• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.587-592
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• 2020

본 논문은 4차 산업 혁명에 필요한 핵심 IT 관련 기술을 교육하는 컴퓨터 및 소프트웨어 관련 전공의 교육과정을 분석하였다. 분석은 대학교육협의회 표준분류위원회의 대학교육 편제단위 표준분류에 따라 응용 소프트웨어와 컴퓨터과학 및 컴퓨터공학으로 분류 된 158개 전공을 대상으로 수행하였다. 해당 학과의 교육내용 중 사물인터넷과 모바일, 클라우드와 빅데이터, 인공지능, 그리고 정보보안의 분야로 구분한 교과과정의 도입 현황을 분석하였으며, 분석결과 각 교육과정 군에 대해 평균 81.6%의 전공이 관련 교과목을 교과과정에 편성한 것으로 나타났다. 교육분야별 트랙 운영 등에 가중치를 부여하여 계산한 전공별 4차산업혁명 대응지수는 100점 만점에 평균 27.5로 나타났으며, 사물인터넷 및 모바일 분야가 42.3점으로 가정 높게 나타났다.

• 융합보안논문지
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• 제19권3호
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• pp.81-86
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• 2019

본 연구는 4차 산업혁명 기술로 구현하는 실버케어에 대한 동향을 소개하고, 관련 문헌을 고찰하여 노인건강과 재활을 위한 디지털 기술 활용을 기술함으로서 향후 디지털 기반의 실버케어 상용화 가능성을 살펴보고 나아갈 방향을 제시하고자 한다. 노인들의 일상생활에서 겪을 수 있는 활동장애나 건강상의 문제를 관리하는데 도움이 되는 에브리데이 테크놀러지(Everyday Technology)를 활용한 건강관리와 재활을 위한 실버케어로는 첫째, 자신이 살던 집에서 독립생활이 가능하도록 보조하는 디지털기술이나 IT기술을 통해 가능한 스마트 주거 서비스인 건강지원 스마트 홈(Health smart home)을 들 수 있다. 둘째, 인공지능과 로봇을 활용한 기술 서비스를 들 수 있는데, 고도화된 지능에 기반한 로봇은 노인들의 일상생활을 보조하고, 건강상태를 체크하며, 양질의 의료 관리를 가능하게 하는 서비스를 지원하여 노인들의 건강과 재활을 위한 보조역할이 가능하다. 이들 실버케어의 상용화를 위해서는 노인의 신체적 능력과 건강상태 등 현재 상황에 맞는 정보와 서비스가 제공되어야 하며, 디지털 소외계층인 노인들이 불편함을 느끼지 않도록 실사용 노인들의 요구를 반영한 필수적인 기술 활용을 시작으로 점차 확대시켜 나가는 것이 바람직할 것이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.1019-1026
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• 2019

지속적으로 새롭게 등장하는 악성 파일(malware)탐지의 어려움으로 인해 머신러닝 기반 인공지능 백신 개발의 중요성이 크게 대두되고 있다. 하지만 현존하는 인공지능 백신은 파일의 일부 영역만을 검사하기 때문에 탐지율이 떨어진다는 단점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 독자적인 로직을 기반으로 개발한 인공지능 백신에 근거하여, 파일 내 전체 데이터를 검사하는 방법을 제안한다. 그 중 정상 파일과 비교했을 때 악성 파일에만 존재하는 unique한 함수에서 추출한 OP Code 특징을 학습 데이터셋으로 한 진단법 강화 방안을 제시한다. 해당 강화법의 성능을 Random Forest 알고리즘을 기반으로 한 CSV 데이터셋 학습과 Inception V3 모델을 기반으로 한 이미지 데이터셋 학습으로 나누어 테스트해본 결과, 약 80%의 탐지율을 도출하는 것을 확인할 수 있었다.

• 해양환경안전학회:학술대회논문집
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• 해양환경안전학회 2008년도 춘계학술발표회
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• pp.1-4
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• 2008

