The growth of mobile technology particularly smartphone applications such as ticketing, access control, and making payments are on the increase. Elliptic Curve Cryptography (ECC)-based systems have also become widely available in the market offering various convenient services by bringing smartphones in proximity to ECC-enabled objects. When a system user attempts to establish a connection, the AIK sends hashes to a server that then verifies the values. ECC can be used with various operating systems in conjunction with other technologies such as biometric verification systems, smart cards, anti-virus programs, and firewalls. The use of Elliptic-curve cryptography ensures efficient verification and signing of security status verification reports which allows the system to take advantage of Trusted Computing Technologies. This paper proposes a device payment method based on ECC and Shuffling based on distributed key exchange. Our study focuses on the secure and efficient implementation of ECC in payment device. This novel approach is well secure against intruders and will prevent the unauthorized extraction of information from communication. It converts plaintext into ASCII value that leads to the point of curve, then after, it performs shuffling to encrypt and decrypt the data to generate secret shared key used by both sender and receiver.
Lamport 일회용 패스워드(OTP)는 고정된 패스워드 그리고 패스워드의 사전공유라는 단순 패스워드가 지니는 문제점을 해결하기 위해 해시체인에 기반을 두고 있다. 하지만 Lamport 방식은 길이가 유한한 해시체인의 해시값을 OTP로 사용하기 때문에 해시체인을 구성하는 해시값들을 모두 소진한 이후에는 새로운 해시체인의 루트 해시값을 재 등록해야 한다는 단점을 가지고 있다. 이 같은 단점을 해결하기 위해 여러 연구가 진행되었으나 증명자와 검증자에 대한 계산 부담이 증가하는 등 새로운 단점이 노출되었다. 따라서 본 논문에서는 Lamport 방식의 장점을 유지하면서 동시에 단점을 해결하기 위해 기존 Lamport 방식 OTP의 핵심인 하나의 긴 해시체인 대신에 여러 개의 짧은 해시체인을 중첩 구성하는 새로운 방식의 OTP를 제안하고 비교 분석한다.
안전한 RFID 시스템을 위하여 현재까지 다수의 RFID 인증 프로토콜이 제안되었다. 이들은 어떤 암호학적 요소를 사용하느냐에 따라 크게 해시기반, 재 암호화 기반, XOR 기반으로 나눌 수 있다. 현재까지 알려진 대표적인 공격으로는 도청, 사칭, 위치추적공격 등이 있는데 기존에 제안된 프로토콜들은 이러한 공격에 안전하지 않거나, 데이터베이스의 태그 검색과정이 비효율적이었다. 따라서 본 논문에서는 해시함수를 사용하여 알려진 공격에 안전하고 데이터베이스가 태그와 사전에 공유한 값을 통해 이전 세션의 상태를 파악하게 하여 태그 검색 과정이 비교적 간단한 프로토콜을 제안한다.
We propose a new approach called PESA (Prioritized replay Evolutionary and Swarm Algorithms) combining prioritized replay of reinforcement learning with hybrid evolutionary algorithms. PESA hybridizes different evolutionary and swarm algorithms such as particle swarm optimization, evolution strategies, simulated annealing, and differential evolution, with a modular approach to account for other algorithms. PESA hybridizes three algorithms by storing their solutions in a shared replay memory, then applying prioritized replay to redistribute data between the integral algorithms in frequent form based on their fitness and priority values, which significantly enhances sample diversity and algorithm exploration. Additionally, greedy replay is used implicitly to improve PESA exploitation close to the end of evolution. PESA features in balancing exploration and exploitation during search and the parallel computing result in an agnostic excellent performance over a wide range of experiments and problems presented in this work. PESA also shows very good scalability with number of processors in solving an expensive problem of optimizing nuclear fuel in nuclear power plants. PESA's competitive performance and modularity over all experiments allow it to join the family of evolutionary algorithms as a new hybrid algorithm; unleashing the power of parallel computing for expensive optimization.
Purpose - This paper finds the repurchase intentions of customers in a sharing economy via Airbnb and Uber, which are classic sharing-economy service businesses. Design/methodology - This paper analyzes sharing economy effects using variables in a structural equation model. Findings - We verified that values have a significant effect on the trust in a platform. We also verified that the effects that value propositions have on repurchase intention are significant. Research Limitations/Implications - First, there may be some distinction between men and women with regard to divided trust. Second, if commitment is divided into commitment to the host and commitment to the platform, as is the case for trust, the results will not be as expected. Third, if results could be categorized by nationality after gathering more samples, each nationality might have different opinions about these factors. Finally, the sharing economy can be identified and analyzed for various industries, such as space, transportation, and service. At this point, it is inconvenient to not have more implications. Originality/value - This study focuses on the repurchase intentions of customers. Unlike earlier studies, it is meaningful that trust is divided between the host and the platform, and that it can be analyzed. It is also important to establish the relationship between trust and commitment, and the relationship toward repurchasing in the shared-economy.
