 구조계산서와 같이 여러 종류의 머리기호를 사용하며 제목의 계층구조가 복잡한 형식을 띄는 엔지니어링 문서의 비구조화된 텍스트 정보를 제목의 계층 구조에 따른 준구조화된 XML 문서로 변환시키는 방법을 제시한다. 텍스트 정보로부터 제목의 계층구조를 자동으로 추출하기 위해 문서구조분석 방법의 하나인 문서구조추출 기법을 이용하는 방법을 개발하였으며, 특히 개조식 구문의 식별방법을 개발하여 구조계산서 문서 계층구조의 제목추출과정 및 계층구분의 전체 정확도를 향상시킬 수 있는 방법을 제시하였다. 제시된 방법에 따른 응용모듈을 개발하였으며, 총 40개의 교량 구조계산서를 대상으로 그 성능을 평가하였다. 먼저, 20개의 강거더 상부 구조계산서를 대상으로 선행 연구결과와 비교하여 본 연구에서 개발된 응용모듈의 정확성과 신뢰도가 향상됨을 보였다. 또한, 다른 구조형식에 대한 구조계산서 20개에 대하여 개발된 모듈의 적용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 방법에 의한 문서 계층구조 분석의 최종 정확도는 평균 99% 수준 이상을 나타내고, 표준편차는 1.52로 나타나 본 연구에서 제시된 방법이 다양한 형식의 머리기호를 사용하여 제목을 구분하는 여러 엔지니어링 문서에도 적용이 가능함을 보였다.
인터넷을 이용한 전자상거래 및 금융 분야가 활성화되어 사용자와 서비스 제공자들 간의 상호 인증이 매우 중요해졌다. ID와 패스워드 기반의 인증은 보안성이 낮기 때문에 일회용 패스워드 인증방식이 많이 사용되고 있다. 기존의 일회용 패스워드 인증방식인 S/Key 인증방식은 평문 전송 외에 여러 문제점이 있고, 김홍기 등의 방식은 세션 키의 생성 및 분배 방법에 관한 제시가 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위한 프로토콜을 제안하였다.
A new emotion-based image retrieval method is proposed in this paper. The research was motivated by Soen's evaluation of human emotion on color patterns. Thirteen pairs of adjective words expressing emotion pairs such as like-dislike, beautiful-ugly, natural-unnatural, dynamic-static, warm-cold, gay-sober, cheerful-dismal, unstablestable, light-dark, strong-weak, gaudy-plain, hard-soft, heavy-light are modeled by 19-dimensional color array and $4{\times}3$ gray matrix in off-line. Once the query is presented in text format, emotion model-based query formulation produces the associated color array and gray matrix. Then, images related to the query are retrieved from the database based on the multiplication of color array and gray matrix, each of which is extracted from query and database image. Experiments over 450 images showed an average retrieval rate of 0.61 for the use of color array alone and an average retrieval rate of 0.47 for the use of gray matrix alone.
동적 암호는 키의 크기, 라운드의 수 그리고 평문의 크기가 동시에 측정될 수 있는 특성을 갖고 있다. 본 논문에서는 동적 네트워크에 기반한 대칭적인 블록 암호 알고리즘을 제안한다. 제안하는 동적 암호는 중간충돌공격과 선형 암호해독법에 대해서 안전하다. 또한 동적 암호에 대한 미분 분석이 힘든 것을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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