• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제12권2호
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• pp.101-114
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• 2006

본 연구는 실제 사건의 용의자를 대상으로 거짓말 탐지의 비언어적 단서와 Othello의 오류(상대방이 자신의 결백을 믿지 않는 것에 대한 '불신의 두려움'을 거짓말 하는 사람이 나타내는 '발각의 두려움'이라고 잘못 판단하는 오류) 단서를 찾고, 기존의 연구결과와 어떤 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 연구 대상자는 영내 무단 음주사건의 혐의자 18명이었다. 이 중 8명은 실제 음주행위를 했던 용의자들이었고(거짓집단), 나머지 10명은 무혐의자들이었다(진실집단). 거짓집단이 사건 무관련 질문(거짓을 말할 필요가 없음으로 진실반응을 나타냄)과 사건 관련 질문(사건과 관련되기 때문에 거짓반응을 나타냄)에서 나타낸 행동특징들 중 유의미한 차이를 나타낸 행동을 거짓말 탐지의 단서로 삼았다. 또한 진실집단이 사건 무관련 질문(진실반응)과 사건 관련 질문(진실반응)에서 나타낸 행동특징들 중 유의미한 차이를 나타낸 행동을 Othello의 오류 단서로 삼았다. 그 결과, 거짓집단에게서 발견된 거짓말 탐지단서는 잠시멈춤 시간, 잠시멈춤 빈도, 미세표정, 머리움직임이었다. 즉 거짓을 말할 때 잠시멈춤 시간과 빈도가 감소하였고, 미세표정과 머리움직임은 증가하였다. 그러나 진실집단이 사건 관련 질문에서 더 짧은 답변지연시간을 나타낸 것은 Othello의 오류와 관련된 것이 아니었다. 그리고 본 연구와 기존의 국내 연구결과를 비교하였을 때 잠시멈춤 빈도가 일치된 단서로 나타났다. 즉, 진실을 말할 때보다 거짓을 말할 때 잠시멈춤빈도가 감소되는 것으로, 이는 상대방에게 신뢰로운 인상을 주고자 행동통제를 시도한 것으로 해석될 수 있다.

• 정보보호학회지
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• 제9권3호
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• pp.83-96
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• 1999

본 논문에서는 독립 에이젼트 기반의 침입탐지 시스템을 구현하고자 한다. 침입 탐 지 시스템의 메시지 유실 및 메시지 내 정보에 대한 처리를 보다 안정적으로 제공하기 위해 단위침입 행동별로 학습된 모니터링 프로세스에서 전송되는 사용자 위협 행동 메시지에 대 한 처리를 담당하는 조정자 에이전트 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 조정자는 안 정화된 메시지 처리 문제 뿐아니라 기존모델의 에이젼트간 협력 작업에 의해 처리되었던 침 입 판단 기능 및 모니터링 프로세스들의 관리기능 또한 수행하도록 하게 된다. 따라서 시스 템의 유연성 및 확장성 향상을 도모하도록 하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.433-434
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• 2019

전 세계적으로 돌발적인 인공 재해로 인해 많은 인명 피해가 발생하고 있다. 이러한 재해는 발 빠른 대피가 중요하며 신속한 대피를 위해서는 재해 발생 여부를 빠르게 감지해야 한다. 본 논문에서는 공공장소에서 화재, 테러 등의 재해 발생 여부를 신속하게 파악하기 위해 재난 탐지 모델을 제안하였다. 스마트 폰에 내장되어있는 가속도 센서를 이용하여 평상시 상황과 재해 발생시 인간 행동에 대한 데이터를 얻고, 제안한 LSTM 딥러닝 모델을 통해 재난 발생을 즉시 감지 할 수 있다는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.1-9
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• 2022

