• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.373-376
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• 2014

최근 모바일 기기 및 무선기기의 발달로 인하여 센서 네트워크가 다양한 분야에서 응용되고 있다. 따라서 센서에서 실시간으로 발생하는 스트리밍 데이터에서 이벤트를 감지하고 분석하는 것은 중요한 연구 분야로 부각되고 있다. 단순 이벤트의 발생 조건을 빠르게 판별하기 위해 비트맵 인덱스 기반 복합 이벤트 검출 기법 등 여러 가지 방법들이 사용되고 있지만, 아직까지 이기종 센서에서 발생하는 각기 다른 형태의 데이터를 융합하여 이벤트를 검출하는 복합 이벤트 처리에 대한 연구는 미비한 실정이다. 본 논문에서는 각기 다른 형태를 가지는 스트리밍 데이터에 멤버쉽 함수를 적용하여 퍼지화 함으로서 이기종 센서에서 발생하는 데이터를 융합 처리가능하며, Quine-Mccluskey 감축기법을 통하여 규칙의 신뢰도 및 속도가 향상된 의사결정을 하는 고속 이벤트 탐지기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(A)
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• pp.425-427
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• 2012

본 논문에서는 상황인지 시스템에서 규칙들간에 발생하는 충돌을 실행 이전에 탐지하기 위한 기법을 소개한다. 사용자가 새로운 규칙을 입력하면, 이벤트, 조건, 액션 정보를 단계적으로 분석하여, 동일한 이벤트가 상이한 서비스를 요구하는 규칙들을 탐지한다. 이는 실행 중에 발생되는 충돌을 감소시킴으로써, 동적 충돌 탐지 및 해결 대상을 감소시킨다. 제안된 기법은 규칙 기반 상황인지 미들웨어 상에 구현되었다.

• Spatial Information Research
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• 제20권5호
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• pp.99-109
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• 2012

최근 소셜 미디어의 발달과 스마트폰의 확산으로 SNS(Social Network Service)가 활성화가 되면서 데이터양이 폭발적으로 증가하였다. 이에 맞춰 빅데이터 개념이 새롭게 대두되었으며, 빅데이터를 활용하기 위한 많은 방안이 연구되고 있다. 여러 기업이 보유한 빅데이터의 가치창출을 극대화하기 위해 기존 데이터와의 융합이 필요하며, 물리적, 논리적 저장구조가 다른 이기종 데이터 소스를 통합하고 관리하기 위한 시스템이 필요하다. 빅데이터를 처리하기 위한 시스템인 맵리듀스는 분산처리를 활용하여 빠른게 데이터를 처리한다는 이점이 있으나 모든 키워드에 대해 시스템을 구축하여 저장 및 검색 등의 과정을 거치므로 실시간 처리에 어려움이 따른다. 또한, 이기종 데이터를 처리하는 구조가 없어 복합 이벤트를 처리하는데 추가 비용이 발생할 수 있다. 이를 해결하는 방안으로 기존에 연구된 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하여 실시간 복합 이벤트 탐지를 위한 기법을 제안하고자 한다. 복합 이벤트 처리 시스템은 서로 다른 이기종 데이터 소스로부터 각각의 데이터들을 통합하고 이벤트들의 조합이 가능하며 스트림 데이터를 즉시 처리할 수 있어 실시간 처리에 유용하다. 그러나 SNS, 인터넷 기사 등 텍스트 기반의 비정형 데이터를 텍스트형으로 관리하고 있어 빅데이터에 대한 질의가 요청될 때마다 문자열 비교를 해야 하므로 성능저하가 발생할 여지가 있다. 따라서 복합 이벤트 처리 시스템에서 비정형 데이터를 관리하고 질의처리가 가능하도록 문자열의 논리적 스키마를 부여하고 데이터 통합 기능을 제안한다. 그리고 키워드 셋을 이용한 필터링 기능으로 문자열의 키워드를 정수형으로 변환함으로써 반복적인 비교 연산을 줄인다. 또한, 복합 이벤트 처리 시스템을 활용하면 인 메모리(In-memory)에서 실시간 스트림 데이터를 처리함으로써 디스크에 저장하고 불러들이는 시간을 줄여 성능 향상을 가져온다.

