• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.531-534
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• 2022

승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.201-201
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• 2011

본 연구는 국내 하천에서 방치되고 있는 구하도 구간의 물리적 상태를 파악함으로써 이를 보전 또는 관리하기위한 기초자료로써 활용하고자 한다. 국내의 구하도 구간은 자연적인 발생보다는 하천의 직강화, 하천부지 이용의 고도화 등 인위적인 교란으로 인해 형성된 것이 대부분이다. 이와 같이 사행구간의 하도가 절단(Cutoff)됨으로써 형성된 구하도는 우각호 형상의 습지형 구하도와 이미 육역화되어 농경지나 나대지로 이용되는 육화형 구하도로 구분할 수 있다. 특히 폐천(Abandoned Channel)화가 진행된 대부분의 습지형 구하도는 수질, 생태계, 육역화, 농업용수 이용 등 다양한 문제점 및 현안을 가지고 있기 때문에 이에 대한 보전 또는 관리가 필요하다. 이를 위해서는 우선적으로 습지형 구하도의 현재를 진단하고 평가하기 위한 연구가 선행되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 습지형 구하도를 평가하기 위한 평가지표를 제안하고 이를 만경강 습지형 구하도 5개소에 적용하였다. 평가지표는 국내외에서 제안된 하천환경 평가지표와 RAM(일반기능평가기법)을 토대로 작성하였다. 이 평가지표는 단절된 습지구간에 적정한 지표, 자료 획득의 용이성, 즉시 적용 가능한 것을 우선순위로 선정하였다. 평가지표는 자연도, 서식처, 친수, 수질 등 4개 지표를 세분화한 총 25개 항목으로 제안하였다. 만경강에 대한 물리적 평가결과 습지형 구하도의 경우 서식처, 자연도 부분이 높은 점수를 획득한 반면 수질과 친수 지표는 상대적으로 취약한 것으로 평가 되었다. 이와 같은 결과는 향후 만경강 습지형 구하도에 대한 보전 및 관리계획을 수립함에 있어 주요 고려사항이 될 수 있을 것이다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.9
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• pp.634-642
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• 2020

With the proliferation of Internet of Things (IoT) devices, using the Linux operating system in various architectures has increased. Also, security threats against Linux-based IoT devices are increasing, and malware variants based on existing malware are constantly appearing. In this paper, we propose a system where the binary data of a visualized Executable and Linkable Format (ELF) file is applied to Local Binary Pattern (LBP) image processing techniques and a median filter to classify malware in a Convolutional Neural Network (CNN). As a result, the original image showed the highest accuracy and F1-score at 98.77%, and reproducibility also showed the highest score at 98.55%. For the median filter, the highest precision was 99.19%, and the lowest false positive rate was 0.008%. Using the LBP technique confirmed that the overall result was lower than putting the original ELF file through the median filter. When the results of putting the original file through image processing techniques were classified by majority, it was confirmed that the accuracy, precision, F1-score, and false positive rate were better than putting the original file through the median filter. In the future, the proposed system will be used to classify malware families or add other image processing techniques to improve the accuracy of majority vote classification. Or maybe we mean "the use of Linux O/S distributions for various architectures has increased" instead? If not, please rephrase as intended.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.50 no.5
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• pp.485-503
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• 2015

This study aims at evaluating geomorphological classification systems to predict the occurrence of landslides in mountainous region in Korea. Geomorphological classification systems used in this study are Catena, TPI, and Geomorphons. Study sites are Gapyeong-gun, Hoengseong-gun, Gimcheon-si, Yeoju-si/Yicheon-si in which landslide occurrence data were collected by local governments from 2001-2014. Catena method has objective classification standard to compare among regions objectively and understand the result intuitively. However, its procedure is complicated and hard to be automated for the general public to use it. Both TPI and Geomorphons have simple procedure and GIS-extension, therefore it has high accessibility. However, the results of both systems are highly dependent on the scale, and have low relevance to geomorphological formation process because focusing on shape of terrain. Three systems have low compatibility, therefore unified concept are required for broad use of landform classification. To assess the effectiveness of prediction on landslide by each geomorphological classification system, 50% of geomorphological classes with higher landslide occurrence are selected and the total landslide occurrence in selected classes are calculated and defined as 'predictive ability'. The ratio of terrain categorized by 'predictive ability' to whole region is defined as 'vulnerable area ratio'. An indicator to compare three systems which is predictive ability divided by vulnerable area ratio was developed to make a comprehensive judgment. As a result, Catena ranked the highest in suitability.

