• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권7호
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• pp.108-117
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• 2024

The selection and recommendation of a suitable job applicant from the pool of thousands of applications are often daunting jobs for an employer. The recommendation and selection process significantly increases the workload of the concerned department of an employer. Thus, Resume Classification System using the Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML) techniques could automate this tedious process and ease the job of an employer. Moreover, the automation of this process can significantly expedite and transparent the applicants' selection process with mere human involvement. Nevertheless, various Machine Learning approaches have been proposed to develop Resume Classification Systems. However, this study presents an automated NLP and ML-based system that classifies the Resumes according to job categories with performance guarantees. This study employs various ML algorithms and NLP techniques to measure the accuracy of Resume Classification Systems and proposes a solution with better accuracy and reliability in different settings. To demonstrate the significance of NLP & ML techniques for processing & classification of Resumes, the extracted features were tested on nine machine learning models Support Vector Machine - SVM (Linear, SGD, SVC & NuSVC), Naïve Bayes (Bernoulli, Multinomial & Gaussian), K-Nearest Neighbor (KNN) and Logistic Regression (LR). The Term-Frequency Inverse Document (TF-IDF) feature representation scheme proven suitable for Resume Classification Task. The developed models were evaluated using F-Score_M, Recall_M, Precission_M, and overall Accuracy. The experimental results indicate that using the One-Vs-Rest-Classification strategy for this multi-class Resume Classification task, the SVM class of Machine Learning algorithms performed better on the study dataset with over 96% overall accuracy. The promising results suggest that NLP & ML techniques employed in this study could be used for the Resume Classification task.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.45-55
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• 2020

정보 통신 기술의 발달로 인해 매년 신종/변종 악성코드가 급격히 증가하고 있으며 최근 사물 인터넷과 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전으로 다양한 형태의 악성코드가 확산되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 운영체제 환경에 관계없이 활용 가능하며 악성행위와 관련된 라이브러리 호출 정보를 나타내는 문자열 정보를 기반으로 한 악성코드 분석 기법을 제안한다. 공격자는 기존 코드를 활용하거나 자동화된 제작 도구를 사용하여 악성코드를 손쉽게 제작할 수 있으며 생성된 악성코드는 기존 악성코드와 유사한 방식으로 동작하게 된다. 악성 코드에서 추출 할 수 있는 대부분의 문자열은 악성 동작과 밀접한 관련이 있는 정보로 구성되어 있기 때문에 텍스트 마이닝 기반 방식을 활용하여 데이터 특징에 가중치를 부여해 악성코드 분석을 위한 효과적인 Feature로 가공한다. 가공된 데이터를 기반으로 악성여부 탐지와 악성 그룹분류에 대한 실험을 수행하기 위해 다양한 Machine Learning 알고리즘을 이용해 모델을 구축한다. 데이터는 Windows 및 Linux 운영체제에 사용되는 파일 모두에 대해 비교 및 검증하였으며 악성탐지에서는 약93.5%의 정확도와 그룹분류에서는 약 90%의 정확도를 도출하였다. 제안된 기법은 악성 그룹을 분류시 각 그룹에 대한 모델을 구축할 필요가 없기 때문에 단일 모델로서 비교적 간단하고 빠르며 운영체제와 독립적이므로 광범위한 응용 분야를 가진다. 또한 문자열 정보는 정적분석을 통해 추출되므로 코드를 직접 실행하는 분석 방법에 비해 신속하게 처리가능하다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.35-46
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• 2017

