현재 M2M 환경은 다양한 서비스가 기관 및 기업이나 일상생활로 확대되면서 관련 기술의 보안 취약성 발생 가능성이 이슈화되고 있다. 본 논문은 이러한 보안 취약성 문제를 해결하기 위해 M2M 환경의 디바이스 키 보호를 위한 암호 알고리즘 응용 기법을 제안한다. 제안 기법은 타원곡선 암호 기반으로 초기 키 교환과 서명 교환을 통해 보안 세션을 생성하였고, 화이트박스 암호는 보안 세션 키를 이용하여 화이트박스 테이블을 생성하는 암호화에 응용하였다. 암호 알고리즘 적용 결과, 타원곡선 암호는 통신 세션에 대한 경량 화된 상호인증, 세션 키 보호를 제공하고, 화이트 박스 암호는 기존 암호 알고리즘과는 다른 방식으로 암호화에 사용되는 세션 키 보호를 보장하였다. 제안하는 프로토콜은 데이터변조 및 노출, 중간자 공격, 데이터 위조 및 변조 공격에 대해 안전한 장점이 있다.
최근에 널리 보급되고 있는 디지털 카메라는 제한된 크기의 Dynamic Range를 갖는 이미지 센서의 한계로 인하여 Dynamic Range가 넓은 환경에서 영상을 획득하면 인간의 눈으로 보는 것과는 달리 밝게 포화된 영상 또는 노출이 적은 어두운 영상을 얻게 된다. 입력 영상의 Dynamic Range를 압축하고 Contrast를 개선하기 위한 여러 가지 디지털 영상 처리 방법들 중에서 인간의 시각모델을 기반으로 한 Retinex 알고리즘은 Contrast 향상 및 컬러 재현성에 있어서 매우 효과적인 방법으로 알려져 있다. 하지만, Retinex 알고리즘은 Dynamic Range가 넓은 환경에서 획득한 영상의 경우에 전역적인 Contrast는 증가 하나 국부적인 Contrast가 오히려 감소하는 Contrast 불균형이 발생하는 문제가 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 본 논문에서는 Retinex 영상에서 에지 정보와 노출 정보를 추출하여 가중치 맵을 구성하고 이를 영상 한성과정에 적용하여 Contrast의 불균형을 개선하는 알고리즘을 제안한다. 실험 결과 영상의 비교와 수치 분석을 통해 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 Contrast 향상 성능이 더 우수한 방법임을 확인하였다.
본 논문에서는 사전연산이 가능한 세션 키 쌍을 이용하여, 최소의 정보만을 노출하여 키 교환이 가능한 변형된 Diffie-Hellman 키 교환 프로토콜을 보인다. 기존 Diffie-Hellman 및 Diffie-Hellman 기반 기법들의 보안성인 이산대수문제를 변형하여 생성원이 노출되지 않도록 설계함으로써 전송되는 암호문에 대한 공격으로부터 향상된 보안성을 가진다. 제안하는 기법에 실제 값을 적용하여 알고리즘의 동작을 증명하고 기반이 되는 기존 알고리즘과의 수행시간과 안전성을 비교 분석하여, 키 교환 시점 연산량을 유지하며 두 기반 알고리즘 시간복잡도의 곱 이상으로 알고리즘의 안전성이 향상되었음을 보였다. 제안하는 알고리즘을 기반으로 보안성이 향상된 키 교환 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
Park, Sun-youp;Choi, Jin;Jo, Jung Hyun;Son, Ju Young;Park, Yung-Sik;Yim, Hong-Suh;Moon, Hong-Kyu;Bae, Young-Ho;Choi, Young-Jun;Park, Jang-Hyun
Journal of Astronomy and Space Sciences
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제32권3호
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pp.201-207
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2015
An algorithm to automatically extract coordinate and time information from optical observation data of geostationary orbit satellites (GEO satellites) or geosynchronous orbit satellites (GOS satellites) is developed. The optical wide-field patrol system is capable of automatic observation using a pre-arranged schedule. Therefore, if this type of automatic analysis algorithm is available, daily unmanned monitoring of GEO satellites can be possible. For data acquisition for development, the COMS1 satellite was observed with 1-s exposure time and 1-m interval. The images were grouped and processed in terms of "action", and each action was composed of six or nine successive images. First, a reference image with the best quality in one action was selected. Next, the rest of the images in the action were geometrically transformed to fit in the horizontal coordinate system (expressed in azimuthal angle and elevation) of the reference image. Then, these images were median-combined to retain only the possible non-moving GEO candidates. By reverting the coordinate transformation of the positions of these GEO satellite candidates, the final coordinates could be calculated.
