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정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 update

KIPS Transactions on Computer and Communication Systems

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
  • : KCI등재
  • :
  • : 연속간행물
  • : 월간
  • : 2287-5891
  • : 2734-049X
  • :

수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~10권9호(2021) |수록논문 수 : 469
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
10권9호(2021년 09월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1데이터 출현 빈도를 이용하여 코드 밀도를 조절하는 데이터 스크램블링 기법

저자 : 현철승 ( Choulseung Hyun ) , 정관일 ( Gwanil Jeong ) , 유수원 ( Soowon You ) , 이동희 ( Donghee Lee )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 235-242 (8 pages)

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기존 데이터 스크램블링 기법은 랜덤한 코드를 생성한다. 이와 다르게 우리는 생성하는 코드의 밀도를 다르게 만드는 가변 밀도 스크램블링 기법을 제안한다. 먼저 코드 밀도를 다르게 만드는 조건과 방법에 대해 설명한다. 다음으로 가변 밀도 스크램블링 기법을 플래시 메모리에 적용하여 특정 셀 상태가 더 많이 발생하도록 한다. 특히 플래시 메모리의 에러율을 제한하기 위하여, 가변 밀도 스크램블링 기법은 코드의 밀도를 조절하여 모든 셀 상태 중 중간 상태를 가지는 셀 비율을 높일 수 있다. 윈도우즈와 리눅스 시스템의 데이터에 가변 밀도 스크램블링 기법을 적용하였으며, 실험 결과는 가변 밀도 스크램블링 기법이 중간과 가까운 상태를 가지는 셀의 비율을 증가시킴을 보여준다.


Most data scrambling schemes generate pure random codes. Unlike these schemes, we propose a variable density scrambling scheme (VDSC) that differentiates densities of generated codes. First, we describe conditions and methods to translate plain codes to cipher codes with different densities. Then we apply the VDSC to flash memory such that preferred cell states occur more than others. To restrain error rate, specifically, the VDSC controls code densities so as to increase the ratio of center state among all possible cell states in flash memory. Scrambling experiments of data in Windows and Linux systems show that the VDSC increases the ratio of cells having near-center states in flash memory.

KCI등재

2클라우드 컴퓨팅에서 프라이버시 보호를 지원하는 데이터 필터링 기반 병렬 영역 질의 처리 알고리즘

저자 : 김형진 ( Hyeong Jin Kim ) , 장재우 ( Jae-woo Chang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 243-250 (8 pages)

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최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.


Recently, with the development of cloud computing, interest in database outsourcing is increasing. However, when the database is outsourced, there is a problem in that the information of the data owner is exposed to internal and external attackers. Therefore, in this paper, we propose a parallel range query processing algorithm that supports privacy protection. The proposed algorithm uses the Paillier encryption system to support data protection, query protection, and access pattern protection. To reduce the operation cost of a checking protocol (SRO) for overlapping regions in the existing algorithm, the efficiency of the SRO protocol is improved through a garbled circuit. The proposed parallel range query processing algorithm is largely composed of two steps. It consists of a parallel kd-tree search step that searches the kd-tree in parallel and safely extracts the data of the leaf node including the query, and a parallel data search step through multiple threads for retrieving the data included in the query area. On the other hand, the proposed algorithm provides high query processing performance through parallelization of secure protocols and index search. We show that the performance of the proposed parallel range query processing algorithm increases in proportion to the number of threads and the proposed algorithm shows performance improvement by about 5 times compared with the existing algorithm.

KCI등재

3기계학습 모델을 이용한 노인보행과 비노인보행의 구별 방법에 관한 연구

저자 : 김가영 ( Ga Young Kim ) , 정수환 ( Su Hwan Jeong ) , 엄수현 ( Soo Hyeon Eom ) , 장성원 ( Seong Won Jang ) , 이소연 ( So Yeon Lee ) , 최상일 ( Sangil Choi )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 10권 9호 발행 연도 : 2021 페이지 : pp. 251-260 (10 pages)

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보행 분석은 인간의 걸음걸이를 분석하여 보행과 관련된 여러 다양한 정보를 얻기 위한 연구 분야 중 하나로써 의료 분야뿐만 아니라 기계공학, 전자공학 및 컴퓨터공학 등 다양한 학문 분야에서 오랫동안 연구되고 있다. 보행 분석을 통해 걸음걸이에 문제가 있는지를 파악하려는 노력이 꾸준히 이어져 왔다. 본 논문에서는 이러한 보행 이상을 알아보기 위한 전 단계로써 보행 데이터를 활용하여 동일 실험 참가자에 대해 노인 체험복 착용 전후의 걸음걸이를 기계학습 모델에 적용하여 학습시킴으로써 노인 체험복 착용 여부를 구별할 수 있는지를 연구하였다. 총 45명의 실험 참가들을 대상으로 노인 체험복 착용 전과 후 각각의 보행 데이터를 수집하였고, 총 6개의 기계학습 모델을 이용하여 보행 데이터를 학습시켰다. 신경망 모델을 활용하여 노인 체험복 착용 여부를 판별한 결과 약 99%의 높은 정확도를 보였다. 본 연구에서 시사하는 것은 기계학습을 활용하여 보행의 이상 유무를 판단할 수 있는 가능성을 모색했다는 데 있다.


Gait analysis is one of the research fields for obtaining various information related to gait by analyzing human ambulation. It has been studied for a long time not only in the medical field but also in various academic areas such as mechanical engineering, electronic engineering, and computer engineering. Efforts have been made to determine whether there is a problem with gait through gait analysis. In this paper, as a pre-step to find out gait abnormalities, it is investigated whether it is possible to differentiate whether experiment participants wear elderly simulation suit or not by applying gait data to machine learning models for the same person. For a total of 45 participants, each gait data was collected before and after wearing the simulation suit, and a total of six machine learning models were used to learn the collected data. As a result of using an artificial neural network model to distinguish whether or not the participants wear the suit, it showed 99% accuracy. What this study suggests is that we explored the possibility of judging the presence or absence of abnormality in gait by using machine learning.

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