• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권8호
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• pp.3917-3941
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• 2019

The recent interest in artificial intelligence and machine learning has partly contributed to an interest in the use of such approaches for hyperspectral remote sensing (HRS) imagery classification, as evidenced by the increasing number of deep framework with deep convolutional neural networks (CNN) structures proposed in the literature. In these approaches, the assumption of obtaining high quality deep features by using CNN is not always easy and efficient because of the complex data distribution and the limited sample size. In this paper, conventional handcrafted learning-based multi features based on expert knowledge are introduced as the input of a special designed CNN to improve the pixel description and classification performance of HRS imagery. The introduction of these handcrafted features can reduce the complexity of the original HRS data and reduce the sample requirements by eliminating redundant information and improving the starting point of deep feature training. It also provides some concise and effective features that are not readily available from direct training with CNN. Evaluations using three public HRS datasets demonstrate the utility of our proposed method in HRS classification.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.1323-1332
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• 2018

본 연구는 국내에서 영어로 수업을 진행하는 K대학 외국인 유학생들의 미디어 정보 리터러시 수준분석을 위해 설문조사를 실시하였다. 응답결과를 바탕으로 수집된 측정결과에 대해 타당성과 신뢰도를 검증하기 위해 통계분석프로그램인 SPSS 21.0으로 문항분석을 실시하였으며, 연구대상 집단별도 각 요인별 미디어 정보 리터러시 이용의 다양성을 분석하였다. 빈도분석, ${\chi}^2-test$를 사용하여 분석한 결과를 근거로 영어로 수업을 하는 외국인 유학생의 국내 미디어 정보 리터러시 이용현황은 주로 인터넷 쇼핑, 은행 등의 일생생활에 초점이 맞추어져 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.807-808
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• 2016

최근 핵가족 및 1인가족의 주거형태가 증가하면서 시간과 장소에 영향을 받지 않는 주택관리가 필요로 하고 있으며, 주택내외의 전자장치의 효율적인 관리와 과열로 인한 화재, 도난, 개인정보 노출 등의 위험요소가 증가되고 있으며 이로 인한 경제적 비용이 증가되고 있어 효율적인 스마트안심 주택관리시스템이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 인터넷 기반의 홈 네트워크에 대한 단점을 보완하며 IoT 기술이 접목된 기기간의 상호 커뮤니케이션하고 인간 중심의 서비스 환경에서 개인고유식별정보(Personally Identifiable Information)와 결합되지 않으면서 사이버침해인 지능형 지속 위협(Advanced Persistent Threat)에 보호된 지능형 정보가전들을 스마트디바이스를 활용한 주택관리시스템을 제안한다.

• 산업융합연구
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• 제16권1호
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• pp.15-20
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• 2018

인터넷 쇼핑의 증가와 함께 운송장에 적힌 배송정보를 악용한 범죄가 보이스피싱을 통한 물품 가로채기, 상해, 성범죄에 이르기까지 갈수록 고도화 세분화 되고 있다. 따라서 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장하기 위해서 다수 운송업자 상호간에 제품의 배송 구간에 대한 경로 정보를 비밀로 유지하는 배송추적 방지 시스템이 필요하다. 이를 위해서 인터넷 쇼핑의 대금결제와 개인정보의 연계 분리는 블록체인기반 암호화폐의 익명성 기술을 사용하여 보호하고 운송정보에 포함되는 배송정보를 암호화해서 익명성을 보호하는 배송추적 방지 모델 제안한다. 우리의 제안 모델은 고객의 배송정보에 대한 익명성을 보장함과 동시에 기업에게 고객의 배송정보를 제외한 제품판매에 대한 정보를 동시에 제공함으로서 블록체인 기반 인터넷 쇼핑의 활성화에 기여한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.141-148
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• 2019

