Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.27
no.1
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pp.65-71
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2017
Since existing Internet of Things(IoT) is vulnerable, it may cause property damage due to the information leakage. Especially, the smart door lock system built on the IoT can cause more damage. To solve these problems, this paper classify the data generated by the sensor according to the condition and send an alarm message to the user's smartphone through Google Cloud Message (GCM). We made it possible to check the images in real time through the smartphone application and control the door lock using the TCP / IP protocol. Also, we applied OTP-Based Matrix SEED algorithm to door lock system to improve security.
Cha S. T.;Jeon D. H.;Kim T. K.;Jeon M. R.;Choo J. B.;Kim J. O.;Lee S .H
Proceedings of the KIEE Conference
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summer
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pp.88-90
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2004
Data are a critical utility asset. Collecting correct data on site leads to accurate information. Data, when gathered with foresight & properly formatted, are useful to both existing database and easily transferable to newer, more comprehensive historical outage data. However, when investigating data items options, the task, can be an arduous one, often requiring the efforts of entire committees. This paper firstly discusses the KEPCO's past 10 years of historical outage data which include meterological data, and also by several elements of the National Weather Service, failure rate, outage duration, and probability classification, etc. Then, these collected data are automatically stored in an Outage Data Management System (ODMS), which allows for easy access and display. ODMS has a straight-forward and easy-to-use interface. It lets you to navigate through modules very easily and allows insertion, deletion or editing of data. In particular, this will further provide the KEPCO that not only helps with probabilistic security assessment but also provides a platform for future development of Probability Estimation Program (PEP).
We propose an implementation scheme for an optical encryption system with hybrid-pattern random keys. In the encryption process, a pair of random phase keys composed of a white-noise phase key and a structured phase key are positioned in the input plane and Fourier-spectrum plane respectively. The output image is recoverable by digital reconstruction, using the conjugate of the encryption key in the Fourier-spectrum plane. We discuss the system encryption performance when different combinations of phase-key pairs are used. To measure the effectiveness of the proposed method, we calculate the statistical indicators between original and encrypted images. The results are compared to those generated from a classical double random phase encoding. Computer simulations are presented to show the validity of the method.
In this paper, we developed the tools enabling to manage the IoT systems owned by managers. Since equipment agents consists based on open-source block-chain framework, we can secure the invariance on data and furthermore can locate the resources by searching the AP connected to the equipments. Also the manager can trace the connecting details on equipments from their block-chain accounts. In addition, we work on the possibility of protecting ARP poisoning attacks by removing the credibility on additional ARP requests being generated during the process of network creation.
Khan, Rafiul Hasan;Lee, Youngsuk;Lee, Suk-Hwan;Kwon, Oh-Jun;Kwon, Ki-Ryong
Journal of Korea Multimedia Society
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v.22
no.5
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pp.558-572
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2019
Anthropomorphism is the attribution of human traits, emotions, or intentions to non-human entities. Anthropomorphic animal face masking is the process by which human characteristics are plotted on the animal kind. In this research, we are proposing a compact system which finds the resemblance between a human face and animal face using Deep Convolutional Neural Network (DCNN) and later applies morphism between them. The whole process is done by firstly finding which animal most resembles the particular human face through a DCNN based animal face classification. And secondly, doing triangulation based morphing between the particular human face and the most resembled animal face. Compared to the conventional manual Control Point Selection system using an animator, we are proposing a Viola-Jones algorithm based Control Point selection process which detects facial features for the human face and takes the Control Points automatically. To initiate our approach, we built our own dataset containing ten thousand animal faces and a fourteen layer DCNN. The simulation results firstly demonstrate that the accuracy of our proposed DCNN architecture outperforms the related methods for the animal face classification. Secondly, the proposed morphing method manages to complete the morphing process with less deformation and without any human assistance.
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.
Since 2012, the Navy has been conducting a defense experiment project to evaluate the possibility of military application by introducing new technologies related to excellent private informatization in the defense field. There are many projects that have spread because they are suitable for military use, but some have ended as experimental projects themselves because they do not meet the military's required performance. Continuous development is required as increasing the spread rate by successfully carrying out defense experiment projects is the basis for defense reform. This study analyzed the performance of major projects carried out by the Navy and presented considerations for the development of defense experiment projects to be carried out by the Navy in the future. The main achievements were derived in various ways in terms of project performance and system operation, and the considerations can be summarized in the field of raising business requirements, securing resources for system operation, determining the size of companies for project execution, and security measures. The research results can be used as data to determine the required defense experiment project and efficiently carry out the project.
Two-phase flow, especially gas-liquid two-phase flow, has a wide application in industrial field. The diagnosis of two-phase flow parameters, which directly determine the flow and heat transfer characteristics, plays an important role in providing the design reference and ensuring the security of online operation of two-phase flow system. Computer tomography (CT) is a good way to diagnose such parameters with imaging method. This paper has proposed a novel image reconstruction method for thermal neutron CT of two-phase flow with improved simulated annealing (ISA) algorithm, which makes full use of the prior information of two-phase flow and the advantage of stochastic searching algorithm. The reconstruction results demonstrate that its reconstruction accuracy is much higher than that of the reconstruction algorithm based on weighted total difference minimization with soft-threshold filtering (WTDM-STF). The proposed method can also be applied to other types of two-phase flow CT modalities (such as X(𝛄)-ray, capacitance, resistance and ultrasound).
With the outbreak of COVID-19, non-face-to-face activities such as remote learning and telecommuting have increased rapidly. As a result, the number of people staying at home and the number of hours spent inside the house have also increased since the pandemic. Our team had previously worked on methods for detecting abnormal conditions in a person's health in various circumstances within the house by converging single sensor-based algorithms. In our previous research, we installed IoT sensors indoors to detect people emergency situations requiring aids, the scope of detection was limited to indoor space due to the limitation in sensors. In this study, we have come up with a system that integrates our previous study with a new method for detecting abnormal conditions in outdoor environments using outdoor security cameras and wearable devices. The proposed system enables users to be notified of emergency situations in both indoor and outdoor areas and respond to them as quickly as possible.
This study aims to derive a technology development roadmap in related fields by utilizing patent documents of financial technology. To this end, patent documents are extracted by dragging technical keywords from prior research and related reports on financial technology. By applying the TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) technique in the extracted patent document, which is a text mining technique, to the extracted patent documents, the Latent Dirichlet Allocation (LDA) algorithm was applied to identify the keywords and identify the topics of the core technologies of financial technology. Based on the proportion of topics by year, which is the result of LDA, promising technology fields and convergence fields were identified through trend analysis and similarity analysis between topics. A first-stage technology development roadmap for technology field development and a second-stage technology development roadmap for convergence were derived through network analysis about the technology data-based integrated management system of the high-dimensional payment system using RF and intelligent cards, as well as the security processing methodology for data information and network payment, which are identified financial technology fields. The proposed method can serve as a sufficient reason basis for developing financial technology R&D strategies and technology roadmaps.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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