• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.27-33
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• 2020

Backward compatibility is one of the key issues for radio equipment supporting IEEE 802.11, the typical wireless local area networks (WLANs) communication protocol. For a successful packet decoding with the backward compatibility, the frame format detection is a core precondition. This paper presents a novel frame format detection method based on a deep learning procedure for WLANs affiliated with IEEE 802.11. Considering that the detection performance of conventional methods is degraded mainly due to the poor performances in the symbol synchronization and/or channel estimation in low signal-to-noise-ratio environments, we propose a novel detection method based on convolutional neural network (CNN) that replaces the entire conventional detection procedures. The proposed deep learning network provides a robust detection directly from the receive data. Through extensive computer simulations performed in the multipath fading channel environments (modeled by Project IEEE 802.11 Task Group ac), the proposed method exhibits superb improvement in the frame format detection compared to the conventional method.

• 수산해양교육연구
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• 제17권2호
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• pp.270-280
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• 2005

Many researchers have proposed the various methods to detect illegal intrusion in order to improve internet environment. Among these researches, IDS(Intrusion Detection System) is classified the most common model to protect network security. In this paper, we propose new log format instead of Apache log format for SSL integrity verification. We translate file-DB log format into R-DB log format. Using these methods we can manage Web server's integrity, and log data is transmitted verification system to be able to perform both primary function of IDS and Web server's integrity management at the same time. The proposed system in this paper is also able to use for wire and wireless environment based on PDA.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.65-71
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• 2013

In this work, new smart phone based moving target detection is proposed. In order to implement the task, methods of real time image transmission from network camera, motion detecting algorithm and its effective implementation are also addressed. The network camera transfers image data by MJPEG format which contains various information such as data and IP address, and the smart phone separates the image data received through a WiFi module. Later, the image data is converted to a Bitmap image format, and with the help of the embedded OpenCV library on a smart phone and algorithm, it was found that the moving object was identified effectively in terms of real time monitoring and detection.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.67-78
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• 2020

Typical security solutions such as intrusion detection system are not suitable for detecting advanced persistent attack(APT), because they cannot draw the big picture from trivial events of security solutions. Researches on techniques for detecting multiple stage attacks by analyzing the correlations between security events or alerts are being actively conducted in academic field. However, these studies still use events from existing security system, and there is insufficient research on the structure of the entire security system suitable for advanced persistent attacks. In this paper, we propose an attack path and intention recognition system suitable for multiple stage attacks like advanced persistent attack detection. The proposed system defines the trace format and overall structure of the system that detects APT attacks based on the correlation and behavior analysis, and is designed with a structure of detection system using deep learning and big data technology, etc.

• 한국정보보호학회:학술대회논문집
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• 한국정보보호학회 2001년도 종합학술발표회논문집
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• pp.381-384
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• 2001

개개의 침입탐지 시스템에서 탐지한 경보(alert) 자료의 공유를 쉽게 하기 위해서, IETF(Internet Engineering Task Force)에서는 IDEF(Intrusion Detection Exchange Format)모델을 제안하였다[1]. 특히, IDEF는 최근에 관심이 모아지고 있는 다수의 침입탐지 시스템(이하 ‘통합 침입탐지 시스템’)을 통합 관리하는 방식에서 각 단말 침입 탐지시스템의 침입 경보자료의 수집 관리를 용이하게 할 수 있다. 그러나, 통합 침입탐지 시스템에서 개개의 침입 탐지 시스템에서 발견하지 못하는 침입을 판단하거나 판단의 정확성을 높이기 위해서는 기존의 IDEF에 추가적인 자료가 요구되어 진다. 본 논문에서는 통합 침입탐지 시스템의 상위 시스템에서 수집된 경보 자료를 IDEF의 관계형 데이터베이스 스키마로 변환하는 방식을 제시하였다. 그리고, 통합 침입탐지시스템에서 추가적으로 필요한 자료에 의거하여 DDoS공격탐지에 필요한 자료형을 IDEF에 확장하였다.

• BMB Reports
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• 제31권1호
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• pp.101-105
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• 1998

Immunoassay of botulinum toxin (BTX) B type was investigated using two typed of biosensors: light addressable potentiometric sensor (LAPS) and surface plasmon resonance (SPR) sensor. Urease-tagged and immuno-filtration capture method have been used for LAPS. Tag-free and direct binding real-time detection method have been used for SPR sensor. The detection limit of sandwich assay format with LAPS was 10 ng/ml, which was the lowest among methods tested. SPR has the advantage of being more convenient because tag-free direct binding assay can be used and reaction time was reduced, regardless of low sensitivity. This result shows that sandwich assay format with LAPS can be used as an alternative method of BTX mouse bioassay which is known as the most sensitive method for the detection of BTX.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.29-37
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• 2010

XML 문서에 대한 변화탐지는 중요한 연구 분야이다. 그러나 한글 문서 파일 형식으로 XML이 지원되고 있음에도 한글 문서의 특성을 반영한 변화 탐지 연구는 아직 미비하다. 한글 문서는 일반적인 XML 문서와는 달리 서식 정보의 비중이 매우 커서 X-treeDiff+와 같은 일반적인 XML 문서의 변화탐지 알고리즘을 그대로 적용하기에는 적합하지 않다. 본 논문에서는 한글 문서에 대한 변화탐지를 위해 새로운 내용 기반의 대응 알고리즘을 제안하고 이를 X -treeDiff+에 구현하였다. 실험을 통해 제안된 알고리즘은 대부분의 편집과정의 문서에 대해 우수한 성능을 보이고 있음을 제시했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.87-93
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• 2022

군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권1C호
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• pp.124-130
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• 2008

We present in this paper a method of digital watermarking for video data based on the discrete wavelet transform. In the proposed method, a watermark signal is inserted into the decompressed bitstream while detection is performed using the uncompressed video. This method allows detection if video has been manipulated or its format changed. We embed the watermark in the lowest frequency components of each frame in the un-coded video by using wavelet transform. The watermark can be extracted directly from the decoded video without access to the original video. Experimental results show that the proposed method gives the watermarked video of better quality and is robust against MPEG coding, down sampling and re-encoding to other type of video format such as MPEG4, H.264

• 한국음향학회지
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• 제26권7호
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• pp.334-342
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• 2007

MusicXML 파일로 표현되는 수직적으로 화음을 결정할 수 있는 충분한 정보가 있는 호모포니(homophony) 4부 합창 형식의 음악에서 화음 이름을 자동으로 판단하고 사용된 음계와 검출된 화음 이름을 이용하여 조성을 자동으로 검출하는 알고리듬을 기술한다. 화음 이름은 사용된 조에 관계없이 분석이 가능한 구성 화음의 절대적인 이름이나 환경에 따라 두 개 이상의 화음 이름으로 결정될 수 있는 여러 상황이 존재하게 되는데, 몇 가지 파라미터를 이용하여 상황에 가장 적절한 화음을 선택하는 알고리듬을 기술한다. 또한 사용된 음들을 이용하여 음계를 추정하고, 구해진 화음 이름과 추정된 음계를 이용하여 음악의 조성을 파악하는 알고리듬을 기술한다. 조성이 결정되었으면 다시 조성과 파악된 조성을 기반으로 화음을 표기하고 MusicXML 파일로 출력한다.