• 한국지능시스템학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.505-510
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• 2016

본 논문은 모바일 로봇의 SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 구현 시 사용되는 스캔매칭을 위한 회전오차에 강인한 대응점 탐색 기법을 제시한다. 많은 모바일 로봇의 연구에 차동구동방식의 구동부가 사용되는데, 이는 곡선 주행이나 제자리 회전을 위해 두 모터의 속력을 다르게 하거나, 반대 방향으로 제어하게 된다. 이러한 경우 직선 주행에 비해 비교적 바퀴의 미끄러짐 현상(Wheel Slip)을 심화시켜 모바일 로봇의 누적 위치 오차를 증가시키는 요인이 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 로봇의 회전 반경을 기반으로 최근접점을 추출하는 대응점 탐색 기법을 통해 스캔매칭 성능을 향상시키고자 한다. 제안된 방법의 검증을 위해 LRF(Laser Range Finder)를 이용해 실험을 진행하였으며, 기존 알고리즘에 주로 적용되는 유클리디안 최근접점 기반의 대응점 탐색 알고리즘과 비교한 결과, 제안된 대응점 탐색 기법이 보다 정확하게 대응점 집합을 추출하는 것을 확인했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.99-107
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• 2019

사이버 보안을 위한 활동인 '위험관리(Risk management)'와 '보안관제(security monitoring)' 업무는 미래에 발생할 보안 위협에 대비하고 보안 사고를 최소화 하는 활동이라는 점에서 깊은 상관관계를 가지고 있다. 또한 위험관리와 보안관제 분야 모두 관리자에게 시각적으로 그 정보자산에 대한 위협을 보여주는 패턴 모델을 적용하는 것이 효과적이다. 검증받은 패턴모델로는 전통적인 품질관리 분야에서 오랫동안 사용되어온 '관리도'(control chart)모델이 존재하지만 정보시스템의 사이버 위험관리와 보안관제에서의 활용은 부족하다. 이에 본 논문에서는 위험관리와 보안관제 시스템을 통합한 사이버 SRM(Security Risk Monitoring)시스템을 설계하였다. SRM은 '관리도'의 패턴을 이용한 '보안대책' (security control)의 적용 전략을 제시한다. 보안대책은 기존의 표준화된 보안대책 집합인 ISMS, NIST SP 800-53, CC를 통합적으로 적용하였다. 이를 활용하여 2014~2018년 까지 4년간 우리나라사이버위기 경보동향을 분석하였고 이는 향후 보다 유연한 보안대책 수립을 가능하게 한다.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권10호
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• pp.829-839
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• 2021

무인기를 위한 자율 시스템은 임무 목표, 임무 상황, 무인기의 상태를 기반으로, 목표 달성을 위해 현재 수행할 행동을 결정하는 의사결정 능력을 가진다. 본 논문에서는 지형 충돌 위험이 있는 저고도 운용, 방문 순서를 변경하지 않아야 하는 항로점 집합, 임무 대상 객체의 위치 불확실성 등 현실적인 제약조건 하에서 감시정찰 임무를 자율적으로 수행할 수 있는 의사결정 시스템과 이러한 특성을 효과적으로 표현할 수 있는 임무 정의를 제시한다. 제안한 의사결정 시스템을 Hardware-In-the-Loop Simulation 환경에서 현실적인 임무 상황을 반영한 3종의 시나리오를 통해 검증한다. 무인기의 비행 경로와 임무 상황에서 의사결정 시스템이 선택한 행동을 시뮬레이션 결과로 제시하고, 그 결과를 논의한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.903-909
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• 2021

예쁜꼬마선충(Caenorhabditis elegans)은 염기서열이 완전히 밝혀진 동물로 유전자 기능 분석, 동물 행동 연구 등 다양한 연구 분야에 사용되는 대표적인 생물 종이다. 그동안 선충을 이용해 물의 오염 여부를 판별하기 위한 바이오 모니터링 시스템에 대한 여러 연구들이 있었다. 본 논문은 하천의 수질 오염의 원인이 되는 화학물질을 식별하기 위해 선충의 수영 행동이 활용 가능한 지를 보여주기 위해 기계학습 기반의 바이오 모니터링 시스템을 제안한다. 선충의 수영 행동을 대표하기 위해 선충을 대상으로 가지 길이 유사성(Branch Length Similarity) 엔트로피를 계산한다. 그리고 BLS 엔트로피의 조합인 BLS 엔트로피 프로파일을 클러스터링 알고리즘을 사용해 몇 가지 패턴으로 유형화하여 데이터 집합을 만든다. 0.1ppm 농도의 포름알데히드, 벤젠, 톨루엔이 첨가된 아레나에서 선충의 수영 행동을 촬영하고 개발한 히든 마코프 모델(Hidden Markov Model: HMM)의 성능을 검증한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권2호
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• pp.179-199
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• 2019

