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한재승,권영관,이상용 한국경영정보학회 2016 Asia Pacific Journal of Information Systems Vol.26 No.4
This study determines whether or not firms can achieve high productivity growth through external technology acquisition. It also identifies the key factors affecting adopting firms’ productivity growth by employing the Malmquist productivity index (MPI) methodology, which features computational ease, low data dependency, and decomposition of productivity growth into technical efficiency change and technical change. Results showed that the effects of productivity growth arising from technology transfer became stronger over time. Moreover, patent transfer guaranteed firms’ productivity growth, but no evidence was found that factors such as age and size could increase productivity. Finally, cultural similarity could be another factor conditioning the effectiveness of technology transfer in the productivity of adopting firms.
스마트폰 환경에서의 이동통신 시장 브랜드 가치(Brand Equity)에 관한 연구
한재승,정우진,이상용 에스케이텔레콤 (주) 2012 Telecommunications Review Vol.22 No.4
본 연구는 이동통신 단말기 시장에서 통신사 및 제조사가 출시한 지난 6년 동안의 단말기 소비자 판매가격을 수집하여 스마트폰이 등장하기 이전과 그 이후를 비교함으로써 기능, 성능이 동일할 때 특정 브랜드 (이동통신사 브랜드 및단말기 제조사 브랜드)로 인해 시장에서 추가로 형성되는 프리미엄 가격, 즉 상품에 존재하는 브랜드 가치 (에쿼티)를측정하고자 한다. 특히 스마트폰의 등장으로 인해 이동통신 서비스 회사들의 브랜드 에쿼티 및 단말기 제조사들의 브랜드 에쿼티가 어떻게 변화하게 되었는지를 살펴보고자 한다. 헤도닉 가격이론을 활용한 실증 분석의 결과, 피처폰 시장에서는 SKT와 KT가 LGU+에 비해 상대적으로 유의미한 브랜드 프리미엄을 누리고 있었으며 제조사의 경우 삼성전자(1% 유의수준)와 LG전자(10% 유의수준)만이 브랜드 프리미엄을 누리고 있는 것으로 나타났다. 반면 스마트폰시장에서는 통계적으로 유의미한 브랜드 프리미엄을 누리는 통신사는 없었으며 제조사의 경우 Apple, 삼성전자, LG 전자, 팬택, SK텔레시스 등 다수의 제조사에서 브랜드 프리미엄을 누리고 있는 것으로 나타났다. 결과적으로 스마트폰 시장에서는 브랜드의 가치가 통신사 중심에서 제조사 중심으로 넘어가고 있음을 확인할 수 있었다.
효과적인 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석 모델 설계방안
한재승(JaeSeung Han),심보연(Bo-Yeon Sim),임한섭(Han-Seop Lim),김주환(Ju-Hwan Kim),한동국(Dong-Guk Han) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.6
최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다. Recently, a deep learning-based non-profiling side-channel analysis was proposed. The deep learning-based non-profiling analysis is a technique that trains a neural network model for all guessed keys and then finds the correct secret key through the difference in the training metrics. As the performance of non-profiling analysis varies greatly depending on the neural network training model design, a correct model design criterion is required. This paper describes the two types of loss functions and eight labeling methods used in the training model design. It predicts the analysis performance of each labeling method in terms of non-profiling analysis and power consumption model. Considering the characteristics of non-profiling analysis and the HW (Hamming Weight) power consumption model is assumed, we predict that the learning model applying the HW label without One-hot encoding and the Correlation Optimization (CO) loss will have the best analysis performance. And we performed actual analysis on three data sets that are Subbytes operation part of AES-128 1 round. We verified our prediction by non-profiling analyzing two data sets with a total 16 of MLP-based model, which we describe.
한재승(JaeSeung Han),안재훈(Jae-Hoon An),김영환(Young-Hwan Kim),박창원(Chang-Won Park) 한국컴퓨터정보학회 2018 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.26 No.2
본 논문에서는 데이터 이중화 저장시스템의 장애발생으로 인한 백업서버 데이터 손실을 보호하기 위해 무 손실 실시간 데이터 이중화 시스템 설계방안을 제안한다. 이는 원본서버의 데이터와 백업서버의 데이터가 특정 시점 T에서 100% 일치하지 않는 비동기 방식을 동기방식으로 해결하기 위한 시스템 설계 제안으로, 원본서버의 데이터 생성과 동시에 실시간 데이터 백업을 목적으로 한다. 이를 위해 전송단계에서 필요한 가장 빠른 압축인 LZ4 압축 알고리즘을 기반으로 Intel AVX 명령어를 사용하여 보다 압축속도를 증진시켜 실시간 시스템을 구축한다. 또한 전송 중 보안위협으로부터 보호하기 위해 Key 전달 기법과 AES 암호화 알고리즘에 대해 기술한다.