http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
스마트폰 증강현실과 환경내재형 부가정보 서버를 이용한 온라인/오프라인 편재형 게임시스템
Xueqing Wang,문봉교(Bongkyo Moon) 한국HCI학회 2011 한국HCI학회 학술대회 Vol.2011 No.1
일반적으로 온라인 게임 및 콘솔게임을 할 때 사용자가 컴퓨터 근처에 머물러 있어야 하는 한계를 가진다. 본 논문에서는 온라인 가상공간에만 머물러 있는 기존의 컴퓨터 게임에서 벗어나 오프라인을 통해 현실세계에 직접 참여할 수 있도록 하는 새로운 개념의 게임을 제안한다. 즉, 스마트폰과 환경내재형 부가정보 서버를 이용하여 게임 참가자가 온라인과 오프라인에 걸쳐서 실제 세계와 상호작용하면서 게임을 할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 결국 다양한 영역에 걸쳐 실제 세계의 삶의 방식을 바꿀 수 있는 새로운 디지털 문화를 만들어낼 수 있다고 본다. Typically gamers have to stay near the computer system when they paly online game or console game. In this paper, we propose new game concept for being directly able to take part in real world instead of staying in only online virtual space. That is, we present online/offline pervasive game system using smart-phone augmented reality and environment-embedded information server. Eventually the proposed system will create new digital culture for changing our real world life-style in many areas.
R을 이용한 광역시의 대기오염물질에 대한 데이터 시각화
이나영 ( Nayoung Lee ),문봉교 ( Bongkyo Moon ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.2
1995년부터 2014년까지 약 20년간의 기상청의 대기오염 자료를 바탕으로 이를 3가지의 다른 방법으로 시각화 하였다. 첫 번째는 2014년 주요 광역시의 연중 월별로 대기 오염 물질들을 시각화 하였고, 두 번째는 1995년부터 2014년까지 주요 광역시의 연도별로 대기 오염 물질들을 시각화하였다. 마지막으로 대한민국 지도 위에 2014년 주요 광역시의 대기 오염 물질들을 점 모양으로 시각화하였다. 자료 시각화에는 묘의 기본 내장 시각화 함수 plot()과 시각화 패키지 ggplot2, ggmap를 사용하였다
Triplet Loss를 이용한 Adversarial Attack 연구
오택완 ( Taek-wan Oh ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
최근 많은 영역에 딥러닝이 활용되고 있다. 특히 CNN과 같은 아키텍처는 얼굴인식과 같은 이미지 분류 분야에서 활용된다. 이러한 딥러닝 기술을 완전한 기술로서 활용할 수 있는지에 대한 연구가 이뤄져왔다. 관련 연구로 PGD(Projected Gradient Descent) 공격이 존재한다. 해당 공격을 이용하여 원본 이미지에 노이즈를 더해주게 되면, 수정된 이미지는 전혀 다른 클래스로 분류되게 된다. 본 연구에서 기존의 FGSM(Fast gradient sign method) 공격기법에 Triplet loss를 활용한 Adversarial 공격 모델을 제안 및 구현하였다. 제안된 공격 모델은 간단한 시나리오를 기반으로 검증하였고 해당 결과를 분석하였다.
N-grams를 사용한 CNN 기반의 악성코드탐지 기법 연구
허정원 ( Jeong-won Her ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.1
본 논문에서는 악성코드탐지 기법으로 n-grams를 사용한 특징 추출을 통해 이미지 인식 분야에서 널리 쓰이는 Convolutional Neural Network로 학습하는 프레임워크를 제안한다. 윈도우즈 실행 파일의 PE 포맷에서 특징을 추출하여 6-grams 확률을 구하고 grayscale 을 통해 이미지로 변환한다. 이것을 기존에 연구된 탐지방법과 비교하여 우수함을 보인다. 학습에 사용된 데이터는 총 55,000개로 5-folds 교차검증을 하였으며 예측 정확도는 98.87%였다.
양자 키 분배 프로토콜 BB84 와 B92 에서 도청률과 기저의 수에 따른 error rate 비교
이선아 ( Sun-ah Lee ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
양자 암호통신에서는 키를 실시간으로 안전하게 분배하는 양자 키 분배방식이 핵심이다. 본 논문에서는 양자 키 분배 방식인 BB84 protocol 과 B92 protocol 을 python 으로 구현(이를 Lee’s code 라 명명)한다. 기존에 존재하는 양자 simulator 와 LEE’s code 를 이용해 error rate 의 차이를 두 가지 관점(기저에 따른 차이, 도청률에 따른 차이)에서 비교한다. 이를 바탕으로 어떤 protocol 이 도청자로부터 더 취약한지 알아본 결과, B92 protocol 의 QBER 이 항상 높으므로 도청자를 잡아내기는 쉽지만, 기저가 두 가지 밖에 없으므로 도청자의 공격에는 취약함을 알 수 있다.
윤진호 ( Jinho Yoon ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2019 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.26 No.1
본 논문에서는 IBM사의 Q를 이용하여 몇 가지 양자 컴퓨팅 개념을 구현해보고 검증한다. Superdense coding과 Quantum teleportation, Bell’s Inequailty를 python 기반의 코드로 구현하고 실제 ibmqx4 양자 컴퓨터로 실행한 결과, Superdense coding은 약 85%의 정확도, Quantum teleportation은 96.7%의 정확도를 보이고 Bell’s Inequailty가 성립하지 않는 것을 확인하였다.
박동하 ( Dong-ha Park ),문봉교 ( Bong-kyo Moon ) 한국정보처리학회 2017 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.24 No.1
Applying concurrent structure and parallel processing are a common issue for these day’s programs. In this research, Dynamic Programming is used to compare the parallel performance of Go language and Intel C++Thread Building Blocks. The experiment was performed on 4 core machine and its result contains execution time under Simultaneous Multi-Threading environment. Static Optimal Binary Search Three was used as an example. From the result, the speed-up of Go was higher than the number of cores, and that TBB was close to it. TBB performed better in general, for larger scale, Go was partially faster than the other