• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권12호
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• pp.549-564
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• 2017

자율성을 가지는 소프트웨어와 사물 인터넷 기술 등의 발달로 단일 시스템이 제공하는 서비스들이 다양해짐은 물론, 기존에는 상상하지 못했던 새로운 서비스들이 시스템간의 협업을 통해 제공되고 있다. 자율성을 가지는 시스템 간의 협업은 마치 생물학적 관점에서의 생태계 구성과 닮아 있다는 점에서 IT 생태계의 개념이 근래 들어 새롭게 대두되었다. IT 생태계란 단일 시스템이 아닌 다수개의 이기종 시스템들이 하나의 공통된 목적을 달성하기 위해 각자의 자율성을 활용하여 자신의 미션을 달성하는 동시에 전체 시스템 그룹의 목적을 이뤄나가는 개념이다. 우리는 앞선 연구에서 IT생태계 구현을 위한 기본적인 몇 가지 메타모델과 초보적인 수준의 아키텍처를 제안한 바 있다. 본 논문은 이러한 선행연구를 정제하여 IT생태계 시스템 구현을 위한 참조 아키텍처 프레임워크를 제안하고 있다. 제안된 프레임워크는 시스템 구성원의 동적 재구성 문제에 비용-혜택 모델을 기반으로 하는 유틸리티 함수와 IT생태계 구성원의 개체 숫자 확장에 따라 기하급수적으로 증가하는 동적 재구성 오버헤드를 감소시킬 수 있는 해결책으로서의 유전자 알고리즘 활용 방안을 포함하고 있다. 무인삼림관리를 위한 IT 생태계 시스템이라는 개연성 있는 사례 연구를 통해 제안된 프레임워크의 효용성을 정량적으로 검증하고 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.85-90
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• 2017

실내 위치 기반서비스는 일상에서 주로 움직이는 사용자를 대상으로, 측정하고 분석하는 지능형 사물인터넷기술 기반으로 발전되어왔다. 다양한 실내 위치 측위 기술들은 별도의 하드웨어를 필요로 하고 통신 프로토콜이 복잡해지는 단점이 있다. 본 논문에서 사용되는 무선 신호의 수신강도를 이용하는 RSSI 기술은 송신 신호의 물리적인 특성상 거리에 따라 신호 세기의 감소가 일어나는 점에 착안하여, 송신 신호의 강도와 수신 신호의 세기를 측정하여 송신기와 수신기 간의 거리를 측정하는 방법으로 별도의 비용이 들지 않고 측정 구현이 간단한 장점을 이용하였다. 측정되는 RSSI 값의 오차를 줄이기 위해 Feedback 필터링에 대한 계산 값을 산출 적용시켰다. 평균 필터링을 통한 RSSI 값과 Feedback 필터링의 계수 값을 0.5로 설정하여 측정한 RSSI 값이 일반적인 측정에 비해 최대 -61dBm에서 최소 -52.5dBm 으로 약 -2dBm에서 -6dBm 정도 감소하는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.243-250
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• 2020

본 논문에서는 대학의 효과적인 SW교육 방법을 제안한다. 해외 Top 10 대학과 SW중심대학, 거점 국립대학의 SW교육과정을 비교 분석하고, 그 결과를 기반으로 대학의 효과적인 SW교육 방법을 위해 5가지 개선할 점을 제안한다. 첫째는 교육과정 개발과정에서 SW 개발자의 직무 분석을 기반으로 교과목을 개발함으로써 산업체 현장 적응력을 높이는 것이다. 둘째는 4차 산업혁명 핵심기술(클라우드컴퓨팅, 빅데이터, 가상/증강현실, 사물인터넷 등)의 교과목을 강화하여 의료, 바이오, 센서, 인간, 인지과학 등의 다양한 분야와 융합하는 것이 필요하다. 셋째는 프로그래밍 언어 교육은 기본적인 문법 교육 후, SW융합 교과목에 포함하여 다양한 분야의 프로젝트를 구현해 보도록 해야 한다. 또한, 응용프로그램 개발자보다는 시스템프로그래밍 개발자, Back-End(서버단) 개발자 양성을 위한 교과목을 강화해야 한다. 넷째는 Product 기반의 자기 주도적 학습이 가능한 캡스톤디자인, 종합설계 등의 교과목을 강화하여 산업체 프로젝트에 참여할 기회를 제공한다. 다섯째는 지역 기반의 산업체 현장에서 기술을 습득할 수 있는 인턴십 또는 산학연계 프로그램을 강화함으로써 각 지역산업 기반의 대학 특성화 교육과정 개발이 필요하다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.1119-1127
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• 2018

