• 정보보호학회논문지
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• 제30권4호
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• pp.605-616
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• 2020

난독화 기술은 프로그램의 기능성은 그대로 유지하면서 자료구조, 제어흐름 등 내부 로직을 변형함으로써 프로그램의 분석을 지연시키는 기술이다. 그러나 이러한 난독화 기술을 악성코드에 적용함으로써 안티바이러스 소프트웨어의 악성코드 탐지율을 저하시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 소프트웨어 지적재산권을 보호하기 위하여 적용되는 난독화 기술이 역으로 악성코드에 적용됨으로써 악성코드 탐지율을 저해할 뿐만 아니라 이의 분석을 어렵게 하여 악성코드의 기능성 파악에도 어려움을 주게 되므로 난독화가 적용된 코드를 원본에 가깝게 복원할 수 있는 역난독화 기술의 연구 또한 꾸준히 지속 되어야 한다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구 중 대중적으로 널리 알려져 있는 도구인 VMProtect 3.4.0에서 제공하는 세부 난독화 기술 중 Pack the Output File, Import Protection의 옵션이 적용되어 난독화 된 코드의 특징을 분석하고 이의 역난독화 알고리즘을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제35권2호
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• pp.125-131
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• 2008

새로운 유전체 주석달기와 유전체 진화에 대한 연구를 위해서 올소로그(Ortholog)를 탐지하는 일은 매우 유용하다. 이전에 제안한 연구에서, 우리는 여러 종의 유전체로부터 올소로그 클러스터를 자동적으로 구축하는 방법을 제안하였다. 이 방법은 단지 두 종의 결과를 생성하는 InParanoid를 여러 종으로 확장하고 이와 동일한 질을 가진 결과를 산출한다. 한편, 새롭게 서열이 밝혀진 유전자의 기능을 보다 정확히 예측하기 위해, 패럴로그(Paralog)가 가급적 적게 포함되는 올소로그 클러스터를 구축하는 것이 중요한 문제가 될 수 있다. 이 논문에서, 우리는 임계값을 사용하여 보다 순수한 올소로그 클러스터를 구축하는 방법에 대하여 조사하였다 우리는 20개의 원핵생물의 데이타셋으로부터 올소로그 클러스터를 구축하였다. 우리의 올소로그 클러스터를 COG(Clusters of Orthologous Group) 및 KO(Kegg Orthology)와 비교하였을 매, 약 90%의 유사도를 가지며 임계간의 증가와 더불어 증가하는 경향이 있다.

• 해양환경안전학회지
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• 제10권1호
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• pp.1-7
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• 2004

RADARSAT 위성은 레이더센서를 가지고 있어 전천후 및 주야불문이라는 두 가지 주요 이점을 가지고 있기 때문에, 선박탐지를 포함하는 해상감시 분야에 있어서 중요한 역할을 할 수 있다 그러나, 합성개구레이더의 이미징 시에 대기의 영향은 무시될 수 없으며, 또한 다양한 형태로 기하 변형이 발생하게 된다. 본 연구에서는, 레벨 1의 georeferenced SGX 데이터를 사용해서 RADARSAT의 합성개구레이더에 대한 대기/기하 보정을 실시하였다. 동일 이미지 내에서도, near range와 far range 세션의 비교를 위해서도 이와 같은 보정이 필요하다. 대기 보정은 후방산란에 대한 국소 조사부분과 입사각의 효과를 보정하여 수행되었으며, DN값은 beta nought와 sigma nought로 변환시켰다. 마지막으로 위성자세정보에서 추정되는 4점의 위치정보를 이용하여 자동 기하보정을 실시하였으며, 그 결과를 실제 좌표 값과 비교하였다. 오차는 위도방향으로 300m, 경도방향으로 260m범위 내에 있는 것으로 확인되었다. 이것은 추가로 지상기준점을 통해 보정될 수 있으며, 외해의 경우에는 적용 가능한 것으로 판단된다.

