• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2003.12a
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• pp.91-96
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• 2003

업무 편의성 요구 증가와 웹 서비스의 발전으로 웹 기반 원격근무 업무 시스템이 증가하고 있는 반면, 웹 취약점의 확산과 개방형 환경으로 인해 잠재적 위협이 증가되고 있다. 이러한 위협에 적절히 대응하기 위해서는 개발 단계 전반에서 보안 요소를 고려하여 안전한 업무 시스템을 구축해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 업무 시스템이 요구하는 보안 수준에 부합하는 보안 목표를 설정하고, 요구 보안 수준을 충족할 수 있도록 전체 개발 프로세스 상의 보안 관리 활동을 정의한다. 또한, 신원 인증 및 접근제어, 세션 관리, 이벤트 로깅, 데이터 검증, 알려진 취약점 대응, 그리고 프라이버시 보호와 같은 보안 요소들을 분석하여 시스템의 안전한 구축 방법을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.729-731
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• 2014

플래시 메모리에서 B-tree 데이터를 저장하고 관리[4, 5]할 때 빈번한 수정과 구조변동으로 인해 발생하는 블록에 대한 쓰기와 지우기 연산의 비용으로 인해 플래시 메모리의 사용 수명을 단축시키는 문제를 해결하기 위해 현재 많이 쓰이고 있는 로그 저장방식을 검토하고 이를 효율적으로 B-tree에 저장하고 관리하도록 동적 블록 그룹핑과 순환 순서 기반의 저장 알고리즘으로 제안 된 GRR (Ground Round Robin) 기법을 보조 로그 블록을 할당하여 머지횟수를 줄일 수 있는 알고리즘을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.1214-1217
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• 2007

대부분의 기관들은 악의적인 행위들을 포착하거나 시스템과 데이터를 보호하고 사고에 대응하기 위한 시도들을 지원하기 위해 몇 가지 형태의 네트워크 기반 보안솔루션을 사용하고 있다. 하지만 기존 네트워크 레벨 보안의 한계로 인하여 시스템 상에서 일어나는 행위를 제어하기 위한 차세대 보안솔루션으로 보안운영체제를 도입하고 있다. 최근에는 전자금융거래법 등의 세칙에 의해 정보처리 시스템 내의 정보의 유출, 변조 및 파괴 등을 보호하는 것은 물론 세부 작업 내역의 로깅에 대한 요구가 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 보안레이블에 의한 시스템 보안 강화 기술을 소개하고 강제적 접근 제어 결과에 의해 생성되는 보안 로그에 대한 구체적인 관리 전략을 제시한다.

• Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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• v.37 no.9
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• pp.855-862
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• 2009

This paper contains the signal receiving algorithm for Galileo E5 AltBOC signal and the development of Galileo E5 signal receiving software. The software runs the process from signal acquisition to extracting measurement data to get navigation solution. It uses logged IF data file as an input. In signal acquisition stage, 1ms and delayed 1ms data are used for reducing correlation ross from secondary code and navigation bit conversion. Signal tracking stage is made of two stages which are coarse tracking and fine tracking. It is for taking advantage of AltBOC characteristic and resolving ambiguity problem due to BOC modulation. The functions of software are verified by signal processing using logged IF data from commercial GNSS simulator.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.287-294
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• 2022

The purpose of this study is to find out consumers' perceptions of "metaverse," a newly spotlighted technology, through big data analysis as a non-face-to-face society continues after the outbreak of COVID-19. This study conducted a big data analysis using text mining to analyze consumers' perceptions of metaverse before and after COVID-19. The top 30 keywords were extracted through word purification, and visualization was performed through network analysis and concor analysis between each keyword based on this. As a result of the analysis, it was confirmed that the non-face-to-face society continued and metaverse emerged as a trend. Previously, metaverse was focused on textual data such as SNS as a part of life logging, but after that, it began to pay attention to virtual reality space, creating many platforms and expanding industries. The limitation of this study is that since data was collected through the search frequency of portal sites, anonymity was guaranteed, so demographic characteristics were not reflected when data was collected.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.6
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• pp.33-38
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• 2018

In this study, we try to detect new attacks for vehicle by learning only one class. We use Car-Hacking dataset, an intrusion detection dataset, which is used to evaluate classification performance. The dataset are created by logging CAN (Controller Area Network) traffic through OBD-II port from a real vehicle. The dataset have four attack types. One class classification is one of unsupervised learning methods that classifies attack class by learning only normal class. When using unsupervised learning, it difficult to achieve high efficiency because it does not use negative instances for learning. However, unsupervised learning has the advantage for classifying unlabeled data, which are new attacks. In this study, we use one class classifier to detect new attacks that are difficult to detect using signature-based rules on network intrusion detection system. The proposed method suggests a combination of parameters that detect all new attacks and show efficient classification performance for normal dataset.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.21 no.2
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• pp.154-159
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• 2015

