• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.499-504
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• 2006

터널 내 화재 발생 시 대규모의 인명, 재산 피해가 발생하는데 이러한 상황을 조기에 탐지함으로써 피해를 최소화하기 위한 시스템이 필요하다. 또한 터널 내 설치된 CCTV를 사람이 24시간 감시하기에는 너무 어려운 점이 많다. 이에 따라 적절한 영상 처리를 통한 화염 및 연기 검출 시스템을 통해 경보를 알려줄 경우, 보다 편리하고 사람이 모니터 앞에 없을 때 화재 발생 시 화재를 검출할 수 있어 피해를 최소화 할 수 있다. 본 논문에서는 영상처리 기법을 이용하여 터널 안에서 발생한 화재 및 연기를 고속으로 탐지하기 위한 알고리즘을 제안하였다. 터널 안에서의 화재 탐지는 차량 조명 및 터널내의 조명등과 같은 여러 가지 상황에 의해 산불 탐지 알고리즘과 다른 독자적인 알고리즘의 개발이 요구된다. 본 논문에서 제시한 두 가지 알고리즘은 기존 알고리즘보다 정확한 위치 탐지와 초기 단계에서의 탐지가 가능하도록 되었다. 또한 우리는 실험 결과를 통해 각각의 성능을 비교함으로써 제시한 알고리즘의 타당성을 보여주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.358-361
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• 2011

본 논문에서는 요주의 인물 식별 시스템에 직접적으로 적용이 가능한 실용적 차원의 정면 얼굴 탐지 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 개선된 피부색 탐지기를 통해 실시간으로 입력되는 영상의 이미지로부터 얼굴 탐지 범위를 축소하고, Viola 등의 단계형 분류기를 통해 얼굴 여부를 빠른 속도로 탐지함으로써 실시간 탐지가 가능케 하였다. 또한, 마스킹을 통하여 비 정면 얼굴들을 제거함으로써 정면 얼굴만을 보다 정확하게 탐지할 수 있으며, 정면 얼굴 데이터만으로 학습된 SVDD로 최종 출력을 검증하였다. 공인된 벤치마킹 데이터인 FEI Face Database을 사용하여 제안한 SVDD 기반의 정면 얼굴 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 평가한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.05a
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• pp.361-364
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• 2009

침입의 방법이 점차 치밀해지고 다양해짐에 따라 새로운 방식의 침입 탐지 기법 역시 지속적으로 요구되어진다. 기존의 오용 탐지 방법론은 탐지율은 뛰어나지만 새로운 침입형태에 대한 대응 능력이 부족하다. 이러한 단점을 보완하고자 등장한 것이 비정상 행위 탐지 방법론이다. 하지만 현재까지의 연구는 네트워크나 서버 OS, 데이터베이스 등 각 개별 분야에 대해서만 진행되고 있어 그 탐지 능력에 한계가 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하고자 사용자의 네트워크 및 운영체제 로그를 통합 하고, 데이터마이닝 기법 중 빈발 패턴 마이닝 기법을 이용한 보다 정확한 비정상 행위 탐지 기술을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.202-205
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• 2008

건물이 밀집된 도심지역을 촬영한 두 시기 항공영상에 화소기반 변화탐지 기법인 영상대차(Image Differencing), 영상중첩 분석(Image Overlay)기법을 적용하여 넓은 대도심지역의 효율적인 변화탐지 가능성을 살펴보았다. 영상대차(Image Differencing) 기법은 알고리즘이 간단하고 정량적인 분석이 가능한 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있으나 고층건물밀집지역을 보여주고 있는 고해상도 항공영상의 적용과정에서는 폐색영역, 그림자 등으로 인해 정확한 변화탐지 결과를 보여주지 못했다. 영상중첩 분석(Image Overlay)기법은 한 번에 두 개 또는 세 개의 영상을 비교 분석할 수 있다는 장점이 있으나 직관적인 분석만을 제공하고 정량적인 분석이 불가능하였다. 현재의 화소기반 영상변화탐지 기술수준으로는 고해상도 공간영상에 대한 신뢰도 높은 변화탐지 분석결과를 얻을 수 없다는 것을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04a
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• pp.359-361
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• 2003

기존의 오용 기반 침입탐지 시스템에서는 변형되거나 새로운 해킹 방법에 대한 지속적인 탐지패턴을 지원해 주어야 하는 단점이 있다. 이러한 변형되거나 알려지지 않은 공격에 대한 탐지는 비정상행위 탐지 방법으로 본 논문에서는 컴퓨터 면역시스템의 부정 및 긍정선택 방법과 가중치의 특성을 이용하였다. 즉, 알리진 공격으로부터 특성을 추출하여 알려지지 않은 공격에 대응할 수 있도록 특성을 변경하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법으로 공격 특성을 추출하고 특성 추출에 사용하지 않은 다른 공격에 대한 탐지를 실험한 결과 u2r 공격인 buffer overflow 공격과 race condition 공격에 대하여 정확한 탐지가 이루어짐을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.667-669
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• 2002

