• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.25-27
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• 2005

이동 통신 기술의 급격한 발전으로, 이동 컴퓨팅 환경에서 데이터 서비스에 대한 수요가 점차 증가하고 있다. 이동 호스트 내에 캐쉬가 존재하면, 통신 대역폭의 절약 및 질의에 대한 빠른 응답을 가져올 수 있지만, 이동 호스트가 서버 데이터와의 캐쉬 일관성(Consistency)을 유지시켜야 한다는 문제가 생기게 된다. 본 논문에서는 기존의 기법들이 가지는 문제점들을 보완하기 위해 데이터의 주기성을 고려한 캐쉬 일관성 유지 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터를 주기적, 비주기적 데이터로 분류하고 주기적 데이터에 만료시간을 삽입하고, 또한, 무효화 메시지를 저장해서 단절 후에 선별적으로 캐쉬 데이터가 나누어 질 수 있도록 해서, 캐쉬 내의 데이터가 접속 단절 후에 일방적으로 버려지는 것을 막을 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.71-72
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• 2015

WSN의 센서 노드는 제한된 자원으로 인해 보안상의 취약성을 가지며 공격자는 쉽게 임의의 데이터를 삽입하는 허위 데이터 주입 공격을 할 수 있다. WSN에서는 이러한 공격이 치명적이기 때문에 허위 데이터를 가능한 빨리 여과해야 한다. 허위 데이터 주입 공격을 탐지하는 기법으로 동적 여과 기법이 제안되었는데 이 기법은 초기 분배된 비밀키에 대한 재분배가 이루어지지 않아 같은 공격에 계속 노출될 경우 불필요한 에너지 소모가 발생한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 효율적인 키 재분배를 통해 허위 데이터를 빨리 감지하고 에너지 효율성을 향상시킨다. 전달 노드에서 허위 데이터가 탐지되면 정의된 알람 메시지를 통해 베이스 스테이션에 보고되고 키 재분배를 수행하여 더 효율적으로 허위 데이터를 감지한다. 그러므로 제안 기법은 기존 기법과 비교하였을 때 허위 데이터를 조기에 감지하고 전체 네트워크의 에너지를 절약한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권3호
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• pp.455-464
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• 2020

데이터 활용의 다양성이 높아짐에 따라 비관계형 데이터베이스 사용이 증가했으며, 이에 대한 NoSQL 삽입 공격 또한 증가했다. 전통적으로 NoSQL 삽입 공격을 탐지하기 위해 규칙 기반 탐지 방법론이 제안돼왔으나, 이 방식은 규칙의 범위를 벗어나 발생하는 삽입 공격에의 대응이 어렵다는 한계점이 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 알고리즘을 이용해 특징을 추출하고, RNN 알고리즘을 활용해 NoSQL 삽입 공격을 탐지하는 기법을 제시한다. 또한, 실험을 통하여 본 논문에서 제시한 모델이 기존의 지도학습을 이용한 가장 우수한 모델보다 정확도는 10%, 정밀도는 4%, 재현율은 14%, F2-score는 0.082만큼 더 높은 비율로 NoSQL 삽입 공격을 탐지함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.705-707
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• 2015

정보통신기술의 발달로 무선 네트워크 기능이 스마트 디바이스에 삽입됨에 따라 IoT 서비스는 다양해지고 있다. IoT 환경에서의 스마트 디바이스들은 사용자의 ID와 계정을 통해 동기화하기 때문에 연동된 디바이스를 통해 사용자에게 다양한 서비스를 제공하고 있다. 연동된 디바이스에는 개인 정보, 위치 정보 등 다양하고 방대한 양의 데이터가 저장되어 있다. 이러한 데이터들은 연동 디바이스를 통해 데이터의 변경, 수정, 삭제가 가능해졌다. 따라서 용의자가 동기화된 데이터를 변경, 수정, 삭제 한다면 법적 증거 효력이 사라질 수 있다. 또한, IoT 환경에는 방대한 양의 데이터가 존재하기 때문에 데이터 분류에 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 디지털 포렌식을 위한 IoT 환경에서의 데이터 분류 방법을 제안 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.473-474
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• 2023

본 논문에서는 딥러닝 기법 중 하나인 순환신경망(RNN)을 활용하여 자연어를 처리할 수 있는 모델 개발에 대하여 연구를 진행하였다. 다양한 주제에 대한 사용자들의 의견을 확보할 수 있는 유튜브 플랫픔을 활용하여 데이터를 확보하였으며, 감성 분류를 진행하는 만큼 학습 데이터셋으로는 네이버 영화 리뷰 데이터셋을 활용하였다. 사용자는 직접 데이터 파일을 삽입하거나 혹은 유튜브 댓글과 같이 데이터를 외부에서 확보하여 감성을 분석할 수 있으며, 자연어 속 등장하는 단어의 빈도수를 종합하여 해당 데이터들 속 키워드는 무엇인지를 분석할 수 있도록 하였다. 나아가 종합 데이터 분석 관리 플랫폼을 제작하기 위하여 해당 데이터를 데이터베이스에 저장하고GUI 프로그램을 통하여 접근 및 관리가 가능하도록 하였다.

