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      • KCI등재

        OWL 모델링을 이용한 개인 추천 서비스

        안효식,정훈,장효경,최의인 한국디지털정책학회 2012 디지털융복합연구 Vol.10 No.1

        모바일 네트워크 및 디바이스가 빠르게 발전하면서 스마트폰의 보급이 확산되고, 이를 활용한 다양한 부가 서비스들도 성장함에 따라 다양한 서비스를 제공할 수 있는 스마트폰은 향후 가장 주목 받는 기술로 전망되고 있다. 모바일 환경이 빠르게 발전하면서 기존의 PC에서 이루어지던 서비스가 모바일 환경으로 바뀌고 있다. 현재 사용자 추천 서비스를 위해 사용자 상황정보 모델링을 통해 사용자에게 맞는 서비스가 이루어져야 한다. 개인화 추천 서비스를 위해서는 상황인식 기술이 필수적이고, 상황인식을 위해서 상황정보의 적절한 표현 및 정의가 필요하다. 상황정보를 표현하기 위한 방법에는 온톨로지 기반 모델이 표현법이 가장 뛰어나고, 널리 쓰이고 있다. 본 논문에서는 사용자 개인화 추천 서비스를 위하여 상황 정보의 OWL 모델링을 통해 상황을 정의하였으며, 상황 추론을 위하여 추론규칙과 추론엔진을 사용한 서비스 기법을 제시하였다.

      • KCI등재

        EGML 이동 객체 검출 알고리듬의 고정소수점 구현 및 성능 분석

        안효식,김경훈,신경욱,An, Hyo-sik,Kim, Gyeong-hun,Shin, Kyung-wook 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.9

        EGML (effective Gaussian mixture learning) 기반 이동 객체 검출 (moving object detection; MOD) 알고리듬의 하드웨어 구현을 위한 설계조건을 분석하였다. EGML 알고리듬을 OpenCV 소프트웨어로 구현하고 다양한 영상들에 대한 시뮬레이션을 통해 배경학습 시간과 이동 객체 검출에 영향을 미치는 파라미터 조건을 분석하였다. 또한, 고정소수점 시뮬레이션을 통해 파라미터들의 비트 길이가 이동 객체 검출 성능에 미치는 영향을 평가하고, 최적 하드웨어 설계 조건을 도출하였다. 본 논문의 파라미터 비트 길이를 적용한 고정소수점 이동 객체 검출 모델은 부동소수점 연산 대비 약 절반의 비트 길이를 사용하면서 MOD 성능의 차이는 0.5% 이하이다. An analysis of hardware design conditions of moving object detection (MOD) algorithm is described, which is based on effective Gaussian mixture learning (EGML). A simulation model of EGML algorithm is implemented using OpenCV, and the effects of some parameter values on background learning time and MOD sensitivity are analyzed for various images. In addition, optimal design conditions for hardware implementation of EGML-based MOD algorithm are extracted from fixed-point simulations for various bit-widths of parameters. The proposed fixed-point model of the EGML-based MOD uses only half of the bit-width at the expense of the loss of MOD performance within 0.5% when compared with floating-point MOD results.

