• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.1112-1115
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• 2010

VoIP를 위한 개방형 규약 중 SIP는 IETF에서 정의한 시그널링 규약으로 IP 네트워크에서 음성, 영상의 호와 같은 멀티미디어 통신 세션을 제어하기 위해 널리 사용한다. 공격자는 SIP의 취약점을 이용한 전화번호 스캐닝, 사용자 암호를 알아내기 위한 사전공격, 콜 플러딩 공격을 통해 VoIP 서비스 정보를 절취하거나 이용을 방해 할 수 있다. 본 논문에서는 VoIP 환경의 SIP 스캐닝, 콜 플러딩, 그리고 무차별 대입 공격을 분석하고 대응방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.613-616
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• 2020

본 연구는 소상공인에게 쉽고 간단한 사용자 인터페이스를 통한 효과적인 창고 운용 최적화 솔루션을 제시하며, 장기적으로 소상공인의 종합적인 온라인 판로 개척 체계 확립을 목표로 한다. 세부적으로 최신 물류 트렌드인 RFID 기술을 접목한 Smart 입출고 Machine 의 개발과 Machine Learning 기술을 이용한 창고 보안 Smart 개폐 장치, 안정적인 제품/주문 Data 관리를 위한 클라우드 서버(AWS) 서비스를 제공함과 더불어 Data 분석을 통한 트렌드 분석으로 소상공인이 온라인 생태계에 수익을 높이며 안정적으로 정착할 수 있는 방안을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.269-272
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• 2021

본 논문에서는 변수간의 다양한 관계 분석 또는 예측 모델에 많이 적용되는 베이지안 네트워크 모델에 대한 양자 회로를 설계하고, 설계한 양자 회로를 '모여봐요! 동물의 숲' 게임에서 진행되는 무 거래에 대한 무값을 예측하는 시나리오에 적용했다. 제안한 양자 가격 예측 모델은 양자 회로로 표현했으며 IBM 의 Qiskit 을 이용해 구현하였다. 구현한 회로는 시뮬레이션 백엔드 뿐만아니라 IBM 에서 클라우드로 제공하는 실제 양자 컴퓨터 2 종의 백엔드에 실행하였고, 실행 결과와 설계한 회로를 바탕으로 제안한 모델의 성능을 분석하여 제안 모델의 효용성을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.246-248
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• 2022

최근 블록체인 기술이 발달함에 따라 사이버 범죄자의 공격 대상이 되고 있다. 특히, 암호화폐가 등장하게 되면서 화폐를 관리하는 전자지갑의 보안이 중요해지고 있다. 전자지갑은 내부에 저장된 개인 키를 통해 네트워크에 트랜잭션을 요청하게 되고 사용자 인증을 위해 중앙 기관에 검증을 요청한다. 이때, 전자지갑은 서드파티 취약점에 영향을 받아 공격 대상이 될 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 블록체인 환경에서 서드파티 의한 위협으로부터 전자지갑을 보호하는 메커니즘 연구를 진행했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.134-136
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• 2023

안드로이드는 오픈소스로 많은 제조 업체들이 자신들의 서비스에 맞게 커스터마이징 하기도 한다. 다만, 접근 제어 정책들을 올바르지 못하게 수정하거나 추가함에 있어서 발생하는 취약점을 통해 공격자가 해당 접근 제어 메커니즘을 우회하여 보안적 위험 문제가 발생할 수 있다. 이에 따라 안드로이드의 다양한 접근 제어 정책들을 살펴보고, 제조 업체가 추가하는 접근 제어 정책을 검사하거나 발생하는 취약점에 따라 우회할 수 있는 방법들을 찾아내는 최근 연구들의 동향을 분석하고자 하며 앞으로의 관련 연구의 지속적인 필요성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.172-173
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• 2023