침수의 경우에, 수중 비행체(UFV : Underwater Flight Vehicle)는 발라스트 탱크들의 내부를 고압 공기로 비워 내어 부상을 수행한다. 동시에, 침수와 부상 순차에 의한 오버슈트 심도를 감소시키기 위해서 제어판과 추진기를 병행하여 사용한다. 그런데, 기존의 전체 고압 공기 blow-off 방법은 가벼운 침수일지라도 부상 후에는 몸체를 수면에 드러나게 한다. 이는 불필요한 임무 실패 또는 몸체 노출의 결과를 가져온다. 따라서, 부상 제어에 의해 오버슈트 심도를 감소시킴과 동시에 몸체를 수면 근처에 유지시키는 것이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해서 심도 제어에 있어서의 전문가 지식을 확장하는 분해법 및 FBFE(Fuzzy Basis Function Expansion)을 사용하는 적응법에 기초한 적응 부상 제어 알고리즘이 제안되었다. 제안된 알고리즘의 성능을 검증하기 위해 UFV 부상 제어가 수행되었다. 시뮬레이션 결과는 제안된 알고리즘이 UFV 부상제어 시스템에 존재하는 문제점들을 온라인으로 효과적으로 해결하고 있음을 보여준다.
Sung, Jiwon;Seo, Jaehyeon;Jo, Yunhui;Yoon, Myonggeun;Hwang, Sang-Gu;Kim, Eun Ho
Journal of the Korean Physical Society
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제73권10호
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pp.1577-1583
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2018
Tumor-treating fields therapy involves placing pads onto the patient's skin to create a low- intensity (1 - 3 V/cm), intermediate frequency (100 - 300 kHz), alternating electric field to treat cancerous tumors. This new treatment modality has been approved by the Food and Drug Administration in the USA to treat patients with both newly diagnosed and recurrent glioblastoma. To deliver the prescribed electric field intensity to the tumor while minimizing exposure of organs at risk, we developed an optimization method for the electric field distribution in the body and compared the electric field distribution in the body before and after application of this optimization algorithm. To determine the electric field distribution in the body before optimization, we applied the same electric potential to all pairs of electric pads located on opposite sides of models. We subsequently adjusted the intensity of the electric field to each pair of pads to optimize the electric field distribution in the body, resulting in the prescribed electric field intensity to the tumor while minimizing electric fields at organs at risk. A comparison of the electric field distribution within the body before and after optimization showed that application of the optimization algorithm delivered a therapeutically effective electric field to the tumor while minimizing the average and the maximum field strength applied to organs at risk. Use of this optimization algorithm when planning tumor-treating fields therapy should maintain or increase the intensity of the electric field applied to the tumor while minimizing the intensity of the electric field applied to organs at risk. This would enhance the effectiveness of tumor-treating fields therapy while reducing dangerous side effects.