근년 일본, 캐나다, 호주, 미국, EU(주로 노르웨이, 영국) 등에서 인공위성을 이용한 해양 안전의 확보를 위한 연구개발이 진행되고 있으며, 일부 실해역 적용의 분야도 도출되고 있는 실정이다. 9.11테러 이후, 국제해사기구에서도 해상보안의 문제는 주요 이슈로 대두되어, 해상보안에의 활용 기술 개발이 먼저 시작되었다. 그 외, 밀입국 선박 감시 덴 해양오염 모니터링이 주요 활용분야이다. 간단하게 요약하면 다음과 같다. -노르웨이: Norwegian Defence Hesearch Establishment(NDRE)에서 주도적으로 선박 탐지 실험 및 기술 개발을 실시. 주로, ESA의 위성을 활용. 국가 보안의 목적으로는 적용을 하고 있음. -캐나다: 캐나다에서 소유하고 있는 RADARSAT을 이용하여 가장 많은 실험을 실시함. 영상을 처리하고 결과에 대한 평가를 수행하기 위한 시스템(Ocean Monitoring Workstation, OSM)을 개발하여 보급에 주력. -호주: 주로 캐나다의 위성 및 시스템의 적용을 하고 있음 영해 및 환경 감시의 역할을 수행. Coastwatch조직을 만들어 해상 감시활동을 하고 있음. -영국: 데이터 취득 후, 2.5시간 이내에 선박의 위치를 전송하는 인터페이스를 개발함. 일본의 경우, 다른 선진국에 비해서는 다소 늦게 시작되었다. 2003년 발간된 '재해 등에 대응한 인공위성이용기술에 관한 종합보고서'를 시작으로 정보수집위성 4기 및 지구관측위성을 이용한 해양 감시 활동이 시작되었다. 또한, 제 3기 과학기술기본계획(2006-2012)내에 해양 불법침입 탐지 기술 개발 항목이 반영되어 있다. 유럽의 해상보안서비스(MARISS)의 사용자 워크숍이 ESA ESRIN(이탈리아 프라스카티)에서 2008년 1월 22일 열렸다. 실질적인 내용은, '해상보안을 위한 우주 시스템'에 관한 것으로 인공위성 이용하는데 있어 설계안 및 데이터 이용 컨셉을 제시하는 것이었다. 여기서 중요한 것은 국가간의 협력이 절대적으로 필요하며, 기존의 시스템과의 통합에 있어 신뢰성을 어떻게 확보하는가에 있다고 할 수 있다. 또한, 보안과 환경모니터링의 기능이 분리되어 진행되고 있는 부분에 대한 정보 통합 방향도 제기되었다. 국내에서도 AIS와 SAR정보의 결합에 관한 검토는 이루어졌으며, 이를 바탕으로 EU와 같은 시스템의 구축(조직과 연구개발)을 위한 실질적인 검토가 필요하다.

• 융합보안논문지
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• 제21권1호
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• pp.115-120
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• 2021

최근 온라인을 중심으로 광고를 수행하고 오프라인에서 실제로 물건을 매매하는 O2O 기반의 부동산중개 웹 사이트 혹은 앱이 폭발적으로 증가하고 있는 추세이다. 이로 인해서 기존의 오프라인 기반의 부동산중개 환경에서 온라인 기반으로 환경이 변화됨으로써 소비자들이 시간, 비용, 편리성 측면에서 매우 높은 호감을 얻고 있다. 하지만, 온라인 기반의 부동산중개 서비스들의 편리함 이면에 잘못된 정보 또는 악의적인 허위정보로 인해서 사용자들이 시간, 금전적으로 피해를 보게 되는 경우도 자주 발생하고 있다. 그러므로 본 연구에서 O2O 기반의 부동산중개 서비스에서 발생 가능한 소비자의 피해를 줄이고자 인공지능 기술을 활용해 등록된 매물정보에 대한 진위 여부를 판별할 수 있는 허위 매물정보 필터링 시스템을 설계하였다. 제안한 연구방법을 통해서 온라인 부동산 서비스에 등록되는 매물정보에 대한 진위 여부를 판별할 수 있을 뿐만 아니라, 소비자의 시간적, 금전적 피해를 줄일 수 있음을 보였다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.113-123
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• 2020

4차 산업혁명은 고도화된 정보기술과 지능기술로 촉발되는 초연결 기반의 지능화 혁명이라 할 수 있으며, 이러한 기술을 구현하기 위해 가장 기본이 되는 것은 '데이터'이다. 본 연구에서는 국방 영역에서 이러한 지능화 혁명을 이끌어 내기 위하여 데이터를 전략적으로 활용할 수 있는 방안에 대해 제안한다. 우선 국내외 동향 및 선행 연구 분석을 통해 시사점과 국방 데이터 관리의 현 실태를 분석하였으며, 4가지 발전방향을 제시하였다. 향후 국방의 환경을 고려한 국방 데이터의 구축, 개방, 공유, 유통, 융합 등의 전 수명주기관리에 대한 환경을 조성하고 활용할 수 있는 여건을 조성해 준다면 4차 산업혁명 시대 스마트 국방혁신을 통한 디지털 강군으로 재탄생하는 밑거름과 지름길이 될 것으로 기대된다.

• 융합보안논문지
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• 제20권4호
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• pp.81-90
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• 2020

현실 세계에서는 기존에 알려지지 않은 새로운 유형의 변종 공격이 끊임없이 등장하고 있지만, 인공신경망과 지도학습을 통해 개발된 공격 트래픽 분류모델은 학습을 실시하지 않은 새로운 유형의 공격을 제대로 탐지하지 못한다. 기존 연구들 대부분은 이러한 문제점을 간과하고 인공신경망의 구조 개선에만 집중한 결과, 다수의 새로운 공격을 정상 트래픽으로 분류하는 현상이 빈번하게 발생하여 공격 트래픽 분류성능이 심각하게 저하되었다. 한편, 다중분류 문제에서 각 클래스에 대한 분류가 정답일 확률을 결과값으로 출력하는 소프트맥스(softmax) 함수도 학습하지 않은 새로운 유형의 공격 트래픽에 대해서는 소프트맥스 점수를 제대로 산출하지 못하여 분류성능의 신뢰도 또는 정확도를 제고하는데 한계를 노출하고 있다. 이에 본 논문에서는 소프트맥스 함수의 이러한 특성을 활용하여 모델이 일정 수준 이하의 확률로 판단한 트래픽을 공격으로 분류함으로써 새로운 유형의 공격에 대한 탐지성능을 향상시키는 방안을 제안하고, 실험을 통해 효율성을 입증한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권10호
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• pp.73-82
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• 2022