최근 사이버보안에서 악성코드를 이용한 공격은 메일에 악성코드를 첨부하여 이를 사용자가 실행하도록 유도하여 공격을 수행하는 형태가 늘어나고 있다. 특히 문서형태의 파일을 첨부하여 사용자가 쉽게 실행하게 되어 위험하다. 저자 분석은 NLP(Neutral Language Process) 및 텍스트 마이닝 분야에서 연구되어지고 있는 분야이며, 특정 언어로 이루어진 텍스트 문장, 글, 문서를 분석하여 작성한 저자를 분석하는 방법들은 연구하는 분야이다. 공격 메일의 경우 일정 공격자에 의해 작성되어지기 때문에 메일 내용 및 첨부된 문서 파일을 분석하여 해당 저자를 식별하면 정상메일과 더욱 구별된 특징들을 발견할 수 있으며, 탐지 정확도를 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 기존의 기계학습 기반의 스팸메일 탐지 모델에서 사용되는 특징들과 문서의 저자 분석에 사용되는 특징들로부터 공격메일을 분류 및 탐지를 할 수 있는 feature vector 및 이에 적합한 IADA2(Intelligent Attack mail Detection based on Authorship Analysis)탐지 모델을 제안하였다. 단순히 단어 기반의 특징들로 탐지하던 스팸메일 탐지 모델들을 개선하고, n-gram을 적용하여 단어의 시퀀스 특성을 반영한 특징을 추출하였다. 실험결과, 특징의 조합과 특징선택 기법, 적합한 모델들에 따라 성능이 개선됨을 검증할 수 있었으며, 제안하는 모델의 성능의 우수성과 개선 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.49-56
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• 2004

인터넷 사용의 급증에 따라 대부분의 사용자들은 여러 웹 서버의 서비스를 사용하고 있으며 각 서버의 접속 사용자 ID 및 패스워드의 상이함으로 인해 혼선을 초래하기도 한다. 이러한 문제를 해결하기 위한 방법이 SSO(Single Sign-On)이다. 본 논문은 네트워크에 존재하는 다양한 서버 및 호스트에 접근하기 위한 550를 적용하여 침입 탐지 시스템과 침입 차단 시스템 등과 같은 보안 시스템의 관리를 수월하게 하고 네트워크 사용 및 관리를 효과적으로 수행하기 위한 모델링 방법을 제안한다 본 연구진이 제안하는 방법은 소규모 네트워크에서 적용하여 사용하기 수월하도록 구성하였으며 조직의 여러 데이터를 효과적으로 처리할 수 있도록 구성되었다. SSO의 구성은 인증서 기반의 PKI (Public Key Infrastructure)를 사용하여 구성하였으며 인증 통신을 위한 데이터 암호화를 SSL (Secure Socket Layer) 기반의 SHTTP (Secure Hyper Text Transfer Protocol)을 적용한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1305-1314
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• 2011

(4G) 세대 이동통신 기술인 Mobile WIMAX 환경에서 네트워크 초기진입 구간은 평문 Parameter 노출되는 취약성이 존재한다. 각 노드의 메시지의 유출 및 제 3자의 공격을 예방하기 위해서는 메시지의 암호화가 요구된다. 본 논문은 타원곡선 암호가 적용된 Mobile WIMAX 네트워크 초기 진입 구간을 제안한다. OPNET 시뮬레이터를 이용해 기존 모델와의 성능 비교를 하였으며, 시뮬레이션 결과 기존 초기 진입 구간에 비해 다소 지연율이 증가하였으나 암호화가 적용된 기존의 연구에 비교하여 평균 지연율 및 처리율이 효율적인 것으로 나타났다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제8권6호
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• pp.690-696
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• 2010

Web-based virtual collaboration is increasingly gaining popularity in almost every area in our society due to the fact that it can bridge the gap imposed by time and geographical constraints. However, in medical field, such collaboration has been less popular than other fields. Some of the reasons were timeliness, security, and preciseness of the information they are dealing with. In this paper, we are proposing a web-based distributed medical collaboration system called Virtual Collaboration System for Medicine (VCSM) for medical doctors that meet the needs. The proposed system consists of two parts - multimedia presentation and recordable virtual collaboration. The former supports synchronized multimedia presentation using Synchronous Multimedia Integration Language (SMIL.) It allows synchronization of the contents of a PowerPoint presentation file and a video file. The presentation may be provided to the participants before the discussion begins. Next, in the virtual collaboration stage, participants can use text along with associated symbols during the discussion over the presented medical images. The symbols such as arrows or polygons can be set or removed dynamically to represent areas of interest in digital images using so called layered architecture that separates image layer from annotation layer. XML files are used to record participants' opinions along with the symbols over some particular images

• 한국응용과학기술학회지
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• 제37권1호
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• pp.76-82
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• 2020

