• The KIPS Transactions:PartA
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• v.15A no.2
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• pp.87-94
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• 2008

Message races should be detected for debugging effectively message-passing programs because they can cause non-deterministic executions of a program. Previous tools for detecting message races report that message races occur in every receive operation which is expected to receive any messages. However message races might not occur in the receive operation if each of messages is transmitted through a different logical communication channel so that their incorrect detection makes it a difficult task for programmers to debug programs. In this paper we suggest a tool, MPIRace-Check, which can exactly detect message races by checking the concurrency between send/receive operations, and by inspecting the logical communication channels of the messages. To detect message races, this tool uses the vector timestamp to check if send and receive operations are concurrent during an execution of a program and it also uses the message envelop to inspect if the logical communication channels of transmitted messages are the same. In our experiment, we show that our tool can exactly detect message races with efficiency using MPI_RTED and a benchmark program. By detecting message races exactly, therefore, our tool enables programmers to develop reliable parallel programs reducing the burden of debugging.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.474-475
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• 2018

전 세계적으로 9.11로 대표되는 자살테러, 비행기테러, 화학가스 테러 등에 의한 인명피해가 늘고 있다. 1986년 김포공항 폭발사고, 1995년 음진리교 지하철 사린가스 사건, 2001년 9.11 사건, 2003년 필리핀 공항 폭탄테러 사건 등의 큰 테러 외에도 작은 사건은 무수히 많다. 이러한 테러 사태를 미연에 방지하기 위한 지능형 영상 보안 감시 시스템이 사회적으로 연구되어왔고 도입되어 왔다. 기존의 지능형 영상 보안 시스템은 모션 디렉션 기반으로 금지구역의 침입자로 판단되는 사람을 찾는 기능 중심으로 발전해왔다. 또한 보안요원의 관찰 모니터를 통해 화면을 계속 주시하는 한계 시간의 존재와 모니터 증가에 따른 한계 시간은 더 급감하게 되는 것으로 판단되었다. 이에 본 연구를 통해 유기물 탐지의 자동화를 추구하고, 보안 요원의 감시 업무를 도와 국가 주요 시설물의 유기물 자동 탐지를 통해 테러로부터 안전하게 보호하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.376-379
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• 2015

최근 발생한 다양한 해킹 사건에서와 같이, 신규 또는 알려지지 않은 악성코드를 이용한 지능형 지속 공격이 점차 증가하고 있다. 기존의 악성 코드가 해커의 단순한 호기심이나 해커 자신의 능력을 과시하기 위해 제작되어 불특정 다수를 공격했다면, 최근의 해킹 사건에서 사용된 악성코드는 오직 특정 대상만을 목표로 하여 제작, 사용되고 있는 것이 특징이다. 현재 대다수의 악성코드 탐지 방식인 블랙리스트 기반의 시그니처에 의한 탐지방식에서는 악성코드의 일부분이라도 변경이 되면 해당 악성코드를 탐지할 수가 없기 때문에 신규 악성 코드를 탐지하고 대응하는 것이 어렵다. 그러므로 지능형 지속 공격에 대응하기 위해서는 새로운 형태의 파일 탐지 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 파일의 다양한 속성 및 사용자 분포에 따른 평판점수를 통해 신규 악성코드를 탐지하는 기법을 제안한다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.33 no.6
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• pp.564-573
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• 2006

Temporal information plays an important role in natural language processing (NLP) applications such as information extraction, discourse analysis, automatic summarization, and question-answering. In the topic detection and tracking (TDT) area, the temporal information often used is the publication date of a message, which is readily available but limited in its usefulness. We developed a relatively simple NLP method of extracting temporal information from Korean news articles, with the goal of improving performance of TDT tasks. To extract temporal information, we make use of finite state automata and a lexicon containing time-revealing vocabulary. Extracted information is converted into a canonicalized representation of a time point or a time duration. We first evaluated the extraction and canonicalization methods for their accuracy and investigated on the extent to which temporal information extracted as such can help TDT tasks. The experimental results show that time information extracted from text indeed helps improve both precision and recall significantly.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.12 no.2
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• pp.101-114
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• 2006

