• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.792-794
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• 2017

현재 머신러닝(Machine Learning) 기술은 기존의 머신러닝과 조합 및 변형 되어 조금 더 발전 된 형태로 연구되어지고 있다. 따라서 수많은 알고리즘이 개발되고 있는 시점이다. 본 연구는 최근 좋은 결과로 관심을 받고있는 GAN(Generative Adversarial Net)을 중심으로 IT기술의 머신러닝과 그림을 조합하여 자동채색을 목적으로 GAN 알고리즘을 비교하고 분석하고자 한다. GAN 알고리즘들 가운데서 'Conditional GAN'과 'Wasserstein GAN'을 사용하여 자동채색을 적용시켰고, 가장 부합한 알고리즘을 찾고 성능을 비교하여 어떠한 알고리즘이 '자동채색' 목적에 더 부합한지 비교하고 판단 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.299-301
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• 2017

현대사회에서는 사이버 해킹 공격이 많이 일어나고 있다. 공격이 증가함에 따라 이를 다양한 방법으로 방어하고 탐지하는 연구가 많이 이루어지고 있다. 본 논문은 OpenIOC, STIX, MMDEF 등과 같은 공격자의 방법론 또는 증거를 식별하는 기술 특성 설명을 수집해 놓은 표현들을 기반을 머신러닝과 logstash라는 로그 수집기를 결합하는 새로운 시스템을 제안한다. 시스템은 pc에 공격이 가해졌을 때 로그 수집기를 사용하여 로그를 수집한 후에 로그의 속성 값들의 리스트를 가지고 머신러닝 알고리즘을 통해 학습시켜 분석을 진행한다. 향후에는 제안된 시스템을 실시간 처리 머신러닝 알고리즘을 사용하여 필요로그정보의 구성을 해주면 자동으로 로그정보를 수집하고 필터와 출력을 거쳐 학습을 시켜 자동 침입탐지시스템으로 발전할 수 있을 것이라 예상된다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제6권4호
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• pp.65-72
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• 2020

본 논문에서는 지속적으로 급증하고 있는 안드로이드 악성 앱을 자동적으로 판별하기 위해 머신러닝 기법을 적용하여 프라이빗 블록체인을 토대로 웹 기반 DApp 시스템을 개발하였다. 공인 실험 데이터를 대상으로 안드로이드 악성 앱 판별에 96.2587% 정확도를 제공하는 최적의 머신러닝 모델을 선정하였고, 안드로이드 악성 앱에 대한 자동 판별 결과를 Hyperledger Fabric 블록체인 시스템 내에 자동적으로 기록/관리하였다. 또한 적법한 권한이 부여된 사용자만이 블록체인 시스템을 이용할 수 있도록 웹 기반의 DApp 시스템을 개발하였다. 따라서 본 논문에서 제시한 머신러닝 기반 안드로이드 악성 앱 판별 블록체인 DApp 시스템 개발을 통해 안드로이드 모바일 앱 이용 환경에서의 보안성을 더욱 향상시킬 수 있으며, 향후에 일반적인 범용 데이터를 대상으로 머신러닝과 블록체인을 결합한 보안 서비스로 발전시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제61차 동계학술대회논문집 28권1호
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• pp.21-22
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• 2020

본 논문에서는 자동채색 머신러닝 모델을 모바일에서 사용하기 위해 효율적으로 힌트 입력하기 위한 방법을 제시한다. 기존의 자동채색 기법은 서버-클라이언트 채색 방식으로 인터넷에 연결되어 있어야만 채식이 된다는 문제가 있다. 이를 보완하여 네트워크 연결 없이 모바일에서 사용할 수 있는 머신러닝과 이를 사용하기 위해 입력으로 넣어야 하는 힌트 및 이미지를 효율적으로 나눌 수 있는 방법을 고안한다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제9권6호
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• pp.1-9
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• 2023

최근 MS Office 파일 내에 악성 스크립트 등이 은닉된 멀웨어 파일이 발견되고 있다. 이에 본 논문에서는 머신러닝 기법을 적용하여 악성 디지털 파일을 자동으로 검출할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. MS Office 파일 내 OLE VBA 매크로 기능을 악용하여 악성 스크립트를 검출하거나, OOXML 구조 분석을 통해 CDH/LFH/ECDH 내부 필드 값에 악성 스크립트를 탐지하고, OOXML 구조에서 참조되지 않는 비정상적인 CDH/LFH 정보를 추가한 경우 이를 검출할 수 있는 메커니즘을 제시하였다. 그리고 VirusTotal 악성 스크립트 판별 기능을 이용하여 MS Office 파일에 대한 악의적 손상 여부 자동 판별하는 기능을 이용하여 머신러닝 기반 통합 소프트웨어를 설계 및 구현하였다. 실험 결과 파일 손상 여부를 자동 판별할 수 있으며 최적의 머신러닝 모델을 이용하여 임의의 MS Office 파일에 대해 향상된 검출 성능을 제공하는 것을 확인하였다.

