• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.9 no.1
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• pp.11-16
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• 2020

3D printing is one of the emerging technologies and getting a lot of attention. To do 3D printing, 3D model is first generated, and then converted to G-code which is 3D printer's operations. Facet, which is a small triangle, represents a small surface of 3D model. Depending on the height or precision of the 3D model, the number of facets becomes very large and so the conversion time from 3D model to G-code takes longer. Apach Hadoop is a software framework to support distributed processing for large data set and its application range gets widening. In this paper, Hadoop is used to do the conversion works time-efficient way. 2-phase distributed algorithm is developed first. In the algorithm, all facets are sorted according to its lowest Z-value, divided into N parts, and converted on several nodes independently. The algorithm is implemented in four steps; preprocessing - Map - Shuffling - Reduce of Hadoop. Finally, to show the performance evaluation, Hadoop systems are set up and converts testing 3D model while changing the height or precision.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.78-80
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• 2017

3D 프린터를 이용하여 출력을 하기 위해서는 3D 모델 데이터를 G-code로 변환하는 과정을 수행해야 한다. 일반적으로 3D 모델은 STL 파일 형식으로 저장되는데, 이 파일은 대개 삼각형 형식인 페이셋들의 좌표 데이터를 포함하고 있다. 만약 3D 모델의 크기가 커지거나 정밀도가 높아진다면, 페이셋의 수가 매우 많아지게 되고, 결과적으로 3D 모델에서 G-code로 변환하는 시간이 길어지게 된다. 본 논문에서는 널리 활용되고 있는 Hadoop에서 변환 소프트웨어를 개발하고자 하였다. Hadoop은 마스터 노드와 여러 데이터 노드들이 Map-Reduce 방식으로 작업을 수행한다. 이러한 노드들은 하둡 파일시스템(HDFS)을 공유할 수 있어 작업을 효율적으로 수행할 수 있다. 이에 본 논문에서는 이 시스템의 기능을 활용하여 기존에 개발된 분산 알고리즘을 변형한 후 이를 구현하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.560-563
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• 2022

인공지능 기반의 딥페이크(Deepfakes) 기술이 사회적인 이슈로 대두되고 있다. 하지만 기존 딥페이크 탐지기는 sharpening, additive noise와 같은 간단한 이미지 변형만으로 탐지 우회가 가능한 문제점이 있다. 본 논문에서는 안티 포렌식에 강인한 딥페이크 탐지기를 개발하기 위해 이미지 편집 도구 기반의 안티 포렌식 데이터셋을 생성하고 적대적 학습을 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과를 통해 안티 포렌식에 취약한 기존 딥페이크 탐지기 성능이 제안한 적대적 학습 기법을 수행한 이후에 탐지율이 크게 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.7 no.6
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• pp.1138-1145
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• 2003

The Bluetooth wireless technology is the new short-range RF transmission standard for low-power, low-cost, short-range radio links between mobile devices and electric product. The technology can eliminate the confusion of cables, connectors and protocols confounding communications between devices. Mobile phones, pagers, laptops, PDAs, digital cameras and more, all now have a common structure for communicating across their product platforms. In this paper, we present the Bluetooth protocol stack and headset profiles for the communication between mobile phone and headset. And then, we construct application software which is embedded in the device that operates an application over the Bluetooth protocol stack Next we implement wireless headset using MSP430, not real time operating system.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.72-74
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• 2019

Hadoop은 대용량 데이터의 분산 처리 응용을 지원하는 프레임워크이다. 이는 마스터 노드와 데이터 노드간에 Map-Reduce 과정을 거쳐 분산 처리를 지원한다. 이에 본 연구에서는 3D 프린팅을 위해 생성한 3D 모델을 프린터가 인식할 수 있는 G-code로 변환하는 작업을 Hadoop에서 수행하였다. 3D 모델은 대개 2차원 개체(페이셋)를 이용하여 표면을 표현하는데, 이 개체를 높이(Z 축)에 따라 슬라이싱한 후각 레이어별로 G-code를 생성하여야 한다. 우선 5대의 컴퓨터에 Hadoop 클러스터를 설치한 후, 대상 3D 모델에 다양한 속성값을 변경하면서 변환작업을 진행하여 Hadoop 프로그래밍의 장점을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.465-466
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• 2023

