전 세계적으로 다양한 피해를 입히고 있는 랜섬웨어는 사이버 공간에서 가장 위협적인 공격으로 인식되고 있다. 최근 랜섬웨어는 단순히 데이터를 암호화하는 것 뿐만 아니라 데이터 유출, DDoS 공격을 수행하는 등 고도화 되고 있다. 최근 랜섬웨어 공격 조직들은 서비스형 랜섬웨어를 제작/판매하고 있으며, 그에 따라 전문 지식이 없는 악의적인 사용자들도 랜섬웨어 공격이 가능한 실정이다. 본 논문은 지능화 되고 있는 랜섬웨어의 최신 동향을 분석하고 세대별 발전 방향을 살펴본다.
Currently, NTIS (National Technology Information Service) is building an interactive search service based on artificial intelligence technology. In order to understand users' search intentions and provide R&D information, an interactive search service is built based on deep learning models and morpheme analyzers. The deep learning model learns based on the log data loaded when using NTIS and interactive search services and understands the user's search intention. And it provides task information through step-by-step search. Understanding the search intent makes exception handling easier, and step-by-step search makes it easier and faster to obtain the desired information than integrated search. For future research, it is necessary to expand the range of information provided to users.
군사 분야에서 사용하는 기존 영상융합체계는 영상에서 미확인 개체를 식별하는 Activity-Based Intelligence(ABI) 기술과 객체들에 대한 지식정보를 관리하는 Structured Observation Management(SOM) 기술을 연동하여 다양한 관점에서 분석하고 있다. 그러나 군사적인 목적을 달성하기 위해서는 미래 정보가 중요하기 때문에 주변 맥락 정보를 통합하여 분석해야 할 필요성이 있으며 이를 위해 주변맥락 정보를 분석하는 딥러닝 모델 적용이 필요하다. 본 논문에서는 딥러닝 모델 기반 영상 판독 시스템 구축을 하기 위한 전처리 과정을 설계하였다. pyhwp 라이브러리를 이용하여 영상 정보 판독 데이터를 파싱 및 전처리를 진행하여 데이터 구축을 진행하였다.
Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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2020.07a
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pp.43-44
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2020
IoT 산업과 인공지능 기술의 발전으로 다양한 데이터를 분석하여 서비스에 쉽게 활용할 수 있게 되었다. 이에 대해 클라우드 기반으로 된 분석 기술이 주로 발전하였으나, 개인 정보 노출 위험성 및 네트워크 종속성 문제를 해결하기 위해 최근에는 엣지 기반으로 분석하고 클라우드와 협업하는 기술 연구가 활발하게 진행되고 있다. 리소스가 제한적인 엣지 디바이스 기반 환경에서 원활한 서비스를 제공하기 위해서는 서비스의 기능을 목적별로 최소화하여 독립적이고 경량화된 어플리케이션을 엣지에 배포하고 실행되게 해야 한다. 마이크로서비스 설계 기법은 이를 해결 할 수 있는 대표적인 방법으로 대두되고 있다. 본 논문에서는 여러 마이크로 서비스의 결과를 전달 받아 최종적으로 적합한 결과를 재생하는 컨텐츠 제공 서비스 구조를 제안하고 구현 결과를 소개하였다. 높은 데이터 처리 성능을 요구하는 영상 처리 서비스를 제공함에 있어 제안하는 방법을 활용하여 엣지 디바이스 활용 효율성을 높이고 보다 만족도 높은 컨텐츠 제공 서비스를 제공할 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.299-300
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2020
본 논문에서는 머신러닝, 데이터 처리 학습을 위한 EPL 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 통한 학생들의 학습을 통합 관리, 학습 능률 향상, 학습 흥미 유도하고 나아서 학생의 학습 패턴을 분석해 그에 적절한 강의 추천을 목표로 하는 지능형 통합 학습 관리 플랫폼을 제안한다.
