• International Journal of Computer Science & Network Security
• /
• 제22권8호
• /
• pp.275-279
• /
• 2022

The growth of technology nowadays has made many things easy for humans. These things are from everyday small task to more complex tasks. Such growth also comes with the illegal activities that are perform by using technology. These illegal activities can simple as displaying annoying message to big frauds. The easiest way for the attacker to perform such activities is to convenience user to click on the malicious link. It has been a great concern since a decay to classify URLs as malicious or benign. The blacklist has been used initially for that purpose and is it being used nowadays. It is efficient but has a drawback to update blacklist automatically. So, this method is replace by classification of URLs based on machine learning algorithms. In this paper we have use four machine learning classification algorithms to classify URLs as malicious or benign. These algorithms are support vector machine, random forest, n-nearest neighbor, and decision tree. The dataset that is used in this research has 36694 instances. A comparison of precision accuracy and recall values are shown for dataset with and without preprocessing.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.291-292
• /
• 2014

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제10권10호
• /
• pp.4681-4702
• /
• 2016

Recently, Massive energy consumption in Cloud Storage System has attracted great attention both in industry and research community. However, most of the solutions utilize single method to reduce the energy consumption only in one aspect. This paper proposed an energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) in Cloud Storage System to save energy consumption from multi-aspects. E2GSM is established on data classification mechanism and data replication management strategy. Data is classified according to its properties and then be placed into the corresponding zones through the data classification mechanism. Data replication management strategies determine the minimum replica number through a mathematical model and make decision on replica placement. Based on the above data classification mechanism and replica management strategies, the energy effective gear-shifting mechanism (E2GSM) can automatically gear-shifting among the nodes. Mathematical analytical model certificates our proposed E2GSM is energy effective. Simulation experiments based on Gridsim show that the proposed gear-shifting mechanism is cost effective. Compared to the other energy-saved mechanism, our E2GSM can save energy consumption substantially at the slight expense of performance loss while meeting the QoS of user.

• 디자인학연구
• /
• 제14권2호
• /
• pp.197-207
• /
• 2001

디자인된 사물은 형태, 색채, 소재를 통해 그 의미나 이미지를 전달한다. 이 세 가지 요소 중에서 소재는 촉각적·시각적 특성을 함께 지님으로써 디자인 작업에 있어서 좀 더 독특한 영향을 준다. 한국에서는 전통적으로 생활용품의 고안에 있어서 색채나 장식보다 소재 자체의 특성이 더 중요하게 사용되어왔으며 이에 대한 현대적 활용이 탐구되어야할 필요가 있다. 본 연구의 목적은 한국 전통 생활환경에서 사용된 소재를 수집하고, 그 표면에 나타난 질감적 특성에 의해 이를 체계적으로 분류하려는 것이다. 이 연구를 위해 민속촌 둥의 현장조사와 더불어 문헌고찰을 통해 한국 전통소재가 표현된 사진들을 수집하였다. 수집 대상은 전통건축 및 실내, 가구, 의복 및 직물소재, 예술 및 공예품, 생활용품 등 생활의 각 분야가 모두 포함되도록 하였다. 수집된 소재의 총 사례 수는 543개였으며 이는 금속재, 토재, 석재, 지재, 목재, 초재, 섬유재 둥 7가지로 나눌 수 있었다. 각 소재들의 사례 수는 금속재가 59개, 토재 115개, 석재 62개, 지재 73개, 목재 80개, 초재 47개, 섬유재 97개, 기타 10개였다. 각 소재들은 표면의 질감적 특성에 의해 성형방법과 표면장식으로 나누어 정리 되었다. 본 연구를 통해 한국에서 전통적으로 사용되어온 각 소재들은 그 성형방법과 표면장식이 다양하고 독특함을 알 수 있었다. 또한 각 소재별로 개발된 가공방법들에 의한 다양한 질감은 오늘날의 디자이너들에게도 풍부한 정보와 아이디어를 제공할 수 있을 것으로 전망한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.571-580
• /
• 2017

Recently, there are many communication softwares based on text on various smart devices. Unlike traditional print publishing, mobile publishing and SNS tools tends to utilize more decorative or more emotional fonts so that users can pass some feelings from contents. So font providers have released new fonts which deal with the requirements of the market. Nevertheless being released lots of new fonts, general users have not used them because they searched only by font name or font provider's name. It means that there is no way for users to know and find new things. In this study, we suggest font shape classification rules for font registration system based on font design features. We proved the validity of classification standard study through some experiments with 50 commercial fonts. Also the result of this study was provided for Korea Telecommunication Technology Association and adopted by the Korea industrial standard.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제11권5호
• /
• pp.197-202
• /
• 2022