AI 기술의 발전으로 AI가 그린 그림과 인간이 직접 그린 그림을 식별하는 것이 어려워졌다. AI 기술을 통해 작품을 특정 화풍으로 그리는 것이 쉬워져 작품 도용과 평가 절하가 증가하고 있으며, AI가 인간과 유사하게 그림을 표현하는 경우 딥페이크 피싱과 같은 악용 사례도 늘어나고 있다. 따라서 본 논문에서는 AI 그림을 식별하기 위한 인공지능 모델 개발을 목표로 하고 있으며, 데이터셋을 구축하여 인공지능 기술을 활용한 알고리즘을 개발한다. YOLO Segmentation과 CNN을 활용하여 학습을 진행하고, 이를 통해 도용과 딥페이크 피해를 방지하는 프로세스를 제안한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.9
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• pp.15-21
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• 2017

Our current study aimed to verify the mediating effect of growth mindset and grit in the relationship between human rights victimization and self-esteem. The survey was conducted on 233 college students. Reliability analysis, correlation analysis, and Macro Process were performed, and bootstrap method was used to verify the mediating effect of growth mindset and grit. The results were as follows. First, human right victimization were significantly and negatively correlated with self-esteem, growth mindset, and grit while self-esteem were significantly and positively correlated with growth mindset, and grit. Second, as a result of path analysis, the human rights victimization had a significant negative impact on self-esteem, growth mindset and grit. On the other hand, growth mindset and grit had a significant positive effect on self-esteem. Third, growth mindset and grit had a mediating effect in the relationship between human right victimization and self-esteem. This implied that self-esteem of college students can be increased by increasing their growth mindset and grit. Future research is needed to clarify the role of human rights research and growth mindset and self - esteem in college students.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.836-838
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• 2024

본 논문은 현대 사회에서 급증하는 VPN의 악용 가능성을 인지하고 VPN과 Non-VPN 트래픽 구별의 중요도를 강조한다. 전통적인 포트 기반 분류와 패킷 분석 접근법의 한계를 넘어서기 위해 트래픽 플로우 특징과 인공지능(AI) 기술을 결합하여 VPN과 Non-VPN 프로토콜을 구별하는 새로운 방법을 제안한다. 직접 수집한 패킷 데이터셋을 사용하여 트래픽 플로우 특징을 추출하고, 패킷의 페이로드와 결합해 이미지를 생성한다. 이를 CNN 모델에 적용함으로써 높은 정확도로 프로토콜을 구별한다. 실험 결과, 제안된 방법은 99.71%의 높은 정확도를 달성하여 트래픽 분류 및 네트워크 보안 강화에 기여할 수 있는 방법론임을 입증한다.

• Convergence Security Journal
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• v.21 no.3
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• pp.57-66
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• 2021

As the detection performance using deep learning and machine learning of the intrusion detection field has been verified, the cases of using it are increasing day by day. However, it is difficult to collect the data required for learning, and it is difficult to apply the machine learning performance to reality due to the imbalance of the collected data. Therefore, in this paper, A mixed sampling technique using t-SNE visualization for imbalanced data processing is proposed as a solution to this problem. To do this, separate fields according to characteristics for intrusion detection events, including payload. Extracts TF-IDF-based features for separated fields. After applying the mixed sampling technique based on the extracted features, a data set optimized for intrusion detection with imbalanced data is obtained through data visualization using t-SNE. Nine sampling techniques were applied through the open intrusion detection dataset CSIC2012, and it was verified that the proposed sampling technique improves detection performance through F-score and G-mean evaluation indicators.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.56 no.4
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• pp.473-490
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• 2022

This study was conducted to examine Sci-Hub, which provides the original text of academic papers to be provided for a fee by bypassing copyright, and to establish a basic basis for understanding the usage behavior of researchers with access restriction in Korea by analyzing the domestic Sci-Hub usage based on the dataset released by Sci-Hub in 2017. Therefore, after grasping the current status of the world related to Sci-Hub, the categories were set and analyzed by region where the dataset was downloaded, subject matter of academic papers, publisher, OA status, and published year. As a result of the study, the most downloaded areas were Seoul and the metropolitan area, and papers and journals in the field of natural science were downloaded the most, and about 20% of papers were in Open Access state. The papers published between 2010 and 2017 were the most downloaded, and IEEE's papers were the most downloaded, showing that recently published academic papers in the natural sciences were the most downloaded by the time they were downloaded.