• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.81-84
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• 2022

제조 산업에서의 이상치 검출은 생산품의 품질과 운영비용을 절감하기 위한 중요한 요소로 최근 딥러닝을 사용하여 자동화되고 있다. 이상치 검출을 위한 딥러닝 기법에는 CNN이 있으며, CNN을 계층적으로 구성할 경우 단일 CNN 모델에 비해 상대적으로 성능의 향상을 보일 수 있다는 것이 많은 선행 연구에서 나타났다. 이에 MVTec-AD 데이터셋을 이용하여 계층 CNN이 다중 클래스 이상치 판별 문제에 대해 효과적인지를 탐구하고자 하였다. 실험 결과 단일 CNN의 정확도는 0.7715, 계층 CNN의 정확도는 0.7838로 다중 클래스 이상치 판별 문제에 있어 계층 CNN 방식 접근이 다중 클래스 이상치 탐지 문제에서 알고리즘의 성능을 향상할 수 있음을 확인할 수 있었다. 계층 CNN은 모델과 파라미터의 개수와 리소스의 사용이 단일 CNN에 비하여 기하급수적으로 증가한다는 단점이 존재한다. 이에 계층 CNN의 장점을 유지하며 사용 리소스를 절약하고자 하였고 K-means, GMM, 계층적 클러스터링 알고리즘을 통해 제작한 새로운 클래스를 이용해 계층 CNN을 구성하여 각각 정확도 0.7930, 0.7891, 0.7936의 결과를 얻을 수 있었다. 이를 통해 Clustering 알고리즘을 사용하여 적절히 물체를 분류할 경우 물체에 따른 개별 상태 판단 모델을 제작하는 것과 비슷하거나 더 좋은 성능을 내며 리소스 사용을 줄일 수 있음을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권1호
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• pp.111-119
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• 2024

본 논문에서는 해상에서 수집되는 다양한 출처의 정보들을 수집할 수 있는 빅데이터 플랫폼을 제안한다. 현재 운영되는 해양 관련 빅데이터 플랫폼들은 만들어진 데이터를 저장 및 공유하는데 초점이 맞추어져 있고 데이터 수집과 전처리는 데이터 제공자가 각자 담당한다. 지상 대비 열악한 통신망을 사용하는 해양 환경에서 데이터를 수집 및 통합하는 것은 높은 비용과 비효율성이 존재하며, 이로 인해 관련 인프라의 구현이 쉽지 않다. 특히 기상 정보, 레이더 및 센서 데이터 등 실시간 데이터 수집 및 분석이 필요한 분야의 경우 통신망 문제와 더불어 데이터 보안, 조직과 선박의 특성, 데이터 수집 비용 문제 등 지상 대비 다수의 문제를 고려해야 한다. 먼저 본 논문에서는 이 문제들을 정의하고 해결방안을 제시한다. 그리고 이를 반영한 빅데이터 플랫폼 설계를 위해 데이터 소스, 계층적 MEC, 데이터 전송 구조를 우선 제안한 후 이를 모두 통합한 전체 플랫폼 구조를 제시한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제45권10호
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• pp.40-48
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• 2008

기존의 기반 구조에 의존하지 않고 이동 노드들에 의해 자가 구성되는 모바일 애드혹 네트워크는 네트워크 관리에 필요한 주요 정보들이 자치적으로 구성되는 노드들에 의해 관리되므로 보안이 중요한 이슈가 된다. 특히 이동 노드들의 인증 메커니즘은 네트워크 구성에 참여하는 노드들의 신뢰 구축에 필수적이다. 기존의 네트워크에서 사용되는 인증 모델은 모바일 애드혹 네트워크의 특성상 적용하기 어렵고 가장 널리 사용되는 방법의 하나인 공개키 알고리즘 기반 방법 역시 기반 구조를 갖지 않는 모바일 애드혹 네트워크에 그대로 적용되기 어렵다. 이 논문에서는 모바일 애드혹 네트워크에서 공개키 알고리즘에 기반한 이동 노드의 인증 알고리즘을 제공하기 위해 [1]에서 제안한 임의의 CA 그룹 알고리즘과 홈 CA 방법을 성능 비교한다. 그 결과 CA의 기능이 분산되고 인증 정보에 대한 접근이 효율적인 방법인 임의의 CA 그룹 방법이 모바일 애드혹 네트워크 내에서 인증 메커니즘을 제공하는 데 높은 신뢰도를 가지며 저비용을 소요하는 것을 보여준다. 이러한 결과는 이동 노드의 이동 속도나 네트워크 내의 CA의 수, 이동 노드들의 업/다운 시간 비율에 상관없이 나타나는 것을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1551-1559
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• 2015

