• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권2호
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• pp.363-370
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• 2018

최근 랜섬웨어 탐지는 디지털 콘텐츠 보호를 위한 컴퓨터 보안 분야에서 중요한 주요한 이슈가 되고 있다. 그러나 불행하게도 현재 시그니쳐 기반이나 정적 탐지 모델의 경우 압축 및 암호화 등의 기법을 이용하여 탐지를 피해갈 수 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 RF, SVM, SL, NB 알고리즘 같은 데이터 마이닝 기법을 이용한 다이나믹 랜섬웨어 탐지 시스템을 제안하였다. 이 기법은 실제 소프트웨어를 구동 시켜 동작 행위를 추출해 API 호출 흐름 그래프를 만들고 그 특징을 분석에 이용하였다. 그 후 데이터 정규화, 특징 선택 작업을 진행하였다. 우리는 이러한 분석과정을 더욱더 개선 시켰다. 마지막으로 데이터 마이닝 알고리즘을 적용시켜 랜섬웨어인지를 판별하였다. 제안한 알고리즘의 성능 측정을 위해 더 적합한 추가 샘플 랜섬웨어 데이터를 수집하여 실험하였고 탐지성능이 향상되었음을 보여주었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.9-17
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• 2020

스마트폰을 이용한 인간 활동 인식은 컴퓨터 지능 분야에서 뜨거운 연구 주제이다. 스마트폰에는 다양한 센서가 장착되어 있다. 이러한 센서의 데이터를 융합하면 응용프로그램에서 많은 활동을 인식할 수 있다. 그러나 이러한 장치는 활용 가능한 센서 수가 제한되기 때문에 리소스가 적으며, 최적의 성능과 효율적인 특징 추출을 달성하기 위해서는 특징 선택 및 분류 방법이 필요하다. 이 논문에서는 이러한 요구사항에 따라 스마트폰-기반 HAR 체계를 제안한다. 이 논문에서 제안된 방법은 가속도 센서, 자이로 센서, 기압 센서에서 시간-도메인 특징을 추출하며, 커널 판별 분석(KDA)과 SVM을 적용하여 높은 정확도로 활동을 인식한다. 이 방법은 각 활동에 대해 각 센서에서 가장 관련성이 높은 특징을 선택한다. 우리의 비교 결과는 제안된 시스템이 이전의 스마트폰-기반 HAR 시스템보다 성능이 우수함을 보여준다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권4호
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• pp.379-386
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• 2005

본 논문은 다차원 서브밴드 필터 뱅크에서 양자화 효과에 대한 분석과 그에 따른 최적의 필터 설계 방법에 대한 이론을 제안한다. 기존의 서브밴드 필터뱅크에 대한 연구에서 양자화 과정에 대한 고려는 매우 미미하였다. 본 연구에서는 확률 밀도에 최적화된 양자화기가 이득에 무상관성 잡음이 더하여진 비선형 형태로 모델링 되어 서브밴드 구조에 결합된다. 분석/합성 필터 뱅크에 다위상 분리 방법을 적용하여 양자화 과정에 의한 출력에서의 MSE가 유도되며 이 에러의 최소화 과정을 통하여 최적의 필터 설계 방법이 개발된다. 또한 5점형 구조의 표본화 격자를 이용한 최적의 비분리 파라유니터리와 이중직교 필터의 설계와 이를 이용한 영상 데이터의 압축 및 복원 과정을 통하여 성능 분석을 한다. 시뮬레이션 결과 제안한 설계방법에 따른 필터가 기존의 단순한 PR 서브밴드 필터보다 영상의 압축 및 복원에서 10에서 20퍼센트 정도의 MSE 감소를 보여주었고 낮은 비트율에서 특히 우수한 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권10호
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• pp.269-276
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• 2021

최근 스마트 센서는 다양한 환경에서 사용되고 있으며, 애드혹 센서 네트워크 (ASN) 구현에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존 센서 네트워크 라우팅 알고리즘은 특정 제어 문제에 초점을 맞추며 ASN 작업에 직접 적용할 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 Q-learning 기술을 이용한 새로운 라우팅 프로토콜을 제안하는데, 제안된 접근 방식의 주요 과제는 균형 잡힌 시스템 성능을 확보하면서 효율적인 에너지 할당을 통해 ASN의 수명을 연장하는 것이다. 제안된 방법의 특징은 다양한 환경적 요인을 고려하여 Q-learning 효과를 높이며, 특히 각 노드는 인접 노드의 Q 값을 자체 Q 테이블에 저장하여 데이터 전송이 실행될 때마다 Q 값이 업데이트되고 누적되어 최적의 라우팅 경로를 선택하는 것이다. 시뮬레이션 결과 제안된 방법이 에너지 효율적인 라우팅 경로를 선택할 수 있으며 기존 ASN 라우팅 프로토콜에 비해 우수한 네트워크 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권2호
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• pp.800-813
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• 2021

With the advent of 5G communications, internet of vehicles technology has been widely used in vehicles. Then the dynamic spread of information between vehicles began to come into focus with more research. It is well known that the identification of nodes with great spread influence has always been a hot topic in the field of information spreading. Most of the existing work measures the propagation influence by degree centrality, betweenness centrality and closeness centrality. In this paper, we will identify influential vehicle nodes based on the mobility characteristics of vehicles to explore the information spreading between vehicles in VANETs. Different from the above methods, we mainly explore the influence of the radius of gyration and vehicle kilometers of travel on information spreading. We use a real vehicle trajectory data to simulate the information transmission process between vehicles based on the susceptible-infected-recovered SIR model. The experimental results show that the influence of information spreading does not enhance with increasing radius of gyration and vehicle kilometers of travel. The fact is that both the radius of gyration and the distance travelled have a significant influence on information spreading when they are close to the median. When the value of both is large or small, it has little influence on information spreading. In view of this results, we can use the radius of gyration and vehicle kilometers of travel to better facilitate the transmission of information between vehicles.