• 중소기업융합학회논문지
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• 제1권1호
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• pp.75-83
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• 2011

Unified Modeling Language (UML)는 산업계에서 소프트웨어 설계 표준 언어로서 인정되고 있으며 특히 UML State Machine Diagram은 클래스의 동적인 행위(behavior)를 묘사하는데 많이 사용되고 있다. 이 논문은 UML State Machine Diagram을를 이용하여 시스템의 데드락 (deadlock)을 찾는 방법에 대해서 논한다. 보통 State Machine Diagram는 개별의 클래스의 행위를 나타내는 데 사용되므로 시스템 범위의 행위를 알고 싶으면 시스템에 있는 클래스들 중 관심 있는 클래스들의 State Machine Diagram을 합하여 시스템의 행위를 나타낼 수 있는 State Machine Diagram이 필요하여진다. 일반적으로 이러한 시스템 수준의 State Machine Diagram은 매우 복잡하고 실제로는 타당하지 않은 State나 Transition들을 포함하게 된다. 실제 시스템의 행위를 나타내기 위해서 synchronization과 externalization을 적용하여 State Machine Diagram을 유효한 수준으로 줄이는 것이 필요하다. 이렇게 만들어진 State Machine Diagram은 시스템의 행위를 나타내는데 사용될 수 있으며 통상의 모델 체킹 방법이 적용될 수 있다. 이 논문은 데드락 탐지를 하는 방법을 간단한 예제를 통해서 보여준다. 모든 과정은 툴에서 자동으로 지원되며 필요한 알고리즘도 같이 설명된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.665-670
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• 2014

SVM은 학습 데이터를 두 개의 집단으로 분리시키는 최적의 초평면을 찾는 이진 분류기로서 우수한 성능 때문에 다양한 분야에서 귀납 추론, 이진 분류, 예측 등을 목적으로 사용되는 알고리즘이다. 또한 대표적인 블랙박스 모델 중 하나이기 때문에 학습 후 생성되는 SVM의 해석에 대한 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 SVM 알고리즘을 이용하여 기상 레이더의 데이터 내에 비교적 높은 빈도로 발생하여 기상 예보의 정확도를 감소시키는 비강수에코 중 하나인 선에코를 자동으로 탐지하는 방법에 대한 연구를 수행하였다. 학습 데이터로는 평균 반사도, 크기, 발생 형태, 중심 고도 등과 같은 특성을 활용하였는데, 이는 기상 레이더 데이터에 저장된 다양한 데이터 중 반사도 값을 선택한 후 클러스터링 기법을 통해 추출한 것이다. 이와 같이 학습된 SVM 분류기를 실제 사례를 바탕으로 하여 검증하였으며, Decision Tree 알고리즘을 적용하여 생성한 분류기의 해석을 수행하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권4호
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• pp.135-144
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• 2018

좁은 공간에 돼지들을 밀집 사육하는 구조가 대부분인 국내 돈사의 환경은 구제역과 같은 전염병 확산에 취약하다. 이러한 밀집 사육의 문제점을 해결하기 위한 방법으로 감시 카메라를 활용한 돈사 내 개별 돼지들의 행동을 자동으로 분석하는 연구가 진행 되고 있다. 그러나 공격행동 등 복잡한 상황에서 개별 돼지들을 추적하기 위해서는 근접한 돼지들에 대한 올바른 분리가 우선적으로 수행되어야 하지만, 정확도가 떨어지는 키넥트 카메라의 깊이 정보를 이용할 경우 돼지들 간의 경계선이 정확히 추출되지 않는다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 움직임 정보를 활용하여 근접 돼지를 분리하는 방법을 제안한다. 또한, 제안된 방법은 혼잡한 돈방에서 개별 돼지를 추적하는 경우 추적 오류를 탐지하는 문제에도 적용될 수 있다. 실험 결과, 실제 돈사에서 획득한 두 개의 근접 돼지 시퀀스에 대하여 86%의 정확도로 분리 가능함을 확인하였고, 객체 추적에 대한 검증을 통하여 식별 번호가 잘못 부여된 객체를 정확히 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1099-1108
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• 2009

