Tabular Data is a mixture of numerical and categorical data, and machine learning models have been evaluated to be more suitable than generative models in performing learning using such tabular data. This evaluation is because the generative model had a problem of excessively increasing parameters or not finding the direction of learning due to the numerical multimodal distribution and categorical frequency imbalance, which are characteristics of Tabular Data. However, as data gradually becomes big data and becomes real-time, existing machine learning models have shown limitations in their application. In this paper, as a methodology for applying generative models to tabular data, we propose RGGAN (Reinforced Generator GAN), a reinforced generator adversarial neural network that Clustering sampling that leverages conjugate prior distributions and the loss function improved with Gower coefficients and mutual information. As a result of measuring the AUC by detecting fraudulent transactions in the IEEE-CIS Fraud Detection Dataset by constructing an anomaly detector with the discriminators learned from the RGGAN proposed in this paper, it showed a performance improvement effect of 1-7% over the existing generative models, proving that the proposed model is effective for learning tabular data and also effective in detecting fraudulent transactions.
본 논문에서는 강화학습을 활용하여 MITRE ATT&CK 프레임워크를 기반으로 한 사이버 공방시뮬레이션 환경을 개발하였다. 본 논문의 목적은 실제와 유사한 네트워크 환경에서 방어자의 존재여부가 공격 시퀀스의 복잡성과 학습 효율성에 미치는 영향을 분석하는 것이다. 본 논문에서 개발된 방어 전략은 공격 테크닉의 사전 및 사후 조건을 기반으로 하여 공격의 조건 및 결과와 반대되는 효과를 생성하였다. 이를 통해 공격자 및 방어자 간의 상호작용을 실시간으로 동기화하고, 네트워크 보안의 동적인 적응을 가능하게 한다. 이를 위해 Deep Q-Network (DQN), Proximal Policy Optimization (PPO), 그리고 Soft Actor-Critic (SAC) 등 다양한 강화학습 알고리즘을 사용하였다. 실험결과, 방어자가 없는 시나리오에서는 알고리즘들이 간단한 시퀀스로 빠르게 수렴하는 경향을 보였다. 이와 달리, 방어자가 포함된 시나리오에서는 DQN 과 PPO 가 반복적 행동으로, SAC 는 보다 다양한 행동 패턴으로 최대 스텝 수에 이르렀다. 이러한 결과는 방어자의 존재가 사이버 공격 전략의 복잡성을 크게 증가시키며, 강화학습 기반의 사이버 보안 전략 개발에 중요한 역할을 한다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.786-789
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2007
교차-개발환경을 기반으로 한 임베디드소프트웨어 개발은 일반적인 데스크톱 컴퓨터에서의 개발방법론 및 도구와의 차이점이 발생한다. 이러한 문제점들로 인해 난이도가 높은 임베디드 소프트웨어 애플리케이션을 쉽게 개발 해주는 기술에 대한 수요가 확산됨에 따라 다양한 기종과 규격의 임베디드소프트웨어 개발환경에 최적화된 시험검증시스템이 절실히 필요하다. 본 논문은 내장형 시스템 개발자가 쉽고 편리하게 원하는 GUI 형태의 결과 분석도구를 생성할 수 있도록 하기 위한 프로파일 로그 분석 방법을 제안한다. 제안하는 로그 분석 방법에 의한 API를 통해 개발자나 사용자는 자신의 취향에 맞는 GUI 형태의 결과 분석 도구를 쉽고 빠르게 생성하여 내장형 소프트웨어 개발의 효율성을 높일 수 있으며, 고가의 해외 개발도구의 수입대체 효과를 가져와 관련 산업 발전에 크게 기여할 것으로 기대 된다. 또한 국내 시장의 활성화를 통하여 개발업체간 상호교류를 통하여 보다 나은 국내 산업 시장을 형성하여 기존 임베디드 산업의 경쟁력을 강화하고 고난도의 응용 S/W의 개발과 시험 검증을 용이하게 할 수 있어 넓은 신 시장 창출 효과를 불러올 수 있다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2011.06a
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pp.87-90
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2011
Smart Grid는 전기 공급자와 수요자를 이어주는 전기 네트워크를 설치하여, 전기기기와 IT기술이 융합된 형태로 사용자내에서 Bluetooth, Zigbee를 이용한 전기기기를 통제하는 효율적인 에너지 네트워크의 일종이다. 하지만 Bluetooth, Zigbee는 인증과 키관리 문제가 있어 보안의 문제가 일어날 수 있다. 본 논문에서는 스마트 그리드에서 사용될 전기IT기기를 응용하여 제어하는 Bluetooth, Zigbee의 인증과 키관리, 키 생성 프로토콜을 통한 보안성 문제를 연구한다. 또한 Bluetooth, Zigbee에 대한 키 생성 프로토콜을 연구한다. 본 연구는 Smart Grid 시스템의 보안성과 안전성을 강화하여 Smart Grid 기술 발전에 기여할 것이다.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.43
no.3
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pp.307-319
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2023
This study aims to explain the key concepts and principles of text-based generative artificial intelligence (AI) that has been receiving increasing interest and utilization, focusing on its application in science education. It also highlights the potential and limitations of utilizing generative AI in science education, providing insights for its implementation and research aspects. Recent advancements in generative AI, predominantly based on transformer models consisting of encoders and decoders, have shown remarkable progress through optimization of reinforcement learning and reward models using human feedback, as well as understanding context. Particularly, it can perform various functions such as writing, summarizing, keyword extraction, evaluation, and feedback based on the ability to understand various user questions and intents. It also offers practical utility in diagnosing learners and structuring educational content based on provided examples by educators. However, it is necessary to examine the concerns regarding the limitations of generative AI, including the potential for conveying inaccurate facts or knowledge, bias resulting from overconfidence, and uncertainties regarding its impact on user attitudes or emotions. Moreover, the responses provided by generative AI are probabilistic based on response data from many individuals, which raises concerns about limiting insightful and innovative thinking that may offer different perspectives or ideas. In light of these considerations, this study provides practical suggestions for the positive utilization of AI in science education.
