• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.851-854
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• 2010

유역관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결 방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책 형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건 하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계 자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.223-227
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• 2011

유역 특히 상습침수지구의 통합관리는 유역이라는 한정된 범위 내에서 물에 영향을 미치거나 물에 의하여 영향을 받는 모든 인간 활동과 자연현상을 통합적으로 고려하는 것이다. 이러한 관점에서 유역관리는 유역 차원에서 물을 경제적이고 공평하게 관리하고 분배하여 수자원에 대한 장기적이고 지속가능한 해결방안을 마련하는 것이다. 여기에는 정부, 시민사회 및 기업 행위자가 사회경제적 개발목표와 정책형성, 집행계획을 수립하는 것으로부터 시작된다. 유역관리를 위한 의사결정들은 행위자들과의 영향으로 수정되며, 이런 과정에서 토지와 수자원에서 분쟁이 발생하며, 수자원 관리자는 자연현상, 물 사용, 재정적, 인적자원 및 외부적인 요인으로 인해 목적을 달성하는데 부합하지 않을 수도 있다. 효과적인 유역관리를 위해서는 제약조건하에서 수자원 관리자가 의사결정에 정보를 주고 주요 행위자들과 협력을 통해서 이루어 질 수 있다. 본 논문에서는 유역관리를 위한 의사결정을 행위자기반모형(Agent based Model, ABM)으로 이해하고자 하며, ABM은 유역관리의 이해당사자간의 정책과정을 도출하고 다양한 유역관리 대안을 평가하고 유역관리의 영향을 설명하는 모델이다. 본 모형은 관측자료를 통해 상향식 접근법으로 가능한 많은 세부사항을 모의할 수 있다. 분석과정은 자료의 수집, 모델 확립, 모델의 개발, 통계자료 수집 및 모델의 결과와 실제 시스템의 보충된 관측자료를 비교하는 검증 순으로 진행되며, 본 모델에서의 행위자는 과거의 행동으로부터 주위 환경의 반응하는 패턴을 확인하고 개발하며, 이러한 패턴은 정책들을 구별하기 위해서 이용되며, 이러한 과정에서 강화학습이 이루어진다. 이를 통해 행위자의 익숙한 방식의 합리적인 행동과 정책들의 상관관계를 평가할 수 있으며, 강화학습을 통해 실제적인 통계적인 모델이 가능하다.

• Proceedings of the Korean Nuclear Society Conference
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• 1997.05a
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• pp.520-526
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• 1997

WASH-1400[1]이 발간된 이후 수행되어왔던 많은 확률론적 안전성 평가 결과를 보면 노심손상빈도를 나타내는 사고경위 중 많은 부분이 인간행위와 관련이 있는 것으로 밝혀져 확률론적 안전성 평가에서 인간행위를 다루는 것은 매우 중요하게 되었다. 그러나 인간신뢰도분석은 인간행위의 다변성(variability)으로 인해 인간행위의 모델링이 어렵고 데이타가 부족해 뚜렷한 방법론이 없어 분석시 분석자의 주관성이 개입될 여지가 있고 분석결과에는 많은 불확실성을 포함하고 있다. 노심손상빈도를 나타내는 사고경위에는 다수 인간행위가 있는 포함돼있는 단절집합을 얻게되는데 이러한 인간행위들 사이에는 기기의 공통원인 고장처럼 의존성이 존재한다. 이러한 의존성의 평가방법 또한 뚜렷하게 설정되어 있지 않은 형편이다. 이에 본 논문에서는 월성 2,3,4호기 확률론적 안전성 평가 모델에 고려되어있는 인간행위들의 인간오류 확률 값과 의존성 수준의 변화에 대한 민감도분석을 수행하였다. 분석결과 초기사건 이후의 인간행위가 노심손상빈도 변화에 크게 기여하는 것이 밝혀졌고, 다수 인간행위들 사이의 의존성 수준변화가 노심손상빈도 변화에 큰 영향을 준다는 것이 밝혀졌다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.965-968
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• 2002

침입탐지 시스템은 전산시스템을 보호하는 대표적인 수단으로, 오용탐지와 비정상행위탐지 방법으로 나눌 수 있는데, 다양화되는 침입에 대응하기 위해 비정상행위 탐지기법이 활발히 연구되고 있다. 비 정상행위기반 침임탐지 시스템에서는 정상행위 구축 방법에 따라 다양한 침입탐지율과 오류율을 보인다. 본 논문에서는 비정상행위기반 침입탐지시스템을 구축하였는데, 사용되는 대표적인 기계학습 방법인 동등 매칭(Equality Matching), 다층 퍼셉트론(Multi-Layer Perceptron), 은닉마르코프 모델(Hidden Markov Model)을 구현하고 그 성능을 비교하여 보았다. 실험결과 다층 퍼셉트론과 은닉마르코프모델이 높은 침입 탐지율과 낮은 false-positive 오류율을 내어 정상행위로 사용되는 시스템감사 데이터에 대한 정보의 특성을 잘 반영하여 모델링한다는 것을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.869-872
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• 2002

네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.

