• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.190-193
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• 2010

본 논문은 최근 전세계적으로 유통물류를 비롯한 산업 전반에 걸쳐 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 새로운 성장 동력으로 각광을 받고 있다. 유비쿼터스 시대에서 RFID는 빼놓을 수 없는 시스템 이다. RFID/USN 사업 추진시 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 학습하기 위해서 자료를 구할 때는 비밀유지계약서를 체결해야 한다. RFID 시스템을 대부분 수입에 의존하고 있고, 기술 인력도 현재 부족하여 어려움을 겪고 있다. 이런 문제점을 보안하기 위하여 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 쉽게 접근할 수 있도록 제작하였다. 여러 가지 규약에 의해 제안되었던 문제점을 해결하는데 의의가 있다. 별도의 RFID 전용칩을 사용하지 않고, 마이크로콘트롤러를 사용하여 저가격 RFID 학습 시스템을 구현하였다. 13.56MHz RFID 시스템의 ISO14443A 읽기/쓰기 방법에 대해 설명하고, HF 대역의 13.56MHz RFID 시스템의 구성에 대해서 소개한다. 구현한 RFID 시스템을 활용하여 응용 프로그램을 제작하여 실습을 진행하였다. RFID 시스템의 구조를 쉽게 이해하기 위하여 각각의 모듈로 분류하여 나누어 제작하였다. 태그의 EEPROM 메모리에 정보가 어떻게 저장 되는지를 학습할 수 있도록 C#을 사용하여 응용 프로그램을 설계 및 구현하여 실습하였다. 학습자가 RFID 시스템이 산업분야에서 어떻게 활용되는지 이해를 돕기 위하여 학생증 발급 시스템을 구현하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1067-1076
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• 2023

최근 변종 악성코드가 증가하면서 사이버 해킹 침해사고 규모가 확대되고 있다. 그리고 지능형 사이버 해킹 공격에 대응하기 위해 악성코드 패밀리를 효과적으로 분류하기 위한 기계학습 기반 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존의 분류 모델은 데이터셋이 난독화되거나, 희소한 경우에 성능이 저하되는 문제가 있었다. 본 논문에서는 ASM 파일과 BYTES 파일에서 추출한 특징을 결합한 하이브리드 데이터셋을 제안하고, FNN을 사용하여 분류 성능을 평가한다. 실험 결과에 따르면 제안하는 방법은 단일 데이터셋에 비해 약 4% 향상된 성능을 보였으며, 특히 희소한 패밀리에 대해서는 약 30%의 성능 향상을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.551-569
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• 2024

With the rapid development of electric vehicles (EVs) industry, EV charging service becomes more and more important. Especially, in the case of suddenly drop of air temperature or open holidays that large-scale EVs seeking for charging devices (CDs) in a short time. In such scenario, inefficient EV charging scheduling algorithm might lead to a bad service quality, for example, long queueing times for EVs and unreasonable idling time for charging devices. To deal with this issue, this paper propose a Deep-Q-Network (DQN) based two-stage scheduling method for the large-scale EVs charging service. Fine-grained states with two delicate neural networks are proposed to optimize the sequencing of EVs and charging station (CS) arrangement. Two efficient algorithms are presented to obtain the optimal EVs charging scheduling scheme for large-scale EVs charging demand. Three case studies show the superiority of our proposal, in terms of a high service quality (minimized average queuing time of EVs and maximized charging performance at both EV and CS sides) and achieve greater scheduling efficiency. The code and data are available at THE CODE AND DATA.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2024년도 춘계학술발표대회
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• pp.749-752
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• 2024

