• 정보보호학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.1097-1114
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• 2015

빠르게 성장한 게임 시장의 규모에 따라 게임봇, 게임핵, 골드파밍, 사설서버, 시스템 해킹, 네트워크 해킹, 계정도용 등과 같은 게임을 이용한 여러 불법 행위가 증가해 왔다. 이러한 불법 행위를 예방 및 탐지하기 위해 게임 보안 솔루션들이 존재하지만 각 게임마다의 특징이 존재하기 때문에 부정행위로부터 보호하는 것에는 어려움이 있다. 또한 게임 보안은 게임의 기획과 조화되는 게임 보안 솔루션 및 탐지 방법들이 필요하다. 본 연구에서는 최근 온라인 게임에서의 보안 관련 연구에 대한 동향을 조사하였다. 온라인 게임에서의 부정행위를 분류하였고, 온라인 게임에서의 각 특징에 따른 부정행위 예방 및 탐지 방법을 분류하였다.

• 제어로봇시스템학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.584-593
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• 2012

This paper introduces an AVP (Automated Valet Parking) system which applies an autonomous driving concept into the current PAS (Parking Assistant System). The present commercial PAS technology is limited into vehicle. It means vehicle only senses and controls by and for itself to assist the parking. Therefore, the present PAS is restricted to simple parking events. But AVP includes wider parking events and planning because it uses infra-sensor network as well as vehicle sensor. For the realization of AVP, the commercial steering system of a compact vehicle was modified into steer-by-wire structure and various sensors like LRF (Long Range Finder) and camera were installed in a parking area. And local & global server decides where and when the vehicle can go and park in the testing area after recognized the status of environment and vehicle from those sensors. GPS solution was used to validate the AVP performance. More various parking situations, vehicles and obstacles will be considered in the next research stages based on these results. And we expect this AVP solution with more intelligent vehicles can be applied in a big parking lot like a market, an amusement park, etc.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.1087-1101
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• 2013

스마트폰, 태블릿 PC 등 스마트 기기가 보급되면서 SNS(Social Network Services)의 사용자가 증가하고 있다. SNS는 연령이나 직업 등 사용자의 배경과 무관하게 많은 사람들과 인맥 형성을 할 수 있고, 정보를 쉽고 빠르게 전달하는 도구로 사용되고 있다. 최근에는 SNS의 장점을 악용하는 역기능이 이슈화되고 있다. 예를 들면, 계정 생성이 간편하고 인증절차 없이 가입할 수 있는 점을 통해 한 사용자가 다수의 계정을 생성하여 광고성 글 게재, 악성 댓글 등 악성 행위를 하거나, 친구관계를 맺어 사용자의 개인정보를 유출하는 것을 꼽을 수 있다. 본 논문에서는 세계적으로 가장 점유율이 높은 SNS인 페이스북을 연구대상으로 정한다. 따라서 페이스북 사용자들로부터 생성되는 정보를 안전하게 공유하고 서로 간의 신뢰관계를 보장하며, 악성 행위를 하는 사용자나 봇을 판단하기 위해 사용자의 행동을 기반으로 신뢰기준을 선정하여 이에 따른 신뢰점수를 사용자 계정에 적용시키는 방법을 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권4호
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• pp.370-378
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• 2018

네트워크 인프라 환경과 센서 및 IoT 디바이스 기술의 발전에 따라 사용자나 건물, 환경에 대한 모니터링 및 이에 따른 상호작용 기술에 대한 연구 개발이 활발히 진행되고 있다. 특히, 사회적 약자인 노인, 장애인, 어린이들과 관련된 모니터링 기술에 대한 수요가 급증하고 있다. 본 연구에서는 IoT 케어 로봇 기반의 효율적인 병실 관리 시스템을 제안한다. IoT 디바이스와 클라우드 기반 플랫폼을 활용함으로써 보다 효율적이고 직관적으로 병실의 상태를 확인하고 제어할 수 있다. 본 연구에서는 ARTIK 디바이스와 ARTIK Cloud 플랫폼 기반의 프로토타입 구현을 통하여 제안하는 시스템의 활용 가능성을 확인하였으며, 센서 정보 수집 및 경고 상황 대응에 각각 약 600ms와 130ms가 소요되어 제안하는 시스템이 실시간으로 동작 가능함을 확인하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권12호
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• pp.185-196
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• 2022