• Journal of Software Assessment and Valuation
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• v.15 no.2
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• pp.43-50
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• 2019

With the development of IT technology, computer-related crimes are rapidly increasing, and in recent years, the damage to ransomware infections is increasing rapidly at home and abroad. Conventional security solutions are not sufficient to prevent ransomware infections, and to prevent threats such as malware and ransomware that are evolving, a combination of deep learning technologies is needed to detect abnormal behavior and abnormal symptoms. In this paper, a method is proposed to detect user abnormal behavior using CNN-LSTM model and various deep learning models. Among the proposed models, CNN-LSTM model detects user abnormal behavior with 99% accuracy.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.238-240
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• 2000

침입탐지시스템은 침입탐지 기법에 따라 크게 오용탐지시스템과 비정상행위탐지시스템으로 나뉜다. 비정상 행위 탐지시스템은 정상사용행위를 모델링한 후 현재 관찰중인 행위가 정상에서 벗어나는지를 검사한다. 시스템 사용시 발생하는 각 이벤트는 동시에 여러 가지 정보를 담고있으므로 여러 각도에서 모델링될 수 있다. 따라서 여러 결과를 종합해서 판정의 안정성을 높을 수 있다. 본 논문에서는 이벤트의 시스템호출에 평가결과와 BSM감사정보 중 시스템호출관련 정보, 파일 접근관련 정보, 이 둘을 모두 고려한 정보를 통합한 평가결과를 투표방식으로 결합하여 판정하는 기법을 제안하였다. 실험결과 두 모델을 별도로 적용하는 경우보다 나아진 판정성능을 보여주었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.1161-1167
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• 2006

본 논문에서는 구조, 행위, 리소스, 환경의 여러 관점을 적용한 다양한 모델들을 이용하는 적응 프레임워크를 제안한다. 또한, 대상 시스템에 대해 앞에서 언급한 4 가지 모델을 위한 모델링 방법론과 각 모델링 요소들에 대한 효과적인 표기법을 제시하였다. 다양한 모델들을 통해 시스템의 구성 요소들 간의 관계 구조와 시스템의 계층적 상태와 행위 정보, 실행 환경을 구성하는 시스템 의존적인 요소 및 독립적인 요소까지의 정보들이 표현된다. 이들 모델간의 유기적인 상호 운용으로 통합적인 추론과 보다 정확한 평가가 가능하다. 이를 통해 시스템은 예상치 못한 변화에 대해 통합된 관점의 더욱 정확한 진단과 반영할 수 있다. 이를 기반으로 다양한 수준에서 적응 동작의 조절을 수행함으로써 하이브리드하고 보다 확장된 적응이 가능해진다. 논문에서 정의한 모델과 제안 프레임워크는 다른 도메인으로 재사용이 가능하다. 제안 시스템은 평가를 위해 프로토타입을 구현하여 원격 화상 회의 시스템에 적용하였으며, 그 기능과 유효성을 확인하였다.

• Review of KIISC
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• v.29 no.6
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• pp.53-58
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• 2019

최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.

• Korean Journal of Culture and Social Issue
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• v.26 no.1
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• pp.25-45
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• 2020

Intentionality judgement in criminal cases is a core area of fact finding that is root of guilty and sentencing judgment on the defendant. However, the third party is not sure the intentionality because it reflects subjective aspect of agent. Thus, mechanism behind intentionality judgment is an important factor to be properly understood by the academia and the criminal justice system. However, previous studies regarding intentionality judgment models have shown inconsistent results. Mental-state models proposed foreseeability(belief) and desire of agent at the time of the offence as key factors in intentionality judgment. These factors consistent with central things on intentionality judgment in criminal law. However, key factors in moral-evaluation models are blameworthiness of agent and badness of outcome reflected on the consequent aspect of act. Recently, deep-self concordance model emerged suggesting important factors on intentionality judgment are not mental states and moral evaluations but individual's deep-self. However, these models are limited in that they do not consider the important features of criminal cases, that the consequence of the case is inevitably negative, and therefore the actor who is a party to legal punishment rarely expresses his or her mental state at the time of the act. Therefore, this study suggests that, based on the existing intentionality judgment studies and the characteristics of the criminal case, the inference about who the agent was originally will play a key role in judging the intentionality in the criminal case. This is the moral-character model. Futhermore, In this regard, this study discussed what the media and criminal justice institutions should keep in mind and the directions for future research.