연합학습은 클라이언트가 중앙 서버에 원본 데이터를 주지 않고도 학습할 수 있도록 설계된 분산된 머신러닝 방법이다. 그러나 클라이언트와 중앙 서버 사이에 모델 업데이트 정보를 공유한다는 점에서 여전히 추론 공격(Inference Attack)과 오염 공격(Poisoning Attack)의 위험에 노출되어 있다. 이러한 공격을 방어하기 위해 연합학습에 차분프라이버시(Differential Privacy)를 적용하는 방안이 연구되고 있다. 차분 프라이버시는 데이터에 노이즈를 추가하여 민감한 정보를 보호하면서도 유의미한 통계적 정보 쿼리는 공유할 수 있도록 하는 기법으로, 노이즈를 추가하는 위치에 따라 전역적 차분프라이버시(Global Differential Privacy)와 국소적 차분 프라이버시(Local Differential Privacy)로 나뉜다. 이에 본 논문에서는 차분 프라이버시를 적용한 연합학습의 최신 연구 동향을 전역적 차분 프라이버시를 적용한 방향과 국소적 차분 프라이버시를 적용한 방향으로 나누어 검토한다. 또한 이를 세분화하여 차분 프라이버시를 발전시킨 방식인 적응형 차분 프라이버시(Adaptive Differential Privacy)와 개인화된 차분 프라이버시(Personalized Differential Privacy)를 응용하여 연합학습에 적용한 방식들에 대하여 특징과 장점 및 한계점을 분석하고 향후 연구방향을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권4호
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• pp.163-169
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• 2024

India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.293-299
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• 2015

MOOC(Massive Open Online Course)란 대단위로 누구나 무료로 수강할 수 있는 온라인 강좌이다. 이러한 MOOC가 기존 대학체계를 무너뜨리고, 교육의 새 지평을 열 것이라는 전망이 있었다. 그러나 MOOC는 기존의 고등교육기관을 위협할 것이라는 최초의 전망과는 다른 양상으로 진행되고 있다. 그래서 본 연구는 MOOC의 허와 실을 드러냄으로써 MOOC를 우리 고등교육의 실정에 맞게 제작하고 활용할 수 있는 논의의 시발점을 마련하고자 한다. MOOC는 기본적으로 온라인 교육이므로 기존 온라인 교육의 본질적인 문제점인 '상호작용, 감독 및 평가'의 문제를 그대로 계승할 수밖에 없다. 그리고 새로이 추가된 'Massive' 개념은 교육 현장에서 가장 민감한 부분인 강좌당 학생 수 문제를 불러일으키며, 'Open' 개념은 MOOC가 불특정 다수를 염두에 둔 강좌이므로 맞춤형 교육에 역행된다. 결론적으로 MOOC는 자기 주도적 학습 능력이 매우 탁월한 학습자들과 전통적인 온라인 고등교육기관에도 접근할 수 없는 사람들을 위한 교육 서비스로 자리매김 되고, 대학에서는 Flipped Learning의 수단으로 사용될 가능성이 매우 높다. 그러므로 향후 MOOC에서는 이 점이 고려되어 강좌의 대상에 맞게 차별화되어 개발될 필요가 있다.

• 사회복지연구
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• 제48권1호
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• pp.113-141
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• 2017

지역아동센터는 지역사회 최일선에서 아동을 보호할 뿐 아니라 지역사회의 다양한 자원연계를 통해 아동지원 체계를 구축하여 체계적인 서비스를 제공하는 지역사회 방과 후 돌봄의 중심기관으로 발돋움하고 있다. 이제 지역아동센터가 양적으로 성장하면서 질적 체계적 전문적으로 운영하도록 요구받고 있는 것이다. 이러한 점에서 본 연구는 지역아동센터 종사자의 전문적 능력, 심리적 자본, 지속경력학습이 직무수행에 미치는 영향을 살펴보는데 연구의 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 2016년 3월 2일부터 3월 25일까지 부산 경남의 지역아동센터 총 460개소에 근무하는 시설장과 실무자를 대상으로 우편 설문을 실시하였다. 그리고 회수된 설문 가운데 성실히 응답한 550부를 최종 분석하였다. 분석결과, 지역아동센터 종사자의 직무수행에는 심리적 자본이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다만 시설장 집단에서는 전문적 능력을 갖출수록 직무수행도가 높아지지만 생활복지사 집단에서는 전문적 능력이 직무수행에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 따라서 지역아동센터 종사자의 직무수행도를 향상시키기 위해서는 심리적 자본을 확충하는 것이 가장 선행되어야 함을 알 수 있었다. 이러한 연구결과를 바탕으로, 지역아동센터의 조직관리를 위한 시사점을 도출하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.531-540
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• 2021