대부분의 침해공격은 악성코드를 통해 발생하고 있으며, 침해공격으로 인한 피해는 사물인터넷/사이버 물리 시스템과 연결되면서 사이버공간에만 국한되지 않고 실생활에 큰 위협이 되고 있다. 이에 따라, 다양한 악성코드 동적분석, 정적분석기술들이 연구되었는데, 악성코드 동적분석들은 결과적인 악성행위를 쉽게 확인할 수 있어 널리 사용되었으나 VM 환경탐지 시 동작하지 않는 anti-VM 악성코드가 증가하면서 어려움을 겪고 있고, 악성코드 정적분석기술들은 코드자체를 해석할 수 있어 많은 정보를 얻을 수 있으나 난독화, 패킹 기술들이 적용되어 분석가를 어렵게 하고 있다. 본 논문에서는 정적분석기술의 주요 장애물인 난독화 유형을 자동식별, 분류하는 기술을 제안한다. 특히, 제안하는 모델을 통해 알려진 패커나 알려지지 않은 패커와 상관없이 일정한 기준에 의해 모든 악성코드를 분류할 수 있는 것이 가능하다. 악성코드 분류는 다양한 활용이 가능하지만, 예를 들면 악성코드 정적 feature에 기반하여 머신러닝 기반 분석을 할 때, 전체 파일에 대해 학습 및 분석하는 방식보다 악성코드 유형별 학습 및 분석이 더욱 효과적일 것이다. 이를 위해, PE구조에서 활용 가능한 feature에 대해 지도 학습 및 비지도 학습 방식의 모델을 설계했고, 98,000여개 샘플을 통해 결과 검증을 진행하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제34권1호
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• pp.1-15
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• 2020

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제28권6호
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• pp.1427-1435
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• 2017

최근 농업 분야에서는 빅데이터와 사물인터넷을 이용한 스마트팜의 확산이 이루어지고 있다. 스마트팜은 첨단 정보통신기술을 농업에 활용하여 농작물의 높은 생산성과 우수한 품질을 가져다줄 것으로 주목받고 있다. 스마트팜은 복합 환경제어시스템으로 온실 안에서 자라고 있는 농작물의 생육환경을 자동적으로 측정하여 실시간으로 환경 정보가 방대한 양의 데이터로 쌓이고 있다. 따라서 측정된 빅데이터를 활용한 농작물의 통계적 최적 생육환경설정 모형은 스마트팜에서 의사결정을 하는데 도움이 될 것으로 사료된다. 본 연구에서는 스마트팜 토마토 농가에서 실제로 수집된 자료를 이용하여 수확량과 환경변수의 연관성을 알아보고 이것을 토대로 수확량을 예측하기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 먼저 토마토 생육과정을 고려하여 환경인자에 대해서 적절한 변수 변환을 한 후 새롭게 생성된 변수들을 이용하여 모형을 적합시켰다. 그리고 적합된 통계적 모형을 이용하여 토마토의 수확량에 영향을 미치는 최적환경인자를 도출하였고, 이를 바탕으로 토마토 농가의 수확량을 예측할 수 있었다. 결론적으로 본 연구결과는 통계적 모형을 활용하여 토마토 생산성을 향상시킬 수 있는 최적의 생육환경을 조절할 수 있는 재배전략을 제시하는데 의미가 있을 것으로 기대된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.634-642
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• 2020

사물인터넷(IoT) 기기의 확산으로 인해 다양한 아키텍처가 존재하는 Linux 운영체제의 활용이 증가하였다. 이에 따라 Linux 기반의 IoT 기기에 대한 보안 위협이 증가하고 있으며 기존 악성코드를 기반으로 한 변종 악성코드도 꾸준히 등장하고 있다. 본 논문에서는 시각화한 ELF(Executable and Linkable Format) 파일의 바이너리 데이터를 영상처리 기법 중 LBP(Local Binary Pattern)와 Median Filter를 적용하여 CNN(Convolutional Neural Network)모델로 악성코드를 분류하는 시스템을 제안한다. 실험 결과 원본 이미지의 경우 98.77%의 점수로 가장 높은 정확도와 F1-score를 보였으며 재현율도 98.55%의 가장 높은 점수를 보였다. Median Filter의 경우 99.19%로 가장 높은 정밀도와 0.008%의 가장 낮은 위양성률을 확인하였으며 LBP의 경우 전반적으로 원본과 Median Filter보다 낮은 결과를 보였음을 확인하였다. 원본과 영상처리기법별 분류 결과를 다수결로 분류했을 경우 원본과 Median Filter의 결과보다 정확도, 정밀도, F1-score, 위양성률이 전반적으로 좋아졌음을 확인하였다. 향후 악성코드 패밀리 분류에 활용하거나 다른 영상처리기법을 추가하여 다수결 분류의 정확도를 높이는 연구를 진행할 예정이다.

