A small loop-loop multi-frequency electromagnetic(EM) induction method is a useful technique to map a resistivity distribution efficiently and non-destructively. However, for quantitative interpretation and depth sounding, the quality of measured data is crucial. In this paper, we propose a bias correction of measured data by using background noise measurements to obtain reliable data, and propose an evaluation technique of apparent that can provide a resistivity image easily. We have performed small loop-loop EM measurements to detect water saturation in a man-made test site. The application of our proposed techniques to the measured data was successful.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.10
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pp.2171-2180
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2011
Security is a significant concern for many sensor network applications. Intrusion detection is one method of defending against attacks. However, standard intrusion detection techniques are not suitable for sensor networks with limited resources. In this paper, propose a new method for selecting and managing the detect nodes in IDS(intrusion detection system) for anomaly detection in sensor networks and the node scheduling technique for maximizing the IDS's lifetime. Using the genetic algorithm, developed the solutions for suggested optimization equation and verify the effectiveness of proposed methods by simulations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1744-1765
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2014
A client stores data in the cloud and uses remote data checking (RDC) schemes to check the integrity of the data. The client can detect the corruption of the data using RDC schemes. Recently, robust RDC schemes have integrated forward error-correcting codes (FECs) to ensure the integrity of data while enabling dynamic update operations. Thus, minor data corruption can be recovered by FECs, whereas major data corruption can be detected by spot-checking techniques. However, this requires high communication overhead for dynamic update, because a small update may require the client to download an entire file. The Variable Length Constraint Group (VLCG) scheme overcomes this disadvantage by downloading the RS-encoded parity data for update instead of the entire file. Despite this, it needs to download all the parity data for any minor update. In this paper, we propose an improved RDC scheme in which the communication overhead can be reduced by downloading only a part of the parity data for update while simultaneously ensuring the integrity of the data. Efficiency and security analysis show that the proposed scheme enhances efficiency without any security degradation.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5191-5211
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2016
It is essential to satisfy class-specific QoS constraints to provide broadband services for new generation networks. The present study proposes a QoS-driven multicast scheme for wireless networks in which the transmission rate and end-to-end delay are assumed to be bounded during a multiple multicast session. A distributed algorithm was used to identify a cost-efficient sub-graph between the source and destination which can satisfy QoS constraints of a multicast session. The model was then modified as to be applied for wireless networks in which satisfying interference constraints is the main challenge. A discrete power control scheme was also applied for the QoS-aware multicast model to accommodate the effect of transmission power level based on link capacity requirements. We also proposed random power allocation (RPA) and gradient power allocation (GPA) algorithms to efficient resource distribution each of which has different time complexity and optimality levels. Experimental results confirm that the proposed power allocation techniques decrease the number of unavailable links between intermediate nodes in the sub-graph and considerably increase the chance of finding an optimal solution.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.21
no.3
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pp.7-12
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2016
In a hostile Internet environment, steganography has focused to hide a secret message inside the cover medium for increasing the security. That is the complement of the encryption. This paper presents a text steganography techniques using the Hangul text. To enhance the security level, secret messages have been encrypted first through the genetic algorithm operator crossover. And then embedded into an cover text to form the stego text without changing its noticeable properties and structures. To maintain the capacity in the cover media to 3.69%, the experiments show that the size of the stego text was increased up to 14%.
Bitcoin-based blockchain technology provides an infrastructure that enables anonymous smart contracts, low-cost remittances, and online payments. However, the block-chain technology that implements the bitcoin has scalability constraints in tradeoffs between throughput and latency. To solve these problems, the Byzantine fault tolerant block-chain technique has been proposed. This technique improves throughput without increasing latency by selecting a leader and constructing many microblocks that do not contain proofs of work within the existing block by the leader. However, this technique may be less secure than existing techniques in selecting the reader.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.10
no.1
s.33
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pp.27-34
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2005
Current security reinforcement systems are Passive defense system that only blocks filter to all traffic from the attacker. So, Those are weak re-attack and Stepping Stones attack because active response about attacker is lacking. Also, present techniques of traceback need much time and manpower by log information collection and trace through the personal inspection and active response is lacking. In this paper, We propose technique for TCP connection traceback that can apply in present internet and trace to inserted marking on IP header to correspond re-attack and Stepping Stones attack. Therefore, Proposed technique is unnecessary correction of existing network component and can reduce size of marked information and overhead of resources.
The contents for multimedia are very activated along to revolution of Internet. So this fact allows the contents for multimedia to be commercialized. These contents , however, included much vulnerability that it is difficult to be commercialized because attackers easily reproduce that. Many developers want to use watermarking method as the technique to protect the contents for multimedia, but it is very vulnerable to use only one method. This paper proposes the Secure DRM system which protects the contents for multimedia using Public Key Infrastructure and steganography methods. The SDRM system is more powerful than general DRM systems in that it has the special feature of watermarking and steganography techniques. We can prevent the attackers from reproducing and stealing the contents illegally, and authenticating users through SDRM systems.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.32
no.2
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pp.76-84
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2009
Since too much information has been generated, it became very difficult to find out valuable and necessary information. In order to deal with the problem of information overload, the taxonomy for information visualization techniques has been based upon visualized shapes such as tree map, fisheye view and parallel coordinates, so that it was difficult to choose the right representation technique by data characteristics. Therefore, this study was designed to introduce a new taxonomy for the information visualization by data characteristics which defined by space (3D vs. multi-dimensions), time (continuous vs. discrete), and relations of data (qualitative vs. quantitative). To verify the new taxonomy, forensic data which were generated to investigate the culprit of network security was used. The result showed that the new taxonomy was found to be very efficient and effective to choose the right visualized shape for forensic data for network security. In conclusion, the new taxonomy was proven to be very helpful to choose the right information visualization technique by data characteristics.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.1
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pp.51-58
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2020
The use of malware in cyber threats continues to be used in all ages, and will continue to be a major attack method even if IT technology advances. Therefore, researches for detecting such malicious codes are constantly tried in various ways. Recently, with the development of AI-related technology, many researches related to machine learning have been conducted to detect malware. In this paper, we propose a method to detect malware using machine learning. For machine learning detection, we create a feature around each call interval, ie Time Interval, in which API calls occur among dynamic analysis data, and then apply the result to machine learning techniques.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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