• 한국자원식물학회:학술대회논문집
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• 한국자원식물학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.59-59
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• 2022

Vulpia octoflora (Walter) Rydb.가 경기도 여주시 강천리 일대에서 발견되었다. 본 종은 북아메리카 원산으로 알려져 있으며, 최근 호주와 일본, 우크라이나에서 침입외래식물로 보고된 바 있다. V. octoflora는 주로 건조한 건조한 모래나 자갈 모래밭에 자라는 잡초성 식물로, 도로변을 따라 개방된 지역이나 인위적 교란 지역에서 빈번하게 발견된다. 학자에 따라 북아메리카 지역에 분포하는 개체들의 지리적 분포와 형태 변이를 근거로 종하분류군으로 세분화하기도 하지만, 형태 변이의 일관성 부족으로 인해 종내 변이로 인식하여 통합하여 처리하는 것이 타당하게 여겨진다. 본 종은 최근에 국내에 보고된 침입외래식물인 들묵새아재비와 유사하나, 소수당 달리는 소화의 수가 더 많고, 호영 정단부의 까락의 길이가 짧은 것으로 명확히 구분된다. 좀들묵새에 대한 생태계 위해성 연구는 진행된 바 없으나, 최초 발견지인 여주시 강천섬 일대는 멸종위기 2등급종인 단양쑥부쟁이의 자생지이기 때문에, 새롭게 유입된 외래식물의 잠재적 생태 교란에 따른 위해성 평가 및 확산 방지를 위한 모니터링이 필요할 것으로 여겨진다. 본 연구에서는 주요 형질에 대한 기재와, 지리적 분포, 도해도, 화상자료와 국내에 분포하는 동속 분류군과의 검색표를 제공하고자 한다.

• 한국자원식물학회지
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• 제35권2호
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• pp.201-241
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• 2022

본 연구는 인천광역시 석모도에 위치한 해명산 일대의 관속식물상과 해명산 일대 및 주변 산림 지역 14곳의 침입외래식물을 비교하여, 조사된 식물들의 모니터링 체계구축과 생물다양성의 증진 및 보전을 위한 기초자료로 활용하기 위하여 연구를 수행하였다. 조사는 2019년 4월부터 2020년 10월까지 총 19회에 걸쳐 수행되었다. 해명산 일대의 관속식물상은 총 107과 382속 616종 15아종 55변종 8품종 694분류군으로 파악되었다. 이는 우리나라 관속식물 총 4,641분류군의 약 14.95%가 해당된다. 석모도 해명산 일대에서 조사된 한반도북방계식물은 81분류군, 한반도 특산식물은 총 17분류군이 확인되었다. 이중에서 해명산에서는 애기닭의장풀 등 6분류군, 낙가산에서 은사시나무 등 4분류군, 상봉산에서 닥나무 등 7분류군이 확인되었다. 산림청 지정 희귀식물은 12분류군이 확인되었다. 식물구계학적 특정식물 I~V은 총 79분류군으로 파악되었다. V등급은 솔붓꽃 1분류군, IV등급은 큰쐐기풀, 돌갈매나무 등 5분류군, III등급은 노랑하늘타리, 선갈퀴 등 17분류군으로 확인되었다. 염생식물은 총 37분류군으로 해안·사구식물이 19분류군, 암반식물 2분류군, 비염생식물이 3분류군으로 확인되었다. 해명산 일대에서 관찰된 침입외래식물은 소리쟁이, 달맞이꽃 등 66분류군으로 확인되었다. 석모도 및 주변지역 14곳에서 출현한 침입외래식물은 126분류군이고, 전체 126분류군 중에서 14곳 전체에서 출현한 식물은 개망초, 돼지풀, 망초, 미국쑥부쟁이 등 7분류군으로 파악되었다. 하지만 40%에 육박하는 48분류군이 일부 지역에서만 출현하였으나, 향후 확산이 불가피해 보인다. 따라서 석모도 해명산 일대의 특기할만한 식물 등 자생식물에 대한 중장기적인 보전방안을 마련하고 체계적인 관리 대책을 조속하게 수립해야 할 것이다.

• 한국사이버테러정보전학회:학술대회논문집
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• 한국사이버테러정보전학회 2004년도 제1회 춘계학술발표대회
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• pp.233-239
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• 2004

본 논문에서는 현재 네트워크 환경에서 Stepping Stones을 이용한 경유지 우회 공격에 대한 침입자 추적 메커니즘을 제안한다. 침입자는 피해시스템에서 공격자의 IP주소 노출을 피하기 위하여 피해시스템을 직접 공격하지 않고 Stepping stone을 이용하여 경유지 우회 공격을 수행한다. 우리는 이와 같은 경유지 우회 공격 발생 시 공격자의 IP주소의 추적을 목적으로 한다. 침입자 추적은 크게 두 가지 분류로 나뉘어 진다. 첫째는 IP Packet traceback, 둘째는 Connection traceback 이다. 본 논문에서는 Connection traceback에 공격을 다루며, 운영체제의 프로세스 구조를 이용하여 공격자 또는 Stepping stone(경유지)을 구분하여 침입자의 위치를 추적한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5B호
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• pp.489-499
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• 2003

본 논문은 CPN(Colored Petri Nets)을 이용한 Honypot 모델의 설계 및 구현에 관한 것이다. 제안된 Honeypot 모델은 해커의 침입을 능동적으로 유도하고 침입을 탐지 및 행동패턴의 파악을 위해 보안커널 모듈과 유도된 해커의 활동을 위한 가상 모듈로 구성되어 있으며, CPN을 이용한 모델과 기존의 Denning 모델 및 Shieh 모델과 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안된 CPN을 이용한 Honeypot 모델은 침입패턴의 특성에 대한 분류가 가능하고, 침입패턴의 모델링과 패턴매칭 과정의 모델링이 가능하며. 다중 호스트를 통한 DDoS 공격의 탐지가 가능하고, 마지막으로 침입패턴의 분석을 위한 학습모델의 기반 제공이 가능하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.127-135
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• 2007