Over the past few years, user needs in the smartphone application market have been shifted from diversity toward intelligence. Here, we propose a novel cognitive agent that plans the daily routines of users using the lifelog data collected by the smart phones of individuals. The proposed method first employs DPGMM (Dirichlet Process Gaussian Mixture Model) to automatically extract the users' POI (Point of Interest) from the lifelog data. After extraction, the POI and other meaningful features such as GPS, the user's activity label extracted from the log data is then used to learn the patterns of the user's daily routine by POMDP (Partially Observable Markov Decision Process). To determine the significant patterns within the user's time dependent patterns, collaboration was made with the SNS application Foursquare to record the locations visited by the user and the activities that the user had performed. The method was evaluated by predicting the daily routine of seven users with 3300 feedback data. Experimental results showed that daily routine scheduling can be established after seven days of lifelogged data and feedback data have been collected, demonstrating the potential of the new method of place-time-activity coupled daily routine planning systems in the intelligence application market.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.53 no.12
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• pp.152-158
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• 2016

In this paper, we implemented the full stack platform design with MongoDB database of open source platform Raspberry PI 3 model. We experimented the triggering of event driven with acceleration sensor data logging with wireless communication. we captured the image of USB Camera(MS LifeCam cinema) with 28 frames per second under the Linux version of Raspbian Jessie and extended the functionality of wireless communication function with Bluetooth technology for the purpose of making Android Mobile devices interface. And therefore we implemented the functions of the full stack platform for recognizing the event triggering characteristics of detecting the acceleration sensor action and gathering the temperature and humidity sensor data under IoT environment. Especially we used MEAN Stack for developing the performance of full stack platform because the MEAN Stack is more akin to working with MongoDB than what we know of as a database. Afterwards, we would enhance the performance of full stack platform for IoT clouding functionalities and more feasible web design with MongoDB.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.11
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• pp.1459-1466
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• 2015

Lockscreen is one of the most frequently encountered interfaces by smartphone users. Although users perform unlocking actions every day, there are no benefits in using lockscreens apart from security and authentication purposes. In this paper, we replace the traditional lockscreen with an application that analyzes facial expressions in order to collect facial expression data and provide real-time feedback to users. To evaluate this concept, we have implemented Quantified Lockscreen application, supporting the following contributions of this paper: 1) an unobtrusive interface for collecting facial expression data and evaluating emotional patterns, 2) an improvement in accuracy of facial expression detection through a personalized machine learning process, and 3) an enhancement of the validity of emotion data through bidirectional, multi-channel and multi-input methodology.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.04a
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• pp.180-185
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• 2000

발전소 등의 대규모 공정 플랜트에서 사용하고 있는 대부분의 상용 제어기는 PID 제어기이며, 온도 루프를 제외한 대부분의 제어루프가 PI 제어기를 채용하고 있다. 제어 시스템의 성능이 제어기 파라미터의 값에 의해 결정되므로, PI 제어기의 튜닝이 중요하다. 한편, 실제 현장에서의 PI 제어기의 튜닝은 많은 시간과 노력을 필요로 하는 시행착오에 의해서 이루어지고 있으며, 각 제어 루프 제어기 파라미터의 초기값 설정에 어려움을 갖고 있는 실정이다. PI 튜닝 기법이 많이 나와 있지만 시험 신호의 인가 문제로 인해 현장 활용에는 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문에서는 단순한 시험 신호로부터 PI 초기 설정값을 산출할 수 있는 방법에 대해서 알아본다. 또한 발전소에 적용된 국산 분산 제어 시스템을 보면, 대부분 데이터 로깅 시스템으로서만 활용되고 있고, 제어 시스템으로의 활용은 거의 이루어지지 않고 있으며, PID제어기에 대한 구현도 완벽하지 못하여 디지털 PI 제어기의구현 방법에 대한 고찰도 요구되고 있다. 본 논문에서는 디지탈 PI 제어기를 구현하는데 있어서 필요한 사항들, 즉 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환 기법, 샘플링 주기의 결정 방법, 그리고 그 외에 공정 제어기가 가져야할 기능들에 대해서 언급한다. 그리고나서 PI 튜닝 기법과 아날로그 제어기의 디지털 등가 제어기로의 변환기법, 샘플링 주기 결정 방법 등에 대해 플랜트 모델을 선정하고 시뮬레이션을 통해 그 효용성을 보인다.