• Journal of Korea Technology Innovation Society
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• v.21 no.2
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• pp.767-787
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• 2018

Technology-driven innovation and job-creation has each been the subject of much scholarly attention, but have largely been considered separately rather than in conjunction with each other. While the previous literature on economics pinpointed the macro effects on industry-level, this study explores the micro-level comparisons on innovation sources over the employment and financial performances. The PSM (propensity-score matching) analysis presents that firms, involved in an inward technology, tend to have higher employees with dominant technology capabilities than in-house R&D firms. The in-house R&D firms, on the contrary, have superior financial performances, suggesting that external technology commercialized firms suffer from low transformative efficiency. The mediation test analysis corroborates that the external technology-driven innovation induces more human resources in internalizing the exogenous technology. The positive relationship between R&D innovation and employment allow verification of the government's intervention in the promotion of technology commercialization in public sector. On the other hand, it also signals that the policy needs to enhance the recipient firms' commercializing capacity rather than a 'one-hit' transaction.

• Journal of the Korea Computer Graphics Society
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• v.23 no.5
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• pp.51-56
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• 2017

In this paper, we define "presence" as a physiological and emotional feeling which feels that he or she is immerged in a specific artworks when he/she is very interested in the artwork. To measure the presence, we use a combined approach of subjective survey and brain signals (EEG). Subjective survey includes PQS (presence questionnaire survey) and IDQS (individual differences questionnaire survey). We experimented with 30 random populations, and we performed Cronbach's ${\alpha}$ test to verify the validity of the survey results. We also cross-checked the survey with EEG test for the populations. From our experimentation, we conclude that opponent color (e.g. yellow and blue) makes strong excitation on presence. In this paper, we believe that there are strong presence even in the abstract images, and it can be stronger than photo-realistic images if we well-design color, forms on the artwork.

• 한국데이터정보과학회:학술대회논문집
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• 2006.04a
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• pp.109-120
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• 2006

Huge information has been made due to the current computing environment and could not be acceptable. People want the information which they can understand and accept easily. They may want not only simple information but also knowledge. That is why data mining becomes a center of information. We use RFM analysis in order to create customer score. Customers are classified into five groups(most oxcellenrexcellenycommoflowerilowest) for a various marketing activities. We can found the significant patterns in each group, and classify customers from loyal customers to leaving customers in the near future by the indirect data mining(e.g. association analysis) and the direct data mining(e.g. decision tree, logistic regression analysis, etc.), which are named in this study. Our research focuses on the advanced models by applying the association rules in data mining. Our results indicate that the indirect data mining and the direct data mining seem to have same outputs, but the former shows more clear pattern then the latter one.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.19 no.4
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• pp.139-144
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• 2011

This study proposed a classification method of LIDAR data by using simultaneously the color information (R, G, B) and reflection intensity information (I) obtained from terrestrial LIDAR and by analyzing the association between these data through the use of statistical classification methods. To this end, first, the factors that maximize variance were calculated using the variables, R, G, B, and I, whereby the factor matrix between the principal factor and each variable was calculated. However, although the factor matrix shows basic data by reducing them, it is difficult to know clearly which variables become highly associated by which factors; therefore, Varimax method from orthogonal rotation was used to obtain the factor matrix and then the factor scores were calculated. And, by using a non-hierarchical clustering method, K-mean method, a cluster analysis was performed on the factor scores obtained via K-mean method as factor analysis, and afterwards the classification accuracy of the terrestrial LiDAR data was evaluated.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.462-462
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• 2021

