• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.22 no.1
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• pp.8-19
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• 2016

Potholes are caused by the presence of water in the underlying soil structure, which weakens the road pavement by expansion and contraction of water at freezing and thawing temperatures. Recently, automatic pothole detection systems have been studied, such as vibration-based methods and laser scanning methods. However, the vibration-based methods have low detection accuracy and limited detection area. Moreover, the costs for laser scanning-based methods are significantly high. Thus, in this paper, we propose a new pothole detection system using a commercial black-box camera. Normally, the computing power of a commercial black-box camera is limited. Thus, the pothole detection algorithm should be designed to work with the embedded computing environment of a black-box camera. The designed pothole detection algorithm has been tested by implementing in a black-box camera. The experimental results are analyzed with specific evaluation metrics, such as sensitivity and precision. Our studies confirm that the proposed pothole detection system can be utilized to gather pothole information in real-time.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.25 no.5
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• pp.1027-1041
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• 2015

Recently, there are rapidly increasing cases of APT (Advanced Persistent Threat) attacks such as Verizon(2010), Nonghyup(2011), SK Communications(2011), and 3.20 Cyber Terror(2013), which cause leak of confidential information and tremendous damage to valuable assets without being noticed. Several anomaly detection technologies were studied to defend the APT attacks, mostly focusing on detection of obvious anomalies based on known malicious codes' signature. However, they are limited in detecting APT attacks and suffering from high false-negative detection accuracy because APT attacks consistently use zero-day vulnerabilities and have long latent period. Detecting APT attacks requires long-term analysis of data from a diverse set of sources collected over the long time, real-time analysis of the ingested data, and correlation analysis of individual attacks. However, traditional security systems lack sophisticated analytic capabilities, compute power, and agility. In this paper, we propose a Fast Data based real-time abnormal behavior detection system to overcome the traditional systems' real-time processing and analysis limitation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06d
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• pp.5-10
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• 2010

분산 서비스 거부 공격 탐지를 위한 많은 연구와 개발이 진행 되고 있다. 하지만 분산 서비스 거부 공격의 유형은 계속 변화되어 가고 있어서 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격의 완벽한 탐지는 현실적으로 불가능하다. 본 논문에서는 알려진 유형의 분산 서비스 거부 공격의 탐지뿐만 아니라 새로운 유형의 분산 서비스 거부 공격 탐지를 위하여 실시간으로 트래픽을 모니터링 하고 분산 서비스 거부 공격으로 의심 되는 트래픽을 조기에 탐지하고 신속하게 대응이 가능 한 시스템의 설계와 구현에 관하여 기술 한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2011.05a
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• pp.53-56
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• 2011

지난 7.7 DDoS(Distributed Denial of Service), 3.3 DDoS 대란을 통해서 보여주듯 DDoS 공격이 네트워크 주요 위협요소로 매우 부각되고 있으나, 공격에 대해서 실시간으로 감지하고 대응하기에 어렵다. 그리고 현재 여러 분야에서 매우 많은 용도로 사용되는 SMS(Short Message Service)도 DDoS 공격 수단으로 사용되어 이동전화 시스템에 큰 혼란을 야기할 수 있다. 기존의 Bloom Filter 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 오탐지율에 대한 문제점을 가진다. 본 논문에서는 목적지 기반의 다중의 해시함수를 사용한 Counting Bloom Filter 기법을 이용하여 임계치 이상 카운트된 동일한 목적지로 발송되는 SMS에 대하여 공격으로 탐지하고 SMSC에 통보하여 차단시키는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2006.05a
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• pp.179-182
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• 2006

정부, 기관(연구기관, 교육기관 등) 심지어 일반 개인 생활에서 인터넷의 활용도가 증가하면서 네트워크 장비의 중요성은 한층 강조되고 있다. 현재 네트워크 장비의 보안은 방화벽, 침입탐지장치에 의존하고 있으나, 이 장비들은 잘 알려진 공격을 기준으로 패턴 매정 방식으로 검출한다. 따라서 잘 알려지지 않은 공격에는 취약하다. 본 논문에서는 네트워크 보안장비를 위회한 보안위협이 탐지될 경우 네트워크 자원에서 발생하는 로그를 실시간으로 수집하여 관리함으로써 침해사고 시 그 원인을 분석할 수 있는 근거자료를 확보하고, 실시간 로그 분석을 통해 신속한 보안 위협의 탐지 및 해결방안을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.643-645
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• 2001

