• 정보보호학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.59-71
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• 2000

컴퓨터와 통신기술의 발달로 사용자에게 다양한 정보와 편리성이 제공된 반면, 컴퓨터 침입 및 범죄로 인한 피해가 날로 증가하고 있으며 다양한 침입 방법들이 새롭게 사용되고 있다. 따라서 침입자들의 행위를- 효과적으로 탐지하기 위해서는 기존의 오용탐지 방법과 더불어 비정상행위 모델의 적용에 대한 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 비 정상행위 탐지 모델에서 사용자의 정상행위 패턴 생성 시 최근에 관찰된 사용자의 행위에 더 많은 영향을 주도록 하는 새로운 연관 규칙 알고리즘을 제시한다 또한 생성된 정상행위 패턴을 토대로 사용자별 그리고 사용자간 클러스터링 과정을 수행함으로써 작업의 유사성을 가진 그룹의 명령어 또는 프로그램 이용정도를 파악한다. 이와 더불어 다양한 실험을 통해서 본 논문에서 제안된 비정상행위 판정시스템에서 탐지율을 최대화 할 수 있는 임계치 값들을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.1019-1025
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• 2012

오류 주입 공격은 암호 장치가 동작하는 동안에 오류를 주입하여 얻은 부가적인 정보를 이용하여 비밀키에 대한 정보를 얻는 공격 방법이다. 오류 주입 공격은 소형 암호 장치에 내장된 암호 알고리즘의 키를 찾을 수 있는 가장 강력한 공격 방법으로 오류 주입 공격 및 오류 탐지 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 2009년 S. Pontarelli 등은 Euclidean Addition Chain (EAC)를 사용하는 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘에 대한 오류 탐지 방법을 소개하였다. 본 논문에서는 S. Pontarelli 등이 제안한 오류 탐지 방법이 적용된 알고리즘에 대한 새로운 오류 주입 공격 방법을 제안한다. 제안하는 공격 방법은 타원곡선 스칼라 곱셈 알고리즘의 상수 k에 대한 EAC에 비트 플립 오류 (bit flip error)를 주입하여 비밀키에 대한 정보를 얻어낸다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.103-114
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• 2019

주파수변조연속파형(FMCW) 레이더 시스템을 사용하는 이동 객체탐지가 최근 각광을 받고 있다. 레이더 객체탐지는 탐지범위 내 존재하는 고정된 객체 및 클러터들로부터 반사되는 잡음신호로 인해 매우 도전적인 문제이다. 본 논문에서는 FCMW 레이다를 이용하여 잡음배경하 이동객체탐지를 위해 강인한 주성분분석법(RPCA)을 이용한다. 먼저 원 레이더 입력신호에 보상과 보정을 적용한다. 다음 경사하강법을 사용하는 RPCA가 저계수의 성질을 갖는 잡음배경 모델을 구하기 위해 사용된다. 본 논문에서는 RPCA 계산을 위해 소요계산량이 적은 새로운 업데이트 알고리즘을 제안한다. 마지막으로 이동객체는 자동 다중스케일에 기반한 피크 탐지법에 의해 정위한다. 모든 단계는 슬라이딩 윈도우 방법 기반하여 처리된다. 제안된 방법을 타 RPCA 기반의 방법들과 다양한 실험 시나리오 상에서 비교했을 때, 처리 속도와 정확도 척도에서 우수한 결과를 보였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제7권1호
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• pp.9-19
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• 2021

원자력 테러 예방을 위해 기존의 물리 보호 시스템(PPS)를 수정한 빅데이터 기반의 클라우드 컴퓨팅 시스템과 통합된 데이터 마이닝 디자인이 조사됩니다. 원자력 범죄사건에 대해 시뮬레이션 연구에 의해 테러 관련 기관의 네트워킹이 모델링됩니다. 불법 도청 없이 무고한 사람들을 공격하려는 시도와 테러리즘을 정부가 탐지할 필요가 있습니다. 이 연구의 수학적 알고리즘은 테러 사건의 정확한 결과를 제공할 수 없지만, 시뮬레이션을 통해 잠재적 가능성을 얻을 수 있습니다. 본 결과는 시간에 따른 모양 진동을 보여줍니다. 또한 각 값의 빈도를 통합하면 결과의 전환 정도를 알 수 있습니다. 값은 63.125 시간에 -2.61741로 증가합니다. 따라서 테러 가능성은 나중에 가장 높습니다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.73-84
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• 2020

인터넷이 대중화되기 시작하면서 해킹 및 시스템과 네트워크에 대한 공격이 있어 왔고, 날로 그 기법들이 진화되면서 기업 및 사회에 위험과 부담감을 주었다. 그러한 위험과 부담감을 덜기 위해서는 조기에 해킹 및 공격을 탐지하여 적절하게 대응해야 하는데, 그에 앞서 반드시 네트워크 침입탐지의 신뢰성을 높일 필요가 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 정확도를 향상시키기 위해 가중치 초기화와 가중치 최적화를 KDD'99 데이터셋에 적용하는 연구를 하였다. 가중치 초기화는 Xavier와 He 방법처럼 가중치 학습 구조와 관련된 초기화 방법이 정확도에 영향을 준다는 것을 실험을 통해 알 수 있었다. 또한 가중치 최적화는 현재 가중치를 학습률에 반영할 수 있도록 한 RMSProp와 이전 변화를 반영한 Momentum의 장점을 결합한 Adam 알고리즘이 정확도면에서 단연 돋보임을 네트워크 침입탐지 데이터셋의 실험을 통해 확인하였다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.95-105
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• 2021