Big data analysis in healthcare research seems to be a necessary strategy for the convergence of sports science and technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The purpose of this study is to provide the basic review to secure the diversity of big data and healthcare convergence by discussing the concept, analysis method, and application examples of big data and by exploring the application. Text mining, data mining, opinion mining, process mining, cluster analysis, and social network analysis is currently used. Identifying high-risk factor for a certain condition, determining specific health determinants for diseases, monitoring bio signals, predicting diseases, providing training and treatments, and analyzing healthcare measurements would be possible via big data analysis. As a further work, the big data characteristics provide very appropriate basis to use promising software platforms for development of applications that can handle big data in healthcare and even more in sports science.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.702-705
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• 2017

최근 들어 개인정보 보호의 중요성에 대한 인식이 높아지고 있다. 개인정보 위협 요소 증가 및 유출 사고 증가 등으로 개인정보 보호 필요성이 높아지고 있으며, 개인정보보호법 발효 및 시행에 따른 기술적 보호 마련을 위하여 외국계 카드 발행사에서 지속적으로 PCI DSS(Payment Card Industry Data Security Standard)의 준수를 요청하고 있다. 카드 소유자의 데이터를 전송, 처리, 저장하는 환경에 대한 인증으로 적격업체 선정의 자격을 주기도 한다. 이러한 보안성 심의 기준이 강화되고 있으나 DB 암호화 제품인 TDE(Transparent Data Encryption) 방식의 암호화 방법은 암호화 기능 이외에 접근제어, 키 기밀성 보장을 위한 옵션의 추가 도입 검토가 필요하며, 서비스를 위해서 DB 전용 메모리 영역(SGA)의 Buffer Cache에 평문(Plain Text)으로 복호화한 후 로드하여 사용하므로 예상치 못한 또 다른 심각한 데이터 유출의 위험이 있다. 본 논문에서는 개인정보 암호화 방법을 연구하고 구현과정에서 발생한 문제에 대한 해결 과정을 설명하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권5호
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• pp.231-238
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• 2014

텍스트 기반 패스워드 인증의 문제점을 해결하기 위해서 이미지를 사용하는 그래픽 패스워드가 발전 하였다. 기본적으로 그래픽 패스워드는 화면에 보이는 이미지 위의 정확한 점의 위치를 순서대로 선택(클릭)하여 인증을 처리하는 방식이다. 이러한 기존의 그래픽 패스워드 방식은 화면상의 정확한 지점을 선택하여 클릭하지 못하면 인식에 실패한다. 본 논문에서는 이러한 단점을 개선한 신 개념의 그래픽 패스워드 방식인 PassPositions를 소개한다. PassPositions는 지금까지의 그래픽 패스워드 방식에서 사용하지 않았던 상대위치를 패스워드 생성에 사용한 신개념의 그래픽 패스워드 기법이다. PassPositions는 유니버설 디자인에 기반을 둔 그래픽 패스워드 기법으로 사용자의 신체적 조건에 관계없이 모두가 편리하게 사용할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.514-517
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• 2014

HTML5 는 웹 문서를 작성하기 위한 HTML(Hyper Text Markup Language)의 차세대 웹 표준 이다. HTML5 는 아직 개발 중에 있으며 2014 년 하반기에 최종표준이 발표 될 것으로 전망 된다. HTML5 는 이전 버전의 HTML 과 호환성을 유지하면서 개발자에게 동영상, 위치정보, 소켓통신 및 다양한 미디어 서비스 을 별도의 플러그인 없이 HTML5 의 확장된 표준 태그로 Dynamic 한 기능을 구현할 수 있게 한다. 그러나 HTML5 에 새롭게 추가된 일부 표준 태그 에서 웹 어플리케이션(Web application) 서비스의 데이터 보안 취약점이 발견되었다. 본 논문에서는 HTML5 로 웹 어플리케이션 소프트웨어 개발 과정에서 발견된 표준 태그 및 API 보안 취약점을 분석하고 공격대상이 되는 소스코드 의 취약점을 개선 하였다. 보안에 취약한 소스코드 취약점을 개선하여 외부 공격자의 위협으로 부터 보안 취약점을 예방 할 수 있는 대응방법을 제안한다.