• Journal of Plant Biology
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• 제20권4호
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• pp.160-166
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• 1977

미국 North Carolina주의 담수산 녹조식물 Mesotaeniaceae를 구명하기 위하여 1962년부터 1969년 사이에 200여개소에서 채집한 재료를 조사한 결과, 6속 16종 7변종 1아종이 동정되었다. 그중 3종 1변종은 North Calrolina주의 말기록종 식물이었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.1-9
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• 2021

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 특징을 더욱 잘 학습하고 학습의 효율성을 높이기 위해 전이 학습을 수행했다. ImageNet Dataset으로 사전학습된 ResNet-152 모델의 학습 파라미터를 Encoder Network의 학습 파라미터로 전이했다. 전이학습을 수행한 ResNet-Variational AutoEncoder의 경우 기존 Variational AutoEncoder에 비해 높은 성능을 보였으며 학습의 효율성을 제공하였다. 한편 변종 악성코드 분류를 위한 방법으로는 앙상블 모델인 Stacking Classifier가 사용되었다. ResNet-VAE 모델의 Encoder Network로 추출한 변종 악성코드 특징 데이터를 바탕으로 Stacking Classifier를 학습한 결과 98.66%의 Accuracy와 98.68의 F1-Score를 얻을 수 있었다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권3호
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• pp.289-295
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• 2016

악성코드 개발자들은 악성코드 탐지를 회피하기 위하여 변종 악성코드를 유포한다. 정적 분석 기반의 안티 바이러스로는 변종 악성코드를 탐지하기 어려우며, 따라서 API 호출 정보 기반의 동적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드 분석가의 변종 악성코드 패밀리 분류에 도움을 줄 수 있는 악성코드 패밀리 추천 기법을 제안하였다. 악성코드 패밀리의 API 호출 정보를 동적 분석을 통하여 추출하였다. 추출한 API 호출 정보에 다중 서열 정렬 기법을 적용하였다. 정렬 결과로부터 각 악성코드 패밀리의 시그니쳐를 추출하였다. 시그니쳐와의 유사도를 기준으로, 제안하는 기법이 새로운 악성코드의 패밀리 후보를 3개까지 추천하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 악성코드 패밀리 추천 기법의 정확도를 측정하였다.

• 융합보안논문지
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• 제10권3호
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• pp.51-60
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• 2010

인터넷 기술의 급격한 발전으로 인한 편리함과 더불어 다양한 악성코드들이 제작되고 있다. 악성코드의 발생건수는 날이 갈수록 부지기수로 늘어나고 있으며, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대한 유포는 매우 심각하여 악성코드에 대한 분석은 절실히 필요한 시점이다. 악성코드에 대한 판단기준을 설정할 필요가 있으며, 알고리즘을 이용한 악성코드 분류의 단점은 이미 발견된 악성코드에 대한 분류는 효율적이나 새롭게 생긴 악성코드나 변종된 악성코드에 대해서는 새로운 탐지가 어려운 단점이 있다. 이에 본 연구의 목적은 시각화 기법의 장점을 이용하여 기존의 다변량의 악성코드에 대한 측정 및 분석뿐만 아니라, 변종 혹은 새로운 악성코드에 대해서도 새로운 패턴 혹은 형태를 도출하여 새로운 악성코드와 변종들에 대해서 대처하는데 있다. 따라서 본 논문에서는 업체에서 제공되는 악성코드 속성을 시각화하여 분석하는 기법을 제안하고자 한다.

• 한국환경생태학회지
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• 제12권4호
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• pp.301-316
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• 1999

본 조사는 1998년 5월부터 9월까지 총 8일간 한려해상국립공원 지역의 관속식물상을 조사한 결과 125과, 396속, 573종, 83변종, 11품종 3교잡종 총 670종류(taxa)로 조사되었다. 이 중 남해지역은 117과, 296속, 373종, 53변종 7품종, 3교잡종 총 436종류(taxa), 가라산지역은 73과, 129속, 153종, 16변종 2품종 총171종류(taxa), 통영지역은 97과 280속, 475종, 53변종, 5품종, 1교잡종 총 434종류(taxa)로 각각 조사되었다. 한려해상국립공원 지역은 도로와 이들 주변의 위락시설 및 관상수 농장 등으로 인해 다른 국립공원 지역과 비교할 때 식생의 파괴가 심각한 것으로 조사되었으며, 이들 지역의 특징적인 식생과 식물상을 적극적으로 보전하기 위한 대책이 시급히 필요하다고 판단된다.

• 한국수산과학회지
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• 제8권4호
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• pp.242-244
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• 1975

