• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제21권1호
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• pp.173-182
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• 1996

This study was performed to provide the information on the clinical characteristics of the most common paroxysmal pain disorder in maxillofacial region, trigeminal neuralgia, and the effects and side effects of carbamazepine. The patients who visited Orofacial Pain Clinic, Dept. of Oral Diagnosis, Seoul National University Dental Hospital for treating paroxysmal pain were studied by history taking, clinical examination, and radiography. Sixty-two patients(male 20, female42) without any clinical and radiological abnormalities were Included. The change of pain, blood tests, and side effects were investigated periodically after administration of carbamazepine. The obtained results were as follows : 1. Almost all patient with trigeminal neuralgia were over the age of forties and it was more common in women. 2. Trigeminal neuralgia was more right sided and the involved nerve was in the order of maxillary n., mandibular n., and ophthalmic n. 3. The mean duration of suffering was 20.7 months. Eighty percent of patients had apparent trigger area. 4. The duration of pain attack was in the older of several seconds, 1 min. to 5 min., more than 10 min., and 5 min. to 10 min. The frequency of pain attack was in the order of more than 10 per day, 6-10 per day, and 1-5 per day. 5. The clinic the patients had visited for reducing neuralgic pain was in the order of dental clinic, neurology, oriental medicine, otolaryngology, and pharmacy. 6. Unnecessary dental treatments for reducing neuralgic pain were performed in 41.9% of the patients. Almosit all treatments were irreversible ones such as endodontic treatment and tooth extraction. 7. The initial mean VAS was 8.6, but it was decreased to 3.8 after 1 month, to 2.7 after 2 months. Almost all patients showed decreased pain with 200-600mg/day of carbamazepine to 6 months. 8. WBC counts, especially neutrophil counts, was decreased in 1 week after administration of carbamazepine but reached initial level after 1 month. SGOT, SGPT, and creatinine did not show any significant change. 9. Blood pressure was not changed significantly after administration of carbamazepine. 10. Almost patients did not show any apparent side effects, but drowsiness, dizziness, skin itching, constipation, and gastric irritation were occurred in some patients.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.196-204
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• 2016

세계보건기구협회에의 통계에 따르면 심장 혈관 질환의 발병률이 가장 높은 것으로 알려져 있다. CTA영상을 사용하여 관상동맥 및 대동맥 질환을 치료 및 검사할 수 있다. 혈관을 3차원으로 복원하는 과정이 의사의 숙련도에 따라 결과가 상이하며 복원 시간이 길다는 단점이 있으며 이를 극복하고자 자동으로 정확한 혈관을 추출하는 연구들이 진행되어 왔다. 본 논문에서는 자동 및 반자동 분할 기법인 Region Competition, Geodesic Active Contour(GAC), Multi-atlas based segmentation, Active Shape Model(ASM) 알고리즘을 CTA영상에 적용하여 대동맥 기부를 추출하였으며 하우스도르프 거리, 볼륨, 영상처리속도, 사용자 관여 여부, 그리고 관상동맥 심문 검출률을 비교 및 분석하였다. 추출된 3차원 대동맥 모델 중 가장 높은 정확도를 나타낸 알고리즘은 GAC인 반면 사용자 관여가 가장 높았기 때문에 실제 시술에 적용하기 위해서는 자동 분할 알고리즘 개선이 필요하다

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제24권2호
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• pp.99-104
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• 2018

최근 랜섬웨어에 의한 피해가 전 세계적으로 급증하고 있으며, 국가 기관, 기업, 민간 등 사회전반에 막대한 피해를 입히고 있다. 랜섬웨어는 컴퓨터 시스템을 감염시켜 사용자의 접근을 제한하고 일종의 몸값을 요구하는 악성 소프트웨어이다. 컴퓨터 시스템 자체를 잠그거나 하드 디스크에 존재하는 파일들을 암호화하여 사용자가 컴퓨터를 정상적으로 이용할 수 없게 만들고, 컴퓨터의 정상 복구를 위해 사용자들은 공격자로부터 몸값(Ransom) 지불을 요구받는다. 기존의 기타 악성코드들에 비해 공격수법이 매우 악랄하고 피해규모가 막대하므로 확실한 해결책이 필요하다. 악성코드 분석 방식은 크게 정적 분석, 동적 분석 두 가지로 나뉜다. 최신 악성코드들은 정교한 패킹 기술이 도입된 경우가 많아 정적분석은 분석에 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 랜섬웨어의 활동 모니터링 및 보다 정밀한 분석을 위해 동적 분석 방법을 제안한다. 정상파일, 랜섬웨어, 기타 악성코드의 시그니처를 추출하는 방법과 랜섬웨어 탐지에 가장 적절한 시그니처를 선정하는 방법을 제안한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권1호
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• pp.366-381
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• 2020