최근 공유가치창출(CSV: Creating Shared Value)이 초미의 관심을 끌고 있다. 이는 기존의 기업의 사회적 책임(CSR: Corporate Social Responsibility) 성과에 사회적 경제적 가치창출이라는 사회적 문제해결의 대안이 될 수 있다는 시각이 작용하기 때문이다. CSR과 CSV의 성과를 구분하여 확인하기는 어려움이 있다. 따라서 CSV 성과에 대한 실증분석 기법의 개발과 소비자의 CSV에 대한 인식 및 태도가 검증될 수 있는 방법론의 개발이 필요하다. 기업은 가치사슬의 혁신을 통한 사회문제의 해결과 더불어 경쟁우위를 점할 수 있어야 한다. 진일보한 CSV 논의가 필요한 시점으로 파악하는 까닭은 아직 CSV가 초기 연구 단계에 머물러 있는 실정이기 때문이다. 이에 본 연구는 우선적으로 CSV 의의와 필요한 배경, 기업의 사회적 책임(CSR)과 공유가치창출(CSV)의 상호비교 분석을 하였다. 더 나아가 CSV의 기존 연구의 범위가 매우 협소했던 한계점을 넘어 가치사슬에서 CSV의 필요성을 피력하고자 한다. 오늘날 다수의 기업들은 기업의 사회적 책임을 수행하기 위한 노력을 기울여 왔다. 그러나 기업의 지속성장성 측면에서 단순히 CSR의 충족만으로는 수익창출을 위한 비즈니스모델로써는 한계가 있음이 지적되었다. 하나의 대안으로 최근 공유가치창출 도입의 필요성이 제기되고 있는 것이다. 선행연구를 통해 가치사슬관점의 CSV를 경제적 사회적 문화적 가치가 기업이미지 및 기업신뢰도를 매개로 구매의도로 이어지는 인과관계를 실증분석을 통해 밝혀 보았으며 구체적인 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 사회적 가치와 문화적 가치는 기업이미지에 긍정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 CSV 활동을 통하여 소비자들이 해당 기업에 좋은 인상을 가질 수 있도록 하는 단초가 됨을 시사한다. 둘째, 사회적가치는 기업신뢰도에 긍정적 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 따라서 CSV가 기업의 비용으로만 인식되는 것이 아닌 미래의 발전과 더불어 상생의 대안이 될 수 있다는 관점으로 접근해 나가야 할 것이다. 셋째, 기업이미지와 기업신뢰도 모두 구매의도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. CSV 활동을 통해 기업에 대한 호의적인 평가를 유도할 수 있다는 관점에서 기업의 최종 목표인 지속적 이익창출과 연계된다는 것을 감안하여 중장기적 전략으로 접근할 필요성이 있다고 판단된다.
본 연구에서는 팽화에 영향을 미치는 소주를 유과 제조시 총 액체량의 0~100% 첨가비율로 첨가하여 유과바탕을 제조한 뒤 $30{\pm}1^{\circ}C$, 상대습도 65% incubator에서 50일 동안 저장하면서 품질특성 변화를 측정하였다. 유과바탕의 일반성분 결과는 수분, 조단백 및 조회분 함량은 시료 간에 유의한 차이가 없었고, 조지방은 소주 첨가량이 증가할수록 높았으며, 시료 간에 유의한 차이가 있었다. 유과바탕의 저장 중 색도에서 L 및 a값은 저장기간이 길어질수록 감소하는 경향을 보였고, b값의 경우 소주 무첨가구는 저장기간이 길어짐에 따라 증가하였으나, 소주 첨가구는 감소하는 경향을 보였다. 유과바탕의 물성을 측정한 결과, 압착력과 전단력은 저장기간이 길어짐에 따라 모든 시료구에서 감소하는 경향을 보였으며, 소주 무첨가구는 저장기간 동안 압착력 및 전단력이 가장 큰 폭으로 감소하였다. 소주 50%와 75% 비율로 첨가한 유과바탕은 압착력과 전단력이 가장 낮았고, 저장기간에도 변화가 적은 것으로 나타났다. 산가는 저장기간 동안 모든 시료구에서 증가하였고, 저장 40일 이후에 소주 무첨가구, 25% 및 100% 비율 첨가구는 크게 증가하는 경향을 보였으며, 소주 100% 비율 첨가구가 저장기간 동안 가장 큰 폭으로 산가가 증가하였다. 과산화물가도 저장기간 동안 증가하였고, 소주 무첨가구에서 가장 크게 증가하였으며, 소주 첨가 비율이 증가할수록 과산화물가 변화는 적었다.
