• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.1180-1182
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• 2012

안드로이드 앱에서 접근할 수 있는 유해 사이트를 프로그램 분석 방법으로 검출하는 방법을 제안한다. 주어진 앱의 바이너리 코드를 자바바이트 코드로 역 컴파일하고 문자열 분석 방법을 적용하여 실행 중 사용 가능한 문자열 집합을 계산한 다음 유해 사이트 URL 문자열이 포함되어 있는지 확인하는 방법이다. 기존에는 앱을 직접 실행해서 특정 URL에 접속하는지 감시하는 동적 모니터링 방법인 반면, 제안한 방법은 앱을 실행할 필요가 없다. 앱스토어 관리에서 주기적으로 유해 앱 여부를 검사하는데 제안한 방법을 활용할 수 있다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.23 no.6
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• pp.1001-1006
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• 2013

In this paper, Recently, we describe the distinction mechanism analysis and injurious distinction mechanism performance analysis in order to determine harmfulness of the injurious multimedia which is being rapidly spread in the smart phone and Intelligent Robots. Based on the injurious mechanism distinction technologies, We defined individual injurious characteristics elements of multimedia(images and videos). Also, We analyze harmfulness of the injurious multimedia content by the visual characteristics modeling.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.7-9
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• 2006

유해 정보란 정보의 홍수 속에서 무차별적으로 제공되는 음란, 폭력 등의 내용을 담고 있는 정보를 말한다. 이러한 유해 정보들로부터 청소년 등 사회적으로 보호를 받아야 할 인터넷 이용자들을 보호하기 위한 장치가 필요하다. 현재 다양한 방법이 제안되고 연구되고 있다. 본 연구에서는 유해 문서의 필터링을 기법 중 키워드 필터링에서 사용되는 유해어 사전을 위한 자질어 추출 알고리즘에 대해서 비교/연구하였다. 키워드 필터링에서 자질어는 필터링의 성능에 많은 영향을 미친다. 따라서 필터링의 성능을 높이기 위한 자질어 추출 알고리즘 선택은 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 알고리즘을 비교 분석하여 정확하고 효율적인 자질어 추출 알고리즘 조합을 찾고자 하였다. 그 결과 CHI/TF-IDF 조합이 높은 성능을 보였으며 92%의 정확도를 얻을 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.372-373
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• 2011

인터넷 매체가 급증함에 따라 많은 이들에게 쉽게 노출 되어 유포되고 있는 유해 영상을 검출하기 위해 다양한 분류 방법에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서 유해 영상 내의 피부색 영역에서의 Haar-like 특징을 추출하여 유해 영상을 분류하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 첫 번째 단계에는 샘플 영상에 대하여 기존에 제안된 피부색 검출 방법을 적용하고, 두 번째 단계에는 검출된 피부색 영역 내의 Haar-like 특징을 추출한다. 각 샘플 영상에서 추출한 특징들은 SVM(Support Vector Machine)을 이용하여 각각 2000 장의 유해, 무해 영상을 학습한다. 학습된 모델은 유해 및 무해 영상이 혼합되어 있는 영상 집합들을 분류하는데 사용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2005.11a
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• pp.197-200
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• 2005

본 논문은 유해한 동영상을 실시간으로 분석하고 차단하기 위하여, 동영상의 비주얼 특징으로서 그룹 프레임(Group of Frame) 특징을 추출하여 SVM 학습모델을 활용하는 유해 동영상 분류에 관한 것이다. 지금까지 동영상 분류에 관한 연구는 주로 입력 동영상을 뉴스, 스포츠, 영화, 뮤직 비디오, 상업 비디오 등 사전에 정의한 몇 개의 장르에 자동으로 할당하는 기술이었다. 그러나 이러한 분류 기술은 미리 정의한 장르에 따른 일반적인 분류 모델을 사용하기 때문에 분류의 정확도가 높지 않다. 따라서, 유해 동영상을 실시간으로 자동 분류하기 위해서는, 신속하고 효과적인 동영상 내용분석에 적합한 유해 동영상 특화의 특징 추출과 분류 모델 연구가 필요하다. 본 논문에서는 유해 동영상에 대하여 신속하고, 정확한 분류를 위하여 유해 동영상의 대표 특징으로서 그룹프레임 특징을 정의하고, 이를 추출하여 SVM 학습 모델을 생성하고 분류에 활용하는 매우 높은 성능의 분석 방법을 제시하였다. 이는 최근 인터넷 뿐만 아니라 다양한 매체를 통하여 급속도로 번지고 있는 유해 동영상 차단 분야에 적극 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.6 no.4
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• pp.51-59
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• 2001

As internet activates, web sites that supply images harmful to the emotion of youth are overflowing rapidly. Chances that the youth approach to the harmful sites are increasing, and then the emotion of youth is damaged seriously. In this paper, we present the system that distinguish harmful ones from images in the web documents of user-accessed URLs and output the document after blocking images harmful to the youth. As the results of the experiments about performance of the web-images blocking system, we found the utility factor of blocking harmful images of the proposed system is 89.6％ in the full nudity 70.1％ in the half nudity, and the error rate is 2.4％ in the face images.

