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Deep Switch: 자원이 제약된 기기에서 동적 데이터 변화에 적응하는 모델을 위한 전문화된 경량 신경망 교체 시스템
김학빈(HakBin Kim),김종영(JongYeong Kim),최홍준(HongJun Choi),진영화(YeongHwa Jin),김성웅(SeongWoong Kim),이건호(KeonHo Lee),김현준(HyunJun Kim),한예지(YeJi Han),김다솔(DaSol Kim),김덕환(DeokHwan Kim),최동완(DongWan Choi) 한국정보과학회 2020 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2020 No.12
Reliability Optimization of Urban Transit Brake System Using Hybrid Neuro-Genetic Technique
HyunJun Kim(김현준),ChulHo Bae(배철호),JungHwan Lee(이정환),TaeYun Koo(구태윤),MyungWon Suh(서명원) 한국자동차공학회 2006 한국자동차공학회 춘 추계 학술대회 논문집 Vol.- No.-
This study aims at optimizing component's reliability that satisfies the target reliability of brake system in the urban transit. First of all, constructed reliability evaluation system is used to predict and analyze reliability. This data is used for the optimization. It has been known that a component reliability has an important effect on the behavior of system. This effect depends on the system reliability. To identify component reliability in a system, a method is presented in this paper which uses hybrid neuro-genetic technique. Feed-forward multi-layer neural networks with back propagation algorithm are used to set up relationship of the component reliability(input), system reliability(output). With this neural network and genetic algorithm. The inverse problem can be formulated with this neural network training algorithm attaining stable convergence in the training process and with the adaptive learning rate method to speed up convergence. Finally, genetic algorithm is used to find the minimum square error.
안전한 부채널 공격 내성을 위한 Constant Timing 구현 동향
김현준(Hyunjun Kim),박재훈(Jaehoon Park),심민주(Minjoo Sim),서화정(Hwajeong Seo) 한국정보보호학회 2021 情報保護學會誌 Vol.31 No.1
암호화 알고리즘은 수학적 안전성 확보가 중요하기 때문에 이론적인 측면에서의 정보 유출은 불가능에 가깝도록 설계된다. 하지만 암호화 알고리즘을 수행하는 컴퓨터 상에서 발생하는 부가적인 정보를 수집 및 분석하게 될 경우 안전한 암호화 알고리즘을 사용한 경우라 할지라도 비밀 정보가 쉽게 유출될 수 있는 가능성을 가지고 있다. 많은 부가적인 정보 중에서도 보다 직관적인 정보에 해당하는 시간 정보는 암호화 해킹 분야에서 많이 활용되고 있다. 본 고에서는 시간 정보를 활용한 부채널 공격기법에 대해 확인해 보며 이를 방어하기 위한 일정시간 암호화 구현 기법 동향에 대해 확인해 보도록 한다.