• Journal of Mushroom
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• v.22 no.3
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• pp.117-121
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• 2024

The oyster mushrooms have known to be a major product in Gyeonggi-do, with production accounting for 69% of the entire country. The 'Daeseon' cultivar, which has white and straight stem, was developed. This cultivar was developed by mating monokaryons isolated from the 'Heuktari' and 'Hwaseong-2ho' varieties. The optimum temperature for the mycelial growth was 26~32℃ on PDA medium and that for the primordia formation and the growth of fruit body of 'Daeseon' was 16~20℃ on sawdust media. It took 35 days to complete spawn running, 3 days for finish primordia formation, and 4 days for finish fruit body growth in the bottle culture. It has shallow funnel-shaped pileus and a white straight stipe. The yield per bottle was 201 g/1,100 ml and was 16% higher than that of control cultivar 'Suhan-1ho'. Based on above results, we expect this cultivar to be suitable for small packaging.

• Review of Korea Contents Association
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• v.11 no.4
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• pp.61-64
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• 2013

• Review of KIISC
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• v.23 no.3
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• pp.56-60
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• 2013

본 논문은 온라인에 공개된 다양한 개인정보의 위험도를 분석하는 기술을 제안한다. 인터넷, SNS에 공개된 다양한 데이터를 수집, 분석하여 개인성향을 파악하고 타겟팅하는 가운데, 분산된 정보를 조합하고 추론하면 공개자의 의도와는 달리 신상이나 민감정보가 노출될 가능성이 크다. 본 논문에서는 이러한 데이터 수집 및 분석을 직접 수행하여 개인정보의 위험도를 분석할 수 있는 기술을 제안한다. 제안 기술이 개발되면, 개인정보 위험도에 따른 클라이언트, 웹사이트, 인터넷 전체 규모의 프라이버시 필터링이 가능해질 것으로 기대된다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.3
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• pp.27-32
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• 2017

머신러닝을 위주로 하는 인공지능 기술이 여러 분야에서 다양하게 적용되고 있다. 머신러닝 기술은 시험 데이터에 대해 높은 성능을 보였지만, 악의적으로 만들어진 데이터에 대해서는 오동작을 하는 경우가 보고되고 있다. 그 외에도 학습데이터 오염시키기, 학습된 모델 탈취 등 새로운 공격 유형이 보고되고 있다. 기계학습에 사용된 훈련데이터에 대한 보안과 프라이버시 또한 중요한 이슈이다. 인공지능 기술의 개발 및 적용에 있어 이러한 위험성에 대한 고려와 대비가 반드시 필요하다.

• Review of KIISC
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• v.30 no.5
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• pp.93-99
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• 2020

인공지능은 다양한 분야에서 사람을 뛰어넘는 성능을 보여주고 있어 다양한 서비스에 활용되어 삶의 편리함을 주고 있다. 하지만, 인공지능의 핵심 기술인 딥러닝은 많은 보안 취약점을 가지고 있어 딥러닝 보안 문제에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문은 인공지능 보안 취약점을 유발하는 각 공격 유형에 대한 최신 연구와 보안 위협에 대응하기 위한 방어 기술에 대한 최신 연구에 대해 설명한다.

• Review of KIISC
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• v.26 no.2
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• pp.35-38
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• 2016

본 논문에서는 핀테크 보안에 활용 가능한 딥러닝 기술을 살펴본다. 먼저 인공지능과 관련된 보안 이슈를 인공지능이 사람을 위협하는 상황에 대한 보안(Security FROM AI), 인공지능 시스템이나 서비스를 악의적인 공격으로부터 보호하는 이슈(Security OF AI), 인공지능 기술을 활용해 보안 문제를 해결하는 것(Security BY AI) 3가지로 구분하여 살펴본다. Security BY AI의 일환으로 딥러닝에 기반한 비정상탐지(anomaly detection)과 회귀분석(regression)기법을 설명하고, 이상거래탐지, 바이오인증, 피싱, 파밍 탐지, 본인확인, 명의도용탐지, 거래 상대방 신뢰도 분석 등 핀테크 보안 문제에 활용할 수 있는 방안을 살펴본다.

• Proceedings of the Korean Institute of Communication Sciences Conference
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• 2004.11a
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• pp.324-324
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• 2004

• Review of KIISC
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• v.29 no.3
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• pp.44-50
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• 2019

최근 딥러닝 기술은 다양한 분야에서 놀라운 성능을 보여주고 있어 많은 서비스에 적용되고 있다. 얼굴인식 또한 딥러닝 기술을 접목하여 높은 수준으로 얼굴인식이 가능해졌다. 하지만 딥러닝 기술은 원본 이미지를 최소한으로 변조시켜 딥러닝 모델의 오인식을 발생시키는 적대적 예제에 취약하다. 이에 따라, 본 논문에서는 딥러닝 기반 얼굴인식 시스템에 대해 적대적 예제를 이용하여 기만공격 실험을 수행하였으며 실제 얼굴에 분장할 수 있는 영역을 고려하여 설정된 변조 영역에 따른 기만공격 성능을 분석한다.

• Review of KIISC
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• v.27 no.1
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• pp.39-46
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• 2017

본 논문에서는 생체인식 인증의 한 가지 방법인 뇌파 기반 사용자 인증기술의 최신 기술동향에 대해 고찰하고 해당기술의 실용화를 위해 해결해야 할 기술적 문제점과 요구사항에 대해 분석한다. 뇌파 기반 사용자 인증기술은 최근에 스마트폰, 금융 등 다양한 분야에서 사용되고 있는 기존의 생체인식 인증기술과 비교해볼 때 가변성, 유출 저항성 등의 장점이 있지만, 사용자들로부터 뇌파를 수집하기 위해 필요한 장비의 경제성, 뇌파 수집 행위의 사용자 편의성, 현재까지 발표된 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성 등이 개선되어야 하는 것으로 파악된다. 이와 관련하여 뇌파 측정 장비들의 발전 동향을 살펴보고 해당 장비들의 간소화와 인증정확도 간 트레이드오프(trade-off)와 최신 기계학습 및 인공지능 기술들을 활용한 뇌파 기반 사용자 식별 기법들의 안정성을 위해 해결되어야 할 뇌파의 시간차 문제 및 이에 따른 인증정확도 저하 문제를 규명하고 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.12 no.6
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• pp.2946-2959
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• 2018

Choi et al's work [1] in 2015 demonstrated that the resident registration numbers (RRNs) of individuals could be conveniently estimated through their personal information that is ordinarily disclosed in social network services. As a follow-up to the study, we introduce the status of the RRN system in Korea in terms of its use in the online environment, particularly focusing on their secure use. We demonstrate that it is still vulnerable against a straightforward attack. We establish that we can determine the RRNs of the current president Moon Jae-In and the world-class singer PSY.