• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2024.05a
• /
• pp.248-250
• /
• 2024

해제 후 재사용 (Use-After-Free, UAF)는 오랜 시간 동안 소프트웨어 보안에서 중요한 문제로 인식되어 왔다. 이 문제를 해결하기 위해 다양한 완화 방법과 방어 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구들은 대부분 기존 벤치마크 성능과 비교했을 때 낮은 성능을 보인다. 이는 메타 데이터와 코드 계측 정보가 증가하여 포인터를 많이 사용하는 벤치마크의 메모리 사용량이 증가하기 때문이다. 이 연구는 SVF를 활용하여 스택에서만 메모리 할당자 호출 지점을 분석한다. 추후 이 분석 정보를 여러 UAF 연구에 적용하여 런타임 오버헤드를 줄이는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.442-445
• /
• 2020

인터넷 및 IT 기술의 발전과 더불어 미디어산업에도 큰 변화가 일어나고 있다. TV 를 대신하여 스트리밍 서비스를 이용하는 사람들이 늘고 있으며 SNS 를 활용하여 서로의 경험을 간접적으로 공유하는 형태의 새로운 문화 컨텐츠가 자리잡아가고 있다. 하지만 이러한 컨텐츠를 소비하는 주요 계층 중에는 초중고 학생들도 포함되어 있다. 인터넷 혹은 SNS 에서 소비되는 컨텐츠들을 관리 감독하는 컨트롤 타워가 부족하거나 전무하기 때문에 폭력, 음주, 흡연 등 사회적으로 악영향을 줄 수 있는 영상 또는 사진이 무분별하게 생산되어 청소년들에 의해 소비되고 있으며 더 나아가 이것이 사회적 문제로까지 대두되고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 인공지능 기술을 활용한 여러 다양한 감시 시스템 개발을 위한 연구가 한창이다. 본 연구에서는 SNS 및 스트리밍 서비스에서 제공되는 영상 및 사진을 Pose Estimation 및 표정 인식 기술을 활용하여 폭력을 자동적으로 감지할 수 있는 폭력 감지 시스템을 개발하는데 그 목적이 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.11a
• /
• pp.1234-1237
• /
• 2011

본 논문은 시맨틱 기술을 활용한 OpenAPI 조합가능 서비스 검색 기법 개발을 위해 관련 연구들을 분석하여 적용방안을 도출하였다. OpenAPI 조합가능 서비스 검색이란 선택된 서비스의 출력과 매칭이 되는 입력을 가진 서비스나 선택된 서비스의 입력과 매칭되는 출력을 가진 서비스를 찾는 것이다. 본 논문에서는 기존의 키워드 기반의 조합 가능 서비스 검색 기법의 한계를 시맨틱 기술을 활용하여 해결하기 위한 관련연구로 SAWSDL-MX2와 LOG4SWS.KOM에 관한 논문들을 분석했다. SAWSDL-MX2에서는 세가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 기법을 제시하였고, LOG4SWS.KOM에서는 두가지 매칭 기법과 이에 따른 유사도 분석 방법을 제시하였다. 관련 연구들에서 분석된 내용을 바탕으로 OpenAPI 조합 가능 서비스에 대한 매칭 기법의 정의, 유사도 분석 기법의 정의가 추후 진행되어야 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• fall
• /
• pp.301-303
• /
• 2021

최근 COVID-19 때문에 교육 및 모임 등 다양한 환경을 비대면으로 진행하고 있다. 이에 따라 메타버스 개념이 새로운 이슈로 주목받고 있다. 본 작품은 메타버스, 즉 3차원 가상공간의 새로운 세계에서 사용자를 대신하여 참여시킬 수 있는 아바타를 제작해 본다. 메타버스를 활용한 사용자의 움직임을 인식하는 3D 아바타는 코로나 사태로 인한 언택트 시대에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 사용자가 각종 비대면 미팅에 자신의 아바타를 만들어 참여할 수 있도록 그 아바타를 움직임과 함께 구현하는 과정을 설명한다. 먼저, Kinect를 통해 사용자의 움직임을 받아 유니티를 연동시켜 불러온다. 다음으로 블렌더를 통해 사용자가 원하는 아바타를 제작하고 유니티 환경에서 사용자의 움직임을 실시간으로 반영하는 아바타를 나타낸다. 사용자는 자신의 행동을 그대로 반영시켜주는 3D 아바타를 가상현실 속 화면을 통해 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2020.05a
• /
• pp.580-581
• /
• 2020

얼굴을 이용한 신원인식 방법은 높은 사용 편의성과 보편성 때문에 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 타인의 얼굴 사진이나 테블릿 PC 를 통한 얼굴 동영상 재생과 같은 손쉬운 방법을 통한 얼굴 스푸핑 공격 사례가 다수 보고되고 있다. 하지만 기존의 영상의 텍스처 특징을 활용한 방법은 영상의 초점 상태에 취약하고 기계학습에 사용된 데이터에 의존적이다. 따라서 보다 강력한 스푸핑 탐지 기술이 필요하다. 본 연구에서는 다양한 각도와 거리 편차 요소를 포함하는 자체 구축 DB 와 DenseNet 을 활용한 딥러닝 기반의 위조 얼굴 검출 기술을 연구했다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2019.05a
• /
• pp.340-340
• /
• 2019

