The Impacts of Technology Transfer on Productivity Growth of Firms based on Malmquist Productivity Index

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.

백서 급성 심근경색 모델에서 Adenylate Kinase 3의 혈청학적 동태 연구

한재승,김효준,김혁,김경수 대한순환기학회 2004 Korean Circulation Journal Vol.34 No.3

NCC/MQ-Sign에 대한 비밀키 복구 부채널 분석

한재승,조홍래,한동국 한국정보보호학회 2024 정보보호학회논문지 Vol.34 No.6

양자 컴퓨터 시대가 다가옴에 따라 미국 NIST에서는 2016년도부터 양자 내성 암호 공모전을 시작했고, 국내에서도 2022년도부터 KpqC 공모전을 시작했다. KpqC 공모전은 현재 4종의 전자서명과 4종의 PKE/KEM이 후보로 선택되어 2라운드가 진행되고 있다. 양자 내성 암호는 양자 컴퓨터를 이용한 암호학적 공격을 대비하여 양자 알고리즘에도 안전한 기반 문제를 이용한 암호 알고리즘이지만 장치에서 암호 알고리즘이 동작하는 동안의 부채널 정보를 활용한 부채널 공격에는 여전히 노출될 수 있다. 따라서 안전한 양자 내성 암호 전환을 위해서 부채널 공격에 대한 취약성 검증과 대응기술 연구가 필요하다. 이런 이유로 NIST 양자 내성 암호 공모전의 후보 및 선정 알고리즘들은 많은 부채널 공격 및 대응기법 연구가 이뤄져 오고 있다. 이에 비해 KpqC 후보 알고리즘들에 대한 부채널 공격 연구는 아직 초기 상태이며 대응기법에 대한 연구 역시 미비하다. 본 논문은 KpqC 2라운드 전자서명 NCC-Sign과 MQ-Sign에 대한 비밀키 복구 부채널 공격을 제안한다. ARM-Cortex M4 기반 STM32F3 MCU 환경에서 각 전자서명 알고리즘을 동작시켜 수집된 5,000개의 전력 파형으로 비밀키 일부에 대한 복구에 성공해 제안한 공격을 실험적으로 검증했다. As the era of quantum computers approaches, the U.S. NIST has been conducting a Post-Quantum Cryptography (PQC) standardization project since 2016, and in Korea, the KpqC competition began in 2022. The KpqC competition currently has four digital signature algorithms and four PKE/KEM algorithms selected as candidates, and the Round 2 is in progress. PQC algorithms are designed to be secure against quantum computing attacks by using hard mathematical problems that remain safe even in the quantum era. However, they are still vulnerable to side-channel analysis (SCA), which exploit physical information leaked during the operation of cryptographic algorithms on devices. Therefore research on the evaluation of vulnerabilities to SCA and countermeasures is essential for a secure transition to PQC. Many SCA and countermeasures have been studied for NIST PQC candidate and selected algorithms. In contrast, research on SCA against KpqC candidates is still in its early stages, and studies on countermeasures are also lacking. This paper proposes secret key recovery SCA against two KpqC Round 2 digital signature algorithms, NCC-Sign and MQ-Sign. We performed experimental verification of the proposed attack by successfully recovering a part of secret keys using 5,000 power traces collected by working each digital signature algorithm in an ARM-Cortex M4-based STM32F3 MCU environment.

Data and early results from temporary seismic arrays for monitoring and investigating magmatic processes beneath Mt. Halla and Ulleung Island volcanoes, South Korea

한재승,한종원,허다빈,김성룡,이수진,고민혁,김재연,권기백,안병석,전영준,조경준,임연주,이상준,강태섭,이준기,안웅산 한국지질과학협의회 2024 Geosciences Journal Vol.28 No.5

Temporary seismic networks on Mt. Halla and Ulleung Island volcanoes were deployed, which employ broadband and geophone arrays to monitor potential volcanic activities and to estimate high-resolution magmatic structures beneath these volcanoes. The purpose of this paper is to introduce these networks and present early results through basic seismic analyses, suggesting the potential for future comprehensive seismological studies. The array in Mt. Halla volcano consists of five broadband sensors (JH array), and it has been operational around the Baengnokdam summit crater since October 2020. There was an additional linear geophone array (HL array) installed in September 2021 for detailed shallow subsurface imaging. Ulleung Island volcano had been under observation for two years since June 2021 with a network of nine broadband sensors (UL array) along its coast and in the Nari crater basin, complemented by a 52-geophone array (UG array) deployed in May 2022 for high-resolution subsurface studies. Despite the noisy environments typical of temporary setups, power spectral density analyses confirmed the quality of data as comparable to established reference noise models in permanent stations. Our study aimed to initiate studies uncovering seismic activities and structures beneath Mt. Halla and Ulleung Island volcanoes, specifically regarding volcanic activity. This approach detected no clear sign of volcanic seismicity on both islands, suggesting a period of magmatic dormancy. Seismic velocity variation (dv/v) analyses further indicated that environmental factors, rather than volcanic processes, influenced the changes in the physical properties of the underground structures. Conversely, the receiver function analysis and ambient noise data processing hinted at the presence of complex subsurface structures, potentially indicative of volcanic features, such as partial melting. Despite the lack of direct evidence for active magmatic processes, the collected seismic data provides a crucial baseline for future monitoring and a deeper understanding of the magmatic and tectonic dynamics beneath these volcanoes, offering valuable insights for ongoing volcanic research.

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.

실시간 데이터 이중화를 위한 고속 블록 전송기술 설계

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.

레이저 가이드 로봇 시스템에 관한 연구

한재승(Han Jae Seung),박관남(Park Kwan Nam),엄재환(Eom Jae Hwan) 한국통신학회 2014 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2014 No.11

영상처리를 이용한 다트보드 인식 프로그램

한재승(JaeSeung Han),최준용(JunYong Choi) 한국정보과학회 2015 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2015 No.6

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.

Serological kinetics of adenylate kinase 3 in rat acute myocardial infarction

김경수,한재승,김효준,김혁 대한내과학회 2003 대한내과학회 추계학술발표논문집 Vol.2003 No.1