• Convergence Security Journal
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• v.23 no.2
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• pp.37-45
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• 2023

Cyber deception technology plays a crucial role in monitoring attacker activities and detecting new types of attacks. However, along with the advancements in deception technology, the development of Anti-honeypot technology has allowed attackers who recognize the deceptive environment to either cease their activities or exploit the environment in reverse. Currently, deception technology is unable to identify or respond to such situations. In this study, we propose a predictive model using Markov chain analysis to determine the identification of attackers who infiltrate deceptive environments. The proposed model for deception status determination is the first attempt of its kind and is expected to overcome the limitations of existing deception-based attacker analysis, which does not consider attackers who identify the deceptive environment. The classification model proposed in this study demonstrated a high accuracy rate of 97.5% in identifying and categorizing attackers operating in deceptive environments. By predicting the identification of an attacker's deceptive environment, it is anticipated that this model can provide refined data for numerous studies analyzing deceptive environment intrusions.

• Convergence Security Journal
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• v.24 no.2
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• pp.9-17
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• 2024

This paper examines the security threats to enterprise Generative Artificial Intelligence systems and proposes countermeasures. As AI systems handle vast amounts of data to gain a competitive edge, security threats targeting AI systems are rapidly increasing. Since AI security threats have distinct characteristics compared to traditional human-oriented cybersecurity threats, establishing an AI-specific response system is urgent. This study analyzes the importance of AI system security, identifies key threat factors, and suggests technical and managerial countermeasures. Firstly, it proposes strengthening the security of IT infrastructure where AI systems operate and enhancing AI model robustness by utilizing defensive techniques such as adversarial learning and model quantization. Additionally, it presents an AI security system design that detects anomalies in AI query-response processes to identify insider threats. Furthermore, it emphasizes the establishment of change control and audit frameworks to prevent AI model leakage by adopting the cyber kill chain concept. As AI technology evolves rapidly, by focusing on AI model and data security, insider threat detection, and professional workforce development, companies can improve their digital competitiveness through secure and reliable AI utilization.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2023.05a
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• pp.255-255
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• 2023

우리나라의 경우 집중호우와 돌발홍수로 인한 침수 발생에 대응하기 위해 유역 및 하천관리 사업, 각종 풍수해 예방사업 등을 추진하고 있으며, 관련 분야의 스마트기술 도입을 적극 추진하고 있다. 그러나, 2013년 노량진 상수도관 공사 현장 사고, 2019년 신월 빗물저류 배수시설 현장 사고 등과 같은 건설현장 침수 피해 사고가 지속적으로 발생하고 있다. 또한, 건설현장의 다양한 조건 및 시시각각 변화하는 상황에 따라 구조적 대책 및 대응방안을 수립하는 데 한계가 있으며 지금까지는 법, 제도에 기초한 대응 매뉴얼을 제작·배포하여 현장 근로자 교육을 실시하는 수준에서 진행되어 왔다. 본 연구에서는 건설현장의 자연재해, 특히 수재해에 대응하기 위해 보다 과학적인 방법을 통한 현장 침수 예경보 체계를 수립하였으며, 강우예측-침수예측-침수예경보 생산-현장 상황전파에 이르는 일련의 시스템을 개발하여 공사별, 규모별, 공정별 침수 대응 솔루션을 제공하고자 한다. 건설현장 침수예경보 시스템 개발의 주요 내용은 요소기술 개발이며, 간략하게 정리하면 다음과 같다. ① 강우 예측정보 생산: 현장에서 발생하는 집중호우를 고려하는 실시간 강우측정 자료와 연계한 초단기 강우예측 기술 개발, ② 침수 예측모델 개발: 현장의 시공간적 특성, 수재해 피해의 유형 등을 반영할 수 있는 침수피해 예측 모델 개발, ③ 침수예경보 의사결정 방법론 개발: 침수 피해 예경보를 위한 침수 위험단계 세분화 및 노모그래프 개발과 모델 적용(예측정확도 85% 이상), 이를 통합하여 건설현장 침수예경보 시스템 개발을 수행하게 된다. 연구에서 개발된 침수 예경보 통합 시스템은 향후 수재해로 인한 건설현장의 인명, 재산 피해 최소화에 기여할 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.1123-1126
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• 2002

연구와 군사 목적으로 발전한 인터넷은 현재 많은 기업들과 일반인들이 사용하는 현대 사회의 중요한 기반 시설로 자리잡게 되었으며, 아울러 인터넷이 사회에 끼치는 영향이 커짐에 따라 여러 가지 목적으로 자신의 접속 위치를 우회하여 숨기고 인터넷 보안 모델의 취약점을 공격하는 침입자가 증가하고 있다. 따라서, 침입에 사용되는 기술과 그에 대한 대응 기법 또한 보다 복잡하고 정교해 지고 있으나 근본적으로 악의적 침입을 근절하는 능동적인 대응은 미약한 현실이다. 본 논문에서는 인터넷 환경에서 여러 가지 우회 경로를 통해 접근한 침입자의 실제 접속 위치를 효율적으로 추적하기 위해 기존 역추적 연구의 유형과 문제점을 살펴보고 차세대 인터넷 환경에서 활용 가능한 역추적 기법의 모델을 제시한다. 따라서, 기존 역추적 기법의 현실적으로 적용이 어려운 구성과 침입자의 보안 설정에 따른 추적 제한 등의 문제점을 살펴보고 그 해결 방안이 되는 새로운 역추적 시스템의 모델을 제시한다. 그리고, 본 연구에서 제시하는 모델은 기존의 연결 경로를 거슬러 추적하는 기법과 달리 프록시 등 우회 경로를 통해 접근한 침입자에 대해 직접 연결되는 프로토콜을 자동 실행 되도록 구성하여 접근한 침입자의 위치를 파악하는 모델이나. 이 모델을 적용할 경우 실제 적용 가능한 구성과 효율적인 추적 특성을 가지게 되며 구성 비용의 손실 또한 줄일 수 있게 되는 장점을 가지게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.94-97
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• 2011