인터넷의 광범위한 보급에 따라 컴퓨터를 이용한 불법적인 범죄가 증가하고 있고, 이러한 범죄를 막기 위한 정보보호 기술자체가 국가의 경쟁력이 되어 가고 있다. 본 논문에서는 퍼지 논리를 네트워크 침입탐지시스템에 적용하여 보안 전문가와 유사한 결과를 얻을 수 있는 자동화된 퍼지 논리기반의 침입탐지시스템을 제안한다. 프로토콜의 유사성과 시간적인 연속성을 통한 세션화된 패킷분류방식을 통한 퍼지 규칙을 본 시스템에 적용함으로서 다양하고 다변적인 공격패턴으로부터 신속한 침입 판정을 내릴 수 있다. 또한, 대용량의 네트워크 트래픽을 처리해야하는 현재의 네트워크 환경에서, 퍼지추론을 통한 자동화된 트래픽의 프로토콜별/세션별 분석결과를 보여 줌으로써 보안전문가들의 분석 시간과 비용을 절감할 수 있는 장점을 제공한다.

• Animal Systematics, Evolution and Diversity
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• 제8권2호
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• pp.163-176
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• 1992

3종의 외국산 따개비가 한국의 조간대 해역에 침입한 것이 발견되었는데 이들은 Balanus amphitrite, B. eburneus 및 B. improvisus이다. 한국내에서 이 3종이 모두 발견되고 개체군이 가장 발달된 곳은 동남부 해역, 즉 부산 부근이다. B. amphitrite는 1970년도 초에 가장 먼저 한국에 침입한 것으로 추측되며 가장 널리 분포해 있으나 목포 이북의 서해에는 아직 침입해 있지 않은 상태이다. B. improvisus는 동해의 복쪽까지 확산해 있으나 B. eburneus는 동남부 해역에 국한되어 있다. B. amphitrite는 재래종인 B. albicostatus와 경쟁을 하고 있는데 이 두 종이 혼생하고 있는 여러 지역에서 후자의 재래종이 배타되고 있는 실정이다. 서해는 아직 외래 따개비의 침입을 받고 있지 않은데 그 이유는 현재 모르고 있다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.38-45
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• 2017

정보 처리 기술의 컴퓨터 및 네트워크 의존도가 심화됨에 따라 컴퓨터 및 네트워크에 대한 침입 사례가 갈수록 증가하고 있다. 시스템 및 네트워크의 침입을 방지하기 위하여 호스트와 네트워크 기반 침입차단시스템(방화벽 등)이 개발되었지만 기존의 규칙 기반의 침입차단시스템만으로는 보안 관리에 많은 어려움이 있다. 이러한 이유로 인해 시스템 및 네트워크 자원에 대한 침입을 실시간으로 탐지하고 이에 대처하는 침입탐지시스템 개발에 대한 요구가 증가하고 있다. 본 논문에서는 비선형 자료에도 적용 가능하며 수렴성이 보장된 실시간 특징 추출 방법으로 APEX 알고리즘과 점증적 LS-SVM 분류기를 결합한 실시간 침입탐지 시스템을 개발하였다. 일반적으로 실시간 처리 방식은 메모리의 효율성이 좋고 학습 자료의 추가를 허용하는 장점이 있지만 일괄처리 방식에 비해 정확도가 떨어지는 단점이 있다. 따라서 제안한 시스템은 정확도 면에서도 일괄 처리 방식과 비슷한 성능을 나타내고 있어 상용화가 가능한 시스템이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2003년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2528-2530
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• 2003

여러 종류의 트래픽을 포함하는 네트웍 트래픽 데이터에서 각 종의 트래픽을 분류할 수 있는 능력은 네트웍 침입 탐지를 가능하게 하는 기본이다. 본 연구에서는 서비스 거부 공격과 사전 조사 행위 트래픽을 다른 트래픽으로부터 구분해 낼 수 있는 특징을 파악하고, 그것이 효과적인지 퍼지 c-means 기법으로 사용하여 실험 하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.33-38
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.238-241
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• 2006

지난 10년 동안 인터넷은 빠른 속도로 모든 분야에 확산되어 왔으면 이와 비슷한 현상으로 최근 몇 년 동안 무선 네트워크의 확산 역시 타른 속도로 보급되고 있는 추세이다. 그리고 무선 네트워크 침입의 형태와 기술 또한 시간과 비례하여 그 다양성이 점차 증가되고 있으며 공격 시도 및 침입에 성공하는 공격의 횟수도 증가하고 있다. 기존 무선 보안 시스템인 Wireless-IDS는 사고 대응 계획이 설계되고 기획되지 않으면, 보안성을 거의 제공하지 않는다. 그리고 이벤트를 감시하고 사고에 대응하기 위한 인적 요소 비용이 크게 소요되는 단점을 가지고 있다. 기존의 TMS는 필요에 따라 자동화되고 능동적인 대응 수단을 제공하기도 하지만, 새롭게 생성되는 많은 무선 위협의 경우 사람이 막아야 하는 현실을 고려하고 있다. 그리하여 본 연구에서는 무선 상에서의 위협을 자동적으로 관리하는 Wireless-TMS의 효율적인 관리를 위해 수많은 무선 트래픽 중에 위협을 어떻게 분류할 것인가에 초점을 맞추어 연구를 진행한다.