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이중현 ( Junghyun Lee ),김태연 ( Taeyeon Kim ),조기환 ( Gihwan Cho ) 한국인터넷정보학회 2010 인터넷정보학회논문지 Vol.11 No.3
기존의 센서 네트워크 보안에 대한 연구는 인증과 비밀성, 무결성, 이용성 등을 제공하는 보안 서비스에 관심이 집중되어 왔으나 최근 센서 노드의 실제 ID의 노출 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 센서 노드의 실제 ID가 외부 공격자에게 노출되는 것을 방지하기 위해서는 실제의 ID를 사용하지 않고 동적인 가명을 사용하는 것이 일반적이다. 그러나 가명을 생성하는데 사용되는 비밀키(또는 해쉬키)와 현재의 가명(또는 난수)이 공격자에게 노출되었을 경우에 공격자는 쉽게 가명을 생성하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 센서 노드들에 대한 강한 익명성이 보장되는 구조를 제안한다. 제안된 구조는 가명을 생성하는데 사용되는 비밀정보들이 공격자에게 공모되었다고 하더라도 공격자가 해당 노드의 가명 ID들을 생성할 수 있는 확률이 매우 낮다. 그리고 보안 분석을 통해 제안된 구조가 무선 센서 네트워크에 적합함을 증명한다. In the sensor network security area, previous works were mainly concentrated on achieving authentication, confidentiality, integrity and availability. But the ID exposure issue is recently an increasing concern in research community. To protect the ID exposure from various attacks, the most common approach is to make use of a dynamic pseudonym rather than the real ID. However, if a node`s secret key (or hash key) and the current pseudonym (such as a random number) are exposed, the attacker can easily generate the previous/next pseudonyms. In this paper, we propose a security infra-structure scheme for enabling strong anonymity of sensor nodes. Our scheme ensures that the probability being able to generate a pseudonym is very low even if a sensor node has been compromised with an attacker. Security analyses have proven that our scheme is suitable for sensor network environments in terms of preserving of forward anonymity as well as backward anonymity.
미러리스 자동차의 카메라 모니터링 시스템을 위한 정합선 검출 방법
이중현(Junghyun Lee),유영준(Youngjun You),강문봉(Moonbong Kang),이동욱(Dongwook Lee) 한국자동차공학회 2017 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2017 No.5
A mirrorless vehicle replaces a rear-view mirror and side-view mirrors with camera monitoring system to show video footage of the car’s surroundings. These systems mostly replace a rear-view mirror with displays that show panoramic video. Geometric alignment-based image stitching is generally used to provide a real-time panoramic video, but its outcomes are vulnerable to unstructured camera arrays. In this paper, we propose a variable seam-line detection method for panoramic video with relatively high accuracy. Efficient cost computation to minimize stitch error for seam-line adjustments is presented. Our experiments generated panoramic images that turned out to be both viewer-friendly and realistic.