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사물인터넷을 위한 하드웨어 기반 보안 기술로서의 강성 물리적 복제 불가 함수의 실제 구현
한지호,신창용 국제차세대융합기술학회 2023 차세대융합기술학회논문지 Vol.7 No.8
Security is one of the most important issues in Internet of Things where billions of interconnected devices identify and interact with each other. Physical unclonable function (PUF) attracts lots of research interest as a strong security technology. It is a hardware-based security utilizing physical deviation among devices resulted from silicon manufacturing process. In this paper, we address definition of strong PUF, practical implementation, issues and countermeasures on machine learning attacks. A brief introduction on PUF basics and related works are presented, and followed by the definitions of strong and weak PUFs to clarify the difference of the two categories and their applications. With various types of strong PUFs from the simple arbiter PUF to recent PUF prototypes elaborated, we propose a practical implementation. For the purpose of performance evaluation, uniqueness and reliability are explained with mathematic expressions and machine learning (ML) attack resistance is introduced. We also present threat and countermeasure of ML attacks. 수많은 기기들이 연결된 사물인터넷에서 기기들이 서로를 식별하고 상호작용하기 위해서는 보안이 매우중요하다. 최근 많은 관심을 받는 물리적 복제 불가 함수(PUF: Physical unclonable function)는 생산 공정에서물리적으로 발생하는 개체 간 편차를 이용하는 하드웨어 기반 보안 기술이다. 이 논문은 strong PUF의 정의, 실제구현 방법, 최근 이슈가 되는 기계학습 공격과 그 대안을 다룬다. PUF의 동작 원리와 관련 연구 등 배경 지식을소개하고, PUF의 유형을 weak PUF와 strong PUF로 구분하여 본질적인 차이점과 활용 분야를 명확히 한다. 단순 arbiter PUF에서 최근 비선형 기법을 조합한 PUF의 프로토타입에 이르기까지, 다양한 strong PUF의 연구 동향과 흐름을 다룸으로써 실제 PUF 회로 구현 방법을 제시한다. 대표적 PUF 성능 평가 지표인 유일성와 신뢰도를수식으로 정리하고, 기계학습 공격 저항을 자세히 설명하여 관련 이슈의 최근 흐름과 향후 연구 방향을 제시한다.
증식용 양서류의 질병 예방을 위한 천연 프로폴리스의 효용성 평가
한지호,유동훈,이유재,구교성,권세라,박대식 한국양서·파충류학회 2016 한국양서·파충류학회 학술대회 Vol.2016 No.07
북방산개구리는 한반도 전역에 걸쳐 서식하고 있는 양서류로 환경부에 의해 증· 양식이 허가된 종이다. 적지 않은 농가에서 수익을 목적으로 양서류를 사육하고 있 으나 다양한 질병의 발생으로 증식에 어려움을 겪고 있으며, 질병을 관리하기 위하 여 환경관리나 다양한 항생제, 건강보조제품 등을 임의적으로 사용하고 있다. 본 연 구에서는 이러한 제품들 중 어류에서 면역력 증강과 항생효과가 있는 것으로 알려진 천연 프로폴리스가 양서류에 효용성이 있는지를 확인하였다. 첫 번째 실험인 북방산개구리 질병예방을 위한 천연프로폴리스의 효과 및 적정성 평가의 경우, 충주에서 채집한 북방산개구리 유생 300개체를 무처리(대조군), Oxytetracycline(OTC), 천연프로폴리스 제품1, 천연프로폴리스 제품2 (각 그룹 당 3 반복 수조, 수조 당 25마리) 그룹으로 나누어 실험을 수행하였다. 대조군은 특별한 처치를 하지 않았으며, OTC 그룹은 주 1회 30분간 약욕처리를 실시하였다. 천연프로 폴리스 그룹의 경우 먹이의 0.5%에 해당하는 프로폴리스를 먹이와 섞어서 공급하였 다. 모든 그룹에 사용한 기본 먹이는 동일하였다. 실험은 모든 개체가 변태할 때까지 지속되었는데, 실험 동안 매주 개체의 SVL, 사망률 그리고 변태율을 기록하였다. 실 험 결과, 대조군을 제외한 OTC 그룹과 프로폴리스 그룹(1,2)에서 상대적으로 낮은 사 망률과 빠른 변태율이 확인되었다. 실험 처치가 북방산개구리에 잔존하는 박테리아 군집에 영향을 미쳤는지의 여부는 현재 연구를 진행하고 있다. 두 번째로 북방산개구리 폐사의 원인 중 하나인 탈장에 대한 천연프로폴리스의 효용성 검증을 위하여 연천군 증식장에서 탈장된 북방산개구리 9개체를 확보하였으 며, 3개체씩 1) 무처리, 2) 자외선(UV) 투사, 3) 자외선 투사 + 천연프로폴리스 급여 그룹으로 나누어 실험을 수행하였다. 