Since the experience of major landscape change during last half of the century due to war and rapid urbanization, the traditional character has been weakened, and it is necessary for a reconsideration to improve the landscape for the future. To review these relationships, the importance of a comprehensive understanding of nature has been suggested. Therefore identification of a new concept based on the 'socio-cultural influence of landscape' and 'sense of place' which are related to peoples' previous experience, is required. Furthermore more practical definitions and criteria to reveal the relationship are necessary. Among the terms suggested to describe sense of place such as 'home', 'place identity', 'place-based meaning' and 'settlement identity' etc., the 'home' is selected to represent our surrounding landscape. For more practical classification of home landscape, additional terms are suggested and defined based on both the relationships between human beings and nature, and between memory derived from previous experience and shared values with in the community. The additional terms which are the most important in the role of landscape character related to humans' are; ⅰ) Personal Landscape: Landscape of an individual human, which derives from previous personal experience; involves distinguishable character for a given person, and it is emotional and flexible depending on circumstances. ⅱ) Ordinary Landscape: Landscape of the 'common interest' between members of a community, which is acceptable as a surrounding for everyday daily life, it produces the richness and variety of landscape. ⅲ) Kernel Landscape: Landscape of the 'common ground' which is acceptable to the majority members of the community, and it provides variety and stability for periods of time, and it could strongly represent community attitudes toward nature. ⅳ) Prototype Landscape: Landscape as the 'common denominator' of overall community from past to present and towards the future, which encompasses all the kernel landscape throughout history. It provides a sense of place, balances the homogeneity of character throughout overall communities. Some part of this can be shared throughout history to shape an overall sense of place. It can also represent short terms fashions. For a prototype landscape to reveal sense of place, there are a couple of points which we should underline the commencing point. Firstly, understanding the relationship between humans and nature should be based on a given character of surroundings. Secondly, reoccurring landscape elements which have sustained in history can lead to sense of place, and should be reviewed the influences between nature and humans.
본 논문에서는 음성인식을 위한 음성구간 검출과정에서 유입될 수 있는 동적인 음향에너지 이외에 화자의 입술움직임 영상신호까지 확인함으로써 외부 음향잡음이 음성인식 대상으로 오인식되는 것을 방지하기 위한 한 가지 방법이 제시된다. 우선, 연속적인 영상이 PC용 영상카메라를 통하여 획득되고 그 입술움직임 여부가 식별된다. 다음으로, 입술움직임 영상신호 데이터는 공유메모리에 저장되어 음성인식 프로세서와 공유한다. 한편, 음성인식의 전처리 단계인 음성구간 검출과정에서 공유메모리에 저장되어진 데이터를 확인함으로써 화자의 발성에 의한 음향에너지인지의 여부가 입증된다. 최종적으로, 음성인식기와 영상처리기를 연동시켜 실험한 결과, 영상카메라에 대면해서 발성하면 음성인식 결과의 출력에 이르기까지 연동처리가 정상적으로 진행됨을 확인하였고, 영상카메라에 대면치 않고 발성하면 연동처리시스템이 그 음성인식 결과를 출력치 못함을 확인하였다. 또한, 오프라인하의 입술움직임 초기 특정값 및 템플릿 초기영상을 온라인하에서 추출된 입술움직임 초기특정값 및 템플릿 영상으로 대체함으로써 입술움직임 영상 추적의 변별력을 향상시켰다. 입술움직임 영상 추적과정을 시각적으로 확인하고 실시간으로 관련된 패러미터를 해석하기 위해 영상처리 테스트베드를 구축하였다, 음성과 영상처리 시스템의 연동결과 다양한 조명환경 하에서도 약 99.3%의 연동율을 나타냈다.
목표물 탐지 및 인식은 신경망의 적용이 활발한 하나의 분야로서, 일반적인 형태인식 문제들의 요구 사항에 추가적으로 translation invariance와 실시간 처리를 요구한다. 본 논문에서는 이러한 요구 사항을 만족하는 새로운 신경망의 구조를 소개하고, 이의 효과적인 학습 방법을 설명한다. 제안된 신경망은 특징 추출 단계와 형태 인식 단계가 연속(Cascade)된 가중치 공유 신경망(Shared-weight Neural Network)을 기본으로하여 이를 확장한 형태이다. 이 신경망의 특징 추출 단계는 입력에 가중치 창(weight kernel)으로 코릴레이션 형태의 연산을 수행하며, 신경망 전체를 하나의 2차원 비선형 코릴레이션 필터로 볼 수 있다. 따라서, 신경망의 최종 출력은 목표물 위치에 첨예(peak)값을 갖는 코릴레이션 평면이다. 이 신경망이 갖는 구조는 병렬 또는 분산 처리 컴퓨터로의 구현에 매우 적합하며, 이러한 사실은 실시간 처리가 중요한 요인이 되는 문제에 적용할 수 있음을 의미한다. 목표물과 비목표물간의 숫자상 불균형으로 인하여 초래되는 오경보(false alarm) 발생의 문제를 극복하기 위한 새로운 학습 방법도 소개한다. 성능 검증을 위하여 제안된 신경망을 주차장내에서 이동하는 특정 차량의 탐지 및 인식 문제에 적용하였다. 그 결과 오경보 발생이 없었으며, 중형급 컴퓨터를 이용하여 약 190Km로 이동하는 차량의 추적이 가능한 정도의 빠른 처리 결과를 보여 주었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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