본 논문에서는 영상 데이터와 센서 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 반려동물 이상행동 탐지 서비스를 제안한다. 최근 반려동물 보유 가구의 증가로 인해 기존 푸드 및 의료 중심의 반려동물 시장에서 인공지능을 더한 펫테크(Pet Tech) 산업이 성장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능을 통한 반려동물의 건강관리를 위해 영상 및 센서 데이터를 활용한 딥러닝 모델을 기반으로 반려동물의 행동을 분류하고, 이상행동을 탐지하였다. 자택의 CCTV와 직접 제작한 펫 웨어러블 디바이스를 활용하여 반려동물의 영상 데이터 및 센서 데이터를 수집하고, 모델의 입력 데이터로 활용한다. 행동의 분류를 위해 본 연구에서는 반려동물의 객체를 검출하기 위한 YOLO(You Only Look Once) 모델과 관절 좌표를 추출하기 위한 DeepLabCut을 결합하여 영상 데이터를 처리하였고, 센서 데이터를 처리하기 위해 각 센서 별 연관관계 및 특징을 파악할 수 있는 GAT(Graph Attention Network)를 활용하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.43-45
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• 2004

사이버침입을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동변화를 시뮬레이션 하기 위해서는 실제 네트워크 구조를 반영하는 네트워크를 모델링한 후 각 서브시스템의 특성을 네트워크 모델에 반영하여야 한다. 본 논문에서는 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 사이버 침입 시뮬레이션에서 핵심 요소인 침입 탐지 시스템(IDS)을 구현하였다. 구현된 IDS는 룰 기반 오용 행위 탐지 방식의 네트워크 침입탐지 시스템이며, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 모들의 성능 및 실세계 반영 모습을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.9-15
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• 2013

최근 침입 탐지 시스템은 공격의 수가 극적으로 증가하고 있기 때문에 컴퓨터 네트워크 시스템에서 아주 중요한 기술이다. 어려운 침입에 대한 감시데이터를 분석하기 때문에 침입 탐지 방법의 대부분은 실시간적으로 침입을 탐지하지 않는다. 네트워크 침입 탐지 시스템은 개별 사용자, 그룹, 원격 호스트와 전체 시스템의 활동을 모니터링하고 그들이 발생할 때, 내부와 외부 모두에서 의심 보안 위반을 탐지하는 데 사용한다. 그것은 시간이 지남에 따라 사용자의 행동 패턴을 학습하고 이러한 패턴에서 벗어나는 행동을 감지한다. 본 논문에서 알려진 시스템의 취약점 및 침입 시나리오에 대한 정보를 인코딩하는 데 사용할 수 있는 규칙 기반 구성 요소를 사용한다. 두 가지 방법을 통합하는 것은 침입 탐지 시스템 권한이 있는 사용자 또는 센서 침입 탐지 시스템 (IDS)에서 데이터를 수집 RFM 분석 방법론 및 모니터링을 사용하여 비정상적인 사용자 (권한이 없는 사용자)에 의해 침입뿐만 아니라 오용을 탐지하기위한 포괄적인 시스템을 만든다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권5호
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• pp.517-521
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• 2008

웜은 사람의 개입 없이 취약점이 존재하는 네트워크 서비스에 대한 공격을 시행하고 사용자가 원치 않는 패킷을 복사 및 전파하는 악성코드이다. 기존의 웜 탐지 기법은 주로 시그너쳐 기반의 방식이 주를 이루었으나 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 행동 특성을 감지하는 방식이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 웜 행동 주기와 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 및 방지 방법을 제안하고, 제안된 탐지 및 방지 모델 적용 시 웜의 감염 속도가 감소되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명한다. 제안하는 웜 탐지모델은 규모가 큰 시그너쳐 데이타베이스가 필요하지 않을 뿐더러 컴퓨팅 파워가 비교적 적게 소요되므로, 개인용 컴퓨터 뿐 아니라 유비쿼터스와 모바일 환경과 같이 개별 기기가 낮은 컴퓨팅 파워를 가지는 상황에도 적합하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1208-1210
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• 2023