• 한국방사선학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.439-445
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• 2020

본 연구는 쥐 대장 모델에서 자가팽창형 금속형 스텐트 삽입을 통한 삽입술의 유용성과 조직 과증식을 평가하고자 한다. 먼저 C57BL/6 쥐 대장의 직경을 확인하기 위해 1마리의 대장 투시조영 사전 실험을 실행하였다. 평균 직경은 4.05 mm였다. C57BL/6 쥐들은 두 군으로 나누어 각각 다른 스텐트의 직경을 비교 평가하였다. A 군은 직경이 5 mm, B군은 4mm 였다. 추적관찰 검사는 매주 투시를 통해 스텐트 삽입의 이상 유무를 평가하였다. 4주 후 내시경적 검사를 시행하고 희생하여 육안적 관찰 및 H&E 염색을 통해 조직 과증식을 평가하였다. 스텐트 삽입술은 시술 중 천공이 일어난 1마리를 제외하고 모든 쥐에서는 성공적으로 삽입되었다. 해당 데이터는 본 실험에서 제외하였다. 추적관찰 실험 기간에 A군에 속한 5마리의 쥐는 스텐트 삽입 후 7일 이내에 천공에 의해 사망하였다. B군의 1마리의 쥐는 곧창자로 스텐트의 이동이 발생하였다. A, B 군에서의 합병증은 각각 60%, 10%로 나타났다. 육안적 내시경적 결과에서는 모든 군에서 스텐트 와이어사이로 전체적인 조직 과증식이 일어남을 확인하였다. 조직병리에서의 결과 또한 두 군 사이의 통계적 차이는 유의하지 않게 조직 과증식이 일어났음을 확인할 수 있었다. 대장 스텐트의 삽입술은 기술적으로 유용하게 삽입이 가능했으며, 스텐트에 의한 조직 과증식이 쥐 모델에서 나타남을 확인하였다. 또한 스텐트 사이즈의 증가에 따라 쥐 대장내 천공이 많이 발생함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.105-108
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• 2003

데이터블레이드는 물건의 재질에 파라 칼날을 바꾸어 사용하듯이 필요한 모듈을 골라 삽입함으로써 또 다른 새로운 데이터 타입을 다룰 수 있도록 확장하는 것이다. 이러한 모듈과 결합된 ORDBMS는 다양한 데이터를 효율적으로 처리하기 위해 확장된 SQL 질의언어를 사용함으로써 관계형 모델을 매우 강력하게 만들어준다. 뿐만 아니라, 데이터 타입별로 내용 중심적 질의, 최적화되어 있는 질의계획, 고성능 저장, 검색 등의 기능을 제공해준다. 본 논문에서는 RDBMS에서의 BLOB 방식과 ORDBMS에서의 데이터블레이드 방식의 장단점을 분석하고, 데이터블레이드를 사용하여 웹기반 호텔정보검색시스템을 구현하는 방법을 연구하였다.

• 서비스연구
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• 제6권1호
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• pp.71-81
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• 2016

Cover image에 데이터를 임베딩 하여 stego-image를 생성하고, stego-image로부터 cover image를 손실 없이 복원하며 임베딩 된 데이터를 손실 없이 복원할 수 있는 가역 데이터 은닉기법의 성능을 개선하는 효율적인 기법을 제안하였다. 제안된 기법에서의 임베딩 된 데이터 크기는 이전의 기법에 비하여 더 크고, stego-image의 PSNR값은 48dB보다 더 크게 되는 것이 보장된다. 실험을 통하여 제안된 기법의 성능을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.490-492
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• 2018

본 논문은 음성 데이터를 QR 코드에 입력 및 전송하는 기법을 연구하기 위해 실생활에 가장 많이 사용되는 AMR 음성 데이터를 분석한 결과를 제공한다. AMR은 HEADER와 Speech Data로 구성되어 있고, 비트 형식으로 전송되고 있으며 총 8개의 비트 전송률 모드를 갖고 있다. HEADER에는 Speech Data의 모드 정보가 포함되어 있으며 모드에 따라 Speech Data의 길이는 달라진다. 그 중 QR 코드에 삽입하기 가장 적절한 전송률 모드를 선택하고 해당 모드에 대한 분석을 제공한다. 각 모드에 대한 분석 및 실험을 통해 추후 음성 데이터에 대해 더 높은 압축률을 보이는 것이 최종 목표이다. 그럼으로써 음성 데이터를 보다 효율적으로 전송할 수 있다는 점에서 성능 개선을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.869-879
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• 2022

본 연구를 통해 매우 대중적인 압축 알고리즘인 Deflate 알고리즘을 통해 생성되는 3가지 유형의 압축 데이터 블록 가운데 원본 데이터 없는 비 압축 블록(No-Payload Non-Compressed Block;NPNCB) 유형을 임의로 생성하여 정상적인 압축 블록 사이에 미리 설계된 공격 시나리오에 따라 삽입하는 방법을 통해 악의적 코드 또는 임의의 데이터를 은닉하는 취약점을 발견하였다. 비 압축 블록의 헤더에는 byte align을 위해서만 존재하는 데이터 영역이 존재하며, 본 연구에서는 이 영역을 DBA(Disposed Bit Area)라고 명명하였다. 이러한 DBA 영역에 다양한 악성 코드와 악의적 데이터를 숨길 수 있었으며, 실험을 통해 정상적인 압축 블록들 사이에 오염된 블록을 삽입했음에도 기존 상용 프로그램에서 정상적으로 경고 없이 압축 해제 되었고, 악의적 디코더로 해독하여 악성 코드를 실행할 수 있음을 보였다.