• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.2
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• pp.169-177
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• 2009

In this paper, we propose a new shot boundary detection method which is optimized for news video story parsing. This new news shot boundary detection method was designed to satisfy all the following requirements: 1) minimizing the incorrect data in data set for anchor shot detection by improving the recall ratio 2) detecting abrupt cuts and gradual transitions with one single algorithm so as to divide news video into shots with one scan of data set; 3) classifying shots into static or dynamic, therefore, reducing the search space for the subsequent stage of anchor shot detection. The proposed method, based on singular value decomposition with incremental clustering and mercer kernel, has additional desirable features. Applying singular value decomposition, the noise or trivial variations in the video sequence are removed. Therefore, the separability is improved. Mercer kernel improves the possibility of detection of shots which is not separable in input space by mapping data to high dimensional feature space. The experimental results illustrated the superiority of the proposed method with respect to recall criteria and search space reduction for anchor shot detection.

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.15 no.4
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• pp.29-37
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• 2010

The change detection of XML documents is a major research area. However, though XML becomes a file format for Hangul documents, research on change detection of Hangul documents based on the characteristics of Hangul documents is rather scarce. Since format data in Hangul documents are very large, which is different from ordinary XML documents, it is not proper to apply general XML change detection algorithms such as X-treeDiff+ to Hangul documents without any change. In this paper, we propose new contents-based matching algorithm and implement it in X-treeDiff+. The result of our testing shows better performance for most documents in editing process.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.14 no.4
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• pp.451-456
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• 2004

Signature based intrusion detection system (IDS), having stored rules for detecting intrusions at the library, judges whether new inputs are intrusion or not by matching them with the new inputs. However their policy has two restrictions generally. First, when they couldn't make rules against new intrusions, false negative (FN) errors may are taken place. Second, when they made a lot of rules for maintaining diversification, the amount of resources grows larger proportional to their amount. In this paper, we propose the learning algorithm which can evolve the competent of anomaly detectors having the ability to detect anomalous attacks by genetic algorithm. The anomaly detectors are the population be composed of by following the negative selection procedure of the biological immune system. To show the effectiveness of proposed system, we apply the learning algorithm to the artificial network environment, which is a computer security system.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.20 no.1
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• pp.105-111
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• 2010

This paper proposes the algorithm which addresses the problem of detecting leak of defaced confidential documents from original confidential document. Generally, a confidential document is defaced into various forms by insiders and then they are trying to leak these defaced documents to outside. Traditional algorithms detecting leak of documents have low accuracy because they are based on similarity of two documents, which do not reflect various forms of defaced documents in detection. In order to overcome this problem, this paper proposes a novel v-SVDD algorithm which is based on SVDD, the novelty detection algorithm. The result of experiment shows that there is significant improvement m the accuracy of the v-SVDD in comparison with the traditional algorithms.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.40-44
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• 2005

Applying artificial intelligence, machine learning and data mining techniques to intrusion detection system are increasing. But most of researches are focused on improving the performance of classifier. These classifiers are performed by batch way and it is not proper method for realtime intrusion detection system. We propose an incremental feature extraction and classification technique for realtime intrusion detection system. Applying proposed system to KDD CUP 99 data, experimental result shows that it has similar capability compared to batch way intrusion detection system.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.07a
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• pp.9-10
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• 2013

영상의 스크래치 탐지는 프레임 간 화소 데이터의 비교에 있어서 많은 처리 시간을 필요로 한다. 본 논문은 스크래치 탐지 알고리즘이 GPU에서 수행할 수 있도록 병렬 설계를 제안하고, 국가 기록원 소장 디지털화 영상에 대해 실험하였다. 실험에서 제안하는 방법은 순차적 스크래치 탐지 방법과 비교하여 약 5배의 처리 시간을 단축했으며, 탐지율은 각 방법 모두 60% 정도로 유사함을 보였다.

• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2008.03a
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• pp.170-175
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• 2008

본 연구는 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 기반으로 하여 2단계 필터링을 통해 우리나라 동해, 남해 연안에 대규모로 발생했던 Cochlodinium polykrikoides 적조를 탐지하는 알고리즘을 제시한다. 일반적인 적조 탐지 연구들은 클로로필과 적조 발생의 상관성을 이용하여 클로로필의 농도가 높은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지한다. 하지만 이 방법의 문제점은 적조가 발생하지 않은 해역을 적조 발생 해역으로 탐지함으로써 commission error를 발생시킨다는 것이다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 극복하기 위해 MODIS에서 제공하는 클로로필 정보를 바탕으로 적조 발생 해역을 추출하고, 2단계 필터링 과정을 적용함으로써 진해, 여수, 남해도 부근 해역에서 발생한 commission error를 제거할 수 있었으며, 그 결과를 국립수산과학원의 적조속보자료와 함께 시각적 평가하여 본 연구에서 제안한 알고리즘의 효용성을 검증하였다. 향후 정량적인 평가를 위해 F-measure, JC(Jaccard coefficient), YC(Yule coefficient), 전체정확도를 탐지정확도 측정치로써 도입하여 정확도평가를 수행할 예정이다.

• Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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• 1999.10a
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• pp.81-86
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• 1999

본 연구는 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 침입 탐지 기법의 성능평가를 주목적으로 한다. 최근 컴퓨터망의 확대와 컴퓨터 이용의 급격한 증가에 따른 부작용으로 컴퓨터 보안 문제가 중요하게 대두되고 있으며 이러한 추세에 따라 해커들로부터의 침입을 줄이기 위한 침입 탐지 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 한편, 침입 탐지 기법으로 전문가 시스템, 신경망, 유전자 알고리즘 등 인공지능 기법을 이용한 다양한 시도가 이루어지고 있으나 이러한 기법들에 대한 성능평가는 대부분 실제 시스템의 구축을 통해서만 다루어 왔다. 따라서, 이를 극복하기 위하여 시뮬레이션 기법의 도입을 통한 성능평가 방법이 요청된다. 따라서, 본 연구에서는 엔진 베이스 모델링을 통하여 일반적인 침입 탐지 시스템을 설계하고 침입 탐지 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 적용하여 시뮬레이션 테스트를 수행함으로써 DEVS 모델링 및 시뮬레이션을 이용한 성능평가의 타당성을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.223-226
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• 2017

인터넷의 발달로 인하여 네트워크 공격이 점차 발전되며 여러 가지 공격 기법들이 생겨나고 이러한 기법들은 혼합하여 사용하는 등 변칙적인 해킹기법들이 생겨나고 있다. 이로 인하여 침입 탐지 시스템(Intrusion Detection System, IDS)은 기존의 알려진 공격에 대해서만 탐지하고 변칙된 새로운 패턴의 공격을 탐지하지 못하는 경우가 생겨나고 있다. 이 문제에 적합한 해결책을 찾고자 여러 가지 알고리즘들이 연구되었고, 아직도 활발히 진행되고 있다. 본 글에서는 이러한 연구된 알고리즘들을 비교해 보았고 효율적인 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05c
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• pp.2057-2060
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• 2003

현재 구현중인 침입탐지 시스템인 Secure Fortress에 대해 그 특성과 구조에 대해서 살펴보고 시스템의 개선을 위해 새로운 침입탐지 기술인 유전알고리즘, 신경망, 면역시스템을 조사 및 분석하여 연구 동향이나 발전 가능성 등의 요소에 비추어 개선 방향을 정한다. 유전 알고리즘은 다윈의 자연선택설을 바탕으로 선택, 재생 및 교배, 돌연변이의 과정을 통해 솔루션을 도출하는 방식이며 면역시스템은 생물학적인 면역 체계에서처럼 시스템이 스스로를 보호한다는 개념에서 출발하여 유닉스의 시스템 콜을 이용하여 시스템 프로세스 중심의 지식베이스를 구성하고 침입행위를 규정한다. 또한 신경망은 감시대상이 되는 요소에 따라 통계정보를 등급화 하는 일련의 과정을 통해 비정상적인 행위를 초기 학습 후 시스템에 순응하는 기술을 사용하여 고정적인 규칙에서 탈피한 여러 가지 장점을 갖는다 차후에는 이 알고리즘의 도입을 위한 서비스별 침입대상 요소 선정 등의 준비 작업이 필요하다.