• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.9-10
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• 2013

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1119-1122
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• 2005

기계학습 방법을 이용한 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 어떤 학습알고리즘을 사용하여 구현되었느냐에 따라 그 결과가 매우 달라진다. 학습을 위한 전처리를 많이 하면 비례하여 성능이 개선되지만, 실제 사용의 유용성면에서는 성능이 떨어지게 된다. 따라서 최소한의 전처리를 하여 침입탐지의 탐지율을 보장하는 방법이 필요 하다. 본 논문에서는 네트워크기반 침입탐지 문제를 기계학습을 이용하여 해결하는 방법을 제안 하였다. 제안된 모델은 탐지 속도와 각종 공격들의 패킷 분포를 고려하여 관련된 그룹으로 분류하고, 이것을 학습하는 시스템이다. 실험을 통하여 제안된 모델의 유용성을 검증 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.2001-2004
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• 2003

비정상 행위의 탐지를 위한 침입탐지 시스템의 성능을 좌우하는 가장 큰 요인들은 패킷의 손실없는 수집과 해당 도메인에 알맞은 분류 기법이라 할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 탐지엔진에 적용된 알고리즘의 부류에서 벗어나 Instance 기반의 알고리즘인 IBL(Instance Based Learning)을 선택하여 학습시간의 단축과 패턴생성에 따른 분류근거의 명확성을 고려였다. 또한, 기존 IBL에 포함되어 있는 Symbolic value 의 거리계산 방식에서 네트워크의 로우 데이터인 패킷을 처리하는데 따르는 문제를 해결하기 위해 VDM(Value Difference Matrix)을 사용함으로써 탐지률을 향상시킬 수 있었다. Symbolic value간의 거리계산에 따른 성능향상의 정도를 알아보기 위해 VDM 적용 유무에 따른 실험결과와 탐지엔진에 적용되었던 알고리즘들인 COWEB 과 C4.5를 이용한 결과를 비교분석 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.607-608
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• 2009

최근 7.7 DDoS 대란과 폭발적인 SPAM 발송과 같은 다양한 봇넷의 악성행위는 정보 시스템에 막대한 악영향을 미친다. 특히, 봇넷의 구조적 특징인 좀비PC의 제어는 네트워크 환경에서는 다양한 악성 행위를 유발한다. 때문에, 봇넷 탐지와 관련한 다양한 연구가 시도되었지만, 탐지의 한계점을 지니고 있다. 즉, 기존의 봇넷 탐지 방법은 임의의 임계값을 설정하고, 그 값을 벗어나는 시점에서 경고를 보내어 탐지하게 된다. 하지만, 전문가에 의한 임계값 설정은 자칫 오탐율과 미탐율을 야기할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 봇넷 탐지를 보다 능동적으로 하기 위하여 특정 타임 윈도우 구간동안의 봇넷이 유발하는 네트워크 트래픽을 분석하고 마르코프 체인을 응용한 학습을 하여 능동적으로 적용 가능한 임계값을 측정 방법론에 대하여 고찰하고자 한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.92-92
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• 2019

인공위성을 활용하여 선박을 탐지하고, 광학위성의 경우 파장별로 Sensing time이 다른 성질을 활용, Up-sampling 및 Cross-correlation 기법을 적용하여 운항중 선박의 속력과 방향을 추정하고 실제 AIS 데이터와 비교하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.833-835
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• 2018

최근 돼지의 상태 및 행동을 분석하기 위하여 카메라를 이용한 돈사 내 돼지에 대한 감시 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 대부분의 국내 돈사는 돼지를 밀집 사육하는 방식이기 때문에 돼지의 겹침이 빈번하게 발생한다. 돼지들 간 겹침이 발생하게 되면 한 마리의 돼지로 인식하는 문제가 있기 때문에 개별 돼지의 탐지 및 추적이 불가능하다. 본 논문에서는 깊이 정보 영상을 이용하여 겹침 돼지를 탐지하고 개별 돼지로 특정 하는 방법을 제안한다. 즉, 임계 값을 설정하여 돼지와 배경을 분리함으로써 돼지들의 영역을 탐지하고, 탐지된 돼지들의 영역 크기를 비교하여 겹침 돼지를 탐지한다. 이후 탐지된 겹침 돼지의 깊이 정보를 이용하여 겹침 돼지를 두 마리의 돼지로 특정한다. 실험 결과, 겹침 돼지를 탐지하였고 탐지된 겹침 돼지에 대하여 각각 서 있는 돼지와 누워 있는 돼지로 특정 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 춘계학술발표대회
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• pp.1185-1188
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• 2005

