• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2010.05a
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• pp.499-502
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• 2010

본 논문에서는 동영상 데이터 암호화를 위해 비디오 데이터의 I-프레임 암호화 기법을 제안한다. 또한 시스템 서버에서 암호화된 멀티미디어 데이터를 클라이언트 시스템에서 사용자가 실행할 때 자동으로 사용자 인증과 데이터의 복호화를 수행할 수 있도록 하는 라이선스 에이전트를 제안한다. 라이선스 에이전트는 사용자의 멀티미디어 데이터의 실행 시 공유 키 풀(shared key pool)을 이용한 PKI(Public Key Infrastructure)기반의 사용자의 인증과 멀티미디어 데이터의 암호 및 복호화를 수행한다. 또한 비밀키 기반의 공개키 분배 시스템을 이용하여 키의 누출을 미연에 방지하고 키의 누출 시 그 경로를 추적할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.606-609
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• 2021

최근 한국에서도 이루다의 윤리 이슈를 기점으로 딥러닝 모델의 윤리적 언어학습 필요성이 대두되었다. 그럼에도 불구하고 영어 데이터에 비해 한국어 데이터는 Korean Hate Speech Detection Dataset 이 유일하다. 이번 연구에서는 기존 데이터 세트의 유연성이 떨어지고 세부 라벨이 제한적이라는 문제를 개선한 새로운 데이터 세트를 제안하고, 해당 데이터 세트에 대하여 다양한 신경망 분류 모델을 적용한 벤치마크 결과를 공개한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.11
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• pp.2374-2380
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• 2011

Many people is preferred to mVoIP which offers call telephone-quality and convenient UI as well as free of charge. On the other hand, security of mVoIP is becoming an issue as it using Internet network may have danger about wiretapping. Although traditionally encryption algorithm of symmetric key for security of voice data has been used, ECC algorithm of public key type has been preferring for encryption because it is stronger in part the strength of encryption than others. However, the existing way is restricted by lots of operations in poor mobile environment. Thus this paper proposes the efficiency of resource consumption way by reducing cryptographic operations.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.613-618
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• 2022

효과적인 자연어 처리를 위해 제안된 Transformer 구조의 등장 이후, 이를 활용한 대규모 언어 모델이자 사전학습 모델인 BERT, GPT, OPT 등이 공개되었고, 이들을 한국어에 보다 특화한 KoBERT, KoGPT 등의 사전학습 모델이 공개되었다. 자연어 처리 모델의 확보를 위한 학습 자원이 늘어나고 있지만, 사전학습 모델을 각종 응용작업에 적용하기 위해서는 데이터 준비, 코드 작성, 파인 튜닝 및 저장과 같은 복잡한 절차를 수행해야 하며, 이는 다수의 응용 사용자에게 여전히 도전적인 과정으로, 올바른 결과를 도출하는 것은 쉽지 않다. 이러한 어려움을 완화시키고, 다양한 기계 학습 모델을 사용자 데이터에 보다 쉽게 적용할 수 있도록 AutoML으로 통칭되는 자동 하이퍼파라미터 탐색, 모델 구조 탐색 등의 기법이 고안되고 있다. 본 연구에서는 한국어 사전학습 모델과 한국어 텍스트 데이터를 사용한 자연어 처리 모델 산출 과정을 정형화 및 절차화하여, 궁극적으로 목표로 하는 예측 모델을 자동으로 산출하는 시스템의 설계를 소개한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.1018-1021
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• 2020

최근 개인정보가 포함된 비정형 텍스트 문서들이 유출되거나 무분별하게 공개됨으로써 정보의 주체는 물론 기업들까지 피해를 받고 있다. 데이터를 공개 및 활용하기 위해 개인정보 검출 및 비식별화 과정이 필수적이지만 정형 데이터와는 달리 비정형 데이터의 경우 해당 과정을 자동으로 처리하는 데 한계가 있다. 이를 위해 딥러닝 모델들을 사용하여 자동화하려는 연구들이 있었지만 문장 내 단어의 모호성에 대한 고려 없이 단어 개체명 정보에만 의존하여 개인정보를 검출하는 형태로 진행되었다. 따라서 문장 내 단어들 중 식별 대상인 단어들도 비식별화 되어 데이터에 대한 유용성을 저해할 수 있다는 문제점을 남겼다. 본 논문에서는 문장의 의도 정보를 단어의 개체명 학습 과정에 부가적인 정보로 활용하는 개인정보 검출 모델과 개인정보 데이터의 유용성을 고려한 비식별화 기법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.139-143
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• 2021