무처리군은 특별한 추가 처치를 하지 않았으며, 자외선 투사 그룹의 경우 아침 6시부터 저녁 8시까지 자외선을 투사하여 주었으며, 자외선 투사 + 천연프로폴리스 그룹의 경우 자외선을 투사하는 상태에서 프로폴리스 원액을 0.5%로 희석하여 주 1회 1ml씩 구강급여를 하였다. 모든 개체에게는 동일한 양의 귀뚜라미를 기본 먹이로 제공하였다. 3주에 걸쳐서 실험이 진행되었는데, 주 당 3회 개체의 SVL과 BW 그리고 개체의 탈장 증상변화(4단계)를 기록하였다. 그 결과, UV+천연프로폴리스 그룹의 1개체는 탈장 증상이 완전히 회복되었고, 1개체는 증상이 완화되었다. 반면. 다른 두 처리 그룹에서는 증상의 변화가 확인되지 않았다. 실험의 결과는, 천연프로폴리스가 북방산개구리의 탈장 증세를 완화할 가능성이 있음을 보 여주는 것이다. 본 연구의 두 실험결과는 밀식사육이 이루어지는 양서류의 사육 시 설에서 천연프로폴리스의 사용은 상대적으로 증식개체들의 질병발병률을 낮추며, 건 강성을 보전하는 하나의 방안이 될 수 있음을 제안한다. 본 연구는 경기도농업기술 연구원의 지원을 받아서 수행되었습니다.
한지호,박동철,우동민,정태경,이윤식,민수영,Han, Ji-Ho,Park, Dong-Chul,Woo, Dong-Min,Jeong, Tai-Kyeong,Lee, Yun-Sik,Min, Soo-Young 한국전기전자학회 2012 전기전자학회논문지 Vol.16 No.2
위성 영상에서 건물형태를 발생하기위한 새로운 접근방식이 본 논문에서 제안되었다. 제안된 알고리즘은 낮은 수준의 선소들을 연결하고 유사한 개체들을 군집화하기 위해 선소 측정함수가 적용된 신경망이다. 제안된 신경망은 윤곽선 영상에서 추출된 윤곽선들을 군집화 목적으로 사용된다. 본 논문에서는 3차원 선소의 오류에 의한 군집화 결과의 비현실적 건물모델의 발생을 근원적으로 차단하기 위하여, 높이 정보를 이용한 계층적 군집화를 제안하였다. 제안된 새로운 거리척도의 신경망과 군집화를 통해 성공적인 건물모델의 재구성을 실험으로 보여주었다. A novel approach for the reconstruction of 3D building model from aerial image data is proposed in this paper. In this approach, a Centroid Neural Network (CNN) with a metric of line segments is proposed for connecting low-level linear structures. After the straight lines are extracted from an edge image using the CNN, rectangular boundaries are then found by using an edge-based grouping approach. In order to avoid producing unrealistic building models from grouping lined segments, a hierarchical grouping method is proposed in this paper. The proposed hierarchical grouping method is evaluated with a set of aerial image data in the experiment. The results show that the proposed method can be successfully applied for the reconstruction of 3D building model from satellite images.
준감독 학습 알고리즘을 위한 능동적 레이블 데이터 선택
한지호,박은해,박동철,이윤식,민수영,Han, Ji-Ho,Park, Eun-Ae,Park, Dong-Chul,Lee, Yunsik,Min, Soo-Young 한국전기전자학회 2013 전기전자학회논문지 Vol.17 No.3
본 논문에서는 준감독 학습 알고리즘(Semi-Supervised Learning Algorithm)의 학습데이터에 필요한 소수의 레이블 데이터를 능동적으로 선택하기 위한 무감독경쟁학습 알고리즘인 VCNN(Vector Centroid Neural Network)을 제안한다. 준감독 학습 알고리즘에서 레이블 데이터의 선택은 학습 결과 큰 영향을 미치고, 레이블 데이터를 선택하는데 있어 많은 비용과 전문적인 지식이 필요하다. 본 논문에서 능동적이고 효율적인 레이블 데이터 선택을 검증하기 위하여 UCI database 와 caltech dataset 을 이용하여 실험한 결과, 기존의 레이블 데이터 선택 방법과 비교하여 안정된 분류 결과와 최소의 오차율을 나타냈다. The choice of labeled data in semi-supervised learning algorithm can result in effects on the performance of the resultant classifier. In order to select labeled data required for the training of a semi-supervised learning algorithm, VCNN(Vector Centroid Neural Network) is proposed in this paper. The proposed selection method of label data is evaluated on UCI dataset and caltech dataset. Experiments and results show that the proposed selection method outperforms conventional methods in terms of classification accuracy and minimum error rate.