• 제목/요약/키워드: 개인정보 탐지

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상황인지 음악추천을 위한 음악 분위기 검출 (Detection of Music Mood for Context-aware Music Recommendation)

  • 이종인;여동규;김병만
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제17B권4호
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    • pp.263-274
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    • 2010
  • 상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.

U-불국사 : 실시간 온라인 화재조기감지시스템 (U-Bulguksa: Real-Time and Online Early Fire Detection Systems)

  • 주재훈;임재걸
    • 한국전자거래학회지
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    • 제12권3호
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    • pp.75-93
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    • 2007
  • 본 연구는 900MHz와 2.4GHz의 주파수 대역을 갖는 각각의 센서노드를 무선개인네트워크로 연결하여 불국사의 문화유산을 보호하기 위한 화재조기감지시스템을 구축한 결과에 기반을 두고 있다. 본 연구에서는 먼저 유비쿼터스 센서네트워크에 기반을 둔 문화재관리를 위한 요구사항을 분석하고, 문화재관리에서 필수적인 화재감시 및 조기탐지를 위해 적용한 U-불국사의 개발 사례를 제시한다. 이 사례는 U-불국사의 실현이라는 시간에 따라 변형 또는 훼손되는 각각의 유형문화재에 대한 정보를 실시간 온라인으로 입수하여 이를 토대로 과학적으로 문화재를 관리할 수 있는 시스템인 U-문화재관리와 이들 문화유산에 대한 정보를 현장에서 휴대 단말기로 제공해 주는 U-관광 프로젝트의 초기단계로서 수개월간의 시험운영하고 있는 것이다.

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스마트 헬스케어: 미래 병원을 위한 AI, 블록체인, VR/AR 및 디지털 솔루션 구현 (Smart Healthcare: Enabling AI, Blockchain, VR/AR and Digital Solutions for Future Hospitals)

  • ;;;김희철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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    • pp.406-409
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    • 2022
  • 최근 몇 년 동안, AI 시스템, 블록체인, VR/AR, 3D 프린팅, 로봇 공학, 나노 기술과 같은 기술의 발전은 바로 우리 눈앞에서 건강 관리의 미래를 재편하고 있습니다. 또한, 의료는 소비자의 요구에 초점을 맞춘 예방 중심의 의학으로 패러다임이 전환되었습니다. Covid-19와 같은 전염병의 확산으로 의료 및 치료 시설의 정의가 변경되어 병원의 물리적 환경을 재설계하고 사회적 거리 두기 요구사항을 해결하도록 통신 모델을 조정하고 가상 의료 솔루션을 구현하고 새로운 임상 프로토콜을 수립하기 위한 즉각적인 조치가 필요하게 되었습니다. 전통적으로 의료 시스템의 허브 역할을 해 온 병원은 이러한 환경에 맞서 스스로를 재정립하는 것을 추구하거나 강요당하고 있습니다. 미래의 건강관리는 질병을 치료하는 것뿐만 아니라 건강과 예방에 초점을 맞출 것으로 예상됩니다. 개인화된 진료에서는 장기적인 예방 전략, 원격 모니터링, 조기 진단 및 탐지가 매우 중요합니다. 이러한 현대 기술로 정의되는 스마트 헬스케어에 대한 관심이 높아짐에 따라, 본 연구는 스마트 헬스케어의 정의와 서비스 종류를 조사했습니다. 스마트 병원의 배경과 기술적 측면도 문헌 검토를 통해 탐구했습니다.

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지자체 사이버 공간 안전을 위한 금융사기 탐지 텍스트 마이닝 방법 (Financial Fraud Detection using Text Mining Analysis against Municipal Cybercriminality)

  • 최석재;이중원;권오병
    • 지능정보연구
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    • 제23권3호
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    • pp.119-138
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    • 2017
  • 최근 SNS는 개인의 의사소통뿐 아니라 마케팅의 중요한 채널로도 자리매김하고 있다. 그러나 사이버 범죄 역시 정보와 통신 기술의 발달에 따라 진화하여 불법 광고가 SNS에 다량으로 배포되고 있다. 그 결과 개인정보를 빼앗기거나 금전적인 손해가 빈번하게 일어난다. 본 연구에서는 SNS로 전달되는 홍보글인 비정형 데이터를 분석하여 어떤 글이 금융사기(예: 불법 대부업 및 불법 방문판매)와 관련된 글인지를 분석하는 방법론을 제안하였다. 불법 홍보글 학습 데이터를 만드는 과정과, 데이터의 특성을 고려하여 입력 데이터를 구성하는 방안, 그리고 판별 알고리즘의 선택과 추출할 정보 대상의 선정 등이 프레임워크의 주요 구성 요소이다. 본 연구의 방법은 실제로 모 지방자치단체의 금융사기 방지 프로그램의 파일럿 테스트에 활용되었으며, 실제 데이터를 가지고 분석한 결과 금융사기 글을 판정하는 정확도가 사람들에 의하여 판정하는 것이나 키워드 추출법(Term Frequency), MLE 등에 비하여 월등함을 검증하였다.

