• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.25 no.10
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• pp.1050-1061
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• 2014

Airborne radar usually use MPRF(medium PRF) waveforms to detect and track look-down or all-directions air-to-air targets. To use MPRF waveforms, airborne radar have to operate optimal PRF schedules and select optimal PRFs able to detect look-down air-to-air targets, overcoming look-down clutter and resolving range/velocity ambiguities. In this paper, we propose a real-time search method for the optimal(and sub-optimal) PRFs able to detect and track targets in real-time change of situation for MPRF pulsed-Doppler airborne radars.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.443-446
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• 2014

Code reuse attack (CRA)는 기존의 코드 내에서 필요한 코드 조각들 (gadgets)을 모아 indirect branch 명령어들로 잇는 방식으로 공격자가 원하는 악성 프로그램을 구성할 수 있는 강력한 공격 방법이다. 공격자는 자신의 코드를 대상 시스템에 심는 대신 기존의 코드를 이용하기 때문에, 대부분의 범용 운영체제 (OS)가 강제하는 W^X protection 을 무력화할 수 있다. 이러한 CRA 에 대응하기 위하여 다수의 연구들에서 branch 의 trace 를 분석하여 CRA 고유의 특성을 찾아내는 Signature 기반 탐지 기술을 제안하였다. 본 논문에서는 ARM 프로세서 상에서의 CRA 를 대응하기 위한 Signature 기반 탐지 기술을 효율적으로 도울 수 있는 binary 분석 및 meta-data 생성 기술을 제안한다. 특히, 본 논문은 우리의 이전 논문에서 고려 되지 못했던 ARM 의 두 가지 명령어 세트의 특성을 고려하여, 공격자가 어느 명령어 세트를 이용하여 CRA 를 시도하더라도 막아낼 수 있도록 meta-data 를 두 가지 mode 에 대해서 생성하였다. 실험 결과, meta-data 는 본래 바이너리 코드 대비 20.8% 정도의 크기 증가를 일으키는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.562-564
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• 2022

조호환경이란 환자의 지속적인 추적 및 관찰이 필요한 환경으로써, 병원 입원실, 요양원 등을 의미한다. 조호환경 내 환자의 이상 증세가 발생하는 시간 및 이상 증세의 종류는 예측할 수 없기에 인력을 통한 상시 관리는 필수적이다. 또한, 환자의 이상 증세 발견 시간은 발병 시점부터의 소요 시간이 생사와 즉결되기에 빠른 발견이 매우 중요하다. 하지만, 인력을 통한 상시 관리는 많은 경제적 비용을 수반하기에 독거 노인, 빈민층 등 요양 비용을 충당하지 못하는 환자들이 수혜받는 것은 어려우며, 인력을 통해 이루어지기 때문에 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다. 즉, 기존까지 조호환경 내 환자 관리 방식은 경제적 비용과 이상 증세 발병 즉시 발견에 한계를 가진다는 문제점을 가진다. 따라서 본 논문은 YOLO 모델의 조호환경 내 환자 탐지 성능 비교 및 바운딩 박스 앙상블 기법을 제안한다. 이를 통해, 딥러닝 모델을 통한 환자 상시 관리가 이루어지기에 높은 경제적 비용문제를 해소할 수 있다. 또한, YOLO 모델 바운딩 박스 앙상블 기법 WBF를 통해 폐색이 짙은 조호환경 영상 데이터 내에 객체 탐지 영역 정확도 향상 방법을 연구하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.739-740
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• 2023

코로나19 의 여파로 생활 폐기물은 급속도로 늘어나는 반면 재활용 사업장의 여건은 개선되지 않고 있어 재활용 산업의 인력난 해결의 필요성이 떠오르고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 분류하는 방법을 제시한다. 딥러닝 모델은 최신 객체 탐지 모델인 YOLOv5를 사용하고, 객체 탐지 성능을 향상시키기 위해 실제 환경에서 수집된 학습용 데이터를 직접 라벨링하여 사용한다. 실험 결과 종류별 평균 0.69의 mAP50 스코어를 기록하였으며 이를 통해 딥러닝 모델을 활용하여 재활용 폐기물을 효율적으로 분류하는 것이 가능함을 확인하였다.