• 융합보안논문지
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• 제5권4호
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• pp.1-6
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• 2005

네트워크 시스템에 대한 악의적인 접근과 정보위협이 증가하고, 그 피해또한 기업에서 개인 사용자까지 확대되고 있다. 침입탐지 시스템, 침입차단 시스템 등 단위 보안 기능만을 제공하는 제품은 분산화, 지능화 되어가고 있는 복합적인 침입에 대한 대응에 한계가 있다. 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입탐지, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버측의 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 침입경보 데이터를 축약하는 방법에 대하여 연구하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권5호
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• pp.223-232
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• 2012

최근 개인정보에 대한 유출과 침해행위가 급증하면서 악의적인 목적의 피해사례가 급증하고 있다. 대부분의 사용자가 윈도우즈 운영체제를 사용하고 있으며, 최근 Windows 7 운영체제가 발표되면서 Windows 7 OS 환경에서의 침해대응 기법에 대한 연구가 필요하다. 현재까지 개발된 침해사고 대응 기법은 대부분 Windows XP 또는 Windows Vista를 중심으로 구현되어 있다. 윈도우즈 운영체제에서 시스템 침해사고를 효율적으로 분석하기 위해서는 시스템에서 생성되는 이벤트 정보의 시간정보 및 보안 위협 가중치 정보를 중심으로 이를 시각적으로 분석할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 발표된 Windows 7 운영체제에서 생성되는 시스템 이벤트 정보에 대해 시각적으로 분석하고 이를 통해 시스템 침해사고를 분석할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 개발된 시스템을 이용할 경우 보다 효율적인 침해사고 분석이 가능할 것으로 예상된다.

• 정보와 통신
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• 제25권10호
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• pp.42-49
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• 2008

본고에서는 센서네트워크 기술의 역사와 배경 그리고 국방분야에 적용 가능한 센서네트워크 시스템에 대해서 기술한다. 국방 센서네트워크 시스템은 다른 센서네트워크 응용분야에 비해 유선 망 및 이동통신망 시스템에서 요구하는 신뢰성 있는 정보전달, 실시간 지원 등을 요구하고 있으며 또한 다중센서를 복합적으로 이용하여 적의 침입 또는 이벤트 발생을 100% 탐지하고 오보율 낮출 수 있는 기능을 요구한다. 본고에서는 이러한 국방 센서네트워크 시스템에서 요구하는 사항들을 만족시키기 위해 시스템의 주요 구성 요소들에서 수행해야 할 기술들, 센서 신호처리 및 식별 기술, 신뢰성 있는 패킷 전달을 위한 섹터안테나 및 섹터안테나 기반의 MAC 기술 그리고 실시간과 신뢰성 보장을 위한 라우팅 기술에 대해 논의한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권5호
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• pp.1-9
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• 2022

최근 IoT 및 휴대용 통신 단말에 각종 서비스가 연동되면서 해당 디바이스의 보안 취약점을 악용한 사이버 공격이 급증하고 있다. 특히 지능형 지속위협(APT) 공격을 통해 대단위 네트워크 환경에서 이기종 형태의 디바이스를 대상으로 한 사이버 공격이 급증하고 있다. 따라서 침해사고 발생시 대응 체계의 유효성을 향상시키기 위해서는 위협 분석 및 탐지 성능이 향상되도록 수집된 아티팩트 데이터에 대한 데이터 보완(Data Enrichment) 메커니즘을 적용할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 침해사고 분석을 위해 수집된 아티팩트를 대상으로 기존의 사고관리 프레임워크에서 수행하는 데이터 보완 공통 요소를 분석하여 실제 시스템에 적용 가능한 특징 요소를 도출하고, 이를 토대로 개선된 사고분석 프레임워크 프로토타입 구조를 제시하였으며 도출된 데이터 보완 확장 요소의 적합도를 검증하였다. 이를 통해 이기종 디바이스로부터 수집된 아티팩트를 대상으로 사이버 침해사고 분석 시 탐지 성능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.209-216
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• 2016

최근 도로, 건물, 지형과 같은 공간정보를 기반으로 한 다양한 융합정보가 생성됨에 따라 이를 효율적으로 표현할 수 있는 지도의 시각화가 중요하다. 그러나 흔히 사용하는 웹 지도 서비스에서 라인, 폴리곤과 같은 복잡한 포인트로 이루어진 형상정보는 지도를 통해 표출하는데 일정 시간이 소요될 뿐만 아니라 이용할 수 있는 사용제한 기준이 있어 정보를 표현하는데 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 용량이 비교적 크고 복잡한 공간정보를 효율적으로 가시화하기 위한 기법을 제안하였다. 이 기법은 공간질의하여 일부영역의 데이터만을 가져오고 클라이언트 기반의 움직임 이벤트를 탐지하여 이전 질의 영역을 제외한 정보를 조회하여 확장해가는 방법이다. 이 기법을 적용했을 때 클라이언트가 원하는 영역만의 정보를 요청하기 때문에 표출에 대한 소요시간을 단축할 수 있으며, 불필요한 정보를 가져오지 않아 전체적인 시스템 측면에서도 효율적인 표출이 이루어질 것으로 기대된다.