• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.482-485
• /
• 2021

최근 지식 그래프를 확장하기 위해 많은 연구가 진행되고 있다. 지식 그래프를 확장하기 위해서는 relation을 기준으로 entity의 방향성을 고려하는 것이 매우 중요하다. 지식 그래프를 확장하기 위한 대표적인 연구인 관계 추출은 문장과 2개의 entity가 주어졌을 때 relation을 예측한다. 최근 사전학습 언어모델을 적용하여 관계 추출에서 높은 성능을 보이고 있지만, entity에 대한 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 알 수 없다. 본 논문에서는 관계 추출에서 entity의 방향성을 고려하여 relation을 예측하는지 실험하기 위해 문장 수준의 Adversarial Attack과 단어 수준의 Sequence Labeling을 적용하였다. 또한 관계 추출에서 문장에 대한 이해를 높이기 위해 BERT모델을 적용하여 실험을 진행하였다. 실험 결과 관계 추출에서 entity에 대한 방향성을 고려하지 않음을 확인하였다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제34권4호
• /
• pp.693-706
• /
• 2024

브라우저는 웹페이지를 렌더링하여 데이터 추출, 형식 변환 그리고 개발 테스트 등의 기능을 수행하는 프로그램에서 활용된다. 브라우저를 활용하는 온라인 서비스는 브라우저 정보가 노출되거나 안전하지 않은 상태로 사용될 때 보안 문제를 야기한다. 본 논문에서는 안전한 브라우저 사용을 위해 취할 수 있는 보안 요구사항을 제시하고, 이를 만족하지 않을 시 발생하는 보안 위협을 설명한다. 실험을 통해 상용 웹 애플리케이션의 안정성을 검증하고, 브라우저가 공격 도구로 악용되는 취약 사례를 분석한다.

• Journal of Oral Medicine and Pain
• /
• 제21권1호
• /
• pp.173-182
• /
• 1996

This study was performed to provide the information on the clinical characteristics of the most common paroxysmal pain disorder in maxillofacial region, trigeminal neuralgia, and the effects and side effects of carbamazepine. The patients who visited Orofacial Pain Clinic, Dept. of Oral Diagnosis, Seoul National University Dental Hospital for treating paroxysmal pain were studied by history taking, clinical examination, and radiography. Sixty-two patients(male 20, female42) without any clinical and radiological abnormalities were Included. The change of pain, blood tests, and side effects were investigated periodically after administration of carbamazepine. The obtained results were as follows : 1. Almost all patient with trigeminal neuralgia were over the age of forties and it was more common in women. 2. Trigeminal neuralgia was more right sided and the involved nerve was in the order of maxillary n., mandibular n., and ophthalmic n. 3. The mean duration of suffering was 20.7 months. Eighty percent of patients had apparent trigger area. 4. The duration of pain attack was in the older of several seconds, 1 min. to 5 min., more than 10 min., and 5 min. to 10 min. The frequency of pain attack was in the order of more than 10 per day, 6-10 per day, and 1-5 per day. 5. The clinic the patients had visited for reducing neuralgic pain was in the order of dental clinic, neurology, oriental medicine, otolaryngology, and pharmacy. 6. Unnecessary dental treatments for reducing neuralgic pain were performed in 41.9% of the patients. Almosit all treatments were irreversible ones such as endodontic treatment and tooth extraction. 7. The initial mean VAS was 8.6, but it was decreased to 3.8 after 1 month, to 2.7 after 2 months. Almost all patients showed decreased pain with 200-600mg/day of carbamazepine to 6 months. 8. WBC counts, especially neutrophil counts, was decreased in 1 week after administration of carbamazepine but reached initial level after 1 month. SGOT, SGPT, and creatinine did not show any significant change. 9. Blood pressure was not changed significantly after administration of carbamazepine. 10. Almost patients did not show any apparent side effects, but drowsiness, dizziness, skin itching, constipation, and gastric irritation were occurred in some patients.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.196-204
• /
• 2016

세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제24권2호
• /
• pp.99-104
• /
• 2018