최근 스마트 기기가 PC와 유사한 성능을 보이면서, 사용자들은 메신저, SNS(Social Network Service), 은행 업무 등 PC에서 수행했던 업무들을 모바일 기기에서도 수행할 수 있게 되었다. 이 같은 긍정적인 변화와 함께 스마트 기기를 대상으로 하는 공격으로, 보안 위협이 증가하는 부정적인 변화도 나타났다. 대표적으로 사용자의 개인정보 유출, 부당한 과금을 비롯하여 최근에는 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격을 발생시키는 봇(Bot)으로 스마트 기기가 활용되면서 모바일 보안에 대한 위협이 증가하는 실정이다. 특히, 스마트 기기의 80% 이상을 차지하는 안드로이드 플랫폼에서의 악성코드를 통한 피해건수가 증가하고 있다. 본 논문에서는 안드로이드의 악성코드를 탐지하기 위해 통계 기반 분석법 중 하나인 시계열 분석법을 제안한다. 시계열 모델 중 기존의 데이터를 기반으로 정확한 예측값을 도출할 수 있는 자기회귀 이동평균 모델을 이용하였으며, Z-Score를 이용한 비정상 데이터 후보군 추출을 통해서 전체 데이터와의 비교 없이 추출된 후보군과의 데이터 비교를 통해서 빠르게 악성코드를 탐지하는 방법을 이용한다. 악성코드 탐지 실험 결과를 통해 제안하는 방법의 타당성을 검증하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.87-96
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• 2013

본 논문에서는 단일망 및 서로 다른 통신망간의 통신 시에 VoIP 미디어 정보에 대해 암호화 작업을 수행할 수 있도록 기존의 RTP 프로토콜을 재설계하고 성능 분석을 수행한다. VoIP 미디어 정보를 암호화하기 위한 기존의 방법으로 SRTP나 ZRTP와 같은 방법들이 사용되고 있다. 그러나 기존의 기법들은 서로 다른 통신망간의 VoIP 서비스 시 양단의 단말 간에 암호화 작업을 수행하지 못하는 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 재설계된 RTP를 제안한다. 재설계된 RTP는 암호화와 관련된 모든 정보를 RTP 내에 포함시킴으로써 게이트웨이 장비에서 SIP 및 SDP 정보에 대한 수정이 발생하여도 암호화에 영향을 받지 않도록 설계한다. 또한, RTP 내부에 암호화 여부에 대한 코드를 포함시켜 서로 다른 망간의 암호화 통신 시에 게이트웨이 장비에서 RTP 헤더에 대한 수정을 방지함으로써 무결성을 유지하도록 하여 서로 다른 사설망 간의 VoIP 서비스에서도 암호화된 미디어 정보의 교환이 수행되도록 설계한다. 그리고 재설계된 RTP와 기존의 암호화 방법인 SRTP와 ZRTP에 대한 성능 분석을 수행한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.115-127
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• 2021

전 세계적으로 과학기술의 발달에 따라 육·해·공·우주에 이어 사이버공간이라는 영역 또한 전장 영역으로 인식되고 있다. 이에 따라 육·해·공·우주에서 이루어지는 물리적 작전뿐만 아니라 사이버공간에서 이루어지는 사이버 작전 수행을 위한 정의, 체계, 절차, 계획 등 다양한 요소를 설계·수립해야 한다. 본 연구에서는 사이버 작전의 표적처리(Targeting) 중 표적개발 및 우선순위 부여 단계에서 중간표적개발을 통해 선정한 사이버 표적 목록에 대한 우선순위를 부여할 때 고려할 수 사이버 표적의 중요성을 고려 요소로 선정하여 이에 대한 점수를 산출, 사이버 표적 우선순위 선정 점수의 일부로 활용하는 방안을 제시한다. 이에 따라, 사이버 표적 우선순위 부여 과정에서 사이버 표적 중요성 범주를 설정하고, 사이버 표적 중요성 개념 및 기준항목을 도출한다. 도출된 기준항목별 점수산정 및 종합을 위해 PageRank 알고리즘을 기반으로 Event Prioritization Framework 등의 매개변수를 종합한 TIR(Target Importance Rank) 알고리즘을 제안한다. 그리고 스턱스넷 사례 기반 네트워크 토폴로지 및 시나리오 데이터를 구성하여 제안된 알고리즘으로 사이버 표적 중요성 점수를 도출하고 사이버 표적의 우선순위를 선정하여 제안된 알고리즘을 검증한다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.131-145
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• 2020

