• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권4호
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• pp.427-434
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• 2006

광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권4호
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• pp.95-102
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• 2016

기밀 정보 유출, 데이터 파괴 등 디지털 기기에 저장된 정보를 위협하는 침해사고가 계속해서 증가하고 있다. 이와 함께 디지털 침해 사고를 조사하기 위하여 디지털 포렌식 기술 또한 계속해서 발전해 왔다. 디지털 포렌식 기술의 발전으로 인하여 사용자의 행위를 추적할 수 있는 다양한 포렌식 아티팩트들이 발견되었으며, 포렌식 아티팩트로부터 정보를 추출하기 위한 다양한 포렌식 도구가 개발되었다. 하지만 포렌식 도구에서 출력하는 정보는 각기 다른 양식을 갖고 있다. 따라서 포렌식 도구에서 출력하는 정보를 다시 가공해야 하는 작업이 필요하다. 가공된 데이터는 데이터 간의 정보를 비교 분석하여 연관관계를 도출하고 그 의미를 파악해야 한다. 이를 위하여 데이터를 가공하는 작업에서 데이터의 저장과 출력을 효과적으로 하기 위한 방안이 필요하다. 본 논문에서는 침해사고 조사 분석시 필요한 다양한 포렌식 아티팩트 정보를 효과적으로 기술할 수 있는 디지털 포렌식 침해지표 작성 포맷 DFIOC(Digital Forensic Indicators Of Compromise)를 제안한다. DFIOC는 XML 기반의 포맷이며 침해사고 조사에 필요한 다양한 포렌식 아티팩트 정보를 Evidence로 표현하여 기술할 수 있다. 또한 포렌식 분석 결과를 기록하는 Forensic Analysis를 제공하고 있으며, 침해 흔적을 기록하기 위하여 Indicator 항목을 제공하고 있다. 포렌식 분석 과정에 필요한 데이터를 DFIOC 포맷의 문서 하나로 기록할 수 있게 됨으로써 불필요한 데이터 가공이 발생하지 않게 된다. 또한 정규화된 포맷을 통해 수집된 정보를 기록하기 때문에 입출력이 쉬워지며 수집된 정보를 확인하고 상호 연관관계 분석에 활용하기 쉬워진다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제37권
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• pp.349-369
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• 2004

20세기에 들어와 컴퓨터의 발달로 문화재를 복원하는데 있어 다양한 자연과학적 방법이 시도되고 있다. 문화재에 적용되는 통계학을 비롯한 자연과학적인 방법을 통해 문화재의 재질에 대한 주성분 및 미량성분을 분석하여 산지추정을 할 수 있고, 더 나아가 고대의 교역 및 교류관계를 규명하고, 생산지와 소비지 사이의 정치 경제 문화관계 등 다양한 정보를 밝혀내고 있어 그 필요성이 더욱 요구되고 있다. 본 연구는 흡수율 및 광물결정분석, 편광현미경분석, 통계분석 등의 자연과학적인 방법을 이용하여 경기도 하남시 천왕사지 유적내 기와 가마로 추정되는 소성유구의 성격과 유구 및 주변 건물지에서 출토된 기와들에 대해 상호관계를 밝히고자 시도되었으며, 연구결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 경질 기와 편들을 제외한 연질 기와 편들은 다른 기와에서 볼 수 있는 흡수율(10%이상)과 비슷한 수치를 보였으며, 흡수율이 낮은 일부시료에서는 Mullite, Tridymite, Cristobalite와 같은 고온 결정상 등이 존재하는 것으로 보아 다른 기와편에 비해 소성온도가 높았음을 알 수 있었다. 또한 미량성분을 통한 통계분석결과 소성유구와 천왕사지 내에서 출토된 기와는 한 군으로 분류된 것으로 보아, 밀접한 관련성을 가지고 있음을 알 수 있었고, 천왕사 축조시 원거리에서 기와를 공급받은 것이 아닌 사지 내에 가마를 설치한 후 공급하였음을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권4호
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• pp.93-103
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• 2021

금융당국의 채권추심 가이드라인, 추심업자에 대한 직접적인 관리 감독 수행 등의 노력에도 불구하고 채무자에 대한 불법, 부당한 채권 추심은 지속되고 있다. 이러한 불법, 부당한 채권추심행위를 효과적으로 예방하기 위해서는 비정형데이터 기계학습 등 기술을 활용하여 적은 인력으로도 불법 추심행위에 대한 점검 등에 대한 모니터링을 강화 할 수 있는 방법이 필요하다. 본 연구에서는 대부업체의 추심 녹취 파일을 입수하여 이를 텍스트 데이터로 변환하고 위법, 위규 행위를 판별하는 규칙기반 검출과 SVM(Support Vector Machine) 등 기계학습을 결합한 불법채권추심 분류 모델을 제안하고 기계학습 알고리즘에 따라 얼마나 정확한 식별을 하였는지를 비교해 보았다. 본 연구는 규칙기반 불법 검출과 기계학습을 결합하여 분류에 활용할 경우 기존에 연구된 기계학습만을 적용한 분류모델 보다 정확도가 우수하다는 것을 보여 주었다. 본 연구는 규칙기반 불법검출과 기계학습을 결합하여 불법여부를 분류한 최초의 시도이며 후행연구를 진행하여 모델의 완성도를 높인다면 불법채권 추심행위에 대한 소비자 피해 예방에 크게 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.25-34
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• 2020