This study was examined the effective nonverbal behavior cues of detecting suspects' lies in the investigation scene. In order to search the suspects who drank the alcohol liquor without a permission, 18 soldiers were interviewed. 8 solders had drunken alcohol and had lied when was asked(lie group). The other 10 soldiers hadn't drunken alcohol and had told the truth(truth group). The mean frequencies of nonverbal behaviors were compared lie group with truth group. The following behaviors were measured by frequency: vocal characteristics (high pitch of voice, speech hesitations, speech error, frequency of pauses, period of pauses, latency period), facial characteristics (gaze, smile, touching face, blinking, facial micro-expression), body movement (illustrators, hand and finger movement, leg and foot movement, head movement, trunk movement, shifting position). As results, this study found that deception cues were periods and frequencies of pause, micro-expression, head movements. The lie group had less periods and frequencies of pause, and more micro-expression, head movements than truth group. But, this study didn't found Othello's error cues.

• Information and Communications Magazine
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• v.34 no.6
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• pp.43-50
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• 2017

본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.

• The KIPS Transactions:PartA
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• v.16A no.2
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• pp.55-60
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• 2009

Race conditions in current Java programs must be detected because it may cause unexpected result by non-deterministic executions. For detecting such races during program execution, execution flows of all threads and all access events can be monitored. It is difficult for previous race detection techniques to monitor all threads and access events in actuality because these techniques analyze the files traced during program execution or modify original source programs and then monitor these programs. This paper presents a transparent scalable monitoring tool to detect races using JDI(Java Debug Interface) where JDI is 100% pure java interface to provide in JDPA(Java Platform Debugger Architecture) and is able to provide information corresponding to events occurred in run-time of programs. This tool thus can monitor execution flows of all threads and all access events without program modification. We prove transparency of the presented tool and grasp the efficiency of it using a set of published benchmark programs. As a result of this, the suggested tool can monitor all threads and accesses of these programs without their modification, and their monitoring time is increased to more than 20 times.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 2000.11a
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• pp.125-130
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• 2000

침입 탐지 시스템이 침입 행위를 탐지하기 위해서 시간에 대한 처리를 고려하지 않고는 침입을 탐지할 수 없는 경우(예 Denial of Service)가 존재한다. 즉 사건의 발생 시점에 대한 처리없이는 침입 탐지가 불가능하다. 본 논문에서는 시뮬레이션 모델을 통하여 시간에 관한 처리를 체계적으로 구성하고, 여러 가지 상황을 조성하여 반복적으로 실행함으로써 침입 탐지 시스템의 핵심 요소인 침입 판별을 효과적으로 수행할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.648-652
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• 2007

병행 Java 프로그램의 경합은 프로그램의 비결정성을 초래하므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하기 위해서는 모든 접근사건들을 감시할 수 있어야 한다. 기존의 경합탐지 기법들은 대상 프로그램을 수정하여 감시하므로 모든 감시지점을 인식하는 것은 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 JDI (Java Debug Interface)를 이용하여 모든 접근사건을 감시하여 선택할 수 있는 투명한 감시도구를 제안한다. 그리고 벤치마크 프로그램을 이용한 실험결과를 분석하여 투명성을 보인다.

• Journal of Digital Forensics
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• v.12 no.3
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• pp.39-54
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• 2018

Recently, discussions for the eradication of illegal shooting have been carried out in a socially-oriented way. The government has established comprehensive measures to eradicate cyber sexual violence crimes such as illegal shooting. Although the social interest in illegal shooting has increased, the illegal film shooting case is evolving more and more due to the development of information and communication technology. Applications that can hide confused videos are constantly circulating around the market and community sites. As a result, field investigators and professional analysts are experiencing difficulties in collecting and analyzing evidence. In this paper, we propose an evidence collection and analysis framework for illegal shooting cases in order to give practical help to illegal shooting investigation. We also proposed a system that can detect hidden applications, which is one of the main obstacles in evidence collection and analysis. We developed a detection tool to evaluate the effectiveness of the proposed system and confirmed the feasibility and scalability of the system through experiments using commercially available concealed apps.