      • KCI등재

        경량 블록암호 LEA에 대한 상관관계 전력분석 공격 및 마스킹 대응 기법

        안효식,신경욱 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.7

        Lightweight Encryption Algorithm (LEA) that was standardized as a lightweight block cipher was implemented with 8-bit data path, and the vulnerability of LEA encryption processor to correlation power analysis (CPA) attack was analyzed. The CPA used in this paper detects correct round keys by analyzing correlation coefficient between the Hamming distance of the computed data by applying hypothesized keys and the power dissipated in LEA crypto-processor. As a result of CPA attack, correct round keys were detected, which have maximum correlation coefficients of 0.6937, 0.5507, and this experimental result shows that block cipher LEA is vulnerable to power analysis attacks. A masking method based on TRNG was proposed as a countermeasure to CPA attack. By applying masking method that adds random values obtained from TRNG to the intermediate data of encryption, incorrect round keys having maximum correlation coefficients of 0.1293, 0.1190 were analyzed. It means that the proposed masking method is an effective countermeasure to CPA attack. 우리나라 경량 블록암호 표준인 LEA 알고리듬을 8-비트 데이터 패스의 하드웨어로 구현하고, 구현된 LEA-128 암호 프로세서에 대해 상관관계 전력분석 공격의 취약성을 분석하였다. 본 논문에서 적용된 CPA는 공격을 위해 가정된 라운드키 값으로 계산된 데이터의 해밍 거리와 LEA 암호 프로세서의 전력 소모량 사이의 상관 계수를 분석함으로써 올바른 라운드키 값을 검출한다. CPA 공격 결과로, 최대 상관계수가 0.6937, 0.5507인 올바른 라운드키 값이 검출되었으며, 블록암호 LEA가 전력분석 공격에 취약함이 확인되었다. CPA 공격에 대한 대응 방안으로 TRNG (True Random Number Generator) 기반의 매스킹 방법을 제안하였다. TRNG에서 생성되는 난수를 암호화 연산 중간값에 더하는 마스킹 기법을 적용한 결과, 최대 상관계수가 0.1293와 0.1190로 매우 작아 잘못된 라운드키 값이 분석되었으며, 따라서 제안된 마스킹 방법이 CPA 공격에 강인함을 확인하였다.

      • 86년 하계 地表調査 報告

        김두년,안효식,최혜경 안동대학 안동사연구회 1988 安東史硏究 Vol.2 No.1

        지표조사의 결과를 다시 정리하면 다음과 같다. 영양군 대천 1,2동 고인돌은 규모가 타지역에 비해 크고 또 한자리에 10여기가 밀접해 있는 점이다. 대천 2동 고인돌 윗면에 윷판이 암각화되어 있는데 특이한 사실이다. 이외에 안동지역의 전탑의 영향을 받은 탓인지 모전석탑이 2기나 존재한 것을 보면 탑의 변천과정을 연구하는데 중요한 자료가 아닌가 생각된다.

      • KCI등재

        EGML 기반 이동 객체 검출 알고리듬의 하드웨어 구현

        김경훈,안효식,신경욱,Kim, Gyeong-hun,An, Hyo-sik,Shin, Kyung-wook 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.10

        영상에서 움직임이 있는 객체 영역을 검출하기 위한 이동 객체 검출(moving object detection; MOD) 알고리듬을 EGML(effective Gaussian mixture learning) 기반 배경 차분 방법을 적용하여 하드웨어로 설계하였다. EGML 계산 일부의 근사화를 통해 하드웨어 복잡도를 줄였으며, 파이프라이닝 적용을 통해 동작속도를 개선하였다. Verilog-HDL을 이용하여 하드웨어를 설계하였으며, MATLAB/Simulink와 FPGA가 연동된 FPGA- in-the-loop 환경에서 하드웨어 동작을 검증하였다. 설계된 MOD 프로세서는 XC5VSX95T FPGA 디바이스에서 2,218 슬라이스로 구현되었으며, 102 MHz의 클록 주파수로 동작하여 102 MS/s의 처리율을 갖는 것으로 평가되었다. IEEE CDW-2012 데이터 세트의 12가지 영상에 대해 MOD 프로세서의 성능을 분석한 결과, 평균 recall 값은 0.7631, 평균 precision 값은 0.7778, 그리고 평균 F-measure 값은 0.7535로 각각 평가되었다. A hardware implementation of MOD(moving object detection) algorithm using EGML(effective Gaussian mixture learning)- based background subtraction to detect moving objects in video is described. Some approximations of EGML calculations are applied to reduce hardware complexity, and pipelining technique is adopted to improve operating speed. The MOD processor designed in Verilog-HDL has been verified by FPGA-in-the-loop verification using MATLAB/Simulink. The MOD processor has 2,218 slices on the Virtex5-XC5VSX95T FPGA device and its throughput is 102 MSamples/s at 102 MHz clock frequency. Evaluation results of the MOD processor for 12 images in the IEEE CDW-2012 dataset show that the average recall value is 0.7631, the average precision value is 0.7778 and the average F-measure value is 0.7535.

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