본 논문에서는 딥러닝 지도학습 알고리즘을 사용한 학습 모델을 대상으로 미용 관련 피부질환 인식의 효과성을 실험적으로 비교한다. 최근 딥러닝 기술을 산업, 교육, 의료 등 다양한 분야에 적용하고 있으며, 의료 분야에서는 중요 피부질환 중 하나인 피부암 식별의 수준을 전문가 수준으로 높인 성과를 보이고 있다. 그러나 아직 피부미용과 관련된 질환에 적용한 사례가 다양하지 못하다. 따라서 딥러닝 기반 이미지 분류에 활용도가 높은 CNN 알고리즘을 비롯하여 ResNet, SE-ResNet을 적용하여 실험적으로 정확도를 비교함으로써 미용 관련 피부질환을 판단하는 효과성을 평가한다. 각 알고리즘을 적용한 학습 모델을 실험한 결과에서 CNN의 경우 평균 71.5%, ResNet은 평균 90.6%, SE-ResNet은 평균 95.3%의 정확도를 보였다. 특히 학습 깊이를 다르게하여 비교한 결과 50개의 계층 구조를 갖는 SE-ResNet-50 모델이 평균 96.2%의 정확도로 미용 관련 피부질환 식별을 위해 가장 효과적인 결과를 보였다. 본 논문의 목적은 피부 미용과 관련된 질환의 판별을 고려하여 효과적인 딥러닝 알고리즘의 학습과 방법을 연구하기 위한 것으로 이를 통해 미용 관련 피부질환 개선을 위한 서비스 개발로 확장할 수 있을 것이다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.213-219
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• 2022

Building Ukraine as an independent, sovereign state requires the education of a citizen-patriot, able to live and work in a democracy, ensure the unity of Ukraine, feel constant responsibility for themselves, their people, country, seek to make a real contribution to the reform process. Modern modernization of the education system requires the search for new information and communication technologies that can ensure the formation of a citizen with an active civic position, which involves not only students mastering the rights and responsibilities of citizens, convincing them of the feasibility of democratic transformation of society, patriotic qualities and feelings, but also the identification of motivated civic actions. The pandemic and hostilities have led to significant changes in the field of education around the world, they have caused educational problems in Ukraine. At the beginning of the quarantine in the spring of 2020, all educational institutions in the emergency mode switched to distance learning. Intensive use of information and communication technologies in the life of modern society has led to a rethinking of the content of education and training of future professionals: the main role is played not so much by the information itself as the ability to work with it, critically comprehend and produce new knowledge; the main thing is not the amount of information, but its quality; information is needed for further practical application and transformation into knowledge, and the ability to work with information becomes one of the important competencies of the modern specialist in the new transformation of society: from information to the knowledge society. In this context, one of the main forms of training is distance learning, which is able to respond to the challenges of society. The main methodological positions that are taken into account in the construction of the structure and dynamics of the formation of civic responsibility of the individual during the use of information and communication technologies are highlighted. The structure of civil responsibility as a holistic system of information and communication technologies is outlined, which includes three subsystems that characterize the natural, social and systemic qualities of citizenship, interconnected hierarchically and synergistically.The constituent elements of the structural part of the model of civic culture of the individual are analyzed.

• 국제학술발표논문집
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• The 3th International Conference on Construction Engineering and Project Management
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• pp.869-875
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• 2009

Safety is a big issue in the construction sites. For safe and secure management, tracking locations of construction resources such as labors, materials, machineries, vehicles and so on is important. The materials, machineries and vehicles could be controlled by computer, whereas the movement of labors does not have fixed pattern. So, the location and movement of labors need to be monitored continuously for safety. In general, Global Positioning System(GPS) is an opt solution to obtain the location information in outside environments. But it cannot be used for indoor locations as it requires a clear Line-Of-Sight(LOS) to satellites Therefore, indoor location monitoring system could be a convenient alternative for environments such as tunnel and indoor building construction sites. This paper presents a case study to investigate feasibility of Wi-Fi based indoor location monitoring system in construction site. The system is developed by using fingerprint map of gathering Received Signal Strength Indication(RSSI) from each Access Point(AP). The signal information is gathered by Radio Frequency Identification (RFID) tags, which are attached on a helmet of labors to track their locations, and is sent to server computer. Experiments were conducted in a shield tunnel construction site at Guangzhou, China. This study consists of three phases as follows: First, we have a tracking test in entrance area of tunnel construction site. This experiment was performed to find the effective geometry of APs installation. The geometry of APs installation was changed for finding effective locations, and the experiment was performed using one and more tags. Second, APs were separated into two groups, and they were connected with LAN cable in tunnel construction site. The purpose of this experiment was to check the validity of group separating strategy. One group was installed around the entrance and the other one was installed inside the tunnel. Finally, we installed the system inner area of tunnel, boring machine area, and checked the performance with varying conditions (the presence of obstacles such as train, worker, and so on). Accuracy of this study was calculated from the data, which was collected at some known points. Experimental results showed that WiFi-based indoor location system has a level of accuracy of a few meters in tunnel construction site. From the results, it is inferred that the location tracking system can track the approximate location of labors in the construction site. It is able to alert the labors when they are closer to dangerous zones like poisonous region or cave-in..

