• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
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• pp.315-329
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• 2001

외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.956-959
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• 2018

각종 테러 및 범죄 예방을 위한 지능형 영상분석 시스템을 구현하는데 기본적으로는 로컬 기반의 처리를 진행하고 필요에 따라 클라우드 기반의 처리가 병렬적으로 처리됨과 동시에 기존의 시스템에서 추가적인 구축, 설비비용 없이 설치되어있던 DVR 또는 NVR 장치를 활용하여 간단한 소프트웨어를 추가함으로서 영상분석 서비스를 이용 가능하도록 하여 영상분석 결과에 대한 신뢰성이 높고 비용 절약적인 하이브리드 지능형 침입 감지 시스템을 제안.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.911-914
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• 2002

최근 들어 네트워크 보안 사고가 잦아지고 있다. 이는 내부/외부로부터 정보시스템에 대한 불법침입과 공격시도 증가로 알려지고 있다. 이러한 이유는 기존의 침입탐지시스템의 신뢰도와 성능 저하를 야기시켰다. 에이전트는 자율성과 독립적 특성을 갖는다. 에이전트 종류는 Mobile agent, Multiagent, Assistant agent, User Interface agent, Intelligent agent가 있다. 기존의 침입탐지시스템은 실시간 침입탐지를 제공하지 못한다. 그래서 본 논문에서는 에이전트를 기반으로 하는 다양한 침입 패턴에 대응하는 침입탐지시스템의 연구 결과들을 분석하여 새로운 침입 탐지시스템 설계의 발판을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.499-501
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• 2014

현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1308-1310
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• 2011

실내용 IR-UWB 레이더를 기반한 침입 탐지, 추적 시스템을 지원하기 위한 미들웨어 설계를 제안한다. 이 미들웨어의 설계는 다수의 측정 구역으로부터 받은 연속적인 데이터의 관리에 초점이 있다. 효율적인 데이터 관리를 위해 레이더 소프트웨어 플랫폼을 기능적으로 구분하여 설계하고 연동하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권12호
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• pp.3904-3922
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• 2022

As a research hotspot, pedestrian detection has a wide range of applications in the field of computer vision in recent years. However, current pedestrian detection methods have problems such as insufficient detection accuracy and large models that are not suitable for large-scale deployment. In view of these problems mentioned above, a lightweight pedestrian detection and early warning method using a new model called you only look once (Yolov5) is proposed in this paper, which utilizing advantages of Yolov5s model to achieve accurate and fast pedestrian recognition. In addition, this paper also optimizes the loss function of the batch normalization (BN) layer. After sparsification, pruning and fine-tuning, got a lot of optimization, the size of the model on the edge of the computing power is lower equipment can be deployed. Finally, from the experimental data presented in this paper, under the training of the road pedestrian dataset that we collected and processed independently, the Yolov5s model has certain advantages in terms of precision and other indicators compared with traditional single shot multiBox detector (SSD) model and fast region-convolutional neural network (Fast R-CNN) model. After pruning and lightweight, the size of training model is greatly reduced without a significant reduction in accuracy, and the final precision reaches 87%, while the model size is reduced to 7,723 KB.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.23-29
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• 2010

오늘날은 사회 안전을 강화하기 위하여 공공장소에서 유기물을 자동으로 검출하는 지능적 비전 감시 시스템을 설계하는 것이 필요한 때이다. 그런데, 이미 인지된 유기물의 일부분 또는 전체는 주변사람들로 가려질 수가 있다. 필수 지표 중 하나인 PAT를 개선하기 위해서는 시스템이 이러한 가려짐 문제를 극복해야만 한다. 이 연구에서는 이러한 가려짐 문제를 고려하여 강인한 검출시스템을 구축하기 위해서 여러 단계로 구성된 새로운 설계 기법을 제안한다. 제안된 시스템의 유용성을 보이기 위하여 6개의 다양한 상황을 포함하는 이미지 스트림에 대해서 평가를 시행했고, 그 실험 결과는 침입과 유기 행위에 대해 각각 96%와 75%의 성능을 보인다. 마지막으로 다수의 사람에 의한 가림 현상에도 불구하고 제안된 시스템은 계속적으로 유기물을 인지하는 성능을 보이고 있다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.237-245
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• 2022