해킹사고가 증가하면서 시스템이 스캐닝(Scanning)당하는 사례도 증가하고 있다. 이는 해커들이 해킹의 전단계로 해킹하고자 하는 호스트(목적호스트)의 취약점을 파악하기 위하여 스캐닝하기 때문이다. 따라서 호스트가 스캐닝 당하는 것을 정확하게 탐지할 수 있다면 해킹이 이루어지는 것을 미연에 방지 할 수 있다. 또한 스캐닝 단계에서 해커는 목적호스트와 패킷을 계속 주고받아야함으로 자신의 IP 주소 등의 정보를 속이기 어렵다. 그래서 목적호스트는 차후 스캐닝한 해커의 IP를 이용해서 해커를 추적할 수도 있다. 하지만 기존의 스캐닝 대응 및 탐지방법은 이러한 정보를 사용하지 못하고 있다. 기존의 탐지 방법은 단순히 단시간 내에 발생하는 SIN, FIN패킷의 양을 바탕으로 스캐닝을 판단한다. 하지만 단시간 내에 대량의 패킷을 사용하여 스캐닝을 하는 경우는 대부분 홀을 이용한 경우이며 소량의 패킷만을 사용하여 스캐닝을 하는 경우는 탐지하지 못한다. 본 논문에서는 이러한 정교한 스캐닝을 탐지하기 위해서 들어온 패킷의 양이 적더라도 TCP 상태 다이어그램(TCP state diagram)의 순서에 맞지 않게 들어올 경우, 닫힌 포트로 들어오는 경우를 파악하여 스캐닝을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1095-1097
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• 2015

본 논문에서는 트위터 기반 이벤트 탐지에서의 기계학습을 통한 지명 노이즈제거 방식을 제안한다. 이벤트 탐지 시스템은 트위터 사용자 개개인을 이벤트 탐지의 센서로 이용하여 특정 지명에서 발생하는 이벤트를 탐지하였다. 그러나 지명과 동형이의어 관계의 단어가 탐지되어 이벤트 탐지의 정확도를 낮추는 요인이 된다. 이에 본 논문에서는 먼저 노이즈 관련 데이터베이스 구축을 이용하여 제거 필터링을 진행한 후에 기계학습을 이용해서 지명 유무를 결정하였다. 실험결과 본 논문에서 제시하는 예측기법은 89.6%의 신뢰도로 노이즈제거 기법의 필요성을 보였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.67-68
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• 2021

기존 객체탐지는 경계 상자 회귀방식을 적용하였지만, 문자는 왜곡과 변형이 심한 특성을 가진 객체로 U-net 구조의 이미지 분할 방식을 사용하는 경우가 많다. 따라서 최근 문자 탐지는 통계적 모델에 비해 높은 정확도를 보이는 심층 신경망 기반의 모델 연구가 많이 진행되고 있다. 본 연구에서는 이미지 분할을 통한 양방향 특징 결합 기법을 사용한 문자 탐지 모델을 제안한다. 이미지 분할 방식은 메모리의 효율이 떨어지기 때문에 이를 극복하고자 특징 추출 단계에서 경량화된 네트워크를 적용하였다. 또한, 객체 탐지에서 큰 성과를 보인 양방향 특징 결합 모듈을 U-net 구조에 추가하여 추출된 특징이 효과적으로 결합 되는 결과를 얻었다. 제안하는 모델의 문자 탐지 성능은 합성 문자 데이터셋을 이용한 실험을 통해 기존의 U-net 구조의 이미지 분할 방식보다 향상되었음을 확인하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.370-373
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• 2020

본 연구는 파일기반 악성파일 탐지시간을 줄이는 알고리즘 사용에 대해 기술하고 있다. 기존 탐지방식은 파일의 시그니처 값에 대한 유사도를 단순히 비교하는 것에만 그쳐 오탐율이 높거나 새롭게 생성되는 악성파일을 대응할 수 없는 제한점이 있다. 또한 정확도를 높이고자 딥 러닝을 통한 탐지방식이 제안되고 있으나 이 또한 동적분석으로 진행이 되기 때문에 시간이 오래 걸리는 제한이 있다. 그래서 우리는 이를 보완하는 VP Tree 탐지를 제안한다. 이 방법은 시그니처 값이 아닌 다차원에서의 해시 값의 데이터 위치를 기반으로 거리를 척도 한다. 유클리드 거리 법, 맨해튼 거리법이 사용되며 삼각부등식의 만족하는 기준으로 K-NN 이 생성이 되며, K-NN 을 이진 트리로 구성하여 인덱스를 통한 탐지를 진행하기에 기존 방법들을 보완할 수 있는 대안점이 될 수 있으며, 악성파일과 정상파일이 섞여 존재하는 총 3 만개의 데이터를 대상으로 악성파일 탐지 테스트를 진행하였으며 기본 방식에 비해 약 15~20%정도 속도가 단축된다는 것을 입증했다.