• The Korean Journal of Applied Statistics
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• v.36 no.5
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• pp.399-413
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• 2023

Recently, monitoring and detecting anomalies in social networks have become an interesting research topic. In this study, we investigate the detection of abnormal changes in a network modeled by the DCSBM (degree corrected stochastic block model), which reflects the propensity of both individuals and communities. To this end, we propose three methods for anomaly detection in the DCSBM networks: One method for monitoring the entire network, and two methods for dividing and monitoring the network in consideration of communities. To compare these anomaly detection methods, we design and perform simulations. The simulation results show that the method for monitoring networks divided by communities has good performance.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.575-580
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• 2024

Detecting the status of websites, normal or phishing, is necessary to defend against intelligent phishing attacks. We propose a machine learning-based classification to predict the status of websites. First, we collect information about 'URL', convert it into numerical data, and remove outliers. Second, we apply VIF(Variance Inflation Factors) to understand the correlation and independence between variables. Finally, we develop a phishing website detection model with machine learning-based classifications, which predicts website status. In the test datasets, Random Forest showed the best performance, with precision of 93.74%, recall of 92.26%, and accuracy of 93.14%. In the future, we expect to apply our model to detect various phishing crimes.

• Journal of KSNVE
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• v.6 no.6
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• pp.692-700
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• 1996

소음원의 특성을 규명하는 방법론들을 각각 맵핑의 개념으로 통합하여 살펴 보았다. 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로 부터 보다 많은 계측 기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이터 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그래피를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑 등 실로 다양한 방법을 관찰하였다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 할 수 있다는 지극히 자연 스러운 결론을 낼 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서 또다른 가치를 부여할 수 있는 것이다.

• Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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• 1996.10a
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• pp.43-49
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• 1996

소음원의 특성을 규명하는 방법론들은 방위각 추정 방법론에 근간을 둔 소음원 위치 탐지 방법과 같이 소음원의 등가 단극음원 크기 및 위치들을 추정하는 기본적인 방법들로부터 보다 많은 계측기기 및 탐촉자와 함께 상당히 정교한 데이타 처리를 수행하여야 하는 인텐시티를 이용한 음장 맵핑(mapping) 홀로그라프를 이용한 관심음장 전체의 3차원 맵핑등 실로 다양하다 할 수 있다. 결국은 가장 많은 탐촉자를 사용하는 측정 시스템이 보다 많은 음장의 정보를 제공하므로서 가장 탁월한 방법론이라 결정할 수 있다. 이것은 특히 탐촉자 자체의 가격이 저렴해져 가는 추세인 점과 소형화하는 추세를 감안하여 봄과 동시에 공간상의 물리적인 의미 즉 파수영역에 대한 보다 폭 넓은 이해를 통한 시간, 공간, 주파수, 파수영역 즉 확대된 차원에서의 음장, 소음에 대한 이해를 갖을 수 있다는 면에서도 가치 있다고 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.11
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• pp.806-818
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• 2009

Since the invention of the integrated circuit (IC) in 1950s, semiconductor technology has undergone dramatic development up to these days. A complete semiconductor is manufactured through a diversity of processes. For better semiconductor productivity, fault detection and classification (FDC) has been rigorously studied for finding faults even before the processes are completed. For FDC, various kinds of sensors are attached in many semiconductor manufacturing devices, and sensor values are collected in a periodic manner. The collection of sensor values consists of sequences of real numbers, and hence is regarded as a kind of time-series data. In this paper, we propose an algorithm for detecting and clustering faults in semiconductor processes. The proposed algorithm is a modification of the existing anomaly detection algorithm dealing with symbolically-represented time-series. The contributions of this paper are: (1) showing that a modification of the existing anomaly detection algorithm dealing with general time-series could be used for semiconductor process data and (2) presenting experimental results for improving correctness of fault detection and clustering. As a result of our experiment, the proposed algorithm caused neither false positive nor false negative.

• Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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• v.23 no.4
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• pp.253-263
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• 2021

Concrete structures are damaged by aging and external environmental factors. This type of damage is to appear in the form of cracks, to proceed in the form of spalling. Such concrete damage can act as the main cause of reducing the original design bearing capacity of the structure, and negatively affect the stability of the structure. If such damage continues, it may lead to a safety accident in the future, thus proper repair and reinforcement are required. To this end, an accurate and objective condition inspection of the structure must be performed, and for this inspection, a sensor technology capable of detecting damage area is required. For this reason, we propose a deep learning-based image processing algorithm that can detect spalling. To develop this, 298 spalling images were obtained, of which 253 images were used for training, and the remaining 45 images were used for testing. In addition, an improved loss function and data augmentation technique were applied to improve the detection performance. As a result, the detection performance of concrete spalling showed a mean intersection over union of 80.19%. In conclusion, we developed an algorithm to detect concrete spalling through a deep learning-based image processing technique, with an improved loss function and data augmentation technique. This technology is expected to be utilized for accurate inspection and diagnosis of structures in the future.