Perinereis nuntia의 2변종인 P. nuntia var. vallata와 P. rnuntia var. brevicirris는 1818년 Savigny가 Lycor nuntia로 보고한 종중 1857년 erube에 의해 문부의 제5오구역에 하나의 소치를갖고 제$7\~8$구역에 규칙적인 3열의 소치를 갖는 것을 L. nuntia var. vallata로 제5구역에 2각형의 소치가 있고 제$7\~8$구역에 불규칙적 인 3열의 소치를 갖는 것을 L. nuntia var. brevicirris 로 나누어 보고되고 속명으로는 1866년에 Kinberg가 제시한 Perinereis가 적용된 이래 오늘에 이르고 있다. 한국에서는 필자(1972)에 의해 P. nuntia var. vallata(한점해안 갯지렁이)와 P. nuntia var. brevicirris(세점해안갯지렁이)가 보고된 바 있다. 그러나, 충무와 칠천도의 조간대에서 채집된 표본을 재료로 하여 분류의 기준이 되는 소치의 수와 배열상태를 정리한 결과, 기존 2변종은 중간변이집단으로 밀접하게 연결되어 있는 것 중의 일부이기 때문에 변이폭이 혼합된 변이집단의 크기 속에 내포된 상태이다. 이와같은 부분적인 변이를 바탕으로 하여 종군이하 분류군의 서열을 인정한다는 것은 계통분류학상 분류질정의 혼돈을 초래시키는 것으로 간주하고 필자는 첫지렁이과(Nereidae)해 안갯지렁이 속(Perinereis)의 2변종 모두를 Perinereis nuntia (Savigny, 1818), 눈섭해안갯지렁이의 동물이명으로하여 보고하는 것입니다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.137-142
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• 2021

인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대부분 탐지됨을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.103-106
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• 2023

코로나 팬데믹 사태로 인해 업무환경이 재택근무를 하는 환경으로 바뀌고 악성코드의 변종 또한 빠르게 발전하고 있다. 악성코드를 분석하고 백신 프로그램을 만들면 새로운 변종 악성코드가 생기고 변종에 대한 백신프로그램이 만들어 질 때까지 변종된 악성코드는 사용자에게 위협이 된다. 본 연구에서는 머신러닝 알고리즘을 사용하여 악성파일 여부를 예측하는 방법을 제시하였다. 일반적인 악성코드의 구조를 갖는 Portable Executable 구조 파일을 파이썬의 LIEF 라이브러리를 사용하여 Certificate, Imports, Opcode 등 3가지 feature에 대해 정적분석을 하였다. 학습 데이터로는 정상파일 320개와 악성파일 530개를 사용하였다. Certificate는 hasSignature(디지털 서명정보), isValidcertificate(디지털 서명의 유효성), isNotExpired(인증서의 유효성)의 feature set을 사용하고, Imports는 Import Address Table의 function 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. Opcode는 tri-gram으로 추출하여 빈도수를 비교하여 feature set을 구축하였다. 테스트 데이터로는 정상파일 360개 악성파일 610개를 사용하였으며 Feature set을 사용하여 random forest, decision tree, bagging, adaboost 등 4가지 머신러닝 알고리즘을 대상으로 성능을 비교하였고, bagging 알고리즘에서 약 0.98의 정확도를 보였다.

• 환경생물
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• 제20권4호
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• pp.325-338
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• 2002

송지호, 쌍호, 매호, 향호 등 4개의 호소로부터 총 12개의 채집 정점을 선정하여 2001년 5월, 8월 그리고 11월 등 3회에 걸쳐서 식물플랑크톤의 종분포와 현존량을 조사하였다. 본 조사수역으로부터 출현한 식물플랑크톤의 종분포는 Engler의 분류체계에 따라 정리한 결과 총164 분류군이 출현하였으며, 이는 4문 4강 14목 26과 59속 139종 22변종 2품종 1미동정종으로 분류되었다. 이를 문별로 살펴보면 남조식물문이 31종 2변종으로 33분류군이 출현하였고,황갈조식물문의 규조강이 84종 16변종으로 총 100분류군이 출현하였다. 또한 유글레나식물문은 6종 1변종으로 7 분류군이 출현하였으며, 녹조식물문은 18종 3변종 2품종 1미동정종으로 총 24 분류군이 출현하였다. 각 정점의 우점종은 synedra fasciculata, Nitzschia amphibia, Cyclotella comta, Oscillatoria planctonica 등 5종의 규조류와 3종의 남조류로 나타났다. 아우점종은 Trachelomonas cervicula와 Spirogyra sp.를 제외하면 Nitzschia obtusa를 비롯하여 대부분이 규조류로 나타났다. 현존량은 조사된 4개의 석호에서 비교적 높은 값을 나타냈다. 본 연구수역에서 출현한 종 중 Oscillatoria chlorina등 16분류군이 오염수역에 분포하는 종으로 나타났다. 또한 청정수역에 분포하는 종으로는 Cocconeis placentula 1분류군이 출현하였다. 출현종 중 Microcystis nos-aquae 등 4종은 비릿한 냄새를 내서 악취를 낼 수 있는 종류들이다. 식물플랑크톤의 종분포와 현존량을 통하여 볼 때 조사 수역은 오염수역에 분포종이 다수 분포하며, 높은 현존량을 나타냄으로써 모두 부영양화된 수역으로 판단된다.

• 동굴
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• 제90호
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• pp.9-15
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• 2009

본 연구는 Limestone cavern산 pisolite와 제주도의 용암동굴(용암수도)을 모체로 한 2차원의 위 종유동에서 생성된 pisolite와 이들의 변종인 Axiolite및 Tabular에 대한 고찰을 하였다. Limestone cavern에 있어서는 지속적인 중탄산칼슘 용액의 점적이 이루어지나 Lava tunnel은 shelly sand의 카르사이트 질이 빗물에 용탈되어 현무암의 절리 면을 따라 용암동굴내로 들어간다. 따라서 계절 변화에 따른 점적의 빈도차도 speleothem 생성에 큰 차이가 있을 뿐 만 아니라 pisolite와 그들의 변종인 봉상체 즉axiolite와 판상 체인 tabular의 생성에도 깊이 관여한다는 사실을 알게 되었다.