최근 인터넷 사용이 보편화됨과 더불어 정치적, 경제적인 목적으로 웹사이트와 이메일을 악용한 악성 코드가 급속히 유포되고 있다. 유포된 악성코드의 대부분은 기존 악성코드를 변형한 변종 악성코드이다. 이에 변종 악성코드를 탐지하기 위해 유사 악성코드를 분류하는 연구가 활발하다. 그러나 기존 연구에서는 정적 분석을 통해 얻어진 정보를 가지고 분류하기 때문에 실제 발생되는 행위에 대한 분석이 어려운 단점이 있다. 본 논문에서는 악성코드가 호출하는 API(Application Program Interface) 정보를 추출하고 유사도를 분석하여 악성코드를 분류하는 기법을 제안한다. 악성코드가 호출하는 API의 유사도를 분석하기 위해서 동적 API 후킹이 가능한 악성코드 API 분석 시스템을 개발하고 퍼지해시(Fuzzy Hash)인 ssdeep을 이용하여 비교 가능한 고유패턴을 생성하였다. 실제 변종 악성코드 샘플을 대상으로 한 실험을 수행하여 제안하는 악성코드 분류 기법의 유용성을 확인하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.11
no.1
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pp.19-30
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2000
As the number of online documents increases enormously with the expansion of information technology, the importance of automatic document classification is greatly enlarged. In this paper, an automatic document classification method is investigated and applied to UseNet 20 newsgroup articles to test its efficacy. The classification system uses Naive Bayes classification algorithm and the experimental result shows that a randomly selected newsgroup arcicle can be classified into its own category over 77% accuracy.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10a
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pp.1-3
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2003
최근 생물정보 기술이 암 진단의 새로운 방법으로 관심을 모으고 있다. 다양한 기계학습 기법을 적용하여 우수한 결과를 얻고 있지만, 의학 분양에서는 정확률이 높은 분류기의 획득과 동시에 획득된 분류규칙을 분석하고 이해할 수 있어야 한다. 생물정보 기술에서 많이 사용되는 유전발현 데이터는 데이터내에 수천 내지 수만의 변수가 존재하여 직접 이들 사이의 복잡한 관계를 표현하고 이해하는 것은 매우 어렵다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위해 유전발현 데이터에서 분류에 유용한 특징들을 추출하고 유전자 프로그래밍으로 추출된 특징들을 이용한 암 분류규칙을 생성한다. 림프종 유전발현 데이터에 대하여 실험해본 결과, 90% 수준의 인식 성능을 보였고, 또한 모든 샘플을 완벽하게 분류하는 산술 분류규칙을 발견하였다.
In this study, we establish technology classification system for twelve material and component(MC) areas to sup-port systematic information services for MCT-20l0 which is supported by Korean government. We propose some design principles for MC technology classification system. The principles are suggested by considering of the characteristics of MC classification, regarding with scope, originality, hierarchy, relationship between technology classification and product classification, duplication and complex structure, use of information system, and life cycle of the classification system.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2005.05a
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pp.482-488
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2005
최근 정보기술의 급속한 발전으로 인하여 정보 기술 패러다임의 중심축이 유비쿼터스 컴퓨팅으로 이동하고 있다. 이러한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 기존의 비즈니스와 결합하여 유비쿼터스 비즈니스 및 유비쿼터스 서비스의 형태로 변화를 시도하고 있어 기존에 존재하지 않았던 다양한 서비스들이 새롭게 등장하고 있다. 본 연구는 유비쿼터스 환경에서 새롭게 등장하고 있는 서비스들에 대한 사용자 관점의 분류체계를 제시하고 사례적용을 통해 관련 서비스들을 분석해 보고자 한다.
최근 들어 도시 집중화 현상 및 기반산업의 불균형적인 발전에 따른 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 기술 기반의 혁신도시 개념인 u-City에 대한 연구와 발전의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본고에서는 u-City의 개요와 필요성, 그리고 기존도시와의 개념적, 기술적 차별성에 대해 분석하고 이와 관련된 요소기술들에 대하여 분석한다. 그리고 이를 바탕으로 u-City 구축 시 필요한 다양한 서비스에 대하여 분류하고, 각각의 분류에 따른 실제 서비스 적용 사례에 대하여 분석한다. 또한 이러한 u-City에서의 다양한 서비스들에서 발생 가능한 보안 문제점에 대하여 분석하고, 이를 효과적으로 해결하기 위한 보안 고려사항들에 대해 분석한다.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2001.10a
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pp.185-198
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2001
암반 불연속면에 대한 조사는 국제 암반역학회(ISRM)에서 추천하는 조사법이 합리적으로 불연속면이 특성을 기재할 수 있는 방안이기 때문에 널리 적용되고 있다 그러나, 이 안에서는 조사결과를 공학적 의미가 있는 암반특성치로 변환하는 방안에 대한 언급이 없다. 본고에서는 지질기술자들이 불연속면조사시 주로 사용하는 ISRM 추천안인 제시한 조사항목에 토목기술자들이 주로 사용하는 RMR 혹은 Q-system 분류안의 정량적인 값을 적용할 수 있을 지를 검토하였다. 이에 대한 관련기술자들의 관심이 모여질 때 정량적인 인자에 기초한 ISRM 조사법에 부합되는 암반분류안의 구축도 가능하리라 생각된다.
본 논문은 최근 6년간 시행된 국내 외 기술수준조사(Technology level evaluation) 및 기술수준평가(Technology level assessment)의 동향을 정리한 것이다. 국내의 기술수준조사는 기술수준의 평가를 위해 기존의 기술분류 체계를 사용하거나, 평가 대상기술의 특성에 따라 새로운 분류체계를 작성하였다. 기술수준의 평가는 델파이(Delphi) 설문과 정량적인 특허 및 논문 분석 등이 동시에 수행되었다. 국외의 기술수준평가는 주로 특허, 논문, 연구원 수 등의 정량적인 평가를 중심으로 수행되었으며, 제한적으로 설문, 토론회 등의 정성적인 평가가 함께 수행되었다.
본 논문에서는 공압출 다층 필름 제조공정에서 수지의 품질에 영향을 주는 외관상의 결함을 검사하는 비젼 시스템을 제안한다. 필름 생산 과정에서는 흑점이나 주름 등을 포함한 다양한 결함이 발생할 수 있는데, 명암이 명확히 구별되는 결함도 있지만 그렇지 않은 결함들은 필름의 특성에 의해 검출 및 분류가 어려운 경우가 많다. 제안된 논문에서는 전체 검사시스템의 소개와 함께 결함의 종류 분류와 검출 및 분류 방법을 제안하는데, 특히 애매한 결함의 구분을 위해 지역적 이진패턴(LBP)에 기반한 텍스쳐 분석 방법을 이용한다. 실험을 통해 제안된 시스템 및 방법이 필름 생산과정의 다양한 결함들을 잘 검출하고 분류하는 것을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2021.10a
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pp.316-319
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2021
우리는 과학기술 분야 논문 내 문장에 대해 논문의 의미 구조를 반영하는 수사학적 태그를 자동으로 부착하기 위한 분류 모델을 구축한다. 문장의 태그가 이전 문장의 태그와 상관관계를 갖는 특징을 반영하여 이전 문장을 추가 자질로 사용한다. 이전 문장을 추가 자질로 모델에 입력하기 위해 5 가지 결합 방법에 대한 실험을 진행한다. 실험 결과 각 문장에 대해 독립된 인코더를 사용하고 인코더의 결과 벡터를 concatenation 연산으로 조합하여 분류를 수행하는 것이 가장 높은 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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