• Journal of Industrial Convergence
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• v.20 no.5
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• pp.61-68
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• 2022

In recent years, malicious codes are being produced using the developing information and communication technology, and it is insufficient to detect them with the existing detection system. In order to accurately and efficiently detect and respond to such intelligent malicious code, an intelligent detection model is required, and in order to maximize detection performance, it is important to train with the main characteristic information set of the malicious code. In this paper, we proposed a technique for designing an intelligent detection model and generating the data required for model training as a set of key feature information through transformation, dimensionality reduction, and feature selection steps. And based on this, the main characteristic information was classified by malicious code. In addition, based on the classified characteristic information, we derived common characteristic information that can be used to analyze and detect modified or newly emerging malicious codes. Since the proposed detection model detects malicious codes by learning with a limited number of characteristic information, the detection time and response are fast, so damage can be greatly reduced and Although the performance evaluation result value is slightly different depending on the learning algorithm, it was found through evaluation that most malicious codes can be detected.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.615-616
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• 2016

최근 4차 산업으로 패러다임이 변화함에 따라 SW산업이 더욱 중요하게 되었다. 이에 따라 전 세계적으로 코딩 교육에 대한 수요도 증가하게 되었고 기업에서도 SW를 잘 만들기 위한 코드 관리 중요성도 증가하게 되었다. 많은 양의 프로그래밍 소스코드를 사람이 일일이 채점하고 관리하는 것은 사실상 불가능하기 때문에 이러한 문제를 해결할 수 있는 코드 평가 시스템이 요구되고 있다. 하지만 어떤 코드가 좋은 코드인지 코드를 어떻게 평가해야하는지에 대한 명확한 기준은 없으며 이에 대한 연구도 부족한 상황이다. 최근에 주목 받고 있는 Deep Learning 기술은 이미지 처리, 자연어 처리등 기존의 Machine Learning 알고리즘이 냈던 성과보다 훨씬 뛰어난 성과를 내고 있다. 하지만 Programming language 영역에서는 아직 깊이 연구된 바가 없다. 따라서 본 연구에서는 Deep Learning 기술로 알려진 Convolutional Neural Network의 변형된 형태엔 Tree-based Convolutional Neural Network를 사용하여 프로그래밍 소스코드를 분석, 분류하는 알고리즘 및 코드의 Representation Learning에 대한 연구를 진행함으로써 이러한 문제를 해결하고자 한다.

• Journal of Korean Electronics
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• v.28 no.3
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• pp.30-31
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• 2008

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.2 no.4 s.8
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• pp.80-91
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• 2001

Considering that the classified items in the work section level can have an applicability when those items are being used to cost and specification information with consistency, the work section classification code should be applied as an Integrated code system. Our construction industry is using three work section classification systems for civil engineering projects, such as integrated construction information classification system, standard method of measurement and guide of project specification. And each standard construction specification is also using different work section classification systems. This study suggests a methodology to integrate the code systems in construction specifications with civil engineering standard method of measurement. And the methodology suggested in this study was applied to a web-based prototype system with practical specification codes.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.5 no.4
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• pp.169-179
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• 2005

Standard industry and occupation code are usually assigned manually in Korean census. The manual coding is very labor intensive and expensive task. Furthermore, inconsistent coding is resulted from the ability of human experts and their working environments. This paper proposes an automatic code classification system which converts natural language responses on survey questionnaires into corresponding numeric codes by using manually constructed rule base and example-based machine learning. The system was trained with 400,000 records of which standard codes was assigned. It was evaluated with 10-fold cross validation and was tested with three code sets: population occupation set, industry set, and industry survey set. The proposed system showed 76.63%, 82.24 and 99.68% accuracy for each code set.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.432-435
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• 2022

최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.477-479
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• 2022

본 논문에서는 기업 비즈니스 분석을 위해 한국표준산업분류에 근거하여 국내 사업체의 산업군을 분류하는 앙상블 분류 모델 구축 방법론을 제시한다. 기업 평가 및 보고서 자동화 시스템 구축을 위해 기업의 재무제표 정보, 기업등록부와 같은 신고 정보, 사업체 조사 정보에 포함된 텍스트 정보를 이용하여, 각 기업이 속해 있는 산업군 정보를 분석해야 하며, 이를 통해 동일한 산업군에 속해 있는 다른 기업에 대한 현황 파악 및 비교 등 비즈니스 정보를 분석할 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.8 no.1
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• pp.246-258
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• 2008

The software industry is so important to the 21C information society Not only the digital content control but the technology of software source code for the intellectual property is so much mean to international competition. On occurring disputation property of software source code, we have to prove the fact, there is a problem to discriminate the original software source code. In this paper, we make a study of the digital licence prototype for discriminate the original source code. Reserved words of software source code by parsing express to XML file that have hierarchical structure. Then, we can express node pattern and architecture pattern of software source code by tree structure form instead of complex software source code. And we make a simulation of discrimination possibility of digital license and propose CRYPTEX model.

• Journal of Korea Game Society
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• v.21 no.2
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• pp.99-110
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• 2021

WHO passed the ICD-11 amendment in 2019, which included gaming disorder, and there are confronted opinions whether this should be listed in the revision of the KCD in Korea. This study explains the consent and opposition to the listing of gaming disorder, and then investigates the effect of the listing of gaming disorder and the adoption of gaming addiction tax. The results of this study find that the listing of gaming disorder and the adoption of gaming addiction tax could negatively affect the investment value and the global national competitiveness of the Korean game industry.

• The monthly packaging world
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• s.236
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• pp.61-65
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• 2012

본 조사의 대상은 회수용 및 일회용 운반 용기로서 사용되는 컨테이너이다. 컨테이너는 화물을 일정한 수량 단위로 하역 운송 보관하기 위하여 사용하는 단위화물 구성 수단이다. 트레일러 운송에 사용하는 대형 화물 컨테이너는 본 실태 조사의 대상에서 제외하였다. 조사 대상 업체의 범위는 원칙적으로 우리나라 산업 현장에서 컨테이너를 사용하고 있는 모든 업체이다. 조사 대상인 업체의 범위를 기본적으로 통계청에서 제공하는 표준 산업분류코드(KSIC)에 근거하여 업종, 규모 및 지역 관점에서 분류하여 처리하였다. 그러나 목재, 금속 및 종이 재질 컨테이너에 대한 조사는 다소 미흡한 수준이었으며, 플라스틱 컨테이너에 다소 편중된 조사가 이루어 졌다.