최근 몇 년간에 이루어 진 네트웍 및 인터넷 시장의 발전과 더불어 성장한 시스템에 대한 침입 등은 이를 방어하기 위한 여러 도구의 개발을 가져왔단다. 이러한 도구들 중 침입탐지시스템은 시스템 방어에 핵심적인 역할을 하는데, 현재까지 이를 평가하기 위한 자동화된 온라인 평가도구는 없는 실정이다. 보안관련 학문 및 시장이 발달한 미국에서는 DARPA의 지원아래 관련된 연구가 진행되어 1998년과 1999년 대규모의 침입탐지시스템 평가가 이루어졌으나, 이때의 평가들은 당시의 침입 수준만을 고려한 것으로 새로운 침입 환경에 대한 확장은 용이하지 않기에, 급속도로 발전하는 침입 기술에 대응하기 위한 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 새로운 침입 환경에 적응적이며 실시간으로 다량의 침입에 대한 정량적 탐지성능을 측정하고 결과를 통계적으로 분석하여 출력할 수 있는 통계적인 침입탐지 평가도구를 개발한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.511-513
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• 2002

본 논문은 악성 스크립트를 탐지하는 새로운 방법을 제안한다. 정보검색 기법을 이용하여 정상 스크립트들을 기능별로 구분하여 정상 행위를 정의함으로써, 정상 행위에서 벗어나는 경우에 악성이라고 판정한다. 소스 기반의 빠른 검색이 가능하며, 실시간 모니터링을 통한 비정상 스크립트의 탐지가 가능하다. 또한 새로운 악성 스크립트가 생성되는 경우에도 탐지가 가능하다는 장점을 가지고 있다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.549-553
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• 2009

인터넷의 빠른 발전과 확산에 따라, 통신은 방송, 통신, 인터넷 등 개별 미디어 융합을 기반으로 IP 기반 융합네트워크로 발전해 나가고 있다. 네트워크의 발전과 함께 보안문제는 네트워크 관리에 있어서 매우 중요시 되고 있는데, 특히 트래픽 폭주를 일으키는 분산공격트래픽 공격에 대한 방어는 필수적이라 할 수 있으며, 분산공격트래픽 공격에서는 알려진 패턴에 대한 유해트래픽의 방어뿐만 아니라 알려지지 않은 새로운 패턴의 유해트래픽에 대한 보안관리가 모두 필요하다. 현재 인터넷에 대한 공격을 차단할 수 있는 방어 기술은 싱크홀(sinkhole) 터널링(tunneling) 기술 등이 제공되고 있으나, 싱크홀 라우터를 따로 만들지 않고 알려지지 않은 패턴의 유해트래픽에 대한 실시간 탐지 및 대응 방법은 정의되고 있지 않다. 본 논문에서는 분산공격트래픽, 바이러스 등을 모두 포함하는 유해트래픽의 실시간 탐지 및 대응 방법에 대하여 제안한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.357-360
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• 2019

We propose an efficient single convolutional neural network (CNN) for pedestrian detection on embedded GPUs. We first determine the optimal number of the convolutional layers and hyper-parameters for a lightweight CNN. Then, we employ a multi-scale approach to make the network robust to the sizes of the pedestrians in images. Experimental results demonstrate that the proposed algorithm is capable of real-time operation, while providing higher detection performance than conventional algorithms.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.9C no.3
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• pp.359-366
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• 2002

Nowadays, the hacking techniques are developed increasingly with wide use of internet. The recent type of scanning attack is appeared in against with multiple target systems on the large scaled domain rather than single network of an organization. The development of scan detection management system which can detect and analyze scan activities is necessary to prevent effectively those attacking at the central system. The scan detection management system is useful for effective utilization of various detection information that received from scan detection agents. Real time scan detection management system that can do the integrated analysis of high lever more that having suitable construction in environment of large scale network is developed.