• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.133-135
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• 2005

인터넷에서 일어나는 침해사고 중에서 웜에 의한 피해가 가장 심각하다. 2001 년 Code Red 웜의 출현과 2003 년 SQL Slammer 웜의 출현 이후로 웜에 감염된 이후에 행동 양상을 탐지하여 대응하는 것은 웜의 피해를 최소화 하기에는 역부족이다. 웜에 의해서 감염이 되기 이전에 웜을 탐지하여 조기에 대처하는 것이 무엇보다 중요하다. 또한 이미 알려져 있는 웜에 대한 행동양상을 이용한 웜의 탐지는 신종 웜의 출현 주기가 급격히 짧아지는 현실에 능동적으로 대처할 수 없다. 현재까지 발생한 인터넷 웜은 감염시킬 대상을 선택함에 있어서 랜덤 생성기를 사용하였으며 향후 나타날 웜도 빠른 확산과 자신의 위치를 드러내지 않기 위해 랜덤 스케닝 방식을 사용할 것이다. 본 연구는 네트워크의 연결들을 행렬로 표현하고, 이 행렬의 랭크(rank)값을 구하여 랜덤성 체크를 하는 방식으로, 웜으로 인한 트래픽에서 발생하는 랜덤성을 탐지할 수 있도록 하였다. 이 방법은 네트워크에서 알려지지 않은 신종 웜을 탐지하도록 하므로, 웜에의한 확산을 조기 탐지할 수 있게 하고, 더불어 웜의 피해를 최소화 하는 것을 목적으로 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.83-108
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• 2019

이 연구는 2014년 제6회 전국동시지방선거(6.4 지방선거) 기간 동안 트위터 정치커뮤니케이션 네트워크에서 큰 영향력을 행사한 오피니언 리더 이용자들의 정치적 정보행동을 탐구하였다. 13명의 오피니언 리더 이용자를 대상으로 반구조화 심층면담을 진행하였으며, 피면담자는 이메일, 스카이프(Skype), 면대면 3가지 양식 중 가장 선호하는 방식을 선택하여 면담에 참여하였다. 면담내용은 정보세계이론의 5가지 개념(사회적 역할, 규범, 정보가치, 정보행동, 경계)을 조작화하여 만든 코드북과 근거이론을 함께 사용하여 질적으로 분석하였다. 분석 결과, 오피니언 리더 이용자들은 그들이 속한 복수의 사회적 세계에서 비롯된 사회적 역할 중 특정한 역할을 선택하여 전시하고, 그에 수반된 규범에 따라 평가한 정보가치를 기준으로 정치적 정보행동(선택적 정보공유, 정보회피, 정보교환)에 참여하였으며, 다른 정보세계와 교차하는 경계에서 다양한 충돌과 협력의 상호작용을 경험하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.300-303
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• 2007

사용자의 행동을 모니터링 하는 것에 대한 이전의 기술적인 연구는 네트워크 트래픽과 데이터 베이스 접근 패턴에 집중되어 있으나 이러한 접근은 사용자간의 데이터를 교환하고 공유하는 등의 상호 작용을 관찰하기에는 부족하다. 따라서 'BHave' 라는 가상 환경에서 사용자의 행동을 추적할 수 있는 시스템을 개발하여 문서에 접근하는 사용자의 행동을 모니터링한다. 서버쪽의 데이터베이스에서 데이터를 가져와서 클라이언트의 API 를 통하여 사용자가 선택한 데이터를 분석한 뒤 사용자에게 그래프를 통해서 시각적으로 분석 결과를 보여준다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.627-633
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• 1999

본 논문에서는 면역 시스템에 기반한 자율분산로봇 시스템의 협조 제어 및 군행동 전략의 결정 방법을 제안한다. 면역 시스템은 생체의 자기보호 및 유지시스템이다. 면역 시스템의 유용한 성질은 동적으로 변하는 환경에서 최적의 군행동을 결정하는 문제에 적용 가능하다. 면역 시스템을 자율분산로봇 시스템에 적용하기 위하여 로봇은 B-세포로 환경조건은 항원으로 행동 전략은 항체로 제어파라미터는 T-세포로 각각 모델링 하였다, 환경(항원)변화가 감지되면 각 로봇은 적절한 행동전략(항체)을취한다. 이행동전략은 다른 로봇과의 통신에 의하여 자극 또는 억제을 받는다.(면역 네트워크) 최정적으로 많은 자극을 받은 전략이 군행동 전략으로 채택된다. 이 제어방법은 클론선택과 면역네트워크 가설에 기반을 둔것으로서 최적의 군행동 전략을 결정하는데 이용된다. 또한 제어 파라미터로서 T-세포 모델을 추가함으로서 동적인 환경에서 로봇의 적응능력이 향상되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
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• pp.477-480
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• 2007

얼굴 동작을 효과적으로 인식하는 방법을 제안하고자 한다. 얼굴 동작은 얼굴 표정, 얼굴 자세, 시선, 주름 같은 얼굴 특징이나 얼굴 행동 등으로 표출될 수 있다. 이러한 표출된 정보들은 얼굴 동작이 다양하고 명확하지 않아 연구 진행에 많은 어려움이 있다. 그러므로, 본 논문에서는 얼굴 동작을 묘사하는 FACS를 기반으로 하여 시각적 관찰에 의해 주요한 얼굴 동작을 표현하고, 베이지안 네트워크를 통하여 여러 정보를 분석 융합하여 얼굴 행동을 추론 할 수 있도록 하였다. 베이지안 네트워크의 하향식 추론으로 시각 정보를 선택 할 수 있고, 관측된 현상을 토대로 상향식 추론 하여 얼굴 동작의 신뢰 전파를 통하여 분류 인식한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제41권4호
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• pp.217-225
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• 2014

