• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권1호
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• pp.162-177
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• 2012

In this paper we present a novel method of applying image scrambling technology which belongs to the information hiding field in the error control coding to introduce confidentiality in wireless machine to machine communication. The interleaver in serial concatenated convolutional codes, which is the key module in overcoming burst errors, is deliberately designed with the scrambling function to provide a low error rate for those authorized transceivers. By contrast, the unauthorized transceivers without keys would get so high an error rate that decoding bits could bring little value, thus realizing both the confidentiality and reliability in wireless machine to machine communication.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.847-857
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• 2018

악성코드의 수가 가파르게 증가하면서 기업 및 공공기관, 금융기관, 병 의원 등을 타깃으로 한 사이버 공격 피해 사례가 늘어나고 있다. 이러한 흐름에 따라 학계와 보안 업계에서는 악성코드 탐지를 위한 다양한 연구를 진행하고 있다. 최근 들어서는 딥러닝을 비롯해 머신러닝 기법을 적용하는 형태의 연구가 많이 진행되는 추세다. 이 중 합성곱 신경망(CNN: Convolutional Neural Network), ResNet 등을 이용한 악성코드 분류 연구의 경우에는 기존의 분류 방법에 비해 정확도가 크게 향상된 것을 확인할 수 있다. 그러나 타깃 공격의 특징 중 하나는 사용된 악성코드가 불특정 다수를 상대로 광범위하게 퍼뜨리는 형태가 아닌, 특정 대상을 타깃으로 한 맞춤형 악성코드라는 점이다. 이러한 유형의 악성코드는 그 수가 많지 않기 때문에 기존에 연구되어온 머신러닝이나 딥러닝 기법을 적용하기에 한계가 있다. 본 논문은 타깃형 악성코드와 같이 샘플의 양이 부족한 상황에서 악성코드를 분류하는 방법에 대해 다루고 있다. 메모리가 추가된 신경망(MANN: Memory Augmented Neural Networks) 모델을 이용하였고 각 그룹별 20개의 소량 데이터로 구성되어 있는 악성코드 데이터셋에 대해 최대 97%까지 정확도로 분류할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제4권3호
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• pp.635-642
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• 2000

본 논문에서는 무선 통신로를 주파수 선택성 레일리 페이딩 통신로로 모델링하고, OFDM/ 16QAM을 WATM 셀에 적용하여 셀 심볼 오율 (SER) 및 셀 손실 확률 (CLP) 성능을 이론 해석을 통해 구하였고 다양한 FEC 기법을 WATM-OFDM/16QAM 시스템에 적용하여 성능 개선 정도를 비교하였다. 성능 해석 결과, 주파수 선택성 레일리 페이딩 통신로에서 CLP = $10^{-3}$을 기준으로 하는 경우, WATM 시스템에 OFDM 방식을 적용한 경우가 적용하지 않은 경우보다 $E_b/N_o$면에서 약 14 dB 정도 성능이 개선됨을 알 수 있었다. 또한 동일한 통신로에서 컨벌루션 부호가 다른 부호보다 성능의 개선정도가 더 큼을 알 수 있었고, 특히 컨벌루션 부호를 WATM-OFDM/16QAM 시스템에 적용하면 약 5 dB정도의 $E_b/N_o$값으로 음성 서비스를 충분히 지원할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3C호
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• pp.255-263
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• 2010

본 논문에서는 60GHz WPAN (Wireless Personal Area Network) 시스템에서 릴레이를 이용한 협력 통신 기법을 제안하였다. 60GHz 대역은 LOS (Line-Of Sight)가 보장되어 있지 않은 경우 통신이 불가능하고 거리에 따른 신호 감쇄가 심하기 때문에 릴레이를 이용한 협력 통신 기법이 효과적이다. LOS가 존재하는 환경에서도 수신단이 송신단으로부터 받은 데이터뿐만 아니라 릴레이를 통해 데이터를 수신한다면 수신된 정보의 신뢰성을 높일 수 있다. 하지만 이 경우에 송신단이 데이터를 전송하는 시간뿐만 아니라 릴레이가 데이터를 전송하는 시간이 필요하기 때문에 정보의 전송률이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 협력 통신 시스템에 적합한 Reed-Solomon(RS) code와 convolutional code(CC)의 직렬 연접 부호 구조를 이용하여 이러한 단점을 최소화 한다. 제안하는 협력 통신 기법은 릴레이에서 systematic RS code의 parity만을 convolutional code로 인코딩하여 전송하므로, 릴레이가 전송해야 하는 데이터의 양이 매우 적어 시스템의 전송 효율을 향상시킨다.

