• 정보보호학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.531-539
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• 2017

CAPTCHA는 인터넷에서 서비스 혹은 자원을 요청하는 존재가 사람인지 아닌지를 구별하기 위한 테스트 기법이다. 이러한 대부분의 CAPTCHA들은 CAPTCHA 영상을 제3자에게 스트리밍 하여 제 3자가 사용자 대신 CAPTCHA에 응답하는 스트림 릴레이 공격에 의해 우회 될 수 있다는 문제점을 갖는다. 스트림 릴레이 공격에 저항성을 갖기 위해 인간의 인지 구조를 이용한 Emerging Image Game CAPTCHA가 제안되었으나, 사용성이 낮다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 Emerging Image Game CAPTCHA의 사용성을 개선할 수 있는 Emerging Image Cue CAPTCHA 설계 방법과 CAPTCHA를 제안하며, 제안된 CAPTCHA에 대한 사용성 평가, 릴레이 공격 시뮬레이션을 통해 실질적인 개선이 이루어졌는지를 평가한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제19권2호
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• pp.313-325
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• 2023

연구목적: 지반사고 발생통계에 따르면 최근 도심지를 중심으로 침하발생 및 지반함몰 빈도가 매년 증가하고 있어 사회적으로 문제로 대두되고 있다. 이 연구는 지반침하에 영향을 미치는 세부요인들의 위험도를 규명하고자 하였다. 연구방법: 연구를 위해 지하안전정보시스템의 2016년도부터 2022년 9월 6일까지의 사고사례 분석을 통해 나타난 자료와 선행연구, 연구보고서 그리고 굴착 전문가의 자문을 받아 28개의 지반침하 세부위험요인을 도출 주요하였고, 산·학·연 지반침하 전문가 12명을 대상으로 설문을 실시하여 Fuzzy-FMEA기법을 적용하여 위험도를 산정하였다. 연구결과:하수관로의 손상이 전체 위험도의 24.99%로 그 다음으로 굴착공사 17.34%, 상수관로 14.84%, 다짐(되메우기) 불량이 13.93% 순으로 나타났으며, 매설물 손상(상수관로, 하수관로, 기타매설물)위 위험도가 높게 나타났으며, 다음으로 공사부실(굴착공사, 상하수관 손상, 기타매설물공사), 그리고 다짐(되메우기)불량 순으로 위험도가 높게 나타났다. 결론:이는 전문가 입장에서 판단하는 지반침하 요인에 대한 위험도가 지하안전정보 시스템의 지반침하사례와 비슷한 결과를 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권11호
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• pp.2261-2270
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• 2015

GIS(Geographic Information System) 기반 측위 기법은 기존의 GPS 측위보다 향상된 측위 정확도를 갖기 위해 지리정보를 측위에 이용하는 기법이다. 차량이 높은 건물들이 많은 도심환경을 지나갈 때는 다중경로와 같은 채널환경으로 인해 GPS 측위 오차가 수백 미터에 이르기도 하는데, 제안 하는 GIS 기반 측위 기법은 특히 이러한 도심환경에서 오차를 보정할 수 있는 기법이다. 구현을 위해서는 모바일 GPS 외에 위성궤도정보(Ephemeris & Almanac) 서버와 GIS 서버가 추가로 구성된다. 본 논문에서는 제안하는 기법은 모바일 GPS의 NMEA-0183 출력 데이터를 이용하여 의사거리를 역으로 추정하고 이와 함께 항법 위성 궤도 정보와 GIS 정보를 이용하여 GIS 기반 측위기법을 통해 최종 위치를 추정한다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제17권2호
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• pp.123-136
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• 1998

In this study, it was purposed to investigate that the student's understading and usage of weather information for the students of elementary, middle and high school The questionaire of 20 questions of 5 categories which included how to get weather information, the understanding of reason for variation of weather elements, the abilities of reading weather map, understanding of weather forecast and the necessity and usefulness of weather map and clouds pictures of weather satellite were prepared and 2 classes of elementary school 5th grade each one class of 2nd and 3rd grade of middle school and 2 classes of high school were tested. followings were revealed in this study; 1) Students of all school are fond of TV watching to get weather information as they used to. 2) They think air temperatures is the most important weather elements and then rainfall. 5ut they seems to unknown the reason why weather elements are vary. 3) They seems to have poor ability of reading weather symbols in weather map and the distribution of air pressure systems. 4) They can read and understand about the reports of words on weather forecast, but most of them can't make weather forecast by the reading of weather map. 5) More than half of students think that the weather map is helpful and especially the cloud pictures from weather satellite is useful for usage of weather information.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.259-265
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• 2006

유비쿼터스 센서 네트워크 기술은 새로운 컴퓨팅 패러다임인 유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심 분야로서, 무선 센서 네트워크를 이용한 상황정보 모니터링 시스템에 적합한 기술이다. 이 기술을 모니터링 시스템에 적용하면 열악한 환경에 간편하고 저렴한 비용으로 실시간으로 발생된 상황데이터를 수집 및 분석하여 즉각적인 상황대처와 사용자가 원하는 환경의 조건을 효율적으로 수행할 수 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크 기반에서 무선 노드의 센싱 기술을 이용하여 상황 정보 모니터링 시스템을 구축한다. 제안된 시스템은 수집될 데이터의 양이 적고 지속적인 모니터링이 불필요하고 일정한 간격으로 특정 지역에서 발생되는 상황을 감지하는 작업에 기존 유선 통신을 이용한 상황감시보다는 효율적이다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제17권4호
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• pp.247-258
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• 2015