모바일 가상화 TYPE-I을 이용한 보안 기술 연구 (A Study on Security Technology using Mobile Virtualization TYPE-I)

  • 강용호;장창복;김주만
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제15권6호
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    • pp.1-9
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    • 2015
  • 최근 스마트 장치 확산과 이러한 장치들을 이용한 다양한 서비스들의 도입으로 모바일 보안 및 스마트 TV 보안에 대한 관심이 증가하고 있다. 스마트폰 사용자들은 클라우드 서비스, 게임, 뱅킹 서비스, 모바일 서비스 등의 다양한 서비스를 사용한다. 하지만 현재의 모바일 보안 솔루션과 스마트 TV 보안은 단순히 악성코드를 탐지하거나 모바일 단말 관리, 자체 보안 시스템을 이용하는 수준에 머무르고 있다. 이에 인증서, 법인 문서, 개인의 신용 카드 번호와 같은 보안에 민감한 정보에 대해 서비스 해킹 및 누설을 방지하는 기술이 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 모바일 가상화, ARM TrustZone, GlobalPlatform, MDM과 같은 다양한 모바일 장치의 보안 기술이 연구되었다. 따라서 본 논문에서는 가상화 TYPE-I 기반의 ARM TrustZone 기술을 이용한 효율적 보안 기술 구현 방법을 제시한다.

복합 에뮬레이션을 이용한 효율적인 커버리지 가이드 IoT 펌웨어 퍼징 기법 (Efficient Coverage Guided IoT Firmware Fuzzing Technique Using Combined Emulation)

  • 김현욱;김주환;윤주범
    • 정보보호학회논문지
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    • 제30권5호
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    • pp.847-857
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    • 2020
  • IoT 장비가 상용화되면서 IP카메라, 도어락, 자동차, TV 등 일반 생활기기에 블루투스나 유무선의 네트워크가 내재되어 출시되고 있다. IoT 장비는 네트워크를 통해 많은 정보들을 공유하며 개인적인 정보들을 수집하여 시스템을 가동하기 때문에 IoT 장비에 대한 보안은 더욱 중요해지고 있다. 또한, 현재 사이버 위협 중 웹 기반 공격과 애플리케이션 공격이 상당히 많은 비중을 차지하고 있고, 이를 보안하기 위해 보안 전문가들이 수동 분석을 통해 사이버 공격의 취약점들을 분석하고 있다. 그러나 수동 분석으로만 취약점을 분석하기에는 사실상 불가능하기 때문에 현재 시스템 보안을 연구하는 연구원들은 자동화된 취약점 탐지 시스템을 연구하고 있고, 최근 USENIX에서 발표된 Firm-AFL은 커버리지 기반의 퍼저를 사용하여 퍼징의 처리속도와 효율성에 대해 연구를 진행하여 시스템을 제안했다. 하지만, 기존 도구는 펌웨어의 퍼징 처리속도에 초점을 두고 연구를 진행하다 보니 다양한 경로에서 취약점을 발견하지 못했다. 본 논문에서는 기존 도구에서 찾지 못한 다양한 경로에서 취약점을 발견하고자 변이과정을 강화시켜 기존 도구가 찾은 경로보다 더 많은 경로를 찾고, 제약조건을 해결하며 더 많은 크래시를 발견하는 IoTFirmFuzz를 제안한다.

인공지능 기반 금융서비스의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안: 인공지능 기반 개인신용평가를 중심으로 (A Checklist to Improve the Fairness in AI Financial Service: Focused on the AI-based Credit Scoring Service)