The Internet of Things (IoT) has become more and more widespread in recent years, thus attackers are placing greater emphasis on IoT environments. The IoT connects a large number of smart devices via wired and wireless networks that incorporate sensors or actuators in order to produce and share meaningful information. Attackers employed IoT devices as bots to assault the target server; however, because of their resource limitations, these devices are easily infected with IoT malware. The Distributed Denial of Service (DDoS) is one of the many security problems that might arise in an IoT context. DDOS attempt involves flooding a target server with irrelevant requests in an effort to disrupt it fully or partially. This worst practice blocks the legitimate user requests from being processed. We explored an intelligent intrusion detection system (IIDS) using a particular sort of machine learning, such as Artificial Neural Networks, (ANN) in order to handle and mitigate this type of cyber-attacks. In this research paper Feed-Forward Neural Network (FNN) is tested for detecting the DDOS attacks using a modified version of the KDD Cup 99 dataset. The aim of this paper is to determine the performance of the most effective and efficient Back-propagation algorithms among several algorithms and check the potential capability of ANN- based network model as a classifier to counteract the cyber-attacks in IoT environments. We have found that except Gradient Descent with Momentum Algorithm, the success rate obtained by the other three optimized and effective Back- Propagation algorithms is above 99.00%. The experimental findings showed that the accuracy rate of the proposed method using ANN is satisfactory.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-89
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• 2023

The purpose of this study is to empirically confirm what is an important variable of organizational change by intelligent technology acceptance and whether is a difference in important variables in the organization level of acceptance of intelligent technology. Recently, business models using intelligent technologies such as chat-bots, self-driving cars, credit-prevention fraud, face recognition, and health-care are emerging. External situation factors such as artificial intelligence, big data, COVID-19, and the ESG management are changing the direction of a company's management strategy. This research method established a structural equation model. As a result of the analysis, we found that the leadership, organizational culture, and organizational cooperation variables had a positive effect on human resource development variables. Human resource development found a positive effect on the performance of intelligent technology. In addition, we found the independent variables of leadership, organizational culture, and organizational cooperation had partial mediating effects on the performance of intelligent technology. Each group of levels of intelligent technology found performance differences. The organizational culture variables appeared as important variables in all groups. On the other hand, the leadership variable appeared as an important variable in the middle and lower groups of intelligent technology. The theoretical background of this study is that the business theory was updated through artificial intelligence and intelligent technology theory. As a practical implication, the organization adopting intelligent technology is necessary to prepare a systematic plan for organizational culture change.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.185-195
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• 2024

본 연구는 국립현대미술관 디지털 서비스의 사용자 경험을 비교 평가하는 구조적 틀을 제안했다. 모바일 앱과 큐레이팅 봇의 효율성, 지원 기능, 혁신적 속성 등을 평가하며, 특히 실용적 품질(PQ)과 쾌락적 자극(HS)에 중점을 두었다. 본 연구는 설문조사를 통해 수집된 관람객의 디지털 서비스에 대한 이용 경험 데이터, 그리고 이 데이터를 기반으로 한 가설 검증을 통해 모바일 앱과 큐레이팅 봇 등 두 가지의 디지털 서비스가 전시만족도와 몰입도에 미치는 영향을 분석했다. 연구팀은 본 연구를 통해 미술관 디지털 서비스 평가에 대한 기술수용모델(TAM)과 박물관의 품질-가치-충성도(QVL) 연계 모델의 적합성과 상술한 서비스의 관람 경험에 대한 영향력을 입증했다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.345-351
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• 2020