IoT (Internet of Things) 장치는 취약한 아이디/비밀번호 사용, 인증되지 않은 펌웨어 업데이트 등 많은 보안 취약점을 보여 악성코드의 공격 대상이 되고 있다. 그러나 CPU 구조의 다양성으로 인해 악성코드 분석 환경 설정과 특징 설계에 어려움이 있다. 본 논문에서는 CPU 구조와 독립된 악성코드의 특징 표현을 위해 실행 파일의 바이트 순서를 이용한 시계열 특징을 설계하고 순환 신경망을 통해 분석한다. 제안하는 특징은 바이트 순서의 부분 엔트로피 계산과 선형 보간을 통한 고정 길이의 시계열 패턴이다. 추출된 특징의 시계열 변화는 RNN과 LSTM으로 학습시켜 분석한다. 실험에서 IoT 악성코드 탐지는 높은 성능을 보였지만, 패밀리 분류는 비교적 성능이 낮았다. 악성코드 패밀리별 엔트로피 패턴을 시각화하여 비교했을 때 Tsunami와 Gafgyt 패밀리가 유사한 패턴을 나타내 분류 성능이 낮아진 것으로 분석되었다. 제안된 악성코드 특징의 데이터 간 시계열 변화 학습에 RNN보다 LSTM이 더 적합하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제20권3호
• /
• pp.81-88
• /
• 2015

최근 보안(security)분야는 클라우드 컴퓨팅(cloud computing)이나 사물 인터넷(internet of things) 등과 같은 다양한 기술들이 등장하면서 중요성이 더욱 부각되고 있다. 이러한 가운데 국내에서는 보안 분야를 정보 보안(information security)과 물리 보안(physical security), 융합 보안(convergence security)으로 분류하고 있으며, 이와 같은 국내 보안 분류체계는 산업 분야별 현황 분석 및 통계와 로드 맵 등에 매우 중요한 기준이 되고 있다. 이러한 분류체계 중, '융합 보안'은 다양한 산업 분야로부터 많은 주목을 받고 있으나, 국내에서는 '융합 보안'에 대한 분류체계를 관련 기관별로 달리 하고 있어, 데이터의 정확성과 호환성 등에 신뢰성이 결여되는 등의 문제로 체계적인 보안 분야의 분류체계가 필요한 실정이다. 따라서 본 논문은 국내의 분류체계의 현황과 특징들을 사례를 통해 비교 분석함으로써, 분류 항목의 추가 및 삭제가 용이하고, 새로운 기술동향에 적합한 확장이 용이하도록 향상된 분류체계를 제안하고자 한다. 향후, 제안하는 분류체계는 국내 보안 분류체계의 구축을 위한 자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 한국철도학회논문집
• /
• 제3권3호
• /
• pp.139-146
• /
• 2000

Recently, many kinds of research have been actively developing for a standardization and information to the field of design, construction, supervision, maintenance and management on facilities. The establishment of standard classification system on tunnel facilities and inspection data is most important among the things to have a efficiently maintenance and management. This paper suggests standard classification system on tunnel facilities and inspection data, and, on the basis of that, code work with standard classification system and input work was practised. The purpose of this paper is to suggest a kind of statistics data and investigate a characteristics of inspection using statistic data on railway tunnel.

• International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
• /
• 제4권2호
• /
• pp.231-235
• /
• 2004

According to revealing the DNA sequence of human and living things, it increases that a demand on a new computational processing method which utilizes DNA sequence information. In this paper we propose a classification algorithm based on negative selection of the immune system to classify DNA patterns. Negative selection is the process to determine an antigenic receptor that recognize antigens, nonself cells. The immune cells use this antigen receptor to judge whether a self or not. If one composes n group of antigenic receptor for n different patterns, they can classify into n patterns. In this paper we propose a pattern classification algorithm based on negative selection in nucleotide base level and amino acid level.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2017년도 춘계학술대회
• /
• pp.613-614
• /
• 2017

최근 가정 내부에 IoT(Internet of Things)를 적용시킨 홈 IoT의 자동화 관련 연구가 진행되고 있다. 그러나 기존 IoT 자동화 시스템은 기기 동작이 센서의 임계값만을 통해 진행되기 때문에 기기간 충돌 및 간섭이 발생할 수 있으며 기기의 오작동으로 인해 작업의 효율성이 낮은 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 상황 별 작업 분류 알고리즘을 제안한다. 센서의 임계값과 현재 날짜를 의사결정트리의 분류 값으로 활용하여 가정 내부 상황에 따른 작업을 분류하고 그에 해당하는 기기를 선정하여 작업을 진행한다. 이에 따라 사용자는 가정 내부 상황 변화에 유동적으로 변화하는 서비스를 제공받을 수 있으며 기기 간 충돌과 기기의 오작동이 감소함으로써 작업의 정확도가 증대될 것으로 사료된다.