Steganography has been successfully employed in various applications, e.g., copyright control of materials, smart identity cards, video error correction during transmission, etc. Deep learning-based steganography models can hide information adaptively through network learning, and they draw much more attention. However, the capacity, security, and robustness of the existing deep learning-based steganography models are still not fully satisfactory. In this paper, three models for different cases, i.e., a basic model, a secure model, a secure and robust model, have been proposed for different cases. In the basic model, the functions of high-capacity secret information hiding and extraction have been realized through an encoding network and a decoding network respectively. The high-capacity steganography is implemented by hiding a secret image into a carrier image having the same resolution with the help of concat operations, InceptionBlock and convolutional layers. Moreover, the secret image is hidden into the channel B of carrier image only to resolve the problem of color distortion. In the secure model, to enhance the security of the basic model, a steganalysis network has been added into the basic model to form an adversarial network. In the secure and robust model, an attack network has been inserted into the secure model to improve its robustness further. The experimental results have demonstrated that the proposed secure model and the secure and robust model have an overall better performance than some existing high-capacity deep learning-based steganography models. The secure model performs best in invisibility and security. The secure and robust model is the most robust against some attacks.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.1-7
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• 2019

네트워크 공격을 탐지하기 위하여 기계학습을 이용한 다양한 연구가 최근 급격히 증가하고 있다. 이러한 기계학습 방법은 많은 데이터에 의존적이며 연구를 위해 다양한 실험 데이터가 공개되어 사용되고 있다. 하지만 실험 데이터 및 실제 환경에서 수집되는 데이터는 class간의 수량이 불균형하다는 문제점을 가지고 있다. 본 연구에서는 기계 학습을 이용한 침입탐지시스템의 한계점 중 학습데이터의 class간 불균형으로 인한 분류 성능 저하를 해결하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위해 네트워크 트래픽 데이터를 처리하고 seqGAN를 이용하여 부족한 데이터를 생성하였다. 제안된 방법은 NSL-KDD, UNSW-NB15 데이터 셋을 대상으로 Text-CNN을 이용하여 분류하는 테스트를 실행한 결과 정밀도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2010

통신망의 발달로 다양한 인터넷 기반 기술들이 등장함에 따라 현재는 데이터뿐만 아닌 음성에 대한 부분도 IP 네트워크를 통해 전송하려는 움직임이 발판이 되어 VoIP(Voice Over Internet Protocol)라는 기술이 등장하였다. SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜 기반 VoIP 서비스는 통신 절감 효과가 큰 장점과 동시에 다양한 부가서비스를 제공하여 사용자 수가 급증하고 있다. VoIP 서비스는 호(Call)를 제어하기 위해 SIP 기반으로 구성이 되며, SIP 프로토콜은 IP 망을 이용하여 다양한 음성과 멀티미디어 서비스를 제공하게 되는데 IP 프로토콜에서 발생하는 인터넷 보안 취약점을 그대로 동반하기 때문에 DoS(Denial of Service) 및 DDoS(Distribute Denial of Service)에 취약한 성향을 가지고 있다. DDoS 공격은 단시간 내에 대량의 패킷을 타깃 호스트 또는 네트워크에 전송하여 네트워크 접속 및 서비스 기능을 정상적으로 작동하지 못하게 하거나 시스템의 고장을 유도하게 된다. 인터넷 기반 생활이 일상화 되어 있는 현 시점에서 안전한 네트워크 환경을 만들기 위해 DDoS 공격에 대한 대응 방안이 시급한 시점이다. DDoS 공격에 대한 탐지는 매우 어렵기 때문에 근본적인 대책 마련에 대한 연구가 필요하며, 정상적인 트래픽 및 악의적인 트래픽에 대한 탐지 시스템 개발이 절실히 요구되는 사항이다. 본 논문에서는 SIP 프로토콜 및 공격기법에 대해 조사하고, DoS와 DDoS 공격에 대한 특성 및 종류에 대해 조사하였으며, SIP를 이용한 VoIP 서비스에서 IP 분류와 메시지 중복 검열을 통한 DDoS 공격 탐지기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.

