• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권7호
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• pp.2261-2280
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• 2014

Recently, network traffic has become more complex and diverse due to the emergence of new applications and services. Therefore, the importance of application-level traffic classification is increasing rapidly, and it has become a very popular research area. Although a lot of methods for traffic classification have been introduced in literature, they have some limitations to achieve an acceptable level of performance in real-time application-level traffic classification. In this paper, we propose a novel application-level traffic classification method using payload size sequence (PSS) signature. The proposed method generates unique PSS signatures for each application using packet order, direction and payload size of the first N packets in a flow, and uses them to classify application traffic. The evaluation shows that this method can classify application traffic easily and quickly with high accuracy rates, over 99.97%. Furthermore, the method can also classify application traffic that uses the same application protocol or is encrypted.

• 전자공학회논문지
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• 제52권6호
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• pp.21-31
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• 2015

현재의 인터넷 사용자들은 실시간으로 다양한 멀티미디어 서비스를 제공 받길 원한다. 이에 네트워크 트래픽의 속도는 매우 빨라지고 있으며, 처리하여야 하는 데이터의 양은 해마다 기하급수적으로 증가하고 있다. 데이터는 '패킷'이라는 단위의 데이터 형식으로 전송되며, 패킷분류는 인터넷 라우터의 가장 어려운 기능 중 하나로 모든 패킷에 대하여 선속도로 처리되어야 한다. 다양한 패킷 분류 알고리즘 중, 영역분할 패킷분류 알고리즘은 5개의 패킷 헤더 필드 정보를 동시에 검색할 수 있는 효율적인 알고리즘이다. 영역 분할 사분 트라이는 가장 대표적인 영역분할 패킷분류 알고리즘으로 메모리 요구량이 적은 알고리즘이지 만, 빠른 검색성능을 보장하지 못하는 단점이 있다. 본 논문에서는, 영역 분할 사분 트라이의 단점을 이진 검색 트리를 사용해 보완하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 알고리즘은 입력과 비교되는 룰의 수에 있어 영역 분할 사분 트라이 보다 검색 성능이 향상됨을 보았다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.9-16
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• 2021

This study aims to develop a human activity recognition (HAR) system as a Deep-Learning (DL) classification model, distinguishing various human activities. We solely rely on the signals from a wristband accelerometer worn by a person for the user's convenience. 3-axis sequential acceleration signal data are gathered within a predefined time-window-slice, and they are used as input to the classification system. We are particularly interested in developing a Deep-Learning model that can outperform conventional machine learning classification performance. A total of 13 activities based on the laboratory experiments' data are used for the initial performance comparison. We have improved classification performance using the Convolutional Neural Network (CNN) combined with an auto-encoder feature reduction and parameter tuning. With various publically available HAR datasets, we could also achieve significant improvement in HAR classification. Our CNN model is also compared against Recurrent-Neural-Network(RNN) with Long Short-Term Memory(LSTM) to demonstrate its superiority. Noticeably, our model could distinguish both general activities and near-identical activities such as sitting down on the chair and floor, with almost perfect classification accuracy.

• 정보관리학회지
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• 제23권1호
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• pp.99-119
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• 2006

인터넷 정보검색과정에서 가장 보편적으로 사용되고 있는 검색방법은 키워드 검색이다. 키워드 검색은 정확률과 재현율의 관점에서 몇가지 단점을 지니고 있다. 이러한 키워드 검색의 단점을 보완해 줄 수 있는 장치로서 다수의 검색포털에서 디렉토리 검색서비스를 제공하고 있다. 검색포털에서 제공하고 있는 디렉토리 서비스는 포털별로 상이한 분류체계를 사용하는 이유로 이용자에게 불편을 주고 있으며, 이러한 불편의 해소를 위해 디렉토리 서비스간 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 구축필요성이 제기되고 있다. 이 연구에서는 네이버, 야후, 엠파스 등 국내 주요 포털의 디렉토리 서비스를 대상으로 통합검색을 제공하는 중개 게이트웨이의 모형을 구축하고 그 성능을 평가하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권10호
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• pp.4204-4222
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• 2015

Cloud is the latest buzz word in the internet community among developers, consumers and security researchers. There have been many attacks on the cloud in the recent past where the services got interrupted and consumer privacy has been compromised. Denial of Service (DoS) attacks effect the service availability to the genuine user. Customers are paying to use the cloud, so enhancing the availability of services is a paramount task for the service provider. In the presence of DoS attacks, the availability is reduced drastically. Such attacks must be detected and prevented as early as possible and the power of computational approaches can be used to do so. In the literature, machine learning techniques have been used to detect the presence of attacks. In this paper, a novel approach is proposed, where intelligent rule based feature selection and classification are performed for DoS attack detection in the cloud. The performance of the proposed system has been evaluated on an experimental cloud set up with real time DoS tools. It was observed that the proposed system achieved an accuracy of 98.46% on the experimental data for 10,000 instances with 10 fold cross-validation. By using this methodology, the service providers will be able to provide a more secure cloud environment to the customers.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권1호
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• pp.65-72
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• 2022