MANET(Mobile Ad Hoc Network) 상에서 IP주소 할당에 관한 연구는 특정 노드가 다른 노드들의 IP주소를 모니터링 하여 할당하는 Stateful 방식과, 노드 스스로 IP주소를 생성하는 Stateless 방식이 있다. MANET 상의 노드들은 이동성과 제한된 자원의 특성으로 노드 스스로 IP 주소를 생성하는 Stateless 방식이 더 적합하다. 그러나, Stateless 방식에서는 중복되지 않는 주소를 할당하기 위한 DAD(Duplicate Address Detection)과정이 필요하고, 이 과정에서 DoS(Denial of Service) 공격이 발생할 수 있다. 본 논문에서는, MANET의 특성에 맞춰 계산량이 적게 드는 일방향 해쉬 함수를 이용하여, DAD과정에서 발생할 수 있는 DoS 공격을 방지하는 보안 기법을 제안한다. 그리고, NS2를 이용하여 기존의 서명을 이용한 CGA(Cryptographically Generated Addresses) 방식과 비교, 성능평가 한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제34권12호
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• pp.145-154
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• 2018

교량, 터널 옹벽 등의 콘크리트 구조물에서 수행되는 손상 조사 및 검사 방법은 일반적으로 검사원이 현장에서 직접 측량 도구를 사용하여 시각적으로 검사하는 방법이다. 이 방법은 검사원의 주관성에 크게 의존하기 때문에 기록의 객관성과 신뢰성이 떨어지게 된다. 따라서 균열을 자동으로 탐지하고 균열 특성을 객관적으로 분석할 수 있는 새로운 이미지분석기법이 필요하다. 본 연구에서는 콘크리트 이미지에서 균열을 검출하고 특성(균열의 길이, 폭)을 분석하기 위한 딥러닝 및 이미지분석기법을 개발하였다. 균열 검출과 해당 균열의 특성을 얻기 위해 두 가지 단계의 방법이 제안되었다. 제안된 방법의 성능을 검증하기 위하여 라벨이 있는 다양한 균열 이미지가 사용되었으며, 균열 판단과 구획화에 대해 90% 이상의 정확도를 확인하였다. 최종적으로 실제 촬영된 균열 영상의 균열 특성을 분석하고 실제 측정치와 오차를 확인하여 개발된 기법의 성능을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.171-178
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• 2021

본 논문에서는 C/C++ 기반 이산 사건 시스템 명세(DEVS) 시뮬레이션에서 전송 메시지 변경을 탐지하는 기법을 제안한다. 모델 인스턴스가 생성한 메시지가 다른 모델 인스턴스로 전달될 때, 메시지가 수신자 중 일부가 이를 수정할 수도 있다. 이러한 변경은 시뮬레이션 결과를 오염시킬 수 있으며, 오염된 시뮬레이션 결과는 잘못된 의사결정으로 이어질 수 있다. 제안 기법에서는 모든 모델 인스턴스가 전송 메시지의 사본을 저장한다. 전송 메시지가 삭제되기 전, 인스턴스는 저장된 메시지와 전송 메시지를 비교한다. 변경이 탐지되면 현재 시뮬레이션 실행을 중단시킨다. 모든 절차는 시뮬레이터 인스턴스에 의해 자동으로 수행된다. 그러므로 제안 기법은 개발자에게 시큐어 코딩을 준수하거나 특정 코드를 추가하도록 강요하지 않는다. 제안 기법의 성능을 기존 DEVS 시뮬레이터와 비교한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제38권11호
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• pp.87-95
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• 2022

국토지반정보 포털시스템이 구축된 지반정보는 최근 설계, 시공, 지하안전관리, 재해재난 평가 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 전국적으로 기 구축된 약 30여만공의 지반정보는 누락되거나 잘못된 정보를 다수 포함하고 있어 데이터 활용시 신뢰도를 확보하기가 어렵다. 따라서 분석 데이터의 신뢰도를 확보하기 위해서는 지반정보를 활용하기 전 단계에서 지반정보의 정제(품질관리)가 반드시 필요하다. 본 연구에서는 딥러닝 기법 중 하나인 인공신경망 기법을 활용하여 지반정보를 자동으로 품질관리 하는 방안에 대하여 제안하였다. 특히, 가장 일반적으로 사용되는 정보인 표준관입시험 결과와 지층정보를 이용하여 지반정보의 이상치를 탐지하였다. 서울시 지반정보 데이터를 이용하여 분석하였으며, 검증데이터에 대한 오분류 비율은 5.4%로 확인되었다. 신경망 모델에서 이상치 분류된 데이터만을 추후에 검사함으로써 효율적으로 이상치를 탐지할 수 있을 것으로 기대된다.