최근 도시화 및 불투수면의 증가와 지하수의 과다한 사용으로 직접유출이 증가하고, 침투량이 감소하며, 하천의 건천화가 발생하고 있다. 이에 환경부에서는 이러한 물순환의 왜곡을 막기위해 물환경보전법상의 물순환율을 정의하고 물순환 관리목표를 설정하였다. 하지만 지역 별 물순환 특성을 반영한 관리계획이 부족하고, 현재 제한된 재원의 효율적 활용을 위해서는 물순환 관리지역에 대한 우선순위 결정도 필요하다. 본 연구에서는 PSR framework를 통해 유역 물순환 평가방법론을 만들고 이를 활용한 지역별 관리계획 및 우선순위를 결정하고자하였다. PSR framework는 지속가능성을 위해 OECD가 개발한 개념 모형이며, Pressure, State, Response 세 가지 요소로 구분해 평가하게된다. PSR framework의 기본 개념은 인간의 활동들이 환경에 압력 (P)를 주고, 이로 인해 자연의 질과 영향 (S)을 미치며, 이에대한 회복을 위해 인식과 행동을 통해 정책과 제도 등을 통해 반응 (R)한다는 것이다. 유역 물순환을 4가지 그룹 (기후, 수문학적, 사회경제학적, 환경적)으로 구분하고 각 그룹 별 평가요소에 대하여 도출하였다. 기후그룹은 강우, 수문학적 그룹은 증발산, 토지이용, 유출특성을, 사회경제학적 그룹은 재정, 사회구조, 기반시설, 정책을, 환경적 그룹은 수질, 수생태계를 선정하였다. 이후 각 요소 별 평가를 위해 다양한 지표를 고려하여 선정하였으며, 각 지표를 PSR framework에 맞춰 재분류하였다. 각 지표를 하나의 점수로 통합하기 위해 지표 별 가중치를 산정하였으며, 이때 연구자의 주관이 반영되지않는 엔트로피 기법을 이용하여 산정하였다. 구한 식을 통해 우리나라 소유역구분을 기준으로 모든 지표를 계산하였으며, 각 지표에 가중치를 적용해 유역 종합점수를 산정하고 유역 별 취약지역 및 취약요소를 평가하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2022.05a
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• pp.170-170
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• 2022

최근 기후변화 및 환경변화로 인해 하천으로 유입되는 오염물질의 변화로 하천 오염원의 다양화가 발생되고 있다. 국내에서는 BOD, T-P 항목으로 수질을 관리하고 있으나, 중·소하천에서는 다양한 오염원의 영향이 나타나 BOD, T-P 항목의 관리는 한계가 발생한다. 따라서 수질오염 영향인자들을 고려한 하천의 종합적인 수질 평가 기법의 도입이 필요한 실정이다. 특히, 한강 유역의 경기도 지역은 인구밀도 및 불투수면적이 높고 중소하천의 분포가 넓은 유역으로 다항목 수질의 종합적인 평가가 필요하다. 국내·외에서는 하천의 종합적인 수질을 평가하고자 수질지수(Water Quality Index, WQI)를 점수 및 등급으로 산정하여 하천의 수질을 평가하였다. 수질지수는 평가 목적 및 계산 방법, 평가되는 수질 항목, 등급 체계의 차이로 다양한 종류의 수질지수가 개발되었다. 국내에서는 통계분석과 수질지수를 활용하여 하천의 시공간적 변화를 파악하고 하천 생활환경기준과 비교를 통해 수질지수의 적용성을 검토하는 효율적인 수질관리에 대해 연구 되고 있다. 국외에서는 주요 오염원 및 영향인자를 식별하기 위해 수질지수를 활용하여 하천의 수질 변화를 평가하였다. 하천의 주요 영향인자는 유역특성에 따른 차이가 발생하여 유역 특성에 적합한 수질지수를 활용한 맞춤형 수질관리가 필요하다. 본 연구에서는 도시하천의 효율적인 수질관리에 기여하고자 유역 특성을 반영한 수질지수를 활용하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 군집분석을 활용하여 도시 유형을 분류하고 요인분석으로 도시하천의 수질 인자별 관계성을 도출하여 유역의 도시 현황별 영향인자를 파악하고자 한다. CCME WQI, NSFWQI 등 기존 국내·외에서 개발된 수질지수를 도시하천의 주요 영향인자로 산정하여 도시하천의 종합적인 수질을 평가하고자 한다. 산정된 수질지수의 점수 및 등급과 하천 생활환경기준의 적용성을 검증하여 도시하천에서 발생되는 수질오염 관리 및 대응의 의사결정 도구로서 활용될 것으로 사료된다.