• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.262-264
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• 2023

Internet of Things (IoT) networks currently employ an increased number of users and applications, raising their susceptibility to cyberattacks and data breaches, and endangering our security and privacy. Intrusion detection, which includes monitoring and analyzing incoming and outgoing traffic to detect and prohibit the hostile activity, is critical to ensure cybersecurity. Conventional intrusion detection systems (IDS) are centralized, making them susceptible to cyberattacks and other relevant privacy issues because all the data is gathered and processed inside a single entity. This research aims to create a blockchain-based architecture to support federated learning and improve cybersecurity and intrusion detection in IoT networks. In order to assess the effectiveness of the suggested approach, we have utilized well-known cybersecurity datasets along with centralized and federated machine learning models.

• ETRI Journal
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• 제46권1호
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• pp.35-47
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• 2024

This study introduces CR-M-SpanBERT, a coreference resolution (CR) model that utilizes multiple embedding-based span bidirectional encoder representations from transformers, for antecedent recognition in natural language (NL) text. Information extraction studies aimed to extract knowledge from NL text autonomously and cost-effectively. However, the extracted information may not represent knowledge accurately owing to the presence of ambiguous entities. Therefore, we propose a CR model that identifies mentions referring to the same entity in NL text. In the case of CR, it is necessary to understand both the syntax and semantics of the NL text simultaneously. Therefore, multiple embeddings are generated for CR, which can include syntactic and semantic information for each word. We evaluate the effectiveness of CR-M-SpanBERT by comparing it to a model that uses SpanBERT as the language model in CR studies. The results demonstrate that our proposed deep neural network model achieves high-recognition accuracy for extracting antecedents from NL text. Additionally, it requires fewer epochs to achieve an average F1 accuracy greater than 75% compared with the conventional SpanBERT approach.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.147-156
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• 2022

Ontologies are knowledge containers in which information about a specified domain can be shared and reused. An event happens within a specific time and place and in which some actors engage and show specific action features. The fact is that several ontology models are based on events called Event-Based Models, where the event is an individual entity or concept connected with other entities to describe the underlying ontology because the event can be composed of spatiotemporal extents. However, current event-based ontologies are inadequate to bridge the gap between spatiotemporal extents and participants to describe a specific domain event. This paper reviews, describes and compares the existing event-based ontologies. The paper compares various ways of representing the events and how they have been modelled, constructed, and integrated with the ontologies. The primary criterion for comparison is based on the events' ability to represent spatial and temporal extent and the participants in the event.

• 한국건설관리학회:학술대회논문집
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• 한국건설관리학회 2008년도 정기학술발표대회 논문집
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• pp.521-524
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• 2008

과거 건설공사의 목표는 원가절감과 공기단축을 통한 효율성 증진이라고 하여도 과언이 아닐 것이다. 그러나 이에 비하여 안전관리는 오랜 기간 소홀히 되어온 것이 사실이다. 이러한 이유로 안전관리는 원가나 공기 측면에 비하여 많이 뒤떨어져 있는 상황이다. 그럼에도 불구하고 현재 건설공사에서 이루어지고 있는 안전관리는 과거에 비하여 커다란 발전이 없는 상황이다. 단지 안전기술 기준과 규칙 등의 지식 중심의 사후 처리에 집중되어 상황이며, 여전히 비효율적인 측면이 많이 존재하고 있는 실정이다. 비록 과거와 비교한다면 현재 국내 건설공사의 안전사고 사례는 점차 줄어들고 있는 추세이지만, 최근에 들어 건설공사가 보다 대형화, 복잡화되면서 사고의 규모는 더욱 더 커지고 있는 실정이다. 또한 실재 사고 손실액 역시 과거에 비하여 증가하고 있으며, 재해의 규모 또한 사망 등으로 번지는 대 재해로 변화하고 있다. 이러한 이유로 보다 확실한 안전관리가 필요한 상황이다. 본 저자는 이번 논문을 통하여 보다 효과적인 안전관리 프로그램을 제안하고자 한다. 이 프로그램은 시각화기술(Virtual Reality)을 이용한 안전관리 방법으로써 안전에 관한 속성 및 Entity 안전 라이브러리 등이 적용되었으며, 최종적으로는 과거의 지식 중심의 사후대처에서 벗어나 시각화를 통한 지속적인 관리 및 예방을 목적으로 하고 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제12권8호
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• pp.371-380
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• 2023