This study was conducted to provide basic data on how to use Generative AI and education to strengthen Generative AI competency in vocational counseling by confirming the experience and perception of job counselors' use of Generative AI. A questionnaire was produced based on literature research and FGI preliminary surveys, and the main contents of the questionnaire were 'experience in using Generative AI (whether to have experience, type of tool, job, educational experience, etc.) and Generative AI recognition (recognition level, usefulness, availability, educational needs, etc.). An online survey was conducted for vocational counselors, and a total of 293 data were analyzed. As a result of major research, first, there were many counselors who had no experience in using Generative AI(60%), and the response that the reason for not using it was because they did not feel the need(28%). Second, the 'degree of recognition' in the Generative AI was somewhat low (M=2.77), and 'Generative AI usefulness' was found to be at a normal level (M=3.32), and it was recognized that it would be necessary mainly for jobs related to 'vocational information'. Third, 'tool (computer use, etc.) competency' (26%) was the highest as the competency required for future vocational counselors, and 'how to use Generative AI' (57%) accounted for a high proportion of the educational content necessary to improve these competencies.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.10
no.6
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pp.721-733
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2024
This study aimed to examine effect of perceived competence in generative AI on workers' job insecurity and to investigate the mediating effect of comparative self-evaluation. In addition, we sought th explore the moderating effect of AI literacy on this relationship. To test our hypothesis, we collected survey data from a total of 179 office workers and found that perceived competence on generative AI had a positive effect on job insecurity. We also found the mediation effect of relative self-evaluation on the relationship between perceived competence and job insecurity. However, contrary to our prediction, the negative effect of perceived competence on comparative self-evaluation was strengthened as AI literacy increased, and AI literacy did not moderate the negative effect of comparative self-evaluation on job insecurity. We contributed to theoretical development by identifying the mediating variable the explain the relationship between perceived competence and job insecurity. Moreover, we raised the need for a critical perspective on AI literacy education in organizational management.
최근의 사이버 위협은 공격자에 의해 지속적이고 지능화된 위협으로 진화하고 있다. 이러한 위협은 장기간에 걸쳐 이루어지기 때문에 보안체계를 잘 갖추고 있는 회사라 하더라도 탐지하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 차세대 보안관제 프레임워크의 지향점을 네트워크 가시성 강화, 상황인식 기반 지능형 보안관제, 관련 업무조직과의 정보 통합 및 협업 강화로 제시하고 있으며 구조적, 수집 파싱, 검색 분석, 이상 탐지 등 총 9개 관점에서 이를 지원하는 필요 기술들을 분류하였다. 아울러 침투 경로 및 공격 단계와 내부 자원 간 연관성 분석을 통한 수집 정보 범위 설정, 사례 기반 상관분석 규칙 생성 적용, 정보연동, 업무처리, 컴플라이언스, 조사 분석 등 지원 기능의 연계를 보안관제 모델링의 필요 요소로 도출하였다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2001.10a
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pp.491-498
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2001
IN this Paper we propose an encryption algorithm for security in data communication. this algorithm acts encryption operation after the compression of data in order to reduce the transmission time and storage an encryption key is generated by using a parameter. as soon as key value is generated the parameter is transmitted and key is recreated every 26 times of parameter changing. the random number which is a constituent unit of encryption key is stored in a table the table is reorganized when the key is generated 40 times in order to intensity the security of encryption key. the encryption of data is made through the operation process of the generated key and sour data and the decryption performs the revers operation of encryption after getting decryption key by searching the transmitted parameter. as this algorithm is performed lastly it is possible to be used in practice.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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