• 생명과학회지
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• 제18권7호
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• pp.974-979
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• 2008

흰가루병은 거의 모든 식물재배에서 나타나며, 다양한 곰팡이에 의해 발병한다. 본 연구에서는 천연물 추출물을 이용한 식물병원성 곰팡이 제어가능성을 검토하기 위해, 보리 흰가루병에서 분리된 Fusarium graminearum을 대상으로 900여종의 천연물 추출물의 항진균 활성을 평가하였다. 먼저 포자 발아억제 활성평가 결과 산초, 당귀, 미국가막사리, 까마중, 오수유, 윤판나물, 미치광이풀, 때죽나무, 백선, 방기, 정향, 멍석딸기, 호장근, 천황련, 작약, 대황, 모란, 달맞이꽃, 대극, 개박하 추출물을 1차 선별하였으며, 균사 생육억제 활성 원재료 확보 용이성 및 실제 적용 가능성 등을 고려하여 산초 추출물을 최종 선정하였다. 산초 추출물 조제 시 methanol 추출이 효율적이며, 순차적 유기용매 분획물의 경우 물 잔류물에서 항진균 활성이 나타났다. 그러나 methanol 추출물에 비해 분획물의 활성이 다소 감소하여 다양한 물질이 보완적으로 항진균 활성을 나타냄을 추측할 수 있으며, 미약하지만 methanol 추출물 및 분획물에서 항진균 활성도 확인하였다. 토마토 묘목을 이용한 산초 추출물의 활성 분획물의 약해평가 결과 $1,000\;{\mu}g/ml$ 농도 처리 시에도 특이한 약해는 나타나지 않았다. 본 연구결과는 F. graminearum에 의해 나타나는 흰가루병 제어에 산초 추출물이 유용함을 제시하고 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제28권2호
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• pp.385-395
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• 2018

인터넷의 성장과 함께 각종 취약점을 악용한 사이버 공격들이 지속적으로 증가하고 있다. 이러한 행위를 탐지하기 위한 방안으로 침입탐지시스템(IDS; Intrusion Detection System)이 널리 사용되고 있지만, IDS에서 발생하는 많은 양의 오탐(정상통신을 공격행위로 잘못 탐지한 보안이벤트)은 여전히 해결되지 않은 문제로 남아있다. IDS 오탐 문제를 해결하기 위한 방법으로 기계학습 알고리즘을 통한 자동분류 연구가 진행되고 있지만 실제 현장 적용을 위해서는 정확도와 데이터 처리속도 향상을 위한 연구가 더 필요하다. 기계학습 기반 분류 모델은 다양한 요인에 의해서 그 성능이 결정된다. 최적의 feature를 선택하는 것은 모델의 분류 성능 및 정확성 향상에 크게 영향을 미치기 때문에 기계학습에서 매우 중요한 부분을 차지한다. 본 논문에서는 보안이벤트 분류 모델의 성능 향상을 위해 기존 연구에서 제안한 기본 feature에 추가로 10종의 신규 feature를 제안한다. 본 논문에서 제안하는 10종의 신규 feature는 실제 보안관제센터 전문 인력의 노하우를 기반으로 고안된 것으로, 모델의 분류 성능을 향상시킬 뿐만 아니라 단일 보안이벤트에서 직접 추출 가능하기 때문에 실시간 모델 구축도 가능하다. 본 논문에서는 실제 네트워크 환경에서 수집된 데이터를 기반으로 제안한 신규 feature들이 분류 모델 성능 향상에 미치는 영향을 검증하였으며, 그 결과, 신규 feature가 모델의 분류 정확도를 향상시키고 오탐지율을 낮춰주는 것을 확인할 수 있었다.

• 방송공학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.350-365
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• 2017

스테가노그래피는 수신자와 송신자간에 비밀 정보를 제 3자가 알아차리지 못하게 통신하는 기법으로 수천 년 전부터 군사적, 외교적 또는 사업적인 정보들의 전달을 위해서 발달해 왔다. 현대에 이르러서는 디지털 미디어와 통신의 발달로 스테가노그래피의 기법이 더욱 발달하게 되었다. 이 중 영상을 활용하는 스테가노그래피의 기법들은 픽셀에 삽입 비트의 양을 고정하는 LSB, 이웃한 픽셀 쌍의 값 차이를 활용한 PVD등이 있다. PVD 영상 스테가노그래피의 경우 이웃한 픽셀 쌍의 값의 차이와 설계한 range table에 따라서 삽입하는 비밀 정보량을 유동적으로 하여 많은 양의 정보를 삽입한다. 하지만 비밀 정보를 순서대로 삽입하기 때문에 특정 픽셀 쌍에서 삽입하는 정보량에 오류가 발생하면 그 이후의 정보들 모두 오류를 발생시킨다. 본 논문에서는 이러한 PVD의 특성이 갖는 오류나 외부 공격에 대한 취약점을 보완하고 비밀 정보를 추출 할 수 있는 방법을 제안한다. 실험의 방법은 다양한 잡음들을 스테고 영상에 삽입해서 삽입 된 비밀 정보를 비교하고 분석한다. 기존의 PVD는 잡음에 대해서 전혀 비밀 정보의 보존이 불가능하지만 제안된 지역적 삽입 비트 고정 PVD의 경우에는 스테고 영상의 부분적인 잡음에 대해서 비밀 정보를 강건하게 추출할 수 있음을 확인하였다.