관계 추출은 텍스트로부터 개체(named entity) 사이의 관계를 추출하는 과정이다. 전통적으로 관계 추출 방법은 주어와 목적어가 미리 정해진 상태에서 관계만 추출한다. 그러나 종단형 관계 추출에서는 개체 쌍마다 주어와 목적어의 위치를 고려하여 가능한 모든 관계를 추출해야 하므로 이 방법은 시간과 자원을 비효율적으로 사용한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 완화하기 위해 문장에서 주어와 목적어의 위치에 따른 방향을 설정하고, 정해진 방향에 따라 관계를 추출하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 기존의 관계 추출 데이터를 활용하여 문장에서 주어가 목적어를 가리키는 방향을 나타내는 방향 표지를 새롭게 생성하고, 개체 위치 토큰과 개체 유형 정보를 문장에 추가하는 작업을 통해 사전학습 언어모델 (KLUE-RoBERTa-base, RoBERTa-base)을 이용하여 방향을 예측한다. 그리고 확률적 교차 연산을 통해 주어와 목적어 개체의 표상을 생성한다. 이후 이러한 개체의 표상을 활용하여 관계를 추출한다. 실험 결과를 통해, 제안 모델이 하나로 통합된 라벨을 예측하는 것보다 3 ~ 4%p 정도 더 우수한 성능을 보여주었다. 또한, 제안 모델을 이용해 한국어 데이터와 영어 데이터를 학습할 때, 데이터 수와 언어적 차이로 인해 한국어보다 영어에서 1.7%p 정도 더 높은 성능을 보여주었고, 최상의 성능을 내는 매개변수의 값이 다르게 나타나는 부분도 관찰할 수 있었다. 제안 모델은 방향에 따른 경우의 수를 제외함으로써 종단형 관계 추출에서 자원의 낭비를 줄일 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.27-43
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• 2005

EAP(Extenwsible Authentication Protocol)는 IEEE Std 802.1x 무선 근거리 통신망 및 RADIUS/DIAMETER 프로토콜을 기반으로 각 개체에 대한 인증을 제공하며 인증의 수단으로 인증서, 패스워드, 이중방식(패스워드 및 토큰)등을 이용한다. 인증된 키교환을 위한 패스워드 기반 인증 방식은 특정 하드웨어 장치 없이도 암기하기 쉬운 간편성, 편리성, 이동성으로 인해 상당히 많이 이용되는 사용자 인증 방식이다. 본 논문에서는 개방형 네트워크를 통해서도 사용자를 인증하고 안전한 암호통신용 세션키 교환에 적합한 패스워드 기반 인증된 키교환 프로토콜 SPAKE(Split Password-based Authenticated Key Exchange)을 제안한다. 더불어 제안된 SPAKE를 토대로 안전한 EAP 인증 프레임워크 EAP-SPAKE를 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.34-49
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• 2015

Market means of spectrum trading have been utilized as a vital method of spectrum sharing and access in future cognitive radio system. In this paper, we consider the spectrum trading with multiple primary carrier providers (PCP) leasing the spectrum to multiple secondary carrier providers (SCP) for a short period of time. Several factors including the price of the resource, duration of leasing, and the spectrum quality guides the proposed model. We formulate three trading policies based on the game theory for dynamic spectrum access in a LTE based cognitive radio system (CRS). In the first, we consider utility function based resource sharing (UFRS) without any knowledge of past transaction. In the second policy, each SCP deals with PCP using a non-cooperative resource sharing (NCRS) method which employs optimal strategy based on reinforcement learning. In variation of second policy, third policy adopts a Nash bargaining while incorporating a recommendation entity in resource sharing (RERS). The simulation results suggest overall increase in throughput while maintaining higher spectrum efficiency and fairness.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.532-540
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• 2012

