• 한국음향학회지
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• 제19권6호
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• pp.41-46
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• 2000

본 논문에서는 자바를 사용하여 연속분포 HMM 알고리즘과 Browser-embedded 모델로 음성인식시스템을 구현하였다. 이 시스템은 웹상에서 음성분석, 처리, 인식과정을 실행할 수 있도록 설계되었으며, 클라이언트에서는 자바애플릿을 이용하여 음성의 끝점검출과 MFCC와 에너지 그리고 델타계수들을 추출하여 소켓을 통해 서버로 전송하고, 서버는 HMM 인식기와 학습DB를 이용하여 인식을 수행하고 인식된 결과는 클라이언트에 전송되어 문자로 출력되어진다. 또한 이 시스템은 플랫폼에 독립적인 시스템으로 네트웍상에서 구축되었기 때문에 높은 에러율을 갖고 있지만 멀티미디어 분야에 접목시켰다는 의의와 향후에 새로운 정보통신 서비스가 될 가능성이 있음을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제19C권1호
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• pp.47-54
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• 2012

최근 웹사이트는 매쉬업, 소셜 서비스 등으로 다양한 출처의 리소스를 상호 참조하는 형태로 변화하면서 해킹 시도도 사이트를 직접 공격하기보다 서비스 주체와 연계 서비스, 클라이언트가 상호 작용하는 접점에 악성스크립트를 삽입하는 공격이 증가하고 있다. 본 논문에서는 웹사이트 이용 시 신뢰관계에 있는 여러 출처로부터 다운받은 웹컨텐츠의 HTML 코드와 자바스크립트 코드가 클라이언트 브라우저에서 구동 시 삽입된 악성스크립트를 원격의 검증시스템으로부터 탐지하는 모델을 제안한다. 서비스 주체의 구현코드 정보를 활용하여 요청 출처에 따라 검증 항목을 분류하고 웹컨텐츠의 검증 요소를 추출하여 검증 평가결과를 화이트, 그레이, 블랙 리스트로 데이터베이스에 저장하였다. 실험평가를 통해 제안한 시스템이 악성스크립트를 효율적으로 탐지하여 클라이언트의 보안이 향상됨을 확인하였다.