• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권3호
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• pp.327-336
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• 2002

텍스쳐 분석은 표면, 물체, 모양, 깊이 인식 등의 많은 영상 이해 분야에서 활용되는 가장 중요한 인식 기술 중의 하나이다. 그러나 기존의 방법들은 다중 텍스쳐 영상에 내재된 텍스쳐 성분의 인식 정보를 활용할 수 없는 분할만을 목적으로 하고 있으며, 내재된 텍스쳐 인식을 기반으로 하는 비교사적인 방법에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않은 실정이다. 따라서 본 논문에서는 텍스쳐 성분을 방향장(orientation-field) 특징 정보인 방향각과 방향강도로 정의하고 블록-기반 자기조직화 신경회로망에 의해서 비교사적으로 영상 내에 존재하는 텍스쳐 영역을 군화(clustering) 및 통합(merging) 처리에 의해서 식별한다. 또한 제안된 알고리즘의 성능 평가를 위해서는 다양한 형태의 다중 텍스쳐 영상을 생성하여 블록 기반의 불림(dilation) 및 윤곽 검출 과정을 통해서 영상에 내재하는 텍스쳐 영역을 분할함으로써 그 유효성을 보인다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권3호
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• pp.129-134
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• 2015

역 사회공학 기반 스팸공격은 공격자가 직접적인 공격을 수행하는 것이 아니라 피해자가 문제 있는 사이트 주소, 문자, 이메일 수신 및 친구 수락 등을 통해 유도하기 때문에 온라인 소셜 네트워크에서 활성화되기 쉽다. 스팸 탐지 관련 기존 연구들은 소셜 네트워크 특성을 반영하지 않은 채, 관리자의 수동적인 판단 및 라벨링을 바탕으로 스팸을 정상 데이터와 구분하는 단계에 머물러있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 데이터 중 하나인 Twitter spam데이터 셋을 실제로 분석하고 소셜 네트워크에서 다양한 속성들을 반영하여 정상 (ham)과 비정상 (spam)을 구분할 수 있는 탐지 메트릭을 제안한다. 또한, 관리자의 관여 없이도 실시간 및 점진적으로 스팸의 특성을 학습하여 새로운 스팸에 대해서도 탐지할 수 있는 비지도 학습 기법(unsupervised scheme)을 제안한다. 실험 결과, 제안하는 기법은 90% 이상의 정확도로 정상과 스팸을 구별했고 실시간 및 점진적 학습 결과도 정확함을 보였다.

• 한국신뢰성학회지:신뢰성응용연구
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• 제18권1호
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• pp.20-32
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• 2018

Purpose: The purpose of this study is to set up an anomaly detection criteria for sensor data coming from a motorcycle. Methods: Five sensor values for accelerator pedal, engine rpm, transmission rpm, gear and speed are obtained every 0.02 second from a motorcycle. Exploratory data analysis is used to find any pattern in the data. Traditional process control methods such as X control chart and time series models are fitted to find any anomaly behavior in the data. Finally unsupervised learning algorithm such as k-means clustering is used to find any anomaly spot in the sensor data. Results: According to exploratory data analysis, the distribution of accelerator pedal sensor values is very much skewed to the left. The motorcycle seemed to have been driven in a city at speed less than 45 kilometers per hour. Traditional process control charts such as X control chart fail due to severe autocorrelation in each sensor data. However, ARIMA model found three abnormal points where they are beyond 2 sigma limits in the control chart. We applied a copula based Markov chain to perform statistical process control for correlated observations. Copula based Markov model found anomaly behavior in the similar places as ARIMA model. In an unsupervised learning algorithm, large sensor values get subdivided into two, three, and four disjoint regions. So extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior in the sensor values. Conclusion: Exploratory data analysis is useful to find any pattern in the sensor data. Process control chart using ARIMA and Joe's copula based Markov model also give warnings near similar places in the data. Unsupervised learning algorithm shows us that the extreme sensor values are the ones that need to be tracked down for any sign of anomaly behavior.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.33-38
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 차량에 대한 새로운 공격을 탐지한다. 분류 성능 평가를 위해 Car-Hacking 데이터셋을 사용한다. Car-Hacking 데이터셋은 실제 차량의 OBD-II 포트를 통해 CAN (Controller Area Network) 트래픽을 로깅하여 생성된다. 이 데이터셋에는 네 가지 공격 유형이 포함된다. 실험에 사용한 단일 클래스 분류기법은 정상 클래스만을 학습하여 비정상인 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습이다. 비지도 학습 방법을 사용하는 경우에 훈련 과정에서 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 고효율의 분류 성능을 내는 것은 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 새로운 공격 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 네트워크 침입탐지 시스템에서 서명기반의 규칙으로 탐지하기 어려운 새로운 공격 유형을 탐지하기 위해 단일 클래스 분류기를 사용한다. 제안 방법은 새로운 공격을 모두 탐지하고 정상데이터에 대해서도 효율적인 분류 성능을 보이는 파라미터 조합을 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권2호
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• pp.169-180
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• 2007