• 방사선산업학회지
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• 제17권4호
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• pp.345-357
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• 2023

Nuclear forensics has been understood as a mendatory component in the international society for nuclear material control and non-proliferation verification. Radiochronometry of nuclear activities for nuclear forensics are decay series characteristics of nuclear materials and the Bateman equation to estimate when nuclear materials were purified and produced. Radiochronometry values have uncertainty of measurement due to the uncertainty factors in the estimation process. These uncertainties should be calculated using appropriate evaluation methods that are representative of the accuracy and reliability. The IAEA, US, and EU have been researched on radiochronometry and uncertainty of measurement, although the uncertainty calculation method using the Bateman equation is limited by the underestimation of the decay constant and the impossibility of estimating the age of more than one generation, so it is necessary to conduct uncertainty calculation research using computer simulation such as Monte Carlo method. This highlights the need for research using computational simulations, such as the Monte Carlo method, to overcome these limitations. In this study, we have analyzed mathematical models and the LHS (Latin Hypercube Sampling) methods to enhance the reliability of radiochronometry which is to develop an uncertainty algorithm for nuclear material radiochronometry using Bateman Equation. We analyzed the LHS method, which can obtain effective statistical results with a small number of samples, and applied it to algorithms that are Monte Carlo methods for uncertainty calculation by computer simulation. This was implemented through the MATLAB computational software. The uncertainty calculation model using mathematical models demonstrated characteristics based on the relationship between sensitivity coefficients and radiative equilibrium. Computational simulation random sampling showed characteristics dependent on random sampling methods, sampling iteration counts, and the probability distribution of uncertainty factors. For validation, we compared models from various international organizations, mathematical models, and the Monte Carlo method. The developed algorithm was found to perform calculations at an equivalent level of accuracy compared to overseas institutions and mathematical model-based methods. To enhance usability, future research and comparisons·validations need to incorporate more complex decay chains and non-homogeneous conditions. The results of this study can serve as foundational technology in the nuclear forensics field, providing tools for the identification of signature nuclides and aiding in the research, development, comparison, and validation of related technologies.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.17-23
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• 2020

인간의 특성과 관련된 측정 항목을 나타내는 생체정보는 도난이나 분실의 염려가 없으므로 높은 신뢰성을 가진 보안 기술로서 큰 주목을 받고 있다. 이러한 생체정보 중 지문은 본인 인증, 신원 파악 등의 분야에 주로 사용된다. 신원을 파악할 때 지문 이미지에 인증을 수행하기 어려운 상처, 주름, 습기 등의 문제가 있을 경우, 지문 전문가가 전처리단계를 통해 직접 지문에 어떠한 문제가 있는지 파악하고 문제에 맞는 영상처리 알고리즘을 적용해 문제를 해결한다. 이때 지문에 상처와 주름이 있는 지문 영상을 판별해주는 인공지능 소프트웨어를 구현하면 손쉽게 상처나 주름의 여부를 확인할 수 있고, 알맞은 알고리즘을 선정해 쉽게 지문 이미지를 개선할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 인공지능 소프트웨어의 개발을 위해 캄보디아 왕립대학교의 학생 1,010명, Sokoto 오픈 데이터셋 600명, 국내 학생 98명의 모든 손가락 지문을 취득해 총 17,080개의 지문 데이터베이스를 구축했다. 구축한 데이터베이스에서 상처나 주름이 있는 경우를 판별하기 위해 기준을 확립하고 전문가의 검증을 거쳐 데이터 어노테이션을 진행했다. 트레이닝 데이터셋과 테스트 데이터셋은 캄보디아의 데이터, Sokoto 데이터로 구성하였으며 비율을 8:2로 설정했다. 그리고 국내 학생 98명의 데이터를 검증 데이터 셋으로 설정했다, 구성된 데이터셋을 사용해 Classic CNN, AlexNet, VGG-16, Resnet50, Yolo v3 등의 다섯 가지 CNN 기반 아키텍처를 구현해 학습을 진행했으며 지문의 상처와 주름 판독에서 가장 좋은 성능을 보이는 모델을 찾는 연구를 수행했다. 다섯가지 아키텍처 중 지문 영상에서 상처와 주름 여부를 가장 잘 판별할 수 있는 아키텍처는 ResNet50으로 검증 결과 81.51%로 가장 좋은 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.