The purpose of this study is to let the entire logistics system be managed in cyberspace by effectively sharing the logistics information between companies involved in the process, changing conventional commerce to electronic commerce. Most of the goods traded through electronic commerce are small goods involving small business transactions. This produces many problems in shipping and delivery and the leads an inefficient logistics system. Another problems is that there is no sharing of information that process the logistics flow and no systematic management of pick-up and delivery information. As a result, rise in logistics cost, longer delivery period and poor service quality are inevitable and these results are becoming an obstacle in the widespread usage of the electronic commerce. Companies that are part of logistics center can cooperate logistics business in Cyber space and share the entire logistics information through the cyber logistics center. This turns out in effective sharing of logistics information, and thus, allows efficient management of logistics, improves logistics service, and reduces logistics cost.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제3권3호
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• pp.73-80
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• 2010

상수 모듈러스 오차와 두확률 밀도 함수의 유클리드 거리에 기본을 둔 블라인드 알고리듬은 정보 이론적 학습 방법의 장점에도 불구하고 복소 채널의 위상 회전을 극복하지 못해 열악한 성능을 보인다. 이 논문에서는, 출력 전력이 다중 모듈러스 값의 근방에 있을 때 decision-directed 모드로 동작하는 기법을 정보 이론적 학습에 추가하므로서 복소 채널의 위상 회전 문제를 해결할 수 있음를 보였다. 복소 채널 모델과 16 QAM 방식에 대한 시뮬레이션 결과에서 복소 채널의 위상 회전 문제가 해결되어 현격한 성능 향상을 보였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권4호
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• pp.807-823
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• 2018

Speaker verification system performance depends on the utterance of each speaker. To verify the speaker, important information has to be captured from the utterance. Nowadays under the constraints of limited data, speaker verification has become a challenging task. The testing and training data are in terms of few seconds in limited data. The feature vectors extracted from single frame size and rate (SFSR) analysis is not sufficient for training and testing speakers in speaker verification. This leads to poor speaker modeling during training and may not provide good decision during testing. The problem is to be resolved by increasing feature vectors of training and testing data to the same duration. For that we are using multiple frame size (MFS), multiple frame rate (MFR), and multiple frame size and rate (MFSR) analysis techniques for speaker verification under limited data condition. These analysis techniques relatively extract more feature vector during training and testing and develop improved modeling and testing for limited data. To demonstrate this we have used mel-frequency cepstral coefficients (MFCC) and linear prediction cepstral coefficients (LPCC) as feature. Gaussian mixture model (GMM) and GMM-universal background model (GMM-UBM) are used for modeling the speaker. The database used is NIST-2003. The experimental results indicate that, improved performance of MFS, MFR, and MFSR analysis radically better compared with SFSR analysis. The experimental results show that LPCC based MFSR analysis perform better compared to other analysis techniques and feature extraction techniques.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3942-3961
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• 2019

Recently, the models of deep super-resolution networks can successfully learn the non-linear mapping from the low-resolution inputs to high-resolution outputs. However, for large scaling factors, this approach has difficulties in learning the relation of low-resolution to high-resolution images, which lead to the poor restoration. In this paper, we propose Stage Generative Adversarial Networks (Stage-GAN) with semantic maps for image super-resolution (SR) in large scaling factors. We decompose the task of image super-resolution into a novel semantic map based reconstruction and refinement process. In the initial stage, the semantic maps based on the given low-resolution images can be generated by Stage-0 GAN. In the next stage, the generated semantic maps from Stage-0 and corresponding low-resolution images can be used to yield high-resolution images by Stage-1 GAN. In order to remove the reconstruction artifacts and blurs for high-resolution images, Stage-2 GAN based post-processing module is proposed in the last stage, which can reconstruct high-resolution images with photo-realistic details. Extensive experiments and comparisons with other SR methods demonstrate that our proposed method can restore photo-realistic images with visual improvements. For scale factor ${\times}8$, our method performs favorably against other methods in terms of gradients similarity.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권6호
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• pp.3273-3308
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• 2017

Building appropriate trust evaluation models is an important research issue for security guarantee in social networks. Most of the existing works usually consider the trust values at the current time slot, and model trust as the stochastic variable. However, in fact, trust evolves over time, and trust is a stochastic process. In this paper, we propose a novel time-variant stochastic trust evaluation (TSTE) model, which models trust over time and captures trust evolution by a stochastic process. Based on the proposed model, we derive the time-variant bound of untrustworthy probability, which provides stochastic trust guarantee. On one hand, the time-variant trust level of each node can be measured by our model. Meanwhile, by tolerating nodes with relatively poor performance, our model can effectively improve the node resource utilization rate. Numerical simulations are conducted to verify the accuracy and consistency of the analytical bounds on distinguishing misbehaved nodes from normal ones. Moreover, simulation results on social network dataset show the tradeoff between trust level and resource utilization rate, and verify that the successful transmission rate can be improved by our model.