사물인터넷(IoT)은 데이터의 융합과 공유 기능을 제공하며, 다양한 첨단 기술이 함께 융복합되어 새로운 서비스를 창출하는 데 있어서 가장 근간이 되는 핵심 기술 분야이다. 하지만, 사물인터넷에 대한 분류 체계가 제각각이며 국내 공공분야를 대상으로 한정 지었을 경우 실제로 어느 정도의 점유율로 어떤 기기 등이 설치되어 운영되고 있는지에 대한 현황을 제대로 파악하기가 어려울 정도로 체계화된 자료나 연구 결과를 발견하기가 매우 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사물인터넷 기기에 대한 분류 체계를 매출액과 출하량 및 성장률에 근거하여 현실에 맞게 관련성을 분석한 후 이를 토대로 국내 공공기관을 대상으로 실제 IoT 기기의 점유율 등을 상세 분석하였다. 도출된 분석 결과는 앞으로 IoT 기기에 대한 악성코드 공격 대응, 침해사고 분석 및 보안 취약성 강화 등 정보보호 기술 고도화를 위한 연구 분석용 IoT 기기를 선정하는 과정에서 효율적으로 활용 될 수 있을 것으로 기대된다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제8권8호
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• pp.883-892
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• 2018

최근 물리적 편리성과 정서적 교감을 지원하는 소셜 로봇에 대한 관심이 높아지고, 사물인터넷이 발전함에 따라 소셜 로봇은 단순히 로봇 기능을 넘어 다양한 서비스로서의 진화되고 있다. 따라서 소셜 로봇 서비스의 효과적 개발을 위해서는 사용자와 소셜 로봇 서비스 간의 교감 방법과 기능 적용에 관한 연구가 요구되고 있다. 이에 본 연구는 소셜 로봇 서비스를 유형화하고 서비스 개발 시 고려될 필요가 있는 유형별 요소를 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 소셜 로봇의 이론적 정의 및 특성을 기반으로 심도 깊은 사례 조사와 분석을 수행한 후, 교감과 기능을 기반으로 소셜 로봇 서비스의 유형화 작업을 통해 소셜 로봇 서비스를 1) 정서지원형, 2) 동반자형, 3) 안내형, 4) 생활지원형 4가지로 분류하였다. 또한, 효과적인 소셜 로봇 서비스의 개발을 돕기 위해 분류된 유형에 따른 고려 요소를 도출하였다. 본 연구는 소셜 로봇을 활용한 다양한 서비스의 이해 및 개발을 돕는 연구로써 공헌할 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권6호
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• pp.41-50
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• 2006

소프트웨어 개발 생산성과 질을 개선하기 위한 재사용 접근 방법들과 이들을 지원하는 라이브러리 시스템들이 개발되었다. 이들 시스템들은 재사용 컴포넌트들을 효과적으로 분류, 저장, 검색, 이해하기 위해 다양한 방법을 적용한다. 그러나, 라이브러리 시스템들의 수가 증가할 때, 시스템들을 분류하고 그들의 속성을 비교/분석하는 것은 어렵다. 본 논문에서는 재사용 라이브러리 시스템들을 분류하기 위한 기준을 제시한다. 제시된 기준들은 컴포넌트의 속성을 코드화 하는 패싯(facet)과 속성(attribute) 기반 분류 방법의 결합에 의해 정의된다. 제안된 분류 기준에 대한 유용성을 보이기 위해, 컴포넌트 분류 방법과 응용 도메인에 기초한 대표적인 라이브러리 시스템들이 선택되고, 제안된 기준에 의해 분류된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2001년도 추계학술대회 논문집
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• pp.171-174
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• 2001

This study investigates the differences in critical dimensions which impact on operations and strategy in Internet EC of service related intangible product. For this purpose, services are newly classified by two selected dimensions such as 1)the proportion of substitute by on-line, and 2)the needs of interaction and customization. Secondly, on the classification of services, the differences of 1) customer needs of geographical accessibility, 2) needs of cooperation with off-line functions, and 3) customer purchase intention in Internet EC are tested among classified groups. Finally, implementations on operations and strategy in Internet EC are suggested, based on the results of analysis. Data are collected by the survey on the customer groups, and analyzed by statistical method, such as mean score plot, cluster analysis, and analysis of variance.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.99-110
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• 2011

급변하는 모바일 환경에서 스마트폰을 비롯한 모바일 기기는 엔터테인먼트, 비즈니스, 정보서비스 등 사용자들의 삶의 방식을 직접적으로 변화시키는 핵심 도구로써의 역할을 하고 있다. 모바일 서비스 중 특히 사용자의 위치정보를 활용하여 서비스를 제공하는 위치기반 서비스(Location Based Service)는 검색, 증강현실, 모바일 SNS(Social Network Service), 게임 등의 다른 서비스 및 콘텐츠와 결합하여 사용자의 다양한 요구를 충족시키며 주요 서비스로 자리 잡아 가고 있다. 본 논문에서는 모바일 서비스가 갖는 잠재적 가능성을 이용하여 모바일 기기의 사용성을 증대시키며, 서비스의 복잡성을 해결하기 위하여 복잡한 태스크를 숨기고 사용자를 대신하여 프로세스를 수행시킬 수 있는 방안에 중점을 둔다. 사용자의 의도 혹은 선호도를 파악하여 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 PA(Personal Assistant) 에이전트의 개념을 모바일 환경에 적용하기 위한 기법을 제시한다. 사용자의 선호도를 파악하고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 클러스터링 알고리즘과 데이터 분류 알고리즘을 사용하였다. 실험을 통하여 사용자 패턴별로 생성한 클러스터에 분류 알고리즘을 적용한 결과에 대한 분류정확도를 측정하였으며, 제안한 기법의 클러스터별 분류 정확도는 기존의 기법과 비교하여 17.42% 증가하였다.