• Proceedings of the Korean Institute of Surface Engineering Conference
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• 2017.05a
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• pp.73-73
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• 2017

환경부는 화학물질로 인한 국민건강 및 환경상의 위해(危害)를 예방하고 화학물질을 적절하게 관리하고, 화학물질로 인하여 발생하는 사고에 신속히 대응함으로써 화학물질로부터 모든 국민의 생명과 재산 및 환경을 보호하기위한 법률인 "화학물질관리법"을 2015년 1월 1일부터 시행하였다. 화학물질관리법에서는 유해화학물질의 취급기준과 유해화학물질 취급시설의 설치 및 관리 기준을 준수토록 하고 있으며, 유해화학물질 취급시설을 설치 및 운영 시에는 사전에 화학사고 발생으로 사업장 주변 지역의 사람이나 환경 등에 미치는 영향을 평가하여 유해화학물질 취급시설의 설치단계에서 안전성을 확보하기 위한 유해화학물질 화학사고 장외영향평가서를 작성 및 제출하도록 하고 있다. 또한 사고대비물질을 규정 수량이상 취급하는 경우 위해관리계획서를 작성하여 지역사회에 고지하도록 하고 있다. 법 시행 이전에 유해화학물질 취급시설을 설치한 사업장은 사업장 규모에 따라 장외영향평가서의 제출 유예기간인 2019년 12월 31일까지 제출하여야 하며, 사고 대비물질의 영업허가를 득해야하는 사업장은 2017년 내 장외영향평가서를 제출하여야 한다. 장외영향평가(off-site risk assessment(ORA)) 제도는 유해화학물질 취급시설의 기본평가정보(공정 정보), 장외평가정보(사고 시나리오 선정 및 위험도 분석), 타 법령과의 관계정보로 구성되어 있다. 장외영향평가의 효율적인 작성을 위하여 현장과 일치된 공정정보(공정개요 및 공정도면 등의 자료)의 확보가 필수적이다. 본 발표에서는 복잡한 장외영향평가 제도로부터 기업의 대응을 위한 장외영향평가 운영 절차와 장외영향평가서의 효율적인 작성을 위한 사전 준비 자료 및 작성 방안을 제시하여, 사업장에서 장외영향평가 제도를 이행하는데 도움을 주고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.687-690
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• 2004

본 논문에서는 음란유해콘텐츠를 기술적으로 차단하기 위해 신호처리 기법에 기반한 방법을 제안하고자 한다. 지금까지의 기술적인 방법 등이 목록기반과 단어기반에 기초한 방법이기 때문에 음란콘텐츠가 제대로 차단이 되지 않은 경우가 많았다. 이를 위해 본 논문에서는 신호처리에 기반하여 음란 유해 콘텐츠를 차단하는 방법을 제안하고자 한다. 끝으로 실험에 의해 제안한 방법의 유용성을 입증하고자 한다.

• Journal of KIISE:Information Networking
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• v.32 no.3
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• pp.318-326
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• 2005

This paper presents the image feature extraction method and the image classification technique to select the harmful image flowed from the Internet by grade of image contents such as harmlessness, sex-appealing, harmfulness (nude), serious harmfulness (adult) by the characteristic of the image. In this paper, we suggest skin area detection technique to recognize whether an input image is harmful or not. We also propose the ROI detection algorithm that establishes region of interest to reduce some noise and extracts harmful degree effectively and defines the characteristics in the ROI area inside. And this paper suggests the multiple-SVM training method that creates the image classification model to select as 4 types of class defined above. This paper presents the multiple-SVM classification algorithm that categorizes harmful grade of input data with suggested classification model. We suggest the skin likelihood image made of the shape information of the skin area image and the color information of the skin ratio image specially. And we propose the image feature vector to use in the characteristic category at a course of traininB resizing the skin likelihood image. Finally, this paper presents the performance evaluation of experiment result, and proves the suitability of grading image using image feature classification algorithm.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.491-496
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• 2000

웹상의 자바 애플릿은 클라이언트의 웹 브라우저에 다운로드 되어서 브라우저 내부에 있는 자바가상기계(JVM : Java Virtual Machine)내에서 실행된다. 각 자바가상기계에는 실행 전에 바이트 코드 검증기와 바이트 코드 인터프리터를 통하여 오류문법을 점검한다. 애플릿을 이용한 잠재적인 공격형태는 시스템 수정, 개인정보의 침해, 서비스 거부공격, 강한 거부감을 느끼게 하는 공격이 있다. 이러한 유해한 애플릿의 공격에 대응하기 위한 방법으로 코드분석, 행위분석, 위치정보등을 이용한 보안기법이 제시되었지만 효율적인 대응을 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 자바의 특성을 이용하여 자바클래스 내부의 바이트 코드 수정을 통한 애플릿 보안기술에 대해 기술한다. 유해한 행동이 예상되는 애플릿의 클래스에 대하여 바이트 코드 수정을 통하여 안전한 클래스로 대체함으로서 유해 애플릿 공격으로부터 시스템을 보호한다. 이를 수행하기 위해 프록시 서버를 두어서 웹브라우저의 요구를 수용하고, 이를 웹 서버에게 Safe클래스로 수정하여 요구하며, 그에 대한 응답도 처리한 후 애플릿에게 보여준다. 이는 런타임때 수행되며 웹브라우저, 서버, 클라이언트의 수정없이 프록시 서버의 개입으로 이루어진다.