인플루엔자는 인플루엔자 바이러스에 의해 발생하는 급성 호흡기 질환으로 고열, 두통 등을 유발하는 질병이다. 인플루엔자는 특히 변이를 통하여 다 종의 아형을 만들어, 스페인 독감과 같이 수천만 명의 사망자를 내는 등 인류에 심각한 위협을 미치고 있다. 이러한 인플루엔자는 감염 이후에 신속한 진단 검사를 통하여 항바이러스 사용이 필수적인데, 이를 위하여 일반적으로 응급 상황에서 신속하게 진단을 할 수 있는 면역크로마토그래피 기반의 인플루엔자 간이 진단 키트를 사용한다. 본 논문에서는 응급상황에서 준 의료인 등이 인플루엔자 감염이 의심되는 다수의 환자 검진을 가능하게 할 수 있도록 영상 기반의 인플루엔자 판독 기법을 개발한다. 특히 영상 기반의 인플루엔자 판독 시, 판독하는 광원 환경에 따라 발생하는 오류를 최소화하기 위하여 결합 누적 분포 함수 기반의 색상 변환을 통하여 광원의 영향을 최소화하는 알고리즘을 제안한다. 다양한 밝기 변환, 색 온도 등의 환경 조건을 가지는 90개의 실험군에 대하여 본 연구에서 제안하는 알고리즘이 다양한 광원 환경에서 강인함을 확인한다.
흉부 영상을 통해 진단 가능한 병변은 무기폐, 심비대, 덩어리, 기흉, 삼출 등 그 종류가 수십 가지에 이른다. 흉부 병변의 정확한 진단과 위치 및 크기를 판단하기 위해 일반적으로 전산화단층촬영(CT) 검사가 필요하지만, 전산화단층촬영은 검사 비용과 방사선 피폭 등의 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 흉부 병변 진단의 일차적 선별도구로서 방사선검사(X-ray) 영상에서 병변 유무 판단을 위한 딥러닝 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 병변의 유무 판단에 최적화하기 위해 다양한 구성 방법들을 비교하여 설계하였다. 실험 결과, 기존 알고리즘보다 병변 유무 판단률이 약 1% 정도 향상되었다.
피부암은 세계에서 가장 흔한 질병 중 하나로 국내에선 발병률이 지난 5년 동안 약 100%가 증가했고 미국에선 매년 500만여 명이 피부암을 진단받는다. 피부암은 주로 자외선의 노출로 피부 조직이 오랜 시간 손상되면서 발생하게 된다. 피부암의 악성종양인 흑색종은 피부 위에서 발생하는 멜라닌 세포 모반과 생김새가 유사해 2차 징후가 발생하지 않는 한 일반인이 자각하기 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 이러한 피부암의 조기 발견과 분류를 위해 피부암 병변 윤곽선 검출 알고리즘과 피부암 병변 분류를 수행하는 딥러닝 모델인 CRNN을 제안한다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 윤곽선 검출 알고리즘을 이용할 시 분류 정확도가 97%로 가장 높은 정확도를 보였고 Canny 알고리즘의 경우 78%를 보였고 Sobel의 경우 55%, Laplacian의 경우 46%를 보였다.
본 논문에서는 인체에 유해한 방사능 피폭량이 부챗살 형태의 Fan Beam 보다 상대적으로 적은 원추형 Cone Beam CT 시스템을 사용하여 3차원 영상을 빠르게 구성하기 위한 회전 기반법 알고리즘을 제안하였다. 그리고 계산 속도를 빠르게 하기 위하여 초월함수가 더 적은 3단계 회전 행렬을 이용하여 3차원 영상을 구현하였다. 또한 본 연구에서 구성한 영상을 일반적으로 사용되는 라돈 변환 알고리즘으로 구현된 3차원 영상과 비교하여 영상의 질은 평균적으로 단면 영상 당 10% 정도의 오차를 보이며 미약하게 저하되었으나 영상 구성 속도 면에서는 35배 개선됨을 보였다. 이는 대략 초당 $4{\sim}5$ 프레임을 얻을 수 있는 수치이며 간단한 구조를 가진 피사체라면 보다 많은 프레임을 얻을 수 있어 3차원 동영상을 실시간으로 구현할 수 있는 가능성을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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