비정상 행위에 대한 true/false 방식의 공격 탐지 및 대응방법은 높은 오탐지율(false-positive)을 나타내기 때문에 이를 대체할 새로운 공격 탐지방법과 공격 대응방법이 연구되고 있다. 대표적인 연구로는 트래픽 제어 기술을 이용한 단계적 대응방법으로, 이 기술은 비정상 트래픽에 대해 단계적으로 대응함으로써 공격의 오탐지로 인하여 정상 서비스를 이용하는 트래픽이 차단되지 않도록 하는 기술이다. 비정상 트래픽 중 포트스캔 공격은 네트워크 기반 공격을 위해 공격대상 호스트의 서비스 포트를 찾아내는 공격으로 이 공격을 탐지하기 위해서는 일정 시간동안 특정 호스트의 특정 포트에 보내지는 패킷 수를 모니터링 하여 임계치와 비교하는 방식의 true/false 방식의 공격 탐지방법이 주로 사용되었다. 비정상 트래픽 제어 프레임워크(Abnormal Traffic Control Framework)는 true/false 방식의 공격 탐지방법을 이용하여 공격이 탐지되었을 때, 처음에는 트래픽 제어로 대응하고 같은 공격이 재차 탐지되었을때, 차단하여 기존의 true-false 방식의 공격 탐지 및 대응방법이 가지는 높은 오탐지율을 낮춘다. 하지만 포트스캔 공격의 특성상, 공격이 탐지된 후 바로 차단하지 못하였을 경우, 이미 공격자가 원하는 모든 정보를 유출하게 되는 문제가 있다. 본 논문에서는 기존의 True/False 방식의 포트스캔 공격 탐지방법에 퍼지 로직 개념을 추가하여 공격 탐지의 정확성을 높이고 기존의 탐지방법을 이용하였을 때보다 신속한 트래픽 제어 및 차단을 할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (A)
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• pp.689-691
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• 2000

대칭성(symmetry)은 그래프를 가시화하여 기하학적 표현을 구축하는 그래프 드로잉 분야에서 그래프의 구조와 특성을 명확하게 표현해주는 가장 중요한 평가 기준이다. 하지만 현재까지는 이차원 평면에서의 대칭성 문제에 대해서만 기존 연구가 이루어져왔을 뿐 해상도를 증가시키고 대칭성을 보다 풍부하게 표현할 수 있는 그래프의 삼차원 대칭 드로잉에 관한 연구는 아직 미약한 실정이다. 본 논문에서는 직병렬 유향 그래프에서의 삼차원 대칭성을 탐지하는 알고리즘을 제안하였다. 직병렬 유향 그래프는 소프트웨어 가시화난 네트워크 모델링 등에 자주 사용되는 유용한 그래프이다. 이 알고리즘은 직병렬 유향 그래프의 최대의 대칭성을 보여주는 삼차원 드로잉 알고리즘의 기반이 된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.77-86
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• 2019

1인 가구의 수가 증가함에 따라 1인 가구의 구성원이 집안에서 심각한 부상을 당할 경우 혼자 도움을 청하기 쉽지 않다. 본 연구는 집안에서 1인 가구의 구성원이 심각한 부상을 당했을 때 비일상적인 상태를 탐지한다. 홈 CCTV를 기반으로 수집된 영상을 통해 패턴을 분석 및 인식하는 영상 탐지 알고리즘을 제안한다. 또한, 스마트폰을 기반으로 집안에서 발생하는 소리의 패턴을 분석 및 인식하는 음성탐지 알고리즘도 제안한다. 각각의 알고리즘만 사용할 경우, 단점이 존재하여 넓은 영역에서 심각한 부상과 같은 상황을 탐지하기 어렵다. 그래서 두 알고리즘을 효율적으로 결합한 융합 방식을 제안한다. 각각 탐지 알고리즘의 성능과 제안된 융합 방식의 정확한 탐지성능을 평가했다.

• 정보보호학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.83-93
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• 2009

최근의 사이버 공격은 경쟁사에 대한 DDoS공격과 기밀정보 유출, 일반 사용자들의 금융정보 유출 광고성 스팸메일의 대량 발송 등 불법 행위를 통해 경제적 이득을 취하려는 형태로 바뀌어가고 있다. 그 중심에 있는 봇넷은 봇이라 불리는 감염된 호스트들의 네트워크로서 최근 발생하는 많은 사이버 공격에 이용되고 있다. 이러한 봇넷은 수많은 변종과 다양한 탐지 회피 기술로 무장하고 전 세계 네트워크 전반에 걸쳐 그 세력을 확장해 가고 있다. 하지만 현존하는 봇넷 대응 솔루션은 대부분 시그네쳐 기반 탐지 방법을 이용하거나, 극히 제한적인 지역의 봇넷만을 탐지하고 있어, 총괄적 봇넷 대응에는 미흡한 것이 현실이다. 본 연구에서는 중앙집중형 봇넷을 주요 목표로 하며, 이를 빠르게 탐지하고 대응하기 위해 ISP 사업자들 간, 혹은 국가 간에 봇넷 정보 공유를 통한 중앙집중형 봇넷 탐지 및 관리 시스템 설계를 제안한다. 본 시스템은 특정 시스템이나 하드웨어에 특화되지 않은 유연함을 갖고 있어 설치 및 배포가 쉽고 ISP 간 혹은 국가간의 정보 공유를 통해 넓은 지역의 네트워크를 수용할 수 있어, 기존의 솔루션보다 효율적인 봇넷 탐지 및 관리가 가능하다.