지구온난화로 유발되는 기후변동성이 증가함에 따라서 정확한 수문인자의 예측은 전 세계적으로 주요 관심사항이 되고 있다. 최근에는 고성능 컴퓨터 자원의 증가로 수문기상학 연구에서 동일한 학습량에 비하여 정확도의 향상이 뚜렷한 기계학습 구조를 활용하여 위성영상 기반의 대기예측, 태풍위치 추적 및 강수량 예측 등의 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 연구에는 기계학습 중 시계열 분석에 널리 활용되고 있는 순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN) 기법의 대표적인 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크를 이용하여 수문인자를 예측하였다. LSTM 네트워크는 가중치 및 메모리 요소에 대한 추가정보를 셀 상태에 저장하고 시계열의 길이 조정하여 모형의 탄력적 활용이 가능하다. LSTM 네트워크를 이용한 다양한 수문인자 예측결과 RMSE의 개선을 확인하였다. 따라서 본 연구를 통하여 개발된 기계학습을 통한 수문인자 예측기술은 권역별 수계별 홍수 및 가뭄대응 계획을 능동적으로 수립하는데 활용될 것으로 판단된다. 향후 연구에서는 LSTM의 입력영역을 Bayesian 추론기법을 활용하여 구성함으로 학습과정의 불확실성을 정량적으로 제어하고자 한다.

• Journal of the KSME
• /
• v.57 no.3
• /
• pp.34-37
• /
• 2017

이 글은 공학시스템 고장예지 및 건전성 관리 기술을 소개하고, 최근 주목받고 있는 인공지능기술인 딥러닝과 접목한 연구 사례를 제시한다.

• Journal of Technology Innovation
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.141-163
• /
• 2013

As the importance of biotechnology has been increased as a growth engine for country, most countries get focused on securing technological competitiveness in the field of biotechnology. Under the fierce global competition, it is very important to identify technological competitiveness of Korea and our neighboring countries in order to carry out effective research and development. Expert opinion survey such as Delphi is mainly conducted to analyze the technological competitiveness, but the method based on experts' intuition may produce different results depending on survey respondents due to the strong subjective inclination. In this study, the patent registered in US was utilized to analyze the technological competitiveness based on objective data. Targeting countries were Korea, China and Japan which were leading nations in the Northeast Asia. As analytical indexes, NP(Number of Patents), CPP(Cites per Patent), PII(Patent Impact Index), TS(Technology Strength), TI(Technology Independence), PFS(Patent Family Size) were used for analysis. Moreover, the industrial linkage with biotechnology was analyzed by matching IPC code of patents with 44 industries. Based on this analysis, technological convergence and utilization were quantified. The findings can be utilized as basic data when policy is established to improve technological competitiveness in the field of biotechnology.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2020.01a
• /
• pp.83-86
• /
• 2020

본 논문에서는 해군의 향후 군사용 드론 활용 가능방안을 제안한다. AI, 자율주행 등의 4차 산업혁명 기술들과 함께 상용분야에서는 이미 다양한 드론 활용방안들이 제시되고 있으며, 육군은 이에 발맞춰 2018년 10월 드론봇 전투단을 창설하여 운용 중에 있다. 하지만 아직 해군의 군사용 드론 운용 및 활용방안 등에 관한 연구는 미진하며, 따라서 현재 해군의 군용 드론 활용현황을 살펴보고 객체인식, 자율주행 등의 최신기술과 상용활용 사례 등을 군에 접목시켜 앞으로의 활용 가능방안에 대해서 제안하고자 한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2023.10a
• /
• pp.522-524
• /
• 2023

화합물 관련 한국어 문서는 화합물 정보를 추출하여 그 용도를 발견할 수 있는 중요한 문서임에도 불구하고 자연어 처리를 위한 말뭉치의 구축이 되지 않아서 활용이 어려웠다. 이 연구에서는 최초로 한국 특허 문서에서 한국어 화합물 개체명 인식(Chemical Named Entity Recognition, CNER)을 위한 말뭉치를 구축하였다. 또한 구축된 CNER 말뭉치를 기본 모델인 Bi-LSTM과 KorBERT 사전학습 모델을 미세 조정하여 개체명 인식을 수행하였다. 한국어 CNER F1 성능은 Bi-LSTM 기반 모델이 83.71%, KoCNER 말뭉치를 활용하는 자연어 처리 기술들은 한국어 논문에 대한 화합물 개체명 인식으로 그 외연을 확대하고, 한국어로 작성된 화합물 관련 문서에서 화합물 명칭뿐만 아니라 물성, 반응 등의 개체를 추출하고 관계를 규명하는데 활용 될 수 있을 것이다.