• Nano
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• 제13권10호
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• pp.1850113.1-1850113.11
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• 2018

Environmental and energy issues have always been a hot topic of global research. Oil leakage has caused great damage to the environment, affecting a wide area and it is difficult to clean up. In most cases, carbon-based adsorbents are typically utilized to remove oil spills because of their economic benefits and high adsorbent efficiency. At the same time, its excellent material properties can also be used for the preparation of supercapacitors. In this paper, the carbon aerogels were prepared by the one-step method. The prepared materials endowed a 3D network structure with a huge number of micropores and mesoporous, and the material is light-weight, stable, hydrophobic and has affinity for oil (17.02 g/g) to the KGM carbon aerogel. Through the physicchemical characterization, the KGM carbon aerogel shows specific surface area is $689m^2/g$, high water contact angle ($136.64^{\circ}$) and excellent reusability (more than 15 cycle times). In addition, we also discussed the electrochemical properties of the material and obtained the specific electrical capacity of 139 F/g under the condition of 1 A/g.

• 융합정보논문지
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• 제8권6호
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• pp.165-171
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• 2018

최근 IT보안의 화두가 되고 있는 가장 위협적인 공격은 APT공격이다. APT공격에 대한 대응은 인공지능기법을 활용한 대응이외에는 방법이 없다는 것이 현재까지의 결론이다. 여기서는 머신러닝 기법을 활용한 사이버위협 데이터를 분석하는 방법, 그 중에서도 빅데이터 머신러닝 프레임웍인 Scikit Learn를 활용하여 사이버공격 사례를 수집한 데이터셋을 이용하여 사이버공격을 분석하는 머신러닝 알고리즘을 구현하였다. 이 결과 70%에 육박하는 공격 분류 정확도를 보였다. 이 결과는 향후 보안관제 시스템의 알고리즘으로 발전가능하다.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1079-1087
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• 2018

최근 딥러닝(deep learning) 인공지능 기반의 컴퓨터 비전 분야는 각종 영상분석 분야에서 화제로 떠오르고 있다. 본 연구에서는 딥러닝 기반의 여러 이미지 인식 알고리즘 중 이미지 내에서 객체를 검출하는 데 사용되는 Faster R-CNN 알고리즘을 이용하여 화재 이미지에서 불꽃을 검출하고자 한다. 학습 과정에서 소량의 데이터셋을 통한 화재검출 정확도 향상을 위해 이미지 오그멘테이션(image augmentation) 기법을 이용하고, 이미지 오그멘테이션을 6가지 유형별로 나누어 학습하여 정확도, 정밀도, 검출률을 비교하였다. 그 결과, 이미지 오그멘테이션의 종류가 늘어날수록 검출률이 상승하지만, 다른 객체 검출 모델들의 일반적인 정확도와 검출률의 관계와 마찬가지로 오검출율 또한 10%에서 최대 30%까지 증가하게 됨을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제19권1호
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• pp.19-30
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• 2019

최근 4차 산업혁명이 화두로 등장하면서 자율주행자동차의 중요성과 관심이 높아지고 있다. 전 세계적으로 시험 운행이 늘어나면서 자율주행자동차와 관련된 사고도 발생하고 있으며, 이에 대한 사이버 해킹 위협 가능성도 높아지고 있다. 미국, 영국, 독일을 포함한 여러 국가들은 이러한 추세를 반영하여 자율주행자동차의 사이버 해킹에 대응하기 위한 가이드라인을 만들거나 기존의 법률을 개정하고 있다. 국내의 경우 자율주행자동차의 제한적인 임시운행이 이루어지고 있으나, 자율주행자동차 해킹으로 인한 사고 발생 시 적용할 법제가 미흡한 상태이다. 본고에서는 기존의 관련 법률 체계를 분석하고 이를 바탕으로 자율주행자동차 사이버 해킹으로 인한 민사, 형사, 행정 책임 문제를 살펴보면서, 자율주행자동차 특성에 맞는 사고 책임 관련 법률체계를 제안하고 각 법제의 구성요소에 대해서 분석하여 이슈사항을 도출하며, 추가적으로 간략한 개선방안도 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권3호
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• pp.1325-1344
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• 2019

Recently, to satisfy mobile users' increasing data transmission requirement, energy efficiency (EE) resource allocation in distributed antenna systems (DASs) has become a hot topic. In this paper, we aim to maximize EE in DASs subject to constraints of the minimum data rate requirement and the maximum transmission power of distributed antenna units (DAUs) with different density distributions. Virtual cell is defined as DAUs selected by the same user equipment (UE) and the size of virtual cells is dependent on the number of subcarriers and the transmission power. Specifically, the selection rule of DAUs is depended on different scenarios. We develop two scenarios based on the density of DAUs, namely, the sparse scenario and the dense scenario. In the sparse scenario, each DAU can only be selected by one UE to avoid co-channel interference. In order to make the original non-convex optimization problem tractable, we transform it into an equivalent fractional programming and solve by the following two sub-problems: optimal subcarrier allocation to find suitable DAUs; optimal power allocation for each subcarrier. Moreover, in the dense scenario, we consider UEs could access the same channel and generate co-channel interference. The optimization problem could be transformed into a convex form based on interference upper bound and fractional programming. In addition, an energy-efficient DAU selection scheme based on the large scale fading is developed to maximize EE. Finally, simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm for both sparse and dense scenarios.