• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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• pp.366-369
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• 2020

기존 악성코드 탐지 방법의 한계점과 심층 학습기술의 적용을 통한 악성코드의 탐지 및 분류방법을 기술하고 탐지에서의 각 학습모델에 대한 테스트 성능 과정 정확도를 비교하여 파일리스 악성코드 탐지에서의 심층 학습기술의 유용성과 발전 가능성을 판단하려 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.101-102
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• 2023

본 연구에서는 인터넷 상에서 발생되는 부정행위를 탐지할수 있는 신뢰 모델을 생성하고 개인의 프라이버시를 보장할수 있는 모델을 제시하였다. 인터넷 상에 게시판에 올려진 부정해위를 탐지하기 위해 앙상블 접근 방식 기반의 분류 모델을 제시하고 자동화된 도구를 제안하였다. 본 연구는 데이터에 대한 탐색적 데이터 분석을 수행하고 얻은 통찰력을 사용해 자연어처리 가반 텍스트를 기반으로 앙상블 기반의 위조 탐지 알고리즘을 제안하였다. 제안 알고리즘의 정확도는 99%로 자연어 처리에 높은 탐지율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.172-174
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• 2001

침입 탐지란 컴퓨터와 네트워크 지원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 따라, 대용량의 데이터를 지능적으로 분석하여 의미있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용함으로써 지능적이고 자동화된 탐지를 수행할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 학습 데이터를 각각 사례로 데이터베이스에 저장한 후, 실험 데이터가 입려되면 가장 가까운 거리에 있는 학습 데이터의 크래스로 분류하는 사례 기반 학습을 이용하여 빠르게 사용자의 이상 행위에 대해 판정한다. 그러나 많은 사례로 인해 기억 공간이 늘어날 경우 시스템의 성능이 저하되는 문제점을 고려하여, 빈발 에피소드 알고리즘을 수행하여 발견한 순차 패턴을 사례화하여 정상 행위 프로파이로 사용하는 순차패턴에 대한 사례 기반 학습을 제안한다. 이로써, 시스템 성능의 저하율을 낮추고 빠르며 정확하게 지능적인 침입 탐지를 수행할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 하계학술대회
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• pp.259-261
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• 2019

본 논문에서는 RGB-IR 이미징 센서가 탑재된 드론을 사용하여 태양광 발전소의 태양광(PV) 패널을 탐지하는 방법을 제안한다. 태양광 발전소에서 드론에 설치된 IR 영상의 활용은 PV 패널의 결함 여부를 판단하는데 큰 도움이 된다. 그러나 IR 영상만을 사용해서 태양광 패널을 탐지하고 결함 여부를 판단하는 것은 태양광에 의해 생긴 정반사로 인해 정확도가 떨어진다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 드론을 이용해서 IR 영상과 RGB 영상을 동시에 획득하고 활용하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템으로부터 IR 영상과 RGB 영상으로 패널 탐지의 정확도를 향상시키고, 태양광에 의한 정반사와 같이 오검출 될 수 있는 문제를 극복할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.49-50
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• 2024

본 논문에서는 웹쉘 악성코드를 정확하게 분류하고, 빠른시간안에 자동으로 웹쉘 분류 및 분석을 통하여 웹쉘을 탐지하기 위하여 인공지능 머신러닝 기반의 Supervised AI ML 및 Classification 알고리즘을 적용하여 빠른 시간안에 분류, 정확한 분석을 통하여 자동화된 탐지시스템인 MWSDS를 제안하고 웹쉘 실험 데이터를 통하여 실증하였다. 본제안의 경우 웹쉘악성코드 공격에 대한 대응뿐만아니라 관리적인 정보보호 체계수립을 통하여 보다 효과적이며, 지속적으로 대응할 수 있을 것으로 전망된다.

• 한국측량학회지
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• 제38권3호
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• pp.187-196
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• 2020

본 연구에서는 UAV (Unmanned Aerial Vehicle)와 PlanetScope 위성영상을 함께 이용한 붕괴건물 탐지를 수행하여 지표면에 위치한 특정 객체 탐지에 있어 이종 센서의 활용 가능성을 제시하였다. 이를 위해 지난해 4월 산불 피해로 붕괴된 20여 채의 건물들이 있는 곳을 실험장소로 선정하였다. 붕괴건물 탐지를 위해 1차적으로 객체기반 분할을 수행한 고해상도의 UAV 영상을 이용해 ExG (Excess Green), GLCM (Gray-Level Co-occurrence Matrix) 그리고 DSM (Digital Surface Model)과 같은 객체들의 특징(feature) 정보를 생성한 후 이를 붕괴건물 후보군 탐지에 이용하였다. 이 과정에서 탐지정확도 향상을 위해 PlanetScope를 이용한 변화탐지 결과를 함께 사용하였으며 이를 시드 화소(seed pixles)로 사용하여 붕괴건물 후보군에서 오탐지된 영역과 과탐지된 영역을 수정 및 보완하였다. 최종적인 탐지 결과는 참조 영상을 통해 그 성능을 분석하였으며 UAV 영상만을 이용한 붕괴건물 후보군 탐지 결과와 UAV 그리고 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과의 정확도를 비교, 분석하였다. 그 결과 UAV 영상만을 이용해 탐지한 붕괴건물의 정확도는 0.4867 F1-score를 가지며 UAV와 PlanetScope 영상을 함께 사용했을 때의 결과는 0.8064 F1-score로 그 값이 상승하였다. Kappa 지수 또한 0.3674에서 0.8225로 향상된 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권2호
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• pp.267-277
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• 2022