• 정보보호학회지
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• 제26권3호
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• pp.30-37
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• 2016

온라인 게임에는 해킹이나 악성 코드와 같은 다른 분야에서도 널리 알려진 위협뿐만 아니라 계정 도용이나 자동 사냥 프로그램 사용과 같은 온라인 게임에서만 볼 수 있는 위협들이 존재한다. 온라인 게임은 게임 유저의 다양한 활동을 데이터로 기록하기 때문에 이런 풍부한 데이터를 활용한 머신 러닝 기반의 탐지 기법을 적용하기 적합한 분야이다. 그럼에도 불구하고 다른 보안 분야에 비해 상대적으로 연구가 많이 되지 않고 있으며 대부분의 연구가 탐지 모델링 단계에 집중되어 있다. 본 논문에서는 머신 러닝에 기반한 온라인 게임 보안 시스템을 효과적으로 구축하기 위한 연동 구조와 실전 적용시 고려해야 할 점에 대해 소개한다.

• 지구물리와물리탐사
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• 제23권3호
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• pp.157-167
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• 2020

최근 인공지능 기술의 발전과 함께 물리탐사의 다양한 분야에서도 인공지능의 핵심 기술인 머신러닝의 활용도가 증가하고 있다. 또한 머신러닝 및 딥러닝을 활용한 연구는 이미지, 비디오, 음성, 자연어 등 다양한 태스크의 추론 정확도를 높이기 위해 복잡한 알고리즘들이 개발되고 있고, 더 나아가 자료의 특성, 알고리즘 구조 및 하이퍼 파라미터의 최적화를 위한 자동 머신러닝(AutoML) 분야로 그 폭을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 AutoML 분야 중에서도 하이퍼 파라미터(hyperparameter) 자동 탐색을 위한 베이지안 최적화 기술에 중점을 두었으며, 본 기술을 물리탐사 분야에서도 암상 분류(facies classification) 문제에 적용했다. Vincent field의 현장 물리검층 및 탄성파 자료를 이용하여 암상 및 공극유체를 분류하는 지도학습 기반 모델에 적용하였고, 랜덤 탐색 기법의 결과와 비교하여 베이지안 최적화 기반 예측 프레임워크의 효율성을 검증하였다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2021년도 학술발표회
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• pp.163-163
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• 2021

하천에서의 화학사고는 자연적 및 인위적인 원인으로 인해 발생할 수 있으며, 이러한 화학사고가 발생하게 되면 수환경 변화를 야기해 생태계나 인간에게 악영향을 발생시킬 수 있어 신속한 초기대응이 필요하다. 하천으로 유입된 화학물질의 평가에 대한 연구는 활발하게 진행되고 있지만, 화학사고 초기대응을 위한 연구는 미비한 실정이다. 초기대응을 위해서는 현장에서 측정이 용이한 지표를 활용해야하며, 이 지표를 이용해 유출된 화학물질에 대한 정보를 취득 할 수 있어야 한다. 하천의 주요 지점에는 pH 및 EC 등을 실시간으로 측정하는 자동측정망을 운영하고 있는데, 이러한 측정항목들을 지표로 활용한다면 하천 화학사고 대응을 위한 중요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 측정된 데이터를 머신러닝 기법을 적용한다면 화학사고 발생 시 초기대응을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 본 연구에서는 분석한 유해화학물질은 총 26종이며, pH 및 EC를 화학물질들의 특성을 파악하기 위한 대체지표로 선정하였다. 화학물질의 농도변화에 따른 대체지표 변화를 측정하였으며, 실험결과를 바탕으로 성질이 유사한 화학물질들을 Group별로 분류하여 데이터베이스를 구축하였다. 구축된 데이터베이스를 바탕으로 머신러닝 기법인 Decision Tree, Random Forest, Gradient Boosting, XG Boosting에 적용해 각 알고리즘에 대한 성능 평가를 진행하여 가장 우수한 성능의 머신러닝 기법을 선정한다. 본 연구 결과를 바탕으로 선정된 머신러닝 기법을 활용한다면 향수 수환경 화학사고 발생 시 유출된 유해화학물질에 대한 정보를 제공할 수 있으며 그에 따른 신속한 대응의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.327-329
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• 2019

본 논문에서는 OpenCV와 머신러닝 기술을 이용하여 교실용 자동 출결 관리 시스템을 제안한다. PC용 범용 카메라를 이용하여 교실 입구에서 얼굴사진을 입력하면 이미 저장된 학생의 얼굴과 유사도를 비교하여 출석이 체크되도록 하는 방식이다. 본 연구에서는 머신러닝 라이브러리 Dlib를 사용하여 사용하여 프로토타입을 구현하였으며 10명의 학생에 대하여 실험한 결과 약 70% 정도의 인식률을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.169-178
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• 2019

현재 인공지능의 한 영역인 머신러닝을 적용하여 다양한 예측을 수행하고 있으나 실제 현장에서 어떤 종류의 알고리즘을 사용하는 것이 가장 좋은 방법인지는 늘 문제가 된다. 본 논문은 여러 머신러닝 지도 학습 알고리즘을 이용하여 월별 전력 거래량, 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종 에너지 소비, 자동차용 경유를 예측하여 각 경우에 어떤 알고리즘이 가장 적합한 알고리즘인지를 알아본다. 이를 위해 통계청에 나와 있는 월별 전력 거래량과 월별 전력 거래금액, 월별 생산 확산 지수, 최종에너지 소비, 자동차용 경유로 머신 러닝이 예측하는 값의 확률을 보여주고 각각의 예측 값을 평균화 하여 이들 중에서 어떤 기법이 가장 우수한 기법인지를 확인한다.