The prominence of IoTs (Internet of Things) and exponential advancement of computer networks has resulted in massive essential applications. Recognizing various cyber-attacks or anomalies in networks and establishing effective intrusion recognition systems are becoming increasingly vital to current security. MLTs (Machine Learning Techniques) can be developed for such data-driven intelligent recognition systems. Researchers have employed a TFDNNs (Tensor Flow Deep Neural Networks) and DCNNs (Deep Convolution Neural Networks) to recognize pirated software and malwares efficiently. However, tuning the amount of neurons in multiple layers with activation functions leads to learning error rates, degrading classifier's reliability. HTFDNNs ( Hybrid tensor flow DNNs) and MRNs (Modified Residual Networks) or Resnet CNNs were presented to recognize software piracy and malwares. This study proposes HTFDNNs to identify stolen software starting with plagiarized source codes. This work uses Tokens and weights for filtering noises while focusing on token's for identifying source code thefts. DLTs (Deep learning techniques) are then used to detect plagiarized sources. Data from Google Code Jam is used for finding software piracy. MRNs visualize colour images for identifying harms in networks using IoTs. Malware samples of Maling dataset is used for tests in this work.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.36-47
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• 2023

주요 산업현장에서 설비를 제어하는 산업제어시스템(ICS, Industrial Control System)이 네트워크로 다른 시스템과 연결되는 사례가 증가하고 있다. 또한, 이러한 통합과 함께 한 번의 외부 침입이 전체 시스템 마비로 이루어질 수 있는 지능화된 공격의 발달로, 산업제어시스템에 대한 보안에 대한 위험성과 파급력이 증가하고 있어, 사이버 공격에 대한 보호 및 탐지 방안의 연구가 활발하게 진행되고 있으며, 비지도학습 형태의 딥러닝 모델이 많은 성과를 보여 딥러닝을 기반으로 한 이상(Anomaly) 탐지 기술이 많이 도입되고 있다. 어어, 본 연구에서는 딥러닝 모델에 전처리 방법론을 적용하여 시계열 데이터의 이상 탐지성능을 향상시키는 것에 중점을 두어, 그 결과 웨이블릿 변환(WT, Wavelet Transform) 기반 노이즈 제거 방법론이 딥러닝 기반 이상 탐지의 전처리 방법론으로 효과적임을 알 수 있었으며, 특히 센서에 대한 군집화(Clustering)를 통해 센서의 특성을 반영하여 Dual-Tree Complex 웨이블릿 변환을 차등적으로 적용하였을 때 사이버 공격의 탐지성능을 높이는 것에 가장 효과적임을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.1148-1152
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• 2012

본 논문에서는 퍼지 콘트라스트와 HOG 기법을 이용한 지능형 감시 시스템을 제안한다. 제안된 감시 시스템은 주로 침입자 탐지를 위한 것으로 감시 영상에서 명암 대비를 강조하기 위해 퍼지 콘트라스트 기법을 적용한 후, 감시 전/후 영상에 Substraction 기법을 적용한다. Substraction 기법이 적용된 영상에서 히스토그램의 변화가 큰 경우에는 침입자의 침입으로 간주한다. 침입으로 간주된 영상에서 감시 대상의 물체를 감시할 영상과 침입자를 실시간으로 추적하기 위한 영상으로 구분한다. 감시 대상의 물체를 감시할 영상에서는 퍼지 이진화를 적용한다. 퍼지 이진화를 적용한 영상에서 Blob 기법을 적용하여 객체화 한 후, 침입된 침입자의 영상을 저장한다. 침입자를 실시간으로 추적할 영상에서는 HOG 기법을 적용한 후, SVM 기법을 적용하여 움직이는 사람의 객체를 추적한다. 제안된 방법을 실제 실시간 영상에 적용한 결과, 제안된 감시 시스템이 효율적으로 침입자를 감시하는 것을 확인할 수 있었다.