  • 김하영;허정윤;권호창
    • 지능정보연구
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    • 제28권3호
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    • pp.259-278
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    • 2022
  • 인공지능(AI)의 확산과 함께 금융 분야에서도 상품추천, 고객 응대 자동화, 이상거래탐지, 신용 심사 등 다양한 인공지능 기반 서비스가 확대되고 있다. 하지만 데이터에 기반한 기계학습의 특성상 신뢰성과 관련된 문제 발생과 예상하지 못한 사회적 논란도 함께 발생하고 있다. 인공지능의 효용은 극대화하고 위험과 부작용은 최소화할 수 있는 신뢰할 수 있는 인공지능에 대한 필요성은 점점 더 커지고 있다. 이러한 배경에서 본 연구는 소비자의 금융 생활에 직접 영향을 끼치는 인공지능 기반 개인신용평가의 공정성 확보를 위한 체크리스트 제안을 통해 인공지능 기반 금융서비스에 대한 신뢰 향상에 기여하고자 하였다. 인공지능 신뢰성의 주요 핵심 요소인 투명성, 안전성, 책무성, 공정성 중 포용 금융의 관점에서 자동화된 알고리즘의 혜택을 사회적 차별 없이 모두가 누릴 수 있도록 공정성을 연구 대상으로 선정하였다. 문헌 연구를 통해 공정성이 영향을 끼치는 서비스 운용의 전 과정을 데이터, 알고리즘, 사용자의 세 개의 영역으로 구분하고, 12가지 하위 점검 항목과 항목별 세부 권고안으로 체크리스트를 구성하였다. 구성한 체크리스트는 이해관계자(금융 분야 종사자, 인공지능 분야 종사자, 일반 사용자)별 계층적 분석과정(AHP)을 통해 점검 항목에 대한 상대적 중요도 및 우선순위를 도출하였다. 이해관계자별 중요도에 따라 세 개의 그룹으로 분류하여 분석한 결과 학습데이터와 비금융정보 활용에 대한 타당성 검증 및 신규 유입 데이터 모니터링의 필요성 등 실용적 측면에서 구체적인 점검 사항을 파악하였고, 금융 소비자인 일반 사용자의 경우 결과에 대한 해석 오류 및 편향성 확인에 대한 중요도를 높게 평가한다는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과가 더 공정한 인공지능 기반 금융서비스의 구축과 운영에 기여할 수 있기를 기대한다.

P300-기반 숨긴정보검사에서 자극유사성이 P300의 진폭에 미치는 영향 (Effects of stimulus similarity on P300 amplitude in P300-based concealed information test)

  • 엄진섭;한유화;손진훈;박광배
    • 감성과학
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    • 제13권3호
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    • pp.541-550
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    • 2010
  • 본 연구에서는 P300-기반 숨긴정보검사(P300 CIT)에서 검사자극들 간의 물리적 유사성이 P300 진폭과 검사의 효율성에 미치는 영향을 검증하였다. 사고를 당하여 자신의 이름을 기억하지 못한다고 허위로 주장하는 허위기억상실을 가정한 상황에서, 실험참여자의 이름을 숨긴정보(관련자극)로 사용하여 P300 CIT를 실시하였다. 이 검사에서 실험참여자의 과제는 목표자극과 나머지 자극을 변별하는 것이었다. 한 집단의 실험참여자들은 목표자극과 관련자극, 무관련자극들 간의 물리적 유사성이 낮은 조건(저난도 조건)에서 검사를 받았으며, 다른 한 집단의 실험참여자들은 검사자극들 간의 물리적 유사성이 높은 조건(고난도 조건)에서 검사를 받았다. 기저선-정점 P300 진폭을 측정치로 사용한 경우, 난이도 조건과 자극유형의 상호작용효과가 $\alpha$=.10 수준에서 유의하였다(p=.052). 저난도 조건에서는 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭차이가 유의하였으며, 고난도 조건에서는 관련자극과 무관련자극 간의 P300 진폭차이가 유의하지 않았다. 정점-정점 P300 진폭을 측정치로 사용한 경우, 난이도 조건과 자극유형의 상호작용효과가 유의하지 않았으며, 저난도 조건과 고난도 조건 모두에서 관련자극과 무관련자극간의 P300 진폭차이가 유의하였다. 기저선-정점 P300 진폭을 이용한 개인별 판단결과, 저난도 조건과 고난도 조건 간의 정확판단율 차이가 유의하지 않았으며, 정점-정점 P300 진폭을 이용한 개인별 판단결과도 저난도 조건과 고난도 조건 간의 정확판단율 차이가 유의하지 않았다. 그러나, 난이도 조건 간의 정확판단율 차이가 기저선-정점 P300 진폭을 이용한 경우보다 정점-정점 P300 진폭을 이용한 경우에 더 작은 경향이 있었다. 이러한 결과는 검사자극들 간의 물리적 유사성이 높을 때에도 P300 CIT의 효율성이 크게 감소하지 않는다는 것을 의미한다.

