• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2006.10e
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• pp.213-219
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• 2006

본 논문에서는 스팸메일에 나타나는 스팸성 자질과 URL 자질을 이용한 최대엔트로피모델 기반 스팸 필터 시스템을 제안한다. 스팸성 자질은 스패머들이 스팸메일에 인위적으로 넣는 강조 패턴이나 필터 시스템을 통과하기 위해 비정상적으로 변형시킨 단어들을 말한다. 스팸성 자질 외에 반복적으로 나타나는 URL과 비정상적인 Ink도 자질로 사용하였다. 메일 수신자에게 추가적인 정보 제공을 목적으로 하이퍼링크로 연결시키거나 메일에 직접 타이핑한 URL 중 필터 시스템을 피하기 위해 유효하지 알은 비정상적인 URL들이 스팸 메일을 걸러내는데 도움을 줄 수 있기 때문이다. 또한 스팸성 자질과 URL을 각각 적용한 두 분류기를 통합하였다. 분류기의 통합은 각 분류기에 이용된 자질을 독립적으로 사용할 수 있다는 장점을 가지고 있다. 실험 결과를 통해 스팸성 자질과 URL을 이용함으로써 스팸 필터 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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• 2010.06a
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• pp.144-144
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• 2010

투명 산화물 반도체로 가장 널리 사용되는 산화아연 반도체의 온도 증가에 따른 비정상적인 비저항의 감소를 보고 한다. 이는 직류 마그네트론 스퍼터링 시스템을 이용하여 연구를 진행하였으며, 공정 변수 중 압력 가변만 진행하였다. 상온에서의 전류 전압 곡선을 바탕으로 온도 증가에 따른 전류-전압 곡선 해석, 결정성 확인을 위하여 XRD 장비를 이용하였으며, 화학적인 조성 확인을 위해 EDS 장비를 이용하였다. 이를 통해 아연과 산소의 비율, (100) 결정성 방향 등의 결과를 통해 온도 증가에 따른 비정상적인 전기적 비저항 감소에 대한 현상을 확인하였다.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1066-1074
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• 2014

In this paper, we present a visual analytics system that uses serial-correlation to detect an abnormal event in spatio-temporal data. Our approach extracts the topic-model from spatio-temporal tweets and then filters the abnormal event candidates using a seasonal-trend decomposition procedure based on Loess smoothing (STL). We re-extract the topic from the candidates, and then, we apply STL to the second candidate. Finally, we analyze the serial-correlation between the first candidates and the second candidate in order to detect abnormal events. We have used a visual analytic approach to detect the abnormal events, and therefore, the users can intuitively analyze abnormal event trends and cyclical patterns. For the case study, we have verified our visual analytics system by analyzing information related to two different events: the 'Gyeongju Mauna Resort collapse' and the 'Jindo-ferry sinking'.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.805-808
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• 2002

컴퓨터 시스템 및 네트워크에 대한 침입 공격의 방법 중 이미 알려진 형태의 공격에 대해서는 상대적으로 탐지가 용이하나 사용자의 비정상행위는 방법의 다양성 때문에 탐지가 매우 어렵다. 그러나, 사용자의 정상적인 행동은 몇 가지 소수의 형태로 특정 지어질 수 있다. 본 논문에서는 상대적으로 변화가 적은 정상 행위를 신경망으로 Modeling하여 이를 비정상 행위 탐지에 적용하는 기법을 제안한다. 이를 위하여 입력 영역을 지역화 하는 특성을 갖는 RBF(Radial-Basis-Fuction) 신경망에 대한 단일 Class의 학습방법을 제안하고, 이를 이용한 비정상 행위에 대한 공격의 탐지에 대한 적용 방안을 제시한다. 비정상 행위 탐지에 대한 적용 가능성을 검증하기 위하여 사용자가 키보드 입력 유형을 학습하고 이를 이용하여 타인의 ID와 Password를 도용한 경우의 탐지에 적용하였다.

• Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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• 2001.11a
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• pp.166-169
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• 2001

광범위한 인터넷의 발달은 우리의 생활을 윤택하게 해주었지만, 불법적인 침입, 자료 유출 등 범죄도 늘었다. 이에 따라 불법적인 침입을 막는 침입탐지기술도 많이 발전하게 되었다. 침입탐지기술은 크게 오용탐지방법과 비정상적인 행위 탐지 방법으로 나눌 수 있다. 본 논문에서는 비정상적인 행위 탐지 방법의 긍정적 결함을 줄이기 위한 방법으로 유사도 측정 알고리즘을 사용한 방법을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.505-507
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• 2000

현재 백혈병 진단에서 사용중인 방법은 골수영상을 획득하고 이를 관찰하여 비정상의 백혈구의 형태, 백혈구 핵의 크기와 추출된 골수에서의 백혈구가 차지하는 비율을 이용하여 진단하고 있다. 비정상적인 모양을 띠고 있는 백혈구의 검출은 백혈병 진단에 있어 중요한 정보로 사용된다. 백혈구의 이상 형태중 다수의 구멍이 있는 백혈구는 검출하기 위해 골수영상에서 백혈구 영역을 추출하고 이에 대해 UNL transform을 이용하여 모양 특징을추출하였다. UNL Fourier transform은 원영상의 이동(translation), 회전(rotation), 확대/축소(scale)에 대해 불변인 성질을 지니므로 이를 이용해 백혈구의 모양 특징을 추출하고 유사도 검색을 통해 비정상의 백혈구를 검출하였다.

• Review of KIISC
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• v.18 no.5
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• pp.62-72
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• 2008

인터넷 뱅킹은 인터넷을 통해 금융 업무를 처리하는 시스템으로, 시 공간적 제약이 없어 이용자가 크게 증가하고 있지만 인터넷을 기반으로 한 웹 공격으로 인하여 많은 위협을 받고 있다. 인터넷 뱅킹은 서비스를 제공하는 은행에 따라 사용자 인터페이스와 처리 방법이 매우 다양하므로, 인터넷 뱅킹 시스템을 목표로 한 웹 공격을 탐지하기 위해서는 해당 인터넷 뱅킹 서비스의 특징을 반영할 수 있는 고유의 패턴을 생성해야 한다. 본 논문에서는 서열 정렬 알고리즘을 이용하여 인터넷 뱅킹 이용에 대한 정상 및 비정상 패턴을 자동으로 생성하여 웹 공격을 탐지하고 분석하는 방법을 제안한다. 제시한 방법의 성능 평가를 위하여, 모의 인터넷 뱅킹 프로그램을 설치한 후 정상적인 이용과 웹 공격을 시도한 자료를 구분하여 수집하고 유사도를 측정하였다. 실험결과 제안된 기법이 오탐율이 낮고 탐지 성능 또한 뛰어남을 확인하였다. 그리고 전문가의 도움 없이 정상 패턴과 비정상 패턴을 생성할 수 있어 효율적으로 변형된 공격이나 새로운 공격을 차단하고 비정상 행위에 판단에 대한 근거를 제시할 수 있음을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06c
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• pp.347-350
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• 2011

감시카메라 환경에서의 비정상 집단행동 탐지란 감시카메라로부터 유입되는 영상에서 다중 객체가 위험에 처한 상황을 신속하고 정확하게 탐지 및 인식하는 분야를 말한다. 본 논문에서는 CCTV 등과 같은 감시카메라 환경에서 움직임 벡터와 SVDD를 이용하여 집단내의 비정상 상황을 탐지하는 프로토타입 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 움직임 벡터를 이용하여 영상내의 움직임 정보를 추출 표현하였으며, 비정상 집단행동의 판별 문제를 실용적 차원의 단일 클래스 분류 문제로 재해석하여 단일 클래스 SVM의 대표적 모델인 SVDD를 탐지자로 설계하였다. 공개적으로 사용 가능한 벤치마크 데이터 셋인 PETS 2009와 UMN을 이용하여 본 논문에서 제안한 비정상 집단행동 탐지 시스템의 성능을 실험적으로 검증한다.

• Proceedings of the Korean Society of Propulsion Engineers Conference
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• 2017.05a
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• pp.1000-1002
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• 2017

Here, the unsteady Navier-Stokes solver has been developed using implicit dual time stepping method. The implicit dual time stepping method introduced the pseudo time step for solving the new residual including the steady state residual and real time derivative. For the validation of code, Stokes 2nd problem, the laminar flow on the oscillating flat plate was selected and compare the calculating results with analytic solutions. The calculating velocity profile and skin friction has a good agreement with analytic solutions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.107-108
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• 2023

본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.