사이버 상의 공격과 범죄가 기하급수적으로 증가와 해킹 공격들이 지능화, 고도화되면서 해킹 공격방법 및 루트가 복자하고 예측 불가능하게 진화하고 있어 실시간으로 범죄 발생을 예측, 예방과 대규모의 지능적인 해킹 공격에 대한 선제적 대응력 강화하기 위해 스스로 학습해 이상 징후를 감시 및 공격을 차단하여 대응하는 인공지능을 활용한 차세대 보안 시스템 구축을 통한 인공지능기반 보안관제 플랫폼 개발 방안을 제시하고자 한다. 인공지능기반 보안관제 플랫폼은 데이터 수집, 데이터 분석, 차세대 보안체계 운영, 보안체계 관리 등의 기반으로 개발되어야 한다. 빅데이터 기반과 관제시스템, 외부위협정보를 통한 데이터 수집 단계, 수집된 데이터를 전처리 후 정형화시켜 딥러닝 기반 알고리즘을 통해 정·오탐 선별과 이상행위 분석 등을 수행하는 데이터 분석 단계, 분석된 데이터로 통해 예방·관제·대응·분석과 유기적 순환구조의 보안체계를 운영하여 신규위협에 대한 처리범위 및 속도향상을 높이고 정상기반과 비정상행위 식별 등을 강화시키는 차세대 보안체계 운영, 그리고 보안위협 대응 체계 관리, 유해IP 관리, 탐지정책 관리, 보안업무 법제도 관리이다. 이를 통해 방대한 데이터를 통합적으로 분석하고 빠른 시간에 선제적으로 대처가 될 수 있도록 방안을 모색하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.182-191
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• 2020

본 연구는 고학력 성인학습자의 교육동기에 관한 것으로 고학력 성인학습자의 교육 참여 현상을 이해하고 그 특성을 분석하는 사전 연구의 목적이 있다. 본 연구는 연구 참여자들과의 심층 면담을 통해 참여자들이 진술하는 진솔하고도 생생한 언어적 자료를 현상학적 방법을 활용하여 분석하였다. 본 연구를 통해 고학력 성인학습자의 교육 참여 본질을 파악하여 사회복지교육에 대한 구체적이고 다양한 교육적 요구에 반영할 수 있을 것이다. 고학력 성인학습자에 대한 교육동기의 분석은 나아가 고학력 성인학습자의 삶의 질 향상을 위한 방안과도 연결이 된다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 교육의 동기를 살펴본 결과, 사례1과 사례2 모두 목표지향형의 특징으로 나타났다. 둘째, 교육의 본질을 살펴본 결과, 사례1은 교육에 대한 심층적인 의미, 세부적인 교육의 본질 및 의미를 파악하고 있었다. 사례2의 경우, 교육의 동기에서 제시한 목표와 달리 학습지향형의 특징이 나타났다. 셋째, 사회복지교육을 학습한 후 사회복지에 대한 의미변화를 살펴본 결과, 사례1은 다양한 사회복지에 대한 영역을 이해하는 계기가 되었고, 사회복지사로서 전문적인 자원봉사활동가로 사회에 기여를 할 수 있다는 자신감이 생긴 것을 알수 있었다. 사례2는 열악한 사회복지현장을 설명할 수 있었으며, 사회복지사의 전문성에 대해 이해하고 설명할 수 있었다. 넷째, 온라인대학은 오프라인대학에 비해 공간적, 시간적 유연성이 있다는 장점이 있고, 자기주도 학습을 할 수 있다는 특징이 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.