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OMA DS 표준을 지원하는 자료동기화 서버 구축 및 적합성 검증 (Construction and Validation of a Data Synchronization Server supporting OMA DS Standards)

  • 박주건;박기현
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제16권5호
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    • pp.79-91
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    • 2011
  • 본 논문에서는 모바일 통신 환경을 위한 자료동기화 서버를 구축하였으며, 구축된 서버의 적합성 및 성능 검증결과를 제시한다. 본 논문에서 구축한 자료동기화 서버는 클라이언트(모바일 단말기)가 최신의 자료를 유지할 수 있게 도와주며, 클라이언트와 서버 간 자료의 일치성을 보장하도록 한다. 또한 다양한 자료동기화 타입을 제공하며, 자료의 변경 및 충돌을 탐지하고 충돌 발생 시 이를 해결하기 위한 정책을 제공한다. 게다가, OMA(Open Mobile Alliance) DS(Data Synchronization) 프로토콜을 준수함으로써, 상호 호환성을 보장하도록 설계 구현되었다. 뿐만 아니라, 기존의 자료동기화 서버들이 사용하는 레코드 단위 전송방식의 단점을 보완하기 위해 필드 단위 전송 방식도 지원하도록 구현되었다. 구축된 자료동기화 서버의 기능 및 성능 적합성을 검증하기 위해 OMA에서 제공하는 적합성 검증 도구인 SCTS(SyncML Conformance Test Suit)와의 동기화를 수행하였으며, 다양한 상황에서 의 성능을 평가하였다. 검증 결과, SCTS 항목 중 대용량 오브젝트 기능을 제외한 모든 검증 항목을 만족함을 알 수 있었다. 대용량의 오브젝트를 분할하여 전송하는 기능은, 개인정보 동기화 목적의 본 연구에는 필요치 않아 구현하지 않았으며, 향후 구현할 예정이다. 서버의 성능을 평가하기 위한 동기화 소요시간 측정 결과, 본 논문의 자료동기화 서버는 동기화 자료 및 클라이언트 수의 증가에 따른 동기화 소요시간의 증가가 완만함을 확인할 수 있었으며, 확장성이 있다고 판단하였다. 또한, 제안된 서버와 동일한 프로토콜을 사용하는 SCTS 서버, Synthesis와 성능을 비교 한 결과, SCTS 서버에 비해 제안된 서버를 사용하였을 때가 동기화에 요구되는 시간이 더 짧음을 알 수 있었다. Synthesis 서버와 비교해보면, 제안된 서버가 더 많은 동기화 소요시간을 요구하지만, 동기화 할 자료의 수가 많고 동기화 대상 자료(레코드)의 일부 필드만 변경된 상황에서는 제안된 서버가 더 우수함을 알 수 있었다. 즉, 제안된 서버는 기존의 자료동기화 서버들과 비교해 동일하거나 추가된 기능을 제공하면서도, 동기화 자료의 수가 증가할수록 더 우수한 성능을 보여줌을 뜻한다. OMA DS를 준수하는 자료동기화 서버를 직접 구축해봄으로써, 향후 모바일 DS 기능을 개선하기 위한 다양한 연구의 기초 프레임이 될 것이라고 기대한다.

행동 패턴 모델을 이용한 게임 봇 검출 방법 (Behavior Pattern Modeling based Game Bot detection)

  • 박상현;정혜욱;윤태복;이지형
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.422-427
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    • 2010
  • 2004년 이후 정보기술의 성장과 더불어 게임 서비스에 대한 피해 사례가 해 마다 빠르게 증가하고 있는 실정이다. 특히 게임 봇(자동사냥 프로그램)에 대한 피해규모가 가장 크게 조사되고 있으며 이를 방지하기 위한 연구도 활발히 진행되고 있다. 게임 봇은 사용자가 입력하는 키보드나 마우스의 움직임을 대신해 자동으로 게임을 수행하는 프로그램으로 어떠한 사용자의 조작 없이도 게임 속에서의 이득 활동을 무한정 행할 수 있다. 이와 같은 행동은 일반적인 사용자에게 상대적인 불쾌감을 줄 뿐만 아니라 게임의 수명을 단축시키는 등 게임 회사 및 사용자에게 큰 피해를 발생시키고 있어 이를 방지하기 위한 방법이 주목 되고 있다. 기존의 게임 봇 검출 연구들은 단순이 사용자 개인 PC에 설치되어 동작중인 프로그램을 감시하기 때문에 게임 봇 사용자의 조작에 의해 쉽게 피해갈수 있는 단점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 게임 서버측면에서 사람과 게임 봇의 행동을 비교하여 게임 봇 사용자들이 조작이나 회피가 힘든 게임 봇 검출 방법을 제안한다. 제안 방법으로는 게임 봇과 사람의 행동 패턴 차이 모델을 정의하고 나이브 베이지안 분류기를 사용하여 게임 봇을 검출한다.