• 융합보안논문지
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• 제24권1호
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• pp.77-82
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• 2024

최근 연구를 통해 다양한 물체 탐지 및 분류 모델은 전반적으로 크게 성능 향상이 이루워졌지만, 물체가 부분적으로 노출된 상황에서의 물체 탐지 및 분류에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 특히, 군사 분야에서 무인전투체계가 물체를 탐지하고 분류하는 데 사용되는 경우, 군사적 상황에서 물체는 일반적으로 부분적으로 가려진 상태나 위장된 상태일 가능성이 높다. 본 연구에서는 부분적으로 가려진 물체의 분류 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 이 방법은 물체 이미지 상에 특정 부분을 주변 환경을 고려하여 가리는 부분을 추가하여 은·엄폐 및 위장된 물체에 대한 분류 성능을 개선시켰다. 실험결과로 제안 방법을 적용하였을 때 은·엄폐 및 위장된 물체에 대해서 기존 방법에 비해 물체 분류 향상이 있음을 볼 수가 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.19-26
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• 2021

딥러닝 기반 악성코드 탐지 및 분류모델의 성능은 특성집합을 어떻게 구성하느냐에 따라 크게 좌우된다. 본 논문에서는 CNN 기반의 안드로이드 악성코드 탐지 시 탐지성능을 극대화할 수 있는 최적의 특성집합(feature set)을 선정하는 방법을 제안한다. 특성집합에 포함될 특성은 기계학습 및 딥러닝에서 특성추출을 위해 널리 사용되는 Chi-Square test 알고리즘을 사용하여 선정하였다. CICANDMAL2017 데이터세트를 대상으로 선정된 36개의 특성을 이용하여 CNN 모델을 학습시킨 후 악성코드 탐지성능을 측정한 결과 이진분류에서는 99.99%, 다중분류에서는 98.55%의 Accuracy를 달성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.425-431
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• 2023

음성 어시스턴트 시스템에서 발화의 의도를 분류하고 새로운 의도를 탐지하는 것은 매우 중요한 작업이다. 끊임없이 인입되는 새로운 발화로 인해 기존에 학습된 모델의 의도 분류 성능은 시간이 지남에 따라 점차 낮아진다. 기존 연구들에서 새로운 의도 발견을 위해 제안되었던 클러스터링 방법은 최적의 클러스터 수 결정과 명명에 어려움이 있다. 이러한 제한 사항을 보완하기 위해, 본 연구에서는 대규모 언어 모델 기반의 효과적인 의도 발견 방법을 제안한다. 이 방법은 기존 의도 분류기로 판단하기 어려운 발화에 새로운 의도 레이블을 할당하는 방법이다. 새롭게 인입되는 OOD(Out-of-Domain) 발화 내에서 오분류를 찾아 기존에 정의된 의도를 탐지하고, 새로운 의도를 발견하는 효율적인 프롬프팅 방법도 분석한다. 이를 액티브 러닝 전략과 결합할 경우, 분류 가능한 의도의 개수를 지속 증가시면서도 모델의 성능 하락을 방지할 수 있고, 동시에 새로운 의도 발견을 자동화 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.571-573
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• 2002

네트워크 관련 기술들이 테라급으로 급속히 발전하고 있는데 비해, 상대적으로 네트워크의 발전 속도에 뒤지고 있는 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능 향상을 위해서, 기존의 소프트웨어 방식으로 구현된 침입 탐지 시스템을 고속의 패킷 처리에 뛰어난 성능을 가지고 있는 네트워크 프로세서를 이용하여 재설계 및 구현하였다. 네트워크 침입 탐지 시스템에서 대부분의 수행시간을 차지하는 네트워크 패킷을 분류하고, 이상 패킷을 탐지하는 기능을 인텔의 IXP1200 네트워크 프로세서의 마이크로엔진이 고속으로 패킷을 처리하게 함으로써 네트워크 침입 탐지 시스템의 성능 향상을 도모하였다.

• 정보보호학회지
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• 제18권3호
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• pp.60-73
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• 2008

인터넷에서 발생하고 있는 심각한 문제의 대부분이 멀웨어(Malware)로 인하여 발생하고 있으며, 전 세계적으로 전파되고 그 영향은 점점 악화되고 있다. 이 악성소프트웨어는 점점 더 복잡하여 지고 있으며, 이에 따라 멀웨어에 대한 분석도 어렵게 되고 있다. 그러므로 멀웨어 탐지 기술 및 그 특징에 대한 분석이 절실히 요구된다. 본 논문에서는 효과적인 멀웨어에 대한 탐지 및 대응기법 수립을 위하여 인터넷 멀웨어를 분류하기 위한 방법과 탐지 기법에 대하여 분석 및 고찰하고자한다. 또한 제로-데이 공격에 대응하고자 개발된 ZASMIN(N(Zero-day Attack Signature Manufacture Infrastructure) 시스템의 특징에 대하여도 간략히 기술한다.