최근 대용량 말뭉치를 기반으로 한 언어 모델이 개발됨에 따라 다양한 자연어처리 분야에서 사람보다 높은 성능을 보이는 시스템이 제안되었다. 이에 따라, 더 어렵고 복잡한 문제를 해결하기 위한 데이터셋들이 공개되었으며 대표적으로 기계독해 작업에서는 시스템이 질문에 대해 답변할 수 없다고 판단할 수 있는지 평가하기 위한 데이터셋이 공개되었다. 입력 받은 데이터에 대해 답변할 수 없다고 판단하는 것은 실제 애플리케이션에서 중요한 문제이기 때문에, 이를 해결하기 위한 연구도 다양하게 진행되었다. 본 논문에서는 문서를 이해하여 답변할 수 없는 데이터에 대해 효과적으로 판단할 수 있는 기계독해 시스템을 제안한다. 제안 모델은 문서의 내용과 질문에 대한 이해도가 낮을 경우 정확한 정답을 맞히지 못하는 사람의 독해 패턴에서 착안하여 기계독해 시스템의 문서 이해도를 높이고자 한다. KLUE-MRC 개발 데이터를 통한 실험에서 EM, Rouge-w 기준으로 각각 71.73%, 76.80%을 보였다.

• Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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• v.17 no.3
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• pp.97-114
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• 2017

The purpose of this study is to analyze whether, in public organizations, a significant relationship can be found between transparency and information disclosure systems. The study also aims to analyze how the relationship has changed and whether political regimes and organization type matter for such changes. The meaning of information disclosure and the concept of transparency were reviewed through existing literature, the status of which was analyzed using related statistical data. Using a decade of disclosure rate and integrity index data from 2003 to 2013, the correlation between those two variables by political regimes and organization type was analyzed. To improve the information disclosure system and transparency in public organizations, ensuring the documentation of work process, providing the consumer with the information that he/she wants, and institutionalizing systems to evaluate transparency are important. The results of this study will be used as a basic material for understanding the relationship between the information disclosure system and transparency.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.13-22
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• 2019

기존의 NTFS, HFS+, Ext4와 같은 전통적인 파일시스템들은 디스크 사용, 공간 관리, 데이터 암호화 등 여러 측면에서 한계점을 가지고 있었다. 특히 디스크 사용 측면에서 기본적으로 단일 디스크 안에서 동작하도록 설계되었기 때문에 여러 개의 디스크에서 동작하도록 하려면 RAID와 같은 별도의 구성이 필요했다. 이에 따라 주요 운영체제들은 위와 같은 기존 파일시스템들의 한계점들을 극복하도록 설계된 Pooled Storage 파일시스템들을 공개하였다. Pooled Storage 파일시스템에 관한 연구는 2017년 여름 미국 오스틴에서 열린 DFRWS 학회에서 독일의 Jan-Niclas Hilgert에 의해 발표된 이후 디지털 포렌식 학계 및 산업계에서 집중적인 연구개발이 진행되고 있다. 2017년 Hilgert는 ZFS 파일시스템에 대한 분석기능을 공개소프트웨어인 SleuthKit에 추가한 기술을 발표하였고, 2018년 DFRWS에서는 BtrFS 파일시스템에 대한 분석기능을 공개하였다. BlackBag Technologies의 Joe Syle은 APFS 파일시스템에 대한 분석기능을 SleuthKit에 추가한 결과를 DFRWS 2018에서 발표하였다. 노르웨이의 Rune Nordvik은 2019년 DFRWS에서 REFS를 역공학을 통하여 분석한 결과를 공개하였다. 국내에서는 고려대학교를 중심으로 ReFS에 대한 연구가 진행 중이다. 본 논문에서는 주요 운영체제들이 공개한 Pooled Storage 파일시스템 형태의 차세대 파일시스템인 ReFS, APFS, BtrFS를 소개하고 각 파일시스템의 특징과 주요 기능들을 설명한다.

• Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers
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• v.18 no.10
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• pp.27-34
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• 2000

간단하게나마 XHTML을 이용한 데이터 방송에 관련된 기술표준과 이를 이용한 데이터 방송 시스템의 한 예를 소개하였다. 데이터 방송은 아직 그 형태나 가능성이 개발되어 가는 과정에 있으며 여기에 소개된 기술표준도 계속 빠른 속도로 발전되어 가고 있다. W3C에서는 XHTML 1.1을 기초로 프로파일, 확장 폼, 확장 이벤트 등을 정의하고 있으며 CSS3, DOM3도 작업이 진행 중이다. 미국과 유럽의 표준화 위원회에서는 선언적 어플리케이션을 규격에 포함시키는 작업이 한창이다. 이런 추세로 보아 앞으로의 데이터 방송은 공개된 표준 기술을 수용하는 쪽으로 발전하게 될 것이며 그 한 축은 본 원고에서 다룬 내용이 자리 잡게 될 것이라고 예상된다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.26 no.3
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• pp.693-700
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• 2016

Analyzing characteristics of spam text messages had limitations since spam datasets are typically difficult to obtain publicly and previous studies focused on spam email. Although existing studies, such as through the use of spam e-mail characterization and utilization of data mining techniques, there are limitations that influence is limited to high spam detection techniques using a single word character. In this paper, we reveal the characteristics of the spam SMS based on experiment and analysis from different perspectives and propose coward analysis based spam SMS detection scheme with a publicly disclosed spam SMS from the University of Singapore. With the extensive performance evaluations, we show false positive and false negative of the proposed method is less than 2%.