본 논문은 함수 변환(Function Transform)과 FFT(Fast Fourier Transform)를 사용하는 새로운 XML 문서 클리스터링 기법에 대하여 논한다. 본 문서 클러스터링 기법은 조정자 없이 점진적으로 수행된다. XML 문서는 엘리먼트의 계층적인 구조에 기반하여 이산 함수로 변환된다. 이산 함수는 FFT를 사용하여 벡터로 변환된다. 문서를 나타내는 벡터는 가중치 유클리디안 거리 메트릭을 사용하여 비교된다. 비교 결과가 미리 정의된 값보다 작을 때에는 비교되는 두 개의 문서는 구조적으로 비슷한 것으로 간주되어 동일한 그룹으로 분류된다. XML 문서 클리스터링은 XML 문서의 저장과 검색에 유용하게 사용될 수 있다. 800개의 합서 문서와 520개의 실제 문서를 사용하여 실험하였다. 실험 결과는 함수변환과 FFT는 XML 문서를 엘리먼트의 구조를 기반으로 하여 점진적으로 조정자 없이 효과적으로 분류하는 것을 보여주었다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제19권4호
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• pp.329-339
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• 2003

본 연구에서는 무감독 영상분류를 위하여 특성이 다른 센서로 수집된 영상들에 대한 의사결정 수준의 영상 융합기법을 제안하였다. 제안된 기법은 공간 확장 분할에 근거한 무감독 계층군집 영상분류기법을 개개의 센서에서 수집된 영상에 독립적으로 적용한 후 그 결과로 생성되는 분할지역의 퍼지 클래스 벡터(fuzzy class vector)를 이용하여 각 센서의 분류 결과를 융합한다. 퍼지 클래스벡터는 분할지역이 각 클래스에 속할 확률을 표시하는 지시(indicator) 벡터로 간주되며 기대 최대화 (EM: Expected Maximization) 추정 법에 의해 관련 변수의 최대 우도 추정치가 반복적으로 계산되어진다. 본 연구에서는 같은 특성의 센서 혹은 밴드 별로 분할과 분류를 수행한 후 분할지역의 분류결과를 퍼지 클래스 벡터를 이용하여 합성하는 접근법을 사용하고 있으므로 일반적으로 다중센서의 영상의 분류기법에 사용하는 화소수준의 영상융합기법에서처럼 서로 다른 센서로부터 수집된 영상의 화소간의 공간적 일치에 대한 높은 정확도를 요구하지 않는다. 본 연구는 한반도 전라북도 북서지역에서 관측된 다중분광 SPOT 영상자료와 AIRSAR 영상자료에 적용한 결과 제안된 영상 융합기법에 의한 피복 분류는 확장 벡터의 접근법에 의한 영상 융합보다 서로 다른 센서로부터 얻어지는 정보를 더욱 적합하게 융합한다는 것을 보여주고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.41-49
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• 2019