이상치는 주로 저빈도로 발생하기 때문에, 이상치 탐지 분야에서는 정상 데이터만을 이용한 비지도 기반 학습 모델을 사용하는 방법들이 제안되었다. 따라서, 본 논문에서는 반려동물 센서 데이터를 이용해 비지도 기반 모델인 DASVDD을 활용하여 이상치를 탐지한다. 하지만 데이터셋에 이상치가 존재하지 않아 반려동물이 고빈도로 보여주는 A행동군(서다, 앉다, 엎드리다, 눕다, 걷다), 저빈도로 보여주는 B행동군(킁킁대다, 먹다)으로 분리하여 학습을 진행한다. 모델의 성능은 ROC-AUC을 기준으로 79.05%의 성능을 보여주는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.250-252
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• 2004

네트워크 침입 탐지와 방어를 위한 연구는 실제 네트워크 환경을 구성하고, 실제 네트워크 침입을 통해 네트워크 침입 탐지와 방어 기법을 연구하는 것이 가장 좋은 방법이다. 하지만, 실제 네트워크 환경에서 대규모 네트워크를 구성하고 네트워크 침입을 시도하여, 침입이 네트워크에 미치는 영향과 침입을 탐지하고 방어하는 방법은 많은 시간과 비용이 필요하게 된다. 그 대안으로 제안하는 시뮬레이션을 통한 연구는 시간과 비용은 줄이면서, 실제와 근사한 결과를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시뮬레이션 프레임웍은 대규모 네트워크 환경을 구성하고, 구성한 네트워크 환경 위에서 특정한 호스트로 네트워크 침입을 시도할 때, 네트워크 침입을 탐지 및 방어하기 위한 적절한 방법을 연구하기 위한 프레임웍으로, 특정한 공격의 목표가 된 호스트상에 IDS(Intrusion Detection System)나 Firewall을 설치하고, 시뮬레이션의 진행 중 실험자가 원하는 시간에 공격을 잠시 중단시키고. 방어나 침입 탐지를 위한 IDS나 방화벽의 룰셋을 변경해 주는 방법을 통해 네트워크 침입 탐지 및 방어에 관한 유효 적절한 방법을 실험 할 수 있게 해 준다. 본 시뮬레이션 프레임웍을 사용하여, 이후 좀 더 다양한 네트워크 침입 구현을 통해 다양한 침입 행동에 대한 적절한 침입탐지 및 방어 기법에 관한 연구에 많은 도움이 될 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.770-772
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• 2015

어미로부터 생후 21일령 또는 28일령에 젖을 때는 이유자돈들만을 개별적인 돈사에서 합사하는 경우, 낯선 환경 및 새로운 동료들과의 서열 구분을 위한 공격적인 행동이 매우 빈번하게 발생한다. 이로 인한 돼지의 성장 저하는 농가의 소득 하락으로 이어져 국내 외 양돈 농가의 큰 문제로 인식되고 있다. 본 논문에서는 키넥트 카메라에서 취득할 수 있는 영상의 깊이정보를 이용하여 이유자돈들의 공격적인 행동을 조기 탐지할 수 있는 프로토타입 모니터링 시스템을 제안한다. 먼저 제안한 시스템은 키넥트의 적외선 센서에서 실시간으로 취득하는 깊이 정보로부터 움직임이 있는 객체들만을 탐지하고, 해당 객체들의 ROI를 설정한다, 둘째, ROI를 이용하여 5가지 특정 정보(객체의 평균, 최고, 최소 속도, 객체 속도의 표준편차, 두 객체 사이의 최소 거리)를 추출한다. 셋째, 취득한 특징 정보는 이진 클래스 분류 문제로 해석하여, 기계학습의 대표적인 모델인 SVM을 탐지기로 사용하였다. 실제 이유자돈사에서 취득한 키넥트 영상을 이용하여 모의 실험을 수행한 결과 안정적인 성능을 확인하였다.