행정기관은 정책 대응성을 제고하기 위해 빅데이터 분석에 관심을 기울이고 있다. 빅데이터 중 뉴스 기사는 정책 이슈와 정책에 대한 여론을 파악하는데 중요한 자료로 활용될 수 있다. 한편으로 새로운 온라인 매체의 등장으로 뉴스 기사의 생산은 급격히 증가하고 있어 문서 자동분류를 통해 기사를 수집할 필요가 있다. 그러나 기존 뉴스 기사의 범주와 키워드 검색방법으로는 특정 행정기관 및 부서별로 업무에 관련된 기사를 자동적으로 수집하는 것에 한계가 있었다. 또한 기존의 지도학습 기반의 분류 기법은 다량의 학습 데이터가 필요한 단점을 가지고 있다. 이에 본 연구에서는 행정부서의 업무특징을 포함한 분류사전을 활용하여 기사의 분류를 효과적으로 처리하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 행정 기관의 업무와 신문기사를 Word2Vec와 토픽모델링 기법으로 부서별 특징을 추출하여 분류사전을 생성하고, 행정 부서별로 신문기사를 자동분류 한 결과 71%정도의 정확도를 얻었다. 본 연구는 행정부서별 신문기사를 자동분류하기 위해 부서별 업무 특징 추출 방법과 비지도학습 기반의 자동분류 방법을 제시하였다는 학문적·실무적 기여점이 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.127-134
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• 2022

스테가노그래피(Steganography)란 다양한 멀티미디어 파일에 비밀 메시지를 숨기는 은닉 기법을 말하며, 스테가노그래피 기반의 은닉 통신을 할 때 송신자와 수신자 외에 제 3자는 통신 메시지에 은닉 정보의 존재 여부를 식별하기 매우 어렵다는 장점으로 인해 사이버범죄와 공격에 많이 악용되고 있다. 봇넷은 일반적으로 봇마스터, 봇, 그리고 C&C(Command & Control) 서버로 구성되고 봇마스터에 의해 통제되는 네트워크이며, 중앙집중형, 분산형(P2P), 그리고 하이브리드형 등 다양한 구조를 갖고 있다. 최근에는 봇넷의 은닉성을 강화하기 위해 SNS 플랫폼을 C&C 서버 대신 활용하고 스테가노그래피 기법을 적용하여 C&C 통신을 수행하는 스테고 봇넷(Stego Botnet)에 대한 연구가 활발히 진행되고 있으나, 이미지 또는 비디오 매체 위주의 스테고 봇넷 기법들이 연구되어왔다. 한편, SNS 상에서는 다양한 음원 및 녹음 파일 등과 같은 오디오 파일 역시 활발히 공유되고 있어 오디오 스테가노그래피 기반의 스테고 봇넷에 대한 연구가 필요하다. 따라서, 본 연구에서는 텔레그램 메신저(Telegram Messenger)에서 오디오 파일을 커버 매체로 하고 스테기노그래피 기법을 활용하여 C&C 은닉 통신을 수행하는 스테고 봇넷을 설계 및 구축하고 실험을 통해 파일 형식별, 툴별 은닉용량에 대해 비교 분석한 결과를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권11호
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• pp.261-269
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• 2017

본 연구의 목적은 광역 네트워크로 연결된 다수의 봇을 활용한 방식이 아닌 단일 네트워크에서 정보의 최신성을 보장하기 위해 데이터베이스 서버를 사용하지 않고 실시간으로 웹에 접속하여 정보를 불러오는 방식을 사용한 검색 시스템을 설계하는 것이다. 연구의 방법은 크레페 시스템에서 신속하고 정확한 인물과 키워드 검색을 할 수 있는 시스템을 설계하고 분석한다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 변환 과정은 사용자가 정보를 등록할 경우 글자체, 글자 크기, 색상등과 같이 사용자마다 여러 스타일이 적용되어 그 자체가 정보가 되기 때문에 모든 정보를 그대로 저장하게 된다. 크레페 서버는 본문 태그 매칭 문제점이 발생되지 않는다. 그러나 크레페 검색 시스템을 실행할 때에는 사용자들의 스타일 및 특성을 정형화할 수 없다. 이러한 문제점을 html_img_parser 함수와 Go언어의 html 파서 패키지를 사용하면 해결할 수 있다. 특정 사이트를 대상으로 하는 웹 크롤러 설계가 아닌 범용 웹 크롤러에 큐와 다중 스레드를 적용하여 다양한 웹 사이트를 빠르고 효율적으로 탐색, 수집한 빅 데이터를 다양한 응용 분야에 활용될 수 있을 것이다.