프로젝트의 성공을 위해서는 프로젝트에서 발생하는 위험을 관리해야 한다. 본 연구에서는 위험관리 프로세스 개선을 위해 위험관리 국제모델과 SP모델의 위험관리 프로세스를 참고하여 프로세스 관점에서의 프로젝트 위험관리 대응방안을 제시한다. 실제 프로젝트에서의 위험관리 사례를 살펴보고 주요 위험으로 제시된 범위 및 이해관계자 측면에서의 위험식별, 분석, 대응전략 및 대응방안 실행을 통해 위험도가 줄어들 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 2000.06a
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• pp.1261-1267
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• 2000

외부에서 자극이 가해질 때 상전이(phase transformations)하는 방식으로 대응하는 재료들이 최근 다양하게 연구되고 있다. 예를 들어 형상기억합금은 주변 온도의 변화에 대응하여 그 형상을 변화시키는데 이 과정은 미시적으로는 격자의 형태가 - 예를 들면 정방형 격자에서 입방형격자로 혹은 그 반대로 - 변화하는 과정이다. 강유전체 역시 외부에서 인가되는 전계의 변화에 대응하여 그 격자구조가 변하는데 그와 함께 기계적 변형이 동반하게 된다. 본 논문에서는 상전이를 하는 재료에 적용될 수 있는 1차원 구성방정식을 강유전체의 예를 들어 제시하고 간단한 계산결과를 보이기로 한다. 본 모델을 확장하여 강유전체에서의 분극역전(polarization reversals)에 대한 3차원 유한요소 모델을 개발하고 응용하려는 시도가 이루어지고 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.895-897
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• 2004

3차원 모델 재구성 방법 중 하나는 평행한 2차원 영상위의 외곽선들을 이용하여 본래의 기하정보를 복원하는 것이다. 표면 재구성 과정은 크게 대응관계 결정, 타일화, 분기처리로 이루어진다. 단순한 외곽선의 쌍인 경우에는 간단한 방법으로 기하정보를 생성할 수 있으나, 하나의 외곽선이 인접 슬라이스의 여러 외곽선으로 분기되는 경우는 처리가 쉽지 않다. 본 논문에서는 분기가 있는 복잡한 외곽선의 쌍으로부터 본래의 형상을 재구성하는 알고리즘을 제안한다. 먼저 외곽선의 각 정점에 대응하는 인접 외곽선의 최단거리 정점들을 찾아서 기본영역을 타일화 하고 남은 부분(클레프트)들은 대응하는 잔여 정점들의 중점을 찾아 타일화 한다. 이렇게 함으로써 여러 개로 분기된 외곽선을 본래의 형상으로 재구성 할 수 있으며 이를 실험을 통하여 확인하였다.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SP
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• v.39 no.1
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• pp.9-16
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• 2002

This paper proposes a new 3D modeling technique using disparity-motion relationship and feature points. To generate the 3D model from real scene, generally, we need to compute depth of model vertices from the dense correspondence map over whole images. It takes much time and is also very difficult to get accurate depth. To improve such problems, in this paper, we only need to find the correspondence of some feature points to generate a 3D model of object without dense correspondence map. The proposed method consists of three parts, which are the extraction of object, the extraction of feature points, and the hierarchical 3D modeling using classified feature points. It has characteristics of low complexity and is effective to synthesize images with virtual view and to express the smoothness of Plain regions and the sharpness of edges.

• Journal of KIISE
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• v.42 no.3
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• pp.320-327
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• 2015

Although service robots in various fields are being commercialized, most of them have problems that depend on explicit commands by users and have difficulty to generate robust reactions of the robot in the unstable condition using insufficient sensor data. To solve these problems, we modeled mirror neuron and theory of mind systems, and applied them to a robot agent to show the usefulness. In order to implement quick and intuitive response of the mirror neuron, the proposed intention-response model utilized behavior selection networks considering external stimuli and a goal, and in order to perform reactions based on the long-term action plan of theory of mind system, we planned behaviors of the sub-goal unit using a hierarchical task network planning, and controled behavior selection network modules. Experiments with various scenarios revealed that appropriate reactions were generated according to external stimuli.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06d
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• pp.302-305
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• 2011

최근 몇 년 동안 발생한 자연재해로 인한 인명피해 및 재산피해의 규모가 매우 크며, 발생빈도가 조금씩 늘어가고 있는 추세이다. 이러한 자연재해는 근본적으로 차단할 수 있는 방법이 없기 때문에 적절한 사전대비 또는 대응을 통해 그 피해를 줄이는 노력이 요구된다. 국가적 차원에서 이러한 자연재해 및 위기상황에 대한 대처방안을 정리하여 위기대응 메뉴얼을 만들어 배포하고 있다. 하지만, 위기대응 메뉴얼 자체에 대한 검증은 이루어진 바가 없다. 본 논문에서는 위기대응 메뉴얼이 포함할 수 있는 잠재적 문제점을 찾기 위해 위기대응 메뉴얼에 대해 정형언어를 사용에 모델링을 하고 모델체킹 기법을 통해 원하는 속성이 만족될 수 있는지를 살펴보았다.