본 연구의 목적은 유아교육기관에서 로봇을 경험한 만 5세 유아들의 로봇 인식을 조사하는 것이다. 연구의 이론적 배경은 언어 사용력(Speech Register) 이론이었으며 로봇, 친구, 인형을 대상으로 말투(Speech Tone) 비교를 하였다. 2-3년간 로봇을 경험한 3군데 유치원의 만 5세 유아 50명을 대상으로 인간에게 어울리는 자연스러운 말투와 단조로운 말투로 그림책을 읽어준 후 어떤 말투가 사람에게 어울리는 말투인지 유아들에게 질문하여 확인하였다. 그리고 인간에게 어울리는 말투가 로봇, 친구, 인형 중 어떤 대상에게 적합한지 선택하게 하였고 그 이유를 분석하였다. 연구결과, 사람에게 어울리는 말투는 86%의 유아가 인형보다 로봇에게, 74% 유아는 로봇보다 친구에게 그리고 68%유아는 인형보다 친구에게 어울린다고 인식하였다. 즉, 유아들은 로봇을 인공물보다는 인간에게 가까운 존재로서 중간자적 혼성물(hybrid beings)로 인식하고 있었다. 그리고 인식 기제는 인간 고유성(human uniqueness)인 인지적 특성이 반영된 결과였다. 그러므로 생물과 무생물의 이분법적 존재론적 인식 분류는 혼성물을 포함한 분류방식으로 대치할 필요성이 있음을 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.283-299
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• 2015

본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport) 표준과 MPEG-DASH(Dynamic Adaptive Streaming over HTTP)를 결합한 새로운 방송 서비스들을 제안한다. MMT 표준은 IP 친화적이고 방송 물리 채널과 인터넷을 동시에 사용하는 하이브리드 방송에 적합한 기능들을 제공하는 차세대 멀티미디어 전송 표준이다. MPEG-DASH는 유무선 인터넷에서 망 상태 및 단말 환경에 동적, 적응적으로 미디어 스트리밍이 가능한 기능을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 방송 서비스들의 시나리오를 설명하고, MMT와 MPEG-DASH의 결합을 통해서 매우 다양한 하이브리드 서비스가 쉽게 실현 가능하다는 것을 보였다. MMT 표준의 내용을 바탕으로 PC 상에서 시험 콘텐츠를 제작하고 수신기 백엔드 소프트웨어를 구현하여 실험을 시행함으로써 이러한 시나리오들이 실현 가능함을 검증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권11호
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• pp.992-1005
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• 2014

상호참조해결은 문서 내에서 선행하는 명사구와 현재 등장한 명사구 간에 같은 개체를 의미하는 지를 결정하는 문제로 정보 추출, 문서분류 및 요약, 질의응답 등에 적용된다. 본 논문은 상호참조해결의 규칙기반 방법 중 가장 성능이 좋은 Stanford의 다 단계 시브(Multi-pass Sieve) 시스템을 한국어에 적용한다. 본 논문에서는 모든 명사구를 멘션(mention)으로 다루고 있으며, Stanford의 다 단계 시브 시스템과는 달리 멘션 추출을 위해 의존 구문 트리를 이용하고, 동적으로 한국어 약어 리스트를 구축한다. 또한 한국어 대명사를 참조하는데 있어 중심화 이론 중 중심의 전이적인 특성을 적용하여 가중치를 부여하는 방법을 제안한다. 실험 결과 F1 값은 MUC 59.0%, B3 59.5%, Ceafe 63.5%, CoNLL(평균) 60.7%의 성능을 보였다.