트위터와 같은 소셜 네트워크 분석은 인간의 행동을 이해하거나, 화제가 되는 주제를 탐지하거나, 영향력 있는 사람을 식별하거나, 커뮤니티나 그룹을 발견하는데 흥미로운 시각을 제공할 수 있다. 하지만 소셜 네트워크가 가지는 특성(즉 데이터가 방대하고, 정교하지 않으며 또한 동적인 특성)으로 인하여 소셜 네트워크에서 주제와 연관이 있는 데이터를 수집하는 것은 어려운 일이다. 본 논문은 주어진 주제와 관련 있는 트윗을 효과적으로 수집하기 위하여 시드 노드를 동적으로 선택하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘은 사용자의 영향력을 측정하기 위하여 사용자 속성을 활용하며, 수집 프로세스 중에 시드 노드를 동적으로 할당한다. 우리는 제안한 알고리즘을 실제 트윗 데이터에 적용하였으며, 만족할 만한 성능결과를 얻었다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 제36회 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2900-2902
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• 2005

본 논문에서는 환경과 시스템의 상호작용을 통한 경험에 의해 습득된 정보를 개체간 네트워크를 통하여 갱신하는 과정을 구성하는 연구를 하였다. 기존의 연구에서는 강화학습 알고리즘을 이용하여 임의의 구역에 대한 지도 정보를 습득하고 이를 바탕으로 개체들 각각의 최적의 행동 정책을 구성하는 바 이 때 각각의 체개체가 가지고 있는 최단경로에 대한 정보의 우위를 결정하는 과정을 추가하였다. 이를 바탕으로 최종적으로 선택된 경로에 대한 정보를 업데이트하여 구성 된 네트워크를 통한 개체간 데이터를 동시에 공유하는 과정을 거쳐서 각각의 시스템이 스스로 정보를 갱신하는 방법을 제안하였다 또한 이 제안한 개념의 적합성을 입증하기 위하여 개체간의 정보를 통합하고 비교하는 실험을 수행하여 성공적인 결과를 얻었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제14권2호
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• pp.179-189
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• 2013

21세기가 되면서 컴퓨터 및 인터넷 등을 포함한 정보통신기술의 발전으로 다양한 기기에서 네트워크를 이용한 컴퓨팅 환경이 제공되어 지고 있다. 사이버 공간에서 사용자 인증방식은 텍스트 기반의 패스워드 인증방식을 사용하고 있다. 정보시스템의 비인가된 접근과 노출은 사용자, 공급자 모두에게 큰 피해를 입힐 수 있다. 이러한 인증방식은 기술적인 문제뿐만 아니라 사람들의 행동학적인 문제를 가지고 있다. 연구결과에 따르면 사용자들 대부분이 다양한 사이트를 이용하지만 사용하는 비밀번호개수는 그보다 훨씬 적었다. 또한 오랜 기간 한 가지 비밀번호를 사용하는 사용자가 많았으며 변경 시에도 기존의 비밀번호를 이용하여 최소한의 변경을 원하였다. 이에 정보보안의 차원에서 사람들의 전반적인 비밀번호 선택과 사용에 있어서 영향을 미치는 요인을 통계분석을 통해 알아보고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권9B호
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• pp.1281-1286
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• 2010

개미 기반 라우팅 방안은 개미집단 최적화 알고리즘의 한 부류로, 자연에서 서식하는 개미의 행동양식을 라우팅에 적용한 방안이다. 이동 애드혹 네트워크는 토폴로지가 동적으로 변하므로 경로 설정이 지역적 정보에 기반을 둘 필요가 있다. 따라서 이동 애드혹 네트워크에서의 라우팅은 개미집단 최적화의 한 응용분야로 알려져 있다. 본 논문에서는 이동 애드혹 네트워크에 적용한 개미 기반 라우팅 알고리즘인 SIR (swarm intelligence routing)에 경로선택과 링크 장애 시 처리 방법을 개선한 방안인 EPMAR (ant-based routing method using enhanced path maintenance)을 제안하고, 그 성능을 AntHocNet 및 SIR과 비교, 분석하였다. 분석 결과, 제안한 방안이 AntHocNet이나 SIR보다 패킷 전달율은 높고, 치명적 경로 장애가 더 적게 발생함을 입증하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.35-42
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• 2019

최근 사물인터넷과 다양한 웨어러블 기기들이 등장하면서 인터넷 기술은 보다 편리하게 정보를 얻고 업무를 수행하는데 기여하고 있으나 인터넷이 다양한 부분에 이용되면서 공격에 노출되는 Attack Surface 지점이 증가하고 있으며 개인정보 획득, 위조, 사이버 테러 등 부당한 이익을 취하기 위한 목적의 네트워크 침입 시도 또한 증가하고 있다. 본 논문에서는 네트워크에서 발생하는 트래픽에서 비정상적인 행동을 분류하기 위한 희소클래스의 분류 성능을 개선하는 특징선택을 제안한다. UNSW-NB15 데이터셋은 다른 클래스에 비해 상대적으로 적은 인스턴스를 가지는 희소클래스 불균형 문제가 발생하며 이를 제거하기 위해 언더샘플링 방법을 사용한다. 학습 알고리즘으로 SVM, k-NN 및 decision tree를 사용하고 훈련과 검증을 통하여 탐지 정확도와 RMSE가 우수한 조합의 서브셋들을 추출한다. 서브셋들은 래퍼 기반의 실험을 통해 재현률 98%이상의 유효성을 입증하였으며 DT_PSO 방법이 가장 우수한 성능을 보였다.