2018년 NIST에서 AEAD 형태의 암호를 가진 경량 암호 표준화 공모를 진행하였다. 이후 2라운드를 통해 최종적으로 10개의 경량 암호가 남게 되었고, 이후 2023년 2월에 ASCON 암호가 NIST 경량 암호 표준으로 지정되었다. 경량 암호의 표준이 된 만큼, 기존에 사용되던 AEAD 암호와는 속도나 메모리 사용량 등, 저사양 기기에 특화된 차이점이 존재할 것이다. 본 논문에서는 저사양 기기의 환경에서, 기존 AEAD 암호에 해당하는 AES-GCM과 이번 표준으로 지정된 ASCON 암호를Arduino-Uno에서 직접 실행함으로써 성능 면에서 어떤 차이점이 있는지 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.200-202
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• 2023

SDN (Software Defined Networking) is an emerging networking system which differs from traditional network architecture. Moreover SDN has many advantages and special capabilities that traditional networks do not have. SDN and P4 are related in that they can be combined to create more advanced and intelligent networking systems. Additionally, Al has emerged as a transformative force in various fields, including SDN. By applying Al and P4 to SDN, network administrators can leverage the power of them to make impact on SDN security. We offer an overview of recent trend of SDN security integrating P4 a nd Al in this study.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1106-1107
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• 2023

자율주행 선박의 기술 발전에 따라 적대적 공격에 대한 위험성이 대두되고 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 다양한 신경망 모델을 활용하여 적대적 공격을 탐지하는 성능을 체계적으로 비교, 분석하였다. CNN, GRU, LSTM, VGG16 모델을 사용하여 실험을 진행하였고, 이 중 VGG16 모델이 가장 높은 탐지 성능을 보였다. 본 연구의 결과를 통해 자율주행 선박에 적용될 수 있는 보안모델 구축에 대한 신뢰성 있는 방향성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.602-603
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• 2024

이 논문은 코로나 팬데믹 시대에 원격 의료 서비스의 중요성이 부상함에 따라, LLM(Large Language Model)과 웨어러블 기기를 활용한 의료 기술의 발전과 이를 통한 의료 서비스의 혁신에 대해 다루고 있다. 코로나 19 대응을 위해 원격 의료에 대한 법적 제한이 완화되며, 이에 따른 원격 의료 시스템의 확대를 언급하고 있다. LLM 을 활용한 의료 정보 관리와 웨어러블을 통한 건강 모니터링을 소개하며, 대화형 AI 를 통한 문의사항 처리와 2 차 처방, 실시간 번역 AI 기술 등의 기술적 혁신을 언급하고 있다. 이러한 기술들이 의료 서비스의 혁신과 개인 건강 관리에 새로운 차원을 열어주지만, 보안 문제와 디지털 격차 등의 문제가 동반될 수 있다고 경고하며, 이를 극복하기 위한 대책과 지속적인 개선이 필요하다고 강조하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.509-512
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• 2024

자연어 처리 기술은 인간 언어의 이해와 처리에서 큰 진전을 이루었으나, 학습 데이터에 내재한 성별 편향이 모델의 예측 정확도와 신뢰성을 저하하는 주요한 문제로 남아 있다. 특히 성별 예측에서 이러한 편향은 더욱 두드러진다. 제로샷 분류 기법은 기존에 학습되지 않은 새로운 클래스를 효과적으로 예측할 수 있는 기술로, 학습 데이터의 제한적인 의존성을 극복하고 다양한 언어 및 데이터 제한 상황에서도 효율적으로 작동한다. 본 논문은 성별 클래스 확장과 데이터 구조 개선을 통해 성별 편향을 최소화한 새로운 데이터셋을 구축하고, 이를 제로샷 분류 기법을 통해 학습시켜 성별 편향성이 완화된 새로운 성별 예측 모델을 제안한다. 이 연구는 다양한 언어로 구성된 자연어 데이터를 추가 학습하여 성별 예측에 최적화된 모델을 개발하고, 제한된 데이터 환경에서도 모델의 유연성과 범용성을 입증한다.