Early detection continues to be the mainstay of breast cancer control as well as the improvement of its treatment. Even so, the absence of cancer symptoms at the onset has early detection quite challenging. Therefore, various researchers continue to focus on cancer as a topic of health to try and make improvements from the perspectives of diagnosis, prevention, and treatment. This research's chief goal is development of a system with deep learning for classification of the breast cancer as non-malignant and malignant using mammogram images. The following two distinct approaches: the first one with the utilization of patches of the Region of Interest (ROI), and the second one with the utilization of the overall images is used. The proposed system is composed of the following two distinct stages: the pre-processing stage and the Convolution Neural Network (CNN) building stage. Of late, the use of meta-heuristic optimization algorithms has accomplished a lot of progress in resolving these problems. Teaching-Learning Based Optimization algorithm (TIBO) meta-heuristic was originally employed for resolving problems of continuous optimization. This work has offered the proposals of novel methods for training the Residual Network (ResNet) as well as the CNN based on the TLBO and the Genetic Algorithm (GA). The classification of breast cancer can be enhanced with direct application of the hybrid TLBO- GA. For this hybrid algorithm, the TLBO, i.e., a core component, will combine the following three distinct operators of the GA: coding, crossover, and mutation. In the TLBO, there is a representation of the optimization solutions as students. On the other hand, the hybrid TLBO-GA will have further division of the students as follows: the top students, the ordinary students, and the poor students. The experiments demonstrated that the proposed hybrid TLBO-GA is more effective than TLBO and GA.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.346-356
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• 2022

The jurisprudential legal rules govern the way Muslims react and interact to daily life. This creates a huge stream of questions, that require highly qualified and well-educated individuals, called Muftis. With Muslims representing almost 25% of the planet population, and the scarcity of qualified Muftis, this creates a demand supply problem calling for Automation solutions. This motivates the application of Artificial Intelligence (AI) to solve this problem, which requires a well-designed Question-Answering (QA) system to solve it. In this work, we propose a QA system, based on retrieval augmented generative transformer model for jurisprudential legal question. The main idea in the proposed architecture is the leverage of both state-of-the art transformer models, and the existing knowledge base of legal sources and question-answers. With the sensitivity of the domain in mind, due to its importance in Muslims daily lives, our design balances between exploitation of knowledge bases, and exploration provided by the generative transformer models. We collect a custom data set of 850,000 entries, that includes the question, answer, and category of the question. Our evaluation methodology is based on both quantitative and qualitative methods. We use metrics like BERTScore and METEOR to evaluate the precision and recall of the system. We also provide many qualitative results that show the quality of the generated answers, and how relevant they are to the asked questions.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권4호
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• pp.420-426
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• 2022

Breast cancer is among the cancers that may be healed as the disease diagnosed at early times before it is distributed through all the areas of the body. The Automatic Analysis of Diagnostic Tests (AAT) is an automated assistance for physicians that can deliver reliable findings to analyze the critically endangered diseases. Deep learning, a family of machine learning methods, has grown at an astonishing pace in recent years. It is used to search and render diagnoses in fields from banking to medicine to machine learning. We attempt to create a deep learning algorithm that can reliably diagnose the breast cancer in the mammogram. We want the algorithm to identify it as cancer, or this image is not cancer, allowing use of a full testing dataset of either strong clinical annotations in training data or the cancer status only, in which a few images of either cancers or noncancer were annotated. Even with this technique, the photographs would be annotated with the condition; an optional portion of the annotated image will then act as the mark. The final stage of the suggested system doesn't need any based labels to be accessible during model training. Furthermore, the results of the review process suggest that deep learning approaches have surpassed the extent of the level of state-of-of-the-the-the-art in tumor identification, feature extraction, and classification. in these three ways, the paper explains why learning algorithms were applied: train the network from scratch, transplanting certain deep learning concepts and constraints into a network, and (another way) reducing the amount of parameters in the trained nets, are two functions that help expand the scope of the networks. Researchers in economically developing countries have applied deep learning imaging devices to cancer detection; on the other hand, cancer chances have gone through the roof in Africa. Convolutional Neural Network (CNN) is a sort of deep learning that can aid you with a variety of other activities, such as speech recognition, image recognition, and classification. To accomplish this goal in this article, we will use CNN to categorize and identify breast cancer photographs from the available databases from the US Centers for Disease Control and Prevention.