• 한국습지학회지
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• 제22권4호
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• pp.245-256
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• 2020

본 연구의 목적은 우리나라 환경산업 해외시장 진출 전략 수립을 위하여 선진국과의 환경산업 기술경쟁력을 평가하고자 하였다. 환경산업 기술경쟁력을 평가하기 위하여 국내·외 환경산업기술 분류체계를 바탕으로 환경산업 분야별 중점 기술을 분류하고, 기술경쟁력 평가지표를 구축하였다. 평가지표 자료 구축을 수행한 후 델파이 분석 및 논문·특허 분석, 수출·입 분석을 수행하였으며, 지표값에 대한 표준화 분석을 수행하였다. 또한, AHP(Analytic Hierarchy Process) 기법을 통해 평가지표별 가중치를 산정하여 한국, 미국, 영국, 독일, 프랑스의 환경산업기술 경쟁력 평가 결과를 도출하였다. 평가 결과, 모든 환경산업 분야에서 미국이 상대적으로 기술경쟁력이 가장 높은 것으로 평가되었으며, 한국은 선진국에 비해 상대적으로 가장 낮은 경쟁력을 가지고 있는 것으로 평가되었다. 특히, 한국은 다매체 환경관리 및 지속가능 사회시스템 구축분야가 선진국에 비해 기술경쟁력 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 국내 환경산업기술이 글로벌 선진시장에 진출하기 위해서는 국내 강점인 사물인터넷, 클라우드, 빅데이터, 모바일, 인공지능 기반의 4차 환경산업 개발을 통해 경쟁력을 강화해야 할 것으로 판단된다.

• 스마트미디어저널
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• 제6권1호
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• pp.61-67
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• 2017

현 시대에 사는 사람들 중에 다수는 자의적이거나 타의적인 이유로 결혼을 하지 않거나 독립하여 혼자 생활하는 것을 선호하고 있고 그 이유로는 크게 타인에게 간섭받기 싫어서 또는 경제적 사정 등이 있으며, 특히 자신만의 편안한 생활을 추구하는 직장여성들이 일인 생활을 선호하는 추세이다. 하지만 이러한 점을 타겟으로 하여 악용하는 범죄의 표적이 되기도 한다. 그로인하여 현관문 등에 안전고리 등과 같은 보안장치를 추가 장착하여 사용하기도 한다. 현관문의 안전고리를 잠그는 행위는 그렇게 어려운 일은 아니지만 쉽게 잊어버릴 수 있고, 취침 전 잠자리에 위치하여 있을 때 안전고리의 잠금 여부를 확인하거나 잠가야할 때 다시 일어나서 현관으로 이동해 안전고리를 확인하고 잠가야 한다. 하지만 그 번거로움과 불편함으로 괜찮겠지 하는 마음에 안전고리를 채우지 않을 때가 많다. 본 논문에서는 이러한 번거로움을 해결하고 보다 안전한 생활을 유지하기위한 방법으로 스마트 폰을 이용하여 원격에서 안전고리를 조정할 수 있는 장치를 설계 및 구현하여 보다 편하게 안전고리를 사용하여 불법주거 침입 등의 범죄로 부터 안전을 도모 하고자 한다.

• 전자공학회논문지
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• 제53권2호
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• pp.76-86
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• 2016

최근 들어 급증하고 있는 보안 관련 사고들로 인하여 개인정보 및 기업정보의 관리에 대한 대책 마련이 시급한 가운데 있다. 보안 관련 사고 가운데 SQL Injection 공격은 가장 널리 악용되고, 오래된 전통적인 해킹 기법 중 하나이다. 최근까지도 웹 해킹을 시도하는 유형 중에서 높은 비중을 차지하고 있으며 그 공격 형태 또한 복잡해지고 있다. 많은 site에서 SQL Injection 공격에 대한 보완을 하여 이전보다 피해가 많이 줄어들기는 했으나 SQL Injection 공격에 의한 악의적인 관리자 권한 획득 및 비정상적인 로그인 등으로 인하여 여전히 많은 피해가 발생하고 있다. 더욱이 향후 사물인터넷 및 센서 빅데이터 환경이 널리 보급되면 수많은 디바이스들과 센서들이 연결되고 데이터의 양이 폭발적으로 증가하게 될 것이다. 그렇게 되면 현재보다 SQL Injection 공격에 의한 피해 규모는 더욱 커질 것이다. SQL Injection 공격에 대응하기 위해서는 많은 시간과 비용이 발생하게 되므로 시스템의 성능을 떨어뜨리지 않으면서도 신속정확하게 SQL Injection 공격을 판별하여 방어해야 할 것이다. 본 논문에서는 SQL Injection 공격에 대응하기 위하여 데이터 분석 및 기계학습을 통하여 웹로그 데이터를 검사하여 비정상적인 패턴의 입력값인 경우 SQL 명령어의 실행 계획을 분석하여 정상적인 SQL 명령어와 비정상적인 SQL 명령어를 판별하는 방안을 제시한다. 실험 및 성능 평가를 위해 사용자의 입력 또는 SQL Injection 공격툴에 의하여 입력되는 값을 실시간으로 실행계획을 분석하여 효과적으로 차단할 수 있음을 보여주었다.