도로 노면 파손 탐지는 쾌적한 주행 환경과 안전사고의 예방을 위해 필요하다. 도로 관리 기관은 자동화 기술 기반의 검사 장비와 시스템을 활용하고 있다. 이러한 자동화 기술 중에서도 도로 노면의 파손을 탐지하는 기술은 중요한 역할을 수행한다. 최근 들어 딥러닝을 이용한 기술에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 이러한 딥러닝 기술 개발을 위해서는 도로 영상과 라벨 영상이 필요하다. 하지만 라벨 영상을 확보하기 위해서는 많은 시간과 노동력이 요구된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 준지도 학습 기법 중 하나인 적대적 학습 방법을 제안했다. 이를 구현하기 위해서 5,327장의 도로 영상과 1,327장의 라벨 영상을 사용하여 경량화 심층 신경망 모델을 학습했다. 그리고 이를 400장의 도로 영상으로 실험한 결과 80.54%의 mean intersection over union과 77.85%의 F1 score를 갖는 모델을 개발하였다. 결과적으로 라벨 영상 없이 도로 영상만을 학습에 추가하여 인식 성능을 향상시킬 수 있는 기술을 개발하였고, 향후 도로 노면 관리를 위한 기술로 활용되길 기대한다.

• Journal of Microbiology and Biotechnology
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• 제32권2호
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• pp.149-159
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• 2022

Cancers of the lung and liver are the top 10 leading causes of cancer death worldwide. Thus, it is essential to identify the genes specifically expressed in these two cancer types to develop new therapeutics. Although many messenger RNA (mRNA) sequencing data related to these cancer cells are available due to the advancement of next-generation sequencing (NGS) technologies, optimized data processing methods need to be developed to identify the novel cancer-specific genes. Here, we conducted an analytical comparison between Bowtie2, a Burrows-Wheeler transform-based alignment tool, and Kallisto, which adopts pseudo alignment based on a transcriptome de Bruijn graph using mRNA sequencing data on normal cells and lung/liver cancer tissues. Before using cancer data, simulated mRNA sequencing reads were generated, and the high Transcripts Per Million (TPM) values were compared. mRNA sequencing reads data on lung/liver cancer cells were also extracted and quantified. While Kallisto could directly give the output in TPM values, Bowtie2 provided the counts. Thus, TPM values were calculated by processing the Sequence Alignment Map (SAM) file in R using package Rsubread and subsequently in python. The analysis of the simulated sequencing data revealed that Kallisto could detect more transcripts and had a higher overlap over Bowtie2. The evaluation of these two data processing methods using the known lung cancer biomarkers concludes that in standard settings without any dedicated quality control, Kallisto is more effective at producing faster and more accurate results than Bowtie2. Such conclusions were also drawn and confirmed with the known biomarkers specific to liver cancer.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.30-40
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• 2022

심전도 신호는 개인에 따라 형태와 특징이 다양하므로, 하나의 신경망으로는 분류하기가 어렵다. 주어진 데이터를 직접적으로 분류하는 것은 어려우나, 대응되는 정상 데이터가 있을 경우, 이를 비교하여 정상 및 비정상을 분류하는 것은 상대적으로 쉽고 정확하다. 본 논문에서는 템플릿 군을 이용하여 대표정상심박 정보를 획득하고, 이를 입력 심박에 결합함으로써 심박을 분류한다. 결합된 심박을 영상화한 후, 학습 및 분류를 진행하여, 하나의 신경망으로도 다양한 레코드의 비정상심박을 검출이 가능하였다. 특히, GoogLeNet, ResNet, DarkNet 등 다양한 신경망에 대해서도 비교학습 기법을 적용한 결과, 모두 우수한 검출성능을 가졌으며, GoogLeNet의 경우 99.72%의 민감도로, 실험에 사용된 신경망 중 가장 우수한 성능을 가졌음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.827-833
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• 2022

본 연구는 교통정보를 수집하기 위한 검지기 와 돌발 상황 검지에 사용되는 다양한 알고리즘들의 분석을 통해 기존 교통정보 수집체계의 한계를 극복하여 심각도가 높은 2차 교통사고를 예방하고자 한다. 즉 본 연구는 2차 교통사고를 유발하는 돌발 상황과 기존 교통정보 수집체계를 분석하고 그에 알맞은 2차 교통사고의 선제적 예방이 가능한 솔루션 및 도로 전 구간에 대한 정확한 정보수집이 가능한 지능화된 새로운 교통정보 수집 및 전달체계를 제시한다. 실험결과 데이터 전송 신뢰도는 95% 기준 97%를, 데이터 전송 속도는 1000ms 기준 평균 209ms, 네트워크 장애복구 시간은 120sec 기준 50sec의 목표치를 달성하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권11호
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• pp.465-472
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• 2021

본 논문에서는 약물의 시판 후 이상 반응을 모니터링하기 위해 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지할 수 있는 방법을 제시하였다. 부정적인 약물 리뷰는 주로 약물 이상 반응을 언급하고 있다는 점을 고려하여 약물 리뷰들을 감성 분석하여 부정 리뷰를 추출하고, 부정 리뷰에 사전 기반 추출과 개체명 인식 기법을 적용하여 약물 이상 반응을 탐지하였다. 제안하는 BERT+ 알고리즘으로 부정 리뷰를 판별한 다음, MedDRA 표준 의학 용어 사전을 활용해 이상 반응 단어를 찾고, 개체명 인식 기법을 사용하여 구로 표현된 이상 반응 표현을 탐지하였다. 실험을 위해 비스테로이드성 소염진통제 세 종류의 약물 리뷰를 약물 리뷰 사이트로부터 수집하여 테스트하였으며, 실험 결과는 약물 리뷰를 통한 약물 이상 반응 탐지가 현재의 약물 감시 체계의 한계점을 보완할 수 있음을 보여준다.