• 한국재난정보학회:학술대회논문집
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• 한국재난정보학회 2023년 정기학술대회 논문집
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• pp.202-203
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• 2023

최근 화재 탐지 분야는 불꽃 연기의 특징과 인공지능 인식(Detection) 모델을 활용하여 탐지율을 높이려는 연구가 많이 진행되어 왔다. 기존 화재 탐지 정확도를 높이기 위한 모델 연구 이외에도 불꽃·연기의 특징을 다양한 방법으로 데이터 가공한 학습 데이터셋을 활용하는 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 화재 탐지시 불꽃/연기의 오탐지율이 높은 것을 확인하고 오탐지율을 낮추기 위해 화재 상황을 인식하여 분류하는 방법과 데이터셋을 제안한다. 제안한 모델은 동영상을 학습데이터로 활용하여 화재 상황의 특징을 추출하여 분류모델에 적용하였다. 평가는 한국정보화진흥원(NIA)에서 진행하는 화재 데이터셋을 이용하여 Yolov8, Slowfast의 모델 성능을 비교 및 분석하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.185-191
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• 2022

개인정보에 대한 경각심 및 중요성 증대에 따라 텍스트 내 개인정보를 탐지하는 태스크가 주목받고 있다. 본 연구에서는 개인정보 탐지 및 비식별화를 위한 개인정보 특화 개체명 태그셋 7개를 고안하는 한편 이를 바탕으로 비식별화된 원천 데이터에 가상의 데이터를 대치하고 개체명을 주석함으로써 개인정보 특화 개체명 데이터셋을 구축하였다. 개인정보 분류 실험에는 KR-ELECTRA를 사용하였으며, 실험 결과 일반 개체명 및 정규식 바탕의 규칙 기반 개인정보 탐지 성능과 비교하여 특화 개체명을 활용한 딥러닝 기반의 개인정보 탐지가 더 높은 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.41-42
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• 2019

해양공간의 효율적인 활용과 해상사고 예방을 위하여 해상교통 현황 파악이 필요하다. 이를 위해서는 해상에서 운항하는 선박에 대한 면밀한 모니터링이 선행 되어야한다. 때문에 본 연구에서는 선박자동식별장치(Automatic Identification System, AIS)와 선박패스(V-Pass)를 활용하는 기존 모니터링 방법에서 나아가, 위성 자료를 활용한 연안 선박감시 방법을 해상교통관제(Vessel Traffic Service, VTS) 센터에서 활용하기 위한 방안을 제안한다. 위성 자료는 광범위한 영역에 대하여 다양한 정보를 획득할 수 있는 장점을 지니므로, 부산항 연안에서 수집한 AIS 데이터와 함께 딥 러닝 기반 선박 탐지 및 분류 모델에 활용함으로써, 보다 개선된 모니터링을 기대할 수 있다. 이를 활용하여 미식별 선박들의 출현 위치를 분석하고 나아가 선박의 종류를 예측함으로써, 상세한 해상교통 현황 파악 및 예측을 기대할 수 있다. 향후에는 선박의 종류 뿐 아니라 각 선박의 해상활동을 분석함으로써, 보다 체계적이고 실용적인 해양공간활용 계획수립에 도움이 될 수 있도록 개선할 계획이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.124-127
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• 2008

DoS/DDoS로 대표되는 트래픽 폭주 공격은 대상 시스템뿐만 아니라 네트워크 대역폭, 프로세서 처리능력, 시스템 자원 등에 악영향을 줌으로써 네트워크에 심각한 장애를 유발할 수 있다. 따라서 신속한 트래픽 폭주 공격의 탐지는 안정적인 서비스 제공 및 시스템 운영에 필수요건이다. 전통적인 패킷 수집을 통한 DoS/DDoS의 탐지방법은 공격에 대한 상세한 분석은 가능하나 설치의 확장성 부족, 고가의 고성능 분석시스템의 요구, 신속한 탐지를 보장하지 못한다는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 15초 단위의 SNMP MIB 객체 정보를 바탕으로 SVDD(support vector data description)를 이용하여 보다 빠르고 정확한 침입탐지와 쉬운 확장성, 저비용탐지 및 정확한 공격유형별 분류를 가능케 하는 새로운 시스템을 설계 및 구현하였다. 실험을 통하여 만족스러운 침입 탐지율과 안전한 false negative rate, 공격유형별 분류율 수치 등을 확인함으로써 제안된 시스템의 성능을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.51-55
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• 2007

중요한 정보를 저장하고 있는 서버 및 개인용 컴퓨터를 위협하는 바이러스가 현실적인 문제로 대두되고 있다. 범용 바이러스 탐지기법을 위해 주성분 분석(PCA)을 사용하여 휴리스틱 접근으로 바이러스 탐지 능력을 높일 수 있는 명령어 집합을 찾았고, PCA의 결과좌표 분포에 따라 정상파일인 경우 90%의 분류, 바이러스파일에 대하여 85%의 분류 능력을 확인하였다.