본 연구는 비지도 기계학습 기술과 코퍼스의 각 단어를 이용하여 한국어 단어를 형태소 분석하는 언어 모델을 구축하는데 목적을 둔다. 그리고 이 언어 모델의 단어 형태소 분석의 결과와 언어 심리 실험결과에서 얻은 한국어 언어사용자의 단어 이해/판단 시간이 상관관계을 갖는지를 규명하고자 한다. 논문에서는 한국어 세종코퍼스를 언어 모델로 학습하여 형태소 분리 규칙을 통해 한국어 단어를 자동 분리하는데 발생하는 단어 정보량(즉, surprisal(놀라움) 정도)을 측정하여 실제 단어를 읽는데 걸리는 반응 시간과 상관이 있는지 분석하였다. 이를 위해 코퍼스에서 단어에 대한 형태 구조 정보를 파악하기 위해 Morfessor 알고리즘을 적용하여 단어의 하위 단위 분리와 관련한 문법/패턴을 추출하고 형태소를 분석하는 언어 모델이 예측하는 정보량과 반응 시간 사이의 상관관계를 알아보기 위하여 선형 혼합 회귀(linear mixed regression) 모형을 설계하였다. 제안된 비지도 기계학습의 언어 모델은 파생단어를 d-형태소로 분석해서 파생단어의 음절의 형태로 처리를 하였다. 파생단어를 처리하는 데 필요한 사람의 인지 노력의 양 즉, 판독 시간 효과가 실제로 형태소 분류하는 기계학습 모델에 의한 단어 처리/이해로부터 초래될 수 있는 놀라움과 상관함을 보여 주었다. 본 연구는 놀라움의 가설 즉, 놀라움 효과는 단어 읽기 또는 처리 인지 노력과 관련이 있다는 가설을 뒷받침함을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권11호
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• pp.15-21
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• 2018

본 논문에서는 단일 클래스만을 학습하여 네트워크 침입탐지 시스템 상에서 새로운 비정상 행위를 탐지하는 것을 목표로 한다. 분류 성능 평가를 위해 KDD CUP 1999 데이터셋을 사용한다. 단일 클래스 분류는 정상 클래스만을 학습하여 공격 클래스를 분류해내는 비지도 학습 방법 중 하나이다. 비지도 학습의 경우에는 학습에 네거티브 인스턴스를 사용하지 않기 때문에 상대적으로 높은 분류 효율을 내는 것이 어렵다. 하지만, 비지도 학습은 라벨이 없는 데이터를 분류하는데 적합한 장점이 있다. 본 연구에서는 서포트벡터머신 기반의 단일 클래스 분류기와 밀도 추정 기반의 단일 클래스 분류기를 사용한 실험을 통해 기존에 없던 새로운 공격에 대한 탐지를 한다. 밀도 추정 기반의 분류기를 사용한 실험이 상대적으로 더 좋은 성능을 보였고, 신규 공격에 대해 낮은 FPR을 유지하면서도 약 96%의 탐지율을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.115-127
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• 2023

동영상 안정화 기술은 최근 1인 미디어 시장이 거대화됨에 따라 그 중요성이 점점 커지고 있는 카메라 기술 중 하나이다. 딥러닝 기반의 기존 방법들에서는 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍을 사용하였으나 동영상의 특성상 동기화된 안정화 전/후 데이터를 만드는 것은 많은 시간과 노력이 필요하다. 최근 이러한 문제를 완화하기 위하여 안정화 전 데이터만을 사용하는 비지도 학습 방법이 제시되고 있다. 본 논문에서는 비지도 학습 방법의 하나인 Convolutional Autoencoder 구조를 사용하여 안정화 전/후 동영상 데이터 쌍 없이 안정화 전 영상만으로 안정화 궤적을 학습하는 네트워크 구조를 제안한다. 네트워크 입력 및 출력으로 옵티컬 플로우를 사용하고 네트워크 경량화 및 노이즈 최소화를 위해 옵티컬 플로우를 Grid 단위로 맵핑하여 사용했다. 또한 비지도 학습 방법으로 안정화된 궤적을 생성하기 위해 옵티컬 플로우를 부드럽게 만드는 손실함수를 정의하였고 결과 비교를 통해 손실함수의 의도대로 부드러운 궤적을 생성하도록 네트워크가 학습되었음을 확인했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권1호
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• pp.1-12
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• 2023

다변량 시계열 이상 탐지 과업에서 정답 값이 존재하는 데이터를 얻는 것은 매우 시간 집약적인 일이다. 따라서 최근 정답 값이 필요 없는 비지도 학습법(unsupervised learning)에 관한 많은 연구가 진행되었다. 하지만 다변량 시계열 이상 탐지 과업에 특화된 주요 구조와 세부적인 특성에 대한 심화 있는 논의는 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 비지도 학습 기반의 다변량 시계열 이상 탐지 모델과 특장점을 포괄적으로 분석하여 분류하였다. 전력 계통(power grid) 또는 Cyber Physical System(CPS)과 같은 현실 세계 데이터 집합에서 현실적인 이상 상황을 고려하여 학습을 진행하였고, 실험 결과를 바탕으로 각 모델의 정량적 성능을 비교 분석하였다. 성능 지표로는 정밀도(precision), 재현율(recall)과 F1 점수를 사용하여 성능을 측정하였다.