산업혁신의 흐름에 발맞추어 다양한 분야에서 활용되고 있는 IoT 기술은 빅데이터의 접목을 통한 새로운 비즈니스 모델의 창출 및 사용자 친화적 서비스 제공의 핵심적인 요소로 부각되고 있다. 사물인터넷이 적용된 디바이스에서 누적된 데이터는 사용자 환경 및 패턴 분석을 통해 맞춤형 지능 시스템을 제공해줄 수 있어 편의 기반 스마트 시스템 구축에 다방면으로 활용되고 있다. 최근에는 이를 공공영역 혁신에 확대 적용하여 CCTV를 활용한 교통 범죄 문제 해결 등 스마트시티, 스마트 교통 등에 활용하고 있다. 그러나 이미지 데이터를 활용하는 기존 연구에서는 개인에 대한 사생활 침해 문제 및 비(非)일반적 상황에서 객체 감지 성능이 저하되는 한계가 있다. 본 연구에 활용된 IoT 디바이스 기반의 센서 데이터는 개인에 대한 식별이 불필요해 사생활 이슈로부터 자유로운 데이터로, 불특정 다수를 위한 지능형 공공서비스 구축에 효과적으로 활용될 수 있다. 대다수의 국민들이 일상적으로 활용하는 도시철도에서의 지능형 보행자 트래킹 시스템에 IoT 기반의 적외선 센서 디바이스를 활용하고자 하였으며 센서로부터 측정된 온도 데이터를 실시간 송출하고, CNN-LSTM(Convolutional Neural Network-Long Short Term Memory) 알고리즘을 활용하여 구간 내 보행 인원의 수를 예측하고자 하였다. 실험 결과 MLP(Multi-Layer Perceptron) 및 LSTM(Long Short-Term Memory), RNN-LSTM(Recurrent Neural Network-Long Short Term Memory)에 비해 제안한 CNN-LSTM 하이브리드 모형이 가장 우수한 예측성능을 보임을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 디바이스 및 모델을 활용하여 그간 개인정보와 관련된 법적 문제로 인해 서비스 제공이 미흡했던 대중교통 내 실시간 모니터링 및 혼잡도 기반의 위기상황 대응 서비스 등 종합적 메트로 서비스를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권4호
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• pp.135-140
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• 2015

WDSS는 네트워크 연동구간을 이용한 DDoS 대피소 시스템에 L7 스위치와 웹캐시서버를 추가 구성하여 웹 응용계층 DDoS 공격에 대한 방어성능을 향상시킨 시스템이다. WDSS는 웹 DDoS 공격 발생 시 백본 네트워크로부터 트래픽을 우회한 뒤 비정상 요청은 DDoS 차단시스템과 L7 스위치에서 차단하고 정상적인 클라이언트의 요청에 대해서만 웹캐시서버가 응답하게 함으로써 소규모 트래픽 기반의 세션 고갈형 DDoS 공격에 대응하고 정상적인 웹서비스를 유지한다. 또한 정상 트래픽을 웹서버로 재전송하기 위한 IP 터널링 설정이 없이도 공격 대응이 가능하다. 본 논문은 WDSS를 국내 ISP 백본 네트워크상에 구축하여 시스템 작동에 대한 유효성과 웹 응용계층 DDoS 공격 방어성능을 검증한 결과를 다룬다. 웹 DDoS 방어성능 평가는 실제 봇넷과 동일한 공격 종류와 패킷수의 공격을 수행할 수 있는 좀비 PC로 구성한 DDoS 모의테스트 시스템을 이용하여 실시하였다. 웹 응용계층 DDoS 공격 종류와 강도를 달리하여 WDSS의 웹 DDoS 방어성능을 분석한 결과 기존의 DDoS 대피소 시스템에서 탐지/방어하지 못한 소규모 트래픽에 기반하며 동일 플로우를 반복적으로 발생하지 않는 웹 DDoS 공격을 탐지/방어할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.255-258
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• 2011

무선 LAN(Wi-Fi: Wireless Fidelity)은 스마트폰 대중화와 더불어 급속히 확대되는 통신망으로 컴퓨터, 노트북, 태블릿 PC 그리고 스마트폰 등 다양한 기기가 접속되어 유비쿼터스 기반의 핵심 네트워크로 자리 잡아 가고 있다. 현재 많은 무선 LAN 통신 기술이 개발되어 다양한 데이터 전송이 가능해졌으며, 표준인 IEEE 802.11n은 2.4GHz 대역과 5GHz 주파수 대역을 사용하고 있다. 2.4GHz 대역은 파장이 길고 회절 및 수신 거리가 좋아서 802.11b/g 방식으로 널리 보급되었다. 5GHz 주파수 대역은 2.4GHz보다 활용할 수 있는 더 많은 채널을 가지고 있어 블루투스, RFID 등 다른 무선 장치의 주파수 대역과 간섭이 없으며 주파수 사용자가 적어 채널 간섭이 적은 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 초기부터 사용된 802.11b/a/g과 현재 사용되고 있는 802.11n 기술 분석 및 동향 그리고 최근 차세대 무선 LAN 통신망으로 대두되고 있는 802.11ac와 802.11ad의 개발 현황 및 표준화 방향에 대하여 살펴본다. 또한, 무선 LAN 보안 취약점 및 이용 현황과 추가적인 대책 방안에 대하여 논하고자 한다.