초등과정을 대상으로 수업의 내용을 게임과 관련지어 이어감으로서 학생의 흥미와 집중도를 끌어올릴 수 있는 게이미피케이션을 활용하여 블록체인의 원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안하였다. 제안된 방법은 블록체인을 게임 형식으로 교육하고, 일상생활에서 쉽게 접근할 수 있는 문제에 대해 블록체인을 적용한 해결법을 고민하게 함으로서 컴퓨팅 사고력을 강화하고, 2015년 개정 교육과정에서의 핵심역량인 지식정보처리역량, 의사 소통역량, 공동체역량을 성장시킴으로서 자연스럽게 학생 스스로 교육 역량을 강화시킬 수 있다. 제안된 게이미피케이션을 활용한 블록체인 교육과정은 정보교육 과정의 개선에 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.375-378
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• 2014

세월호 사건으로 인하여, 선박에서 발생하는 통신에 대한 육지와 구난 시스템과의 통신 연계가 문제 되고 있다. 또한 3면이 바다로 되어 있는 우리나라의 입장에서는 해상 구난과 비상 재난을 위한 연계 통신 시스템에 대한 점검이 필요해졌다. 해상에서 항해하는 선박은 단독으로 재난을 처리해야 하므로 연계 통신 시스템이 보다 완전하게 갖추어 져야 한다. 더불어 해상에서 침수되어 침몰하는 선박뿐만 아니라, 해저로 운항하는 잠수함에 대한 연계 통신에 대한 연구가 필요하다. 그리고 육지에서는 해상과 해저의 선박 및 잠수함의 비상 재난에 대비한 유상 연계 통신과 연계 통신 시스템에 대한 연구가 필요하다. 이를 통해 통신 프로토콜과 비상 재난을 대비한 위치 확인 및 육상과 통산을 위한 비행기나 인공위성과의 연계 시스템도 연구되어져야 할 것이다. 이를 위해 통합된 비상재난 통신 연계 시스템에 대한 연구가 필요하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.45-52
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• 2021

사이버 보안의 침입탐지 시스템에서 알려지지 않는 공격을 식별하기 위한 많은 연구가 이루어지고 있지만, 그 중에서도 이상치를 기반으로 하는 연구가 주목받고 있다. 이에 따라 우리는 알려지지 않는 공격에 대한 범주를 정의하여 이상치를 식별한다. 알려지지 않는 공격은 2가지 범주로 조사하였는데, 첫째는 변종 공격을 생성하는 사항이 있고, 두 번째는 새로운 유형으로 분류하는 연구로 나누었다. 우리는 변종 공격을 생성하는 연구 범주에서 변종과 같이 유사 데이터를 식별할 수 있는 이상치 연구를 수행하였다. 침입탐지 시스템에서 이상치를 식별하는 큰 문제는 정상행동과 공격행동이 같은 공간을 공유하는 것이다. 이를 위해 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 정상과 공격에 대해 명확한 유형으로 나눌 수 있는 기법을 적용하고 이상치를 탐지하였다. 결과로 우리는 이산 웨이블릿 변환으로 재구성된 데이터에서 One-Class SVM을 통한 이상치를 식별 할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.802-808
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• 2020

IoT(Internet of Things)는 센서 기술의 발전과 고속의 통신 인프라를 바탕으로 네트워크에 연결되는 단말의 수가 사람의 수보다 더 많아지고 있고 그 증가도 매우 빠르다. 기존 유선부터 무선네트워크까지 연결되는 IoT의 수가 증가하면서 동시에 사이버 위협도 증가하고 있다. 국방분야도 작전, 군수, 기지방어, 정보화 등 다양한 분야에서 IoT의 필요성은 증가하고 있다. PC/서버의 정보보호체계와는 다르게 정보보호가 취약한 IoT Sensor가 네트워크에 증가함에 따라 사이버 위협도 증가하고 있어 국방정보통신망(이하 국방망)을 보호하기 위한 플랫폼 연구가 필요하다. 본 연구에서는 유·무선 IoT를 국방망에 연결하는 사례를 알아보고 국방망과 접점을 최소화한 보안성이 강화된 IoT 통합 독립 네트워크의 효율적인 연동 설계 방안을 제시하였다.