본 연구의 목적은 특허 문헌 분류에 가장 적합한 방법론을 발견하기 위하여 다양한 자질 추출 방법과 기계학습 및 딥러닝 모델을 살펴보고 실험을 통해 최적의 성능을 제공하는 방법론을 분석하는데 있다. 자질 추출 방법으로는 전통적인 BoW 방법과 분산표현 방식인 워드 임베딩 벡터를 비교 실험하고, 문헌 집합 구축 방식으로는 형태소 분석과 멀티그램을 이용하는 방식을 비교 검토하였다. 또한 전통적인 기계학습 모델과 딥러닝 모델을 이용하여 분류 성능을 검증하였다. 실험 결과, 분산표현 방법과 형태소 분석을 이용한 자질추출 방법을 기반으로 딥러닝 모델을 적용하였을 경우에 분류 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며 섹션, 클래스, 서브클래스 분류 실험에서 전통적인 기계학습 방법에 비해 각각 5.71%, 18.84%, 21.53% 우수한 분류 성능을 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1271-1278
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• 2020

딥러닝 기반 프로파일링 부채널 분석은 신경망을 이용해 부채널 정보와 중간값의 관계를 파악하는 공격 방법이다. 신경망은 신호의 각 시점을 별도의 차원으로 해석하므로 차원별 가중치를 갖는 신경망은 지터가 있는 데이터의 분포를 학습하기 어렵다. 본 논문에서는 CNN(Convolutional Neural Network)의 완전연결 층을 GAP(Global Average Pooling)로 대체하면 태생적으로 지터에 강건한 신경망을 구성할 수 있음을 보인다. 이를 입증하기 위해 ChipWhisperer-Lite 전력 수집 보드에서 수집한 파형에 대해 실험한 결과 검증 데이터 집합에 대한 완전연결 층을 사용하는 CNN의 정확도는 최대 1.4%에 불과했으나, GAP를 사용하는 CNN의 정확도는 최대 41.7%로 매우 높게 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제18권6A호
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• pp.115-127
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• 2008

Native API(Application Programming Interfaces)는 관리자 권한에서 수행되는 system call의 일종으로 관리자 권한을 획득하여 공격하는 다양한 종류의 악성코드를 탐지하는데 사용된다. 이에 따라 Native API의 특징을 기반으로한 탐지방법들이 제안되고 있으며 다수의 탐지방법이 교사학습(supervised learning) 방법의 기계학습(machine learning)을 사용하고 있다. 하지만 Anti-Virus 업체의 분류기준은 Native API의 특징점을 반영하지 않았기 때문에 교사학습을 이용한 탐지에 적합한 학습 집합을 제공하지 못한다. 따라서 Native API를 이용한 탐지에 적합한 분류기준에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 정량적으로 악성코드를 분류하기 위해 Native API를 기준으로 악성코드를 퍼지 군집화하여 재그룹화하는 방법을 제시한다. 제시하는 재그룹화 방법의 적합성은 기계학습을 이용한 탐지성능의 차이를 기존 분류방법을 결과와 비교하여 검증한다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.1-7
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• 2022

인간의 시각 피질을 구성하고 있는 시각 뉴런은 모든 시각적 자극에 반응하는 것이 아니라 특정한 조건을 갖춘 시각적 자극에 반응한다는 것이 생리학적 실험을 통하여 밝혀졌다. 본 연구에서는 이와 같은 생리학적 실험을 해석하기 위하여 랜덤한 이득을 갖는 선형 필터를 포함하는 뉴런의 발화 특성을 시뮬레이션하고 설명할 수 있는 모델을 제안하였고 또한 제안한 모델의 선형 필터의 출력이 전체 자극 데이터의 부공간을 형성하고 있음을 실험을 통하여 증명하였다. 구현된 모델의 타당성을 검증하기 위하여 서로 다른 4개의 시각적 자극 데이터들로부터 임의로 추출한 2개의 화소에 대한 값의 분포를 관찰하였다. 전체 자극 데이터와 스파이크 발화 자극 데이터의 분포로부터 중심 좌표 값 즉, 가장 많은 값이 분포하는 좌표 값을 추출하여 두 분포 사이의 차이를 확인할 수 있었고 구현된 모델이 전형적인 LNP 모델과 동일하게 전체 자극 데이터가 전체 집합일 경우 스파이크를 발생시키는 자극 데이터가 전체 자극 데이터의 부공간 임을 실험을 통하여 증명하였다. 본 연구는 시각적 자극에 대한 스파이크의 발생기전과 관련된 기초 연구로 활용할 수 있다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.81-88
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• 2020

디지털 콘텐츠를 사용자 개인별로 차별화하여 서비스하는 방법들이 다양하게 연구되고 있다. 연관규칙 탐색은 디지털 콘텐츠 서비스에서 각 개인의 선호도를 발견하는데 유용한 방법이다. Apriori 알고리즘은 빈발항목집합을 이용한 연관규칙 알고리즘으로 유용하게 사용되고 있다. 그러나 Apriori 알고리즘은 각 콘텐츠의 참조횟수만을 고려하기 때문에 상용 콘텐츠 서비스에서 나타나는 개인의 실제적인 선호도를 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 콘텐츠별 구매이력과 사용시간을 기반으로 연관규칙을 탐색하는 Apriorir기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발항목을 선택할 때 구매여부에 따른 가중치 값을 가지는 사용시간을 활용한다. 이러한 방법을 통하여 실제 사용자의 정확한 선호도를 파악할 수 있다. 제안된 알고리즘을 구현하고, 실제 콘텐츠 서비스 시스템에서 나타난 실제 데이터를 통하여 성능을 검증한다.