최근 랜섬웨어에 의한 피해가 전 세계적으로 급증하고 있으며, 국가 기관, 기업, 민간 등 사회전반에 막대한 피해를 입히고 있다. 랜섬웨어는 컴퓨터 시스템을 감염시켜 사용자의 접근을 제한하고 일종의 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어이다. 컴퓨터 시스템 자체를 잠그거나 하드 디스크에 존재하는 파일들을 암호화하여 사용자가 컴퓨터를 정상적으로 이용할 수 없게 만들고, 컴퓨터의 정상 복구를 위해 사용자들은 공격자로부터 몸값(Ransom) 지불을 요구받는다. 기존의 기타 악성코드들에 비해 공격수법이 매우 악랄하고 피해규모가 막대하므로 확실한 해결책이 필요하다. 악성코드 분석 방식은 크게 정적 분석, 동적 분석 두 가지로 나뉜다. 최신 악성코드들은 정교한 패킹 기술이 도입된 경우가 많아 정적분석은 분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 활동 모니터링 및 보다 정밀한 분석을 위해 동적 분석 방법을 제안한다. 정상파일, 랜섬웨어, 기타 악성코드의 시그니처를 추출하는 방법과 랜섬웨어 탐지에 가장 적절한 시그니처를 선정하는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제14권1호
• /
• pp.366-381
• /
• 2020

Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권11호
• /
• pp.1-7
• /
• 2019

네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.729-732
• /
• 2010

통신망의 발달로 다양한 인터넷 기반 기술들이 등장함에 따라 현재는 데이터뿐만 아닌 음성에 대한 부분도 IP 네트워크를 통해 전송하려는 움직임이 발판이 되어 VoIP(Voice Over Internet Protocol)라는 기술이 등장하였다. SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 통신 절감 효과가 큰 장점과 동시에 다양한 부가서비스를 제공하여 사용자 수가 급증하고 있다. VoIP 서비스는 호(Call)를 제어하기 위해 SIP 기반으로 구성이 되며, SIP 프로토콜은 IP 망을 이용하여 다양한 음성과 멀티미디어 서비스를 제공하게 되는데 IP 프로토콜에서 발생하는 인터넷 보안 취약점을 그대로 동반하기 때문에 DoS(Denial of Service) 및 DDoS(Distribute Denial of Service)에 취약한 성향을 가지고 있다. DDoS 공격은 단시간 내에 대량의 패킷을 타깃 호스트 또는 네트워크에 전송하여 네트워크 접속 및 서비스 기능을 정상적으로 작동하지 못하게 하거나 시스템의 고장을 유도하게 된다. 인터넷 기반 생활이 일상화 되어 있는 현 시점에서 안전한 네트워크 환경을 만들기 위해 DDoS 공격에 대한 대응 방안이 시급한 시점이다. DDoS 공격에 대한 탐지는 매우 어렵기 때문에 근본적인 대책 마련에 대한 연구가 필요하며, 정상적인 트래픽 및 악의적인 트래픽에 대한 탐지 시스템 개발이 절실히 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜 및 공격기법에 대해 조사하고, DoS와 DDoS 공격에 대한 특성 및 종류에 대해 조사하였으며, SIP를 이용한 VoIP 서비스에서 IP 분류와 메시지 중복 검열을 통한 DDoS 공격 탐지기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제23권11호
• /
• pp.99-109
• /
• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.

• 생명과학회지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.974-979
• /
• 2008

흰가루병은 거의 모든 식물재배에서 나타나며, 다양한 곰팡이에 의해 발병한다. 본 연구에서는 천연물 추출물을 이용한 식물병원성 곰팡이 제어가능성을 검토하기 위해, 보리 흰가루병에서 분리된 Fusarium graminearum을 대상으로 900여종의 천연물 추출물의 항진균 활성을 평가하였다. 먼저 포자 발아억제 활성평가 결과 산초, 당귀, 미국가막사리, 까마중, 오수유, 윤판나물, 미치광이풀, 때죽나무, 백선, 방기, 정향, 멍석딸기, 호장근, 천황련, 작약, 대황, 모란, 달맞이꽃, 대극, 개박하 추출물을 1차 선별하였으며, 균사 생육억제 활성 원재료 확보 용이성 및 실제 적용 가능성 등을 고려하여 산초 추출물을 최종 선정하였다. 산초 추출물 조제 시 methanol 추출이 효율적이며, 순차적 유기용매 분획물의 경우 물 잔류물에서 항진균 활성이 나타났다. 그러나 methanol 추출물에 비해 분획물의 활성이 다소 감소하여 다양한 물질이 보완적으로 항진균 활성을 나타냄을 추측할 수 있으며, 미약하지만 methanol 추출물 및 분획물에서 항진균 활성도 확인하였다. 토마토 묘목을 이용한 산초 추출물의 활성 분획물의 약해평가 결과 $1,000\;{\mu}g/ml$ 농도 처리 시에도 특이한 약해는 나타나지 않았다. 본 연구결과는 F. graminearum에 의해 나타나는 흰가루병 제어에 산초 추출물이 유용함을 제시하고 있다.