• 한국통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.1311-1319
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• 1992

부분대역 간섭과 레일리 페이딩 환경하에서 FH/MFSK신호에 대한 성능의 개선책으로 반복 다이버 시티 기법과 오류 정정 부호를 채용할때의 비트 오류 확률식을 유도하고 이를 이용하여 수치계산한 결과를 그래프로 나타내고 이에 대해 검토하였다. 다이버시티의 경우에 반복수에 따른 오류 확률의 개선정도를 알아내었고 오류 정정 부호로서 해밍부호, 블록(BHC)부호, 길쌈부호 등을 채용할때의 성능이 개선되는 정도 알아냈다. 얻어진 결과로 부터 레일리 페이딩과 부분대역 간섭에 대처하기 위해 다이버시티의 반복 수를 증가시키더라도 그다지 오류 확률의 개선이 얻어지지 않지만 부호화에 의해서는 상당한 개선이 이루어지는데 그중에서도 길쌈 부호에 의한 개선이 가장 크다는 것을 알 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.933-943
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• 2022

인터넷이 발달하고 컴퓨터 이용률이 높아짐에 따라 악성코드로 인한 위협 또한 함께 증가하고 있다. 매년 발견되는 악성코드의 수는 급격히 증가하여 자동으로 대량의 악성코드를 분석하기 위한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 악성코드 자동 분석 기법을 소개한다. CNN(Convolutional Neural Network)라는 이미지 분류에 활용도가 높은 알고리즘을 이용하여 악성코드의 특징을 이미지화한 데이터를 분석한다. 제안하는 방법은 악성코드의 Semantic한 정보를 탐지에 활용하기 위하여 단순 바이너리 바이트를 기반으로 생성한 이미지가 아닌, 바이너리의 명령어 빈도수를 기반으로 생성한 이미지를 CNN으로 분석한다. 악성코드 10,000개 정상코드 10,000개로 구성된 대량의 데이터 셋을 활용하여 탐지 성능을 확인한 결과, 제안하는 방법은 91%의 정확도로 악성코드를 탐지할 수 있음이 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.501-511
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• 2022

2021년에는 코로나의 여파로 랜섬웨어를 활용한 공격이 유행했으며 그 수는 매년 급증하고 있다. 그 중 파워쉘은 랜섬웨어에 주요 기술로 사용되고 있어 파워쉘 기반 악성코드 탐지 기법의 필요성은 증가하고 있으나 기존의 탐지기법은 난독화가 적용된 스크립트를 탐지하지 못하거나 역난독화에 시간이 오래 소요되는 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 간단하고 빠른 역난독화 처리과정, Word2Vec과 CNN(Convolutional Neural Network)으로 구성되어 스크립트의 의미를 학습하고 특징을 추출해 악성 여부를 판단할 수 있는 딥러닝 기반의 분류 모델을 제안한다. 2021 사이버보안 AI/빅데이터 활용 경진대회의 AI 기반 파워쉘 악성 스크립트 탐지 트랙에서 제공된 1400개의 악성코드와 8600개의 정상 스크립트를 이용하여 제안한 모델을 테스트한 결과 기존보다 5.04배 빠른 역난독화 실행시간, 100%의 역난독화 성공률, 0.01의 FPR(False Positve Rate), 0.965의 TPR(True Positive Rate)로 악성코드를 빠르고 효과적으로 탐지함을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.167-167
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• 2004

계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제41권3호
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• pp.9-14
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• 2004

계층화 시공간 구조와 시공간 트렐리스 부호를 결합한 시스템은 대역폭 확장없이 디버시티 이득과 부호화 이득 뿐 아니라 높은 전송률을 공급할 수 있다. 본 논문에서는 이 시스템에 적합한 두 가지 계층화 수신기 구조를 제안한다. 제안된 계층화 수신기 중 하나(LSTT-MMSE)는 신호를 interference nulling 과정을 통해, 부호화된 그룹 단위로 분류한 다음 각각의 시공간 트렐리스 복호기를 통해 복호하는 구조를 가지고 있다. 다른 하나의 제안된 수신기(LSTT-Whitening)는 interference nulling을 whitening과정으로 대체한 구조를 가지고 있다. Whitening을 적용한 수신기는 부호화된 시공간 구조에 비해 디버시티 이득과 수신 안테나의 수를 줄일 수 있는 장점을 가지고 있다. 제안된 두 수신기는 간섭 억제(interference suppression) 방식에 따라 다른 복호순서(decoding order) 결정 방법을 사용한다. (4, 3) LSTT-Whitening 수신기는 (4, 4) LSTT-Nulling 수신기와 (4, 4) 부호화된 계층화 시공간 구조에 비해 수신 안테나의 수를 줄여도 여전히 1㏈ 성능 이득을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제3권3호
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• pp.142-152
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• 2014

Vehicular Ad-hoc Networks (VANETs) are comprised of wireless mobile nodes characterized by a randomly changing topology, high mobility, availability of geographic position, and fewer power constraints. Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) is a promising candidate for the physical layer of VANET because of the inherent characteristics of the spectral efficiency and robustness to channel impairments. The susceptibility of OFDM to Inter-Carrier Interference (ICI) is a challenging issue. The high mobility of nodes in VANET causes higher Doppler shifts, which results in ICI in the OFDM system. In this paper, a frequency domain com-btype channel estimation was used to cancel out ICI. The channel frequency response at the pilot tones was estimated using a Least Square (LS) estimator. An efficient interpolation technique is required to estimate the channel at the data tones with low interpolation error. This paper proposes a robust interpolation technique to estimate the channel frequency response at the data subcarriers. The channel induced noise tended to degrade the Bit Error Rate (BER) performance of the system. Parallel concatenated Convolutional codes were used for error correction. At the decoding end, different decoding algorithms were considered for the component decoders of the iterative Turbo decoder. A performance and complexity comparison among the various decoding algorithms was also carried out.