Electronics and Telecommunications Research Institute
Electronics and Telecommunications Trends
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v.14
no.1
s.55
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pp.97-98
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1999
차세대 멀티미디어 휴대 단말인 핸디콤비는 "핸드헬드 콤비스테이션(Handheld ComBiStation)"의 약자로서 인터넷상에서 다양한 멀티미디어 응용서비스를 어디서든지 쉽게 이용할 수 있는 휴대형 컴퓨터 비서이다. 음성인식 처리나 멀티미디어 데이터 저장, 검색 등과 같이 복잡한 계산이나 방대한 양의 정보 저장과 처리는 서버의 도움을 받아 다양한 멀티미디어 응용 프로그램을 핸디콤비에서 이용할 수 있으며, 한글-영문문자 인식과 펜 제스처 등과 같은 지능형 사용자 인터페이스를 제공하여 사용자들에게 최대의 편의성을 제공한다.
본 논문은 건설교통부의 국도 ITS에 도로변의 현장설비와 센터간 교통정보 수집체계에 전력선통신(Power Line Communication, PLC)망 적용에 관한 연구이다. 지능형교통시스템(Intelligent Transport System, ITS)에서 사용하고 있는 기존의 유 무선 통신망과 PLC망과의 통신 용량 및 속도, 구축 및 운영비용, 데이터 신뢰성 등을 비교하여 적용 가능성을 분석하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2004.10a
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pp.419-422
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2004
본 논문에서는 신경망 학습을 위한 데이터 획득시 생길 수 있는 오차를 줄이기 위해 획득 데이터에 대한 전처리 과정을 퍼지로써 구현하는 알고리즘을 제안하였다 신경망은 주어진 정보를 이용하여 학습을 가능하게 함으로써 시스템의 특징을 추출하는데 매우 우수한 능력을 발휘하고 있다 그러나 이는 학습에 사용하는 데이터에 오차가 포함되지 않는다는 점을 전제로 하고 있다. 그런데 데이터 획득과정이 인간의 주관적 판단에 의해 수작업으로 이루어지는 경우 학습 데이터는 오차가 존재할 수 있다. 학습 데이터의 오차를 줄이기 위해 조기에 획득된 데이터를 분석하고 추가적인 후보 데이터를 선정하여 데이터 획득 과정에서 큰 영향을 미치는 물체의 거리와 크기를 모두 고려할 수 있도록 퍼지 모델로써 구현하고자 한다.
주식 시장을 예측하는 문제는 금융 분야에서 중요한 관심이 되어왔다. 주식 시세는 시장 환경의 변화에 따라 급격한 변화를 갖는다. 따라서 주식 투자로부터 이윤을 창출하기 위해서 주식을 사고 파는 시점을 결정하는 문제는 중요하다. 본 연구에서는 주시 매매 타이밍을 예측하기 위해서 캔들스틱 차트(Candlesticks chart)분석을 이용한 전문가 시스템(Expert System)으로서 '차트 해석기 (Chart Interpreter)'를 설계, 개발하였다. 주식 가격의 변동을 예고하는 패턴들을 정의하고 그 패턴들의 의미에 따라 매미결정을 첨가한 규칙을 생성하였다. 정의된 패턴들은 의미에 따라 크게 하락형, 상승형, 중립형, 추세지속형, 추세 전환형으로 분류된다. 정의된 패턴과 지식베이스의 유용성을 검증하기 위해서 수행된 1992년부터 1997년에 걸친 과거 한국 주식 시장 실거래 투자 데이터에 대한 실험결과는 평균 투자 성공률이 약 72%로서 주식시장에서 투자자들의 투자를 돕는데 우수한 지표로서 사용될 수 있음을 보였다. 또한, 개발된 지식베이스는 특정 연도나 특정 분야에 따라 예측력이 크게 변하지 않은 시간 독립적이고 분야 독립적인 특성을 가짐으로 분야나 시간에 구애받지 않고 사용할 수 있다는 장점을 갖는다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.3
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pp.398-403
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2009
The recent trend of logistics demands for improved monitoring system of the inside of containers including current temperature and other environmental conditions. This paper presents an information processing technique with fuzzy logic that recognizes the current situations inside the target container and can be implemented on intelligent container systems. The ZigBee modules are used to collect information such as temperature, humidity, and shock inside the container in ubiquitous environment. The information processing system using fuzzy logic and the InTouch, one of SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition) systems, is implemented to monitor the inside of the container and predict the emergency state.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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