최근 클라우드 및 원격 근무 환경의 비중이 증가함에 따라 다양한 정보보안 사고들이 발생하고 있다. 조직의 내부자가 원격 접속으로 기밀 자료에 접근하여 유출을 시도하는 사례가 발생하는 등 내부자 위협이 주요 이슈로 떠오르게 되었다. 이에 따라 내부자 위협을 탐지하기 위해 기계학습 기반의 방법들이 제안되고 있다. 하지만, 기존의 내부자 위협을 탐지하는 기계학습 기반의 방법들은 편향 및 분산 문제와 같이 예측 정확도와 관련된 중요한 요소를 고려하지 않았으며 이에 따라 제한된 성능을 보인다는 한계가 있다. 본 논문에서는 편향 및 분산을 고려하는 부스팅 유형의 앙상블 학습 알고리즘들을 사용하여 악의적인 내부자 탐지 성능을 확인하고 이에 대한 면밀한 분석을 수행하며, 데이터셋의 불균형까지도 고려하여 최종 결과를 판단한다. 앙상블 학습을 이용한 실험을 통해 기존의 단일 학습 모델에 기반한 방법에서 나아가, 편향-분산 트레이드오프를 함께 고려하며 유사하거나 보다 높은 정확도를 달성함을 보인다. 실험 결과에 따르면 배깅과 부스팅 방법을 사용한 앙상블 학습은 98% 이상의 정확도를 보였고, 이는 사용된 단일 학습 모델의 평균 정확도와 비교하면 악의적인 내부자 탐지 성능을 5.62% 향상시킨다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.67-75
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• 2024

복잡한 도시 환경에서 횡단보도는 보행자의 안전한 이동을 위해 중요한 역할을 한다. 하지만 시각 장애인에게는 횡단보도가 큰 위험 요소가 될 수 있다. 안전한 보행을 위한 점자 블록이나 음향 신호등과 같은 보조 시설들이 존재하지만, 부실한 관리로 인하여 때로는 오히려 안전을 저해하는 요소로 작용할 수 있다. 본 논문에서는 시각 장애인의 보행 보조를 위한 애플리케이션에 활용할 수 있는 딥러닝 기반 실시간 횡단보도 탐지 모델에 정확도 향상을 위한 방법을 제안한다. 횡단보도 이미지의 흰색 줄이 도로 표면과 대조를 이루는 특성을 활용하여 이미지를 이진화하고, 이를 통해 횡단보도를 더 잘 인식할 수 있게 하고 횡단보도 전체와 중간 부분을 각각 학습한 두 가지 모델을 활용하여 횡단보도의 위치를 더 정확하게 파악할 수 있도록 하였다. 또한 횡단보도를 인식하는 경계 상자를 전체와 부분의 두 단계로 생성하여 정확도를 높이고자 하였다. 이러한 방법을 통해 횡단보도 횡단 영상에서 RGB 이미지 학습에서 탐지 모델이 탐지하지 못한 프레임들을 추가로 탐지할 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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• 대한원격탐사학회 2009년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.87-92
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• 2009

현재 미국 NASA에서는 전 지구에서 일별 발생하는 산불 탐지 영상(MOD14 product)을 제작, 배포하고 있다. 그러나, 이러한 MOD14 영상은 MODIS 자체의 낮은 공간해상도로 인하여 우리나라와 같이 소규모 산불이 발생하는 지역에서는 산불 탐지 정확도가 매우 낮게 나타났다. 본 연구에서는 기존의 MODIS 산불 지도에서 탐지되지 못한 소규모 산불을 대상으로 혼합화소분석기법(spectral mixed analysis)을 적용한 새로운 산불 탐지 알고리즘을 제시하였다. 새로운 산불 탐지 알고리즘은 진행산불 탐지 알고리즘과 연소지 탐지 알고리즘으로 구성된다. 소규모 산불이 170건 이상 발생한 2004년과 2005년 4월 남한지역을 대상으로 적용한 결과 1ha 규모의 연소지 탐지가 가능하게 되었으며, 연구 결과 소규모 진행산불과 연소지에 대해 70%이상의 탐지율을 확보하였으며, 40% 이하의 오탐지율(false alarm ratio)을 산출하였다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제25권10호
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• pp.1069-1076
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• 2014

본 논문은 능동위상배열 레이더가 여러 개의 표적을 탐지/추적하기에 효과적인 수신빔 구조에 대해 기술하고 있다. 위상배열 레이더가 갖는 특성 중 하나는 원하는 방향으로 빔을 조향하고, 디지털적으로 여러 개의 빔을 동시에 형성하는 것이다. 이와 같은 디지털 빔 형성 수신빔 구조를 통해서 동시 다발적으로 발생하여 접근하는 위협 표적을 빠르고 정확하게 탐지하는 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법들은 시뮬레이션을 통해서 표적의 탐지 정확도 성능을 제시한다.