• 정보보호학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.103-113
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• 2017

사이버공격은 목적 및 의도에 따라 사이버 전쟁, 테러, 범죄 등의 유형으로 분류할 수 있고 해킹 DDoS 선전 등 다양한 전략과 전술이 동원된다. 사이버공격으로 발생한 피해는 경제 사회 군사 및 물리 정보 인식 등 다양한 범주에서 발생하고 공격주체 식별을 위해 통상 IP ID URL 등 사례기반분석이 이용된다. 그러나 최근 사이버공격은 디지털 정보의 조작을 통해 의도와 주체를 은폐하며 클라우드 기반의 사이버환경이 등장함에 따라 공격유형의 분류 및 대응전략 수립이 제한됨에 따라 피해기반분석의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 논문에서는 사이버공격시 발생한 피해를 경제 정치적 관점에서 분석하고 공격의도를 추론함으로써 사이버공격 유형을 분류하고자 한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권6호
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• pp.230-240
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• 2022

Sharing of online videos via internet is an emerging and important concept in different types of applications like surveillance and video mobile search in different web related applications. So there is need to manage personalized web video retrieval system necessary to explore relevant videos and it helps to peoples who are searching for efficient video relates to specific big data content. To evaluate this process, attributes/features with reduction of dimensionality are computed from videos to explore discriminative aspects of scene in video based on shape, histogram, and texture, annotation of object, co-ordination, color and contour data. Dimensionality reduction is mainly depends on extraction of feature and selection of feature in multi labeled data retrieval from multimedia related data. Many of the researchers are implemented different techniques/approaches to reduce dimensionality based on visual features of video data. But all the techniques have disadvantages and advantages in reduction of dimensionality with advanced features in video retrieval. In this research, we present a Novel Intent based Dimension Reduction Semi-Supervised Learning Approach (NIDRSLA) that examine the reduction of dimensionality with explore exact and fast video retrieval based on different visual features. For dimensionality reduction, NIDRSLA learns the matrix of projection by increasing the dependence between enlarged data and projected space features. Proposed approach also addressed the aforementioned issue (i.e. Segmentation of video with frame selection using low level features and high level features) with efficient object annotation for video representation. Experiments performed on synthetic data set, it demonstrate the efficiency of proposed approach with traditional state-of-the-art video retrieval methodologies.

• 가정간호학회지
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• 제12권2호
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• pp.63-86
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• 2005

Purpose: This study is a descriptive research which is designed to investigate hospitalized patients' intent to use home care nursing according to the types of medical security. Method: This researcher surveyed 236 patients who were hospitalized at B medical center located in Busan,. Data were collected from Sep. 1 to Nov. 30, 2005 using a questionnaire survey, medical records, face-to-face interviews and observations. Collected data were analyzed in terms of frequency, percentage, mean and standard deviation through $x^2$-test and t-test under SPSS WIN 10.0 Program. Result: Out of the total subjects, 59.3% were medical aid clients and the remaining 40.7%, health insurance ones. The hospitalized period and frequency of the former group were 38.0 days and 4.0 times, respectively, while those of the latter, 37.7 and 3.4. When home care nursing clients were examined using a given classification device, it was found that out of the total 236 subjects, 205(86.9%) were needed to receive home care nursing, 121, medical aid and the other 84, health insurance. 24.0% of medical aid clients heard about home care nursing ever before, lower than 39.3% of health insurance clients. 43.8% of the former clients said cost for home care nursing was high while, 47.6% of the latter group responded expense for the nursing intervention was low. 30.6% of medical aid clients had intent to use home care nursing, lower than 47.6% of health insurance clients. 71.7% of those patients whose monthly income was 99 million won or below had no intent to use home care nursing, higher than 62.5% of those who were 100 million or over in monthly income(p<.05). 76.4% of those clients who had no nursing provider intented to use home care nursing, higher than those who had nursing provider(p<.05). Concerning contents of home care nursing, 85.1% of medical aid clients needed education, training and counseling while, 77.4% of health insurance aids wanted medication and injection. Conclusion: In conclusion, the use of home care nursing by medical aid clients should be promoted through improving conditions for home care nursing in terms of expense, family and residence and making public relations about activities and contents of the home care nursing.

• 한국항해항만학회지
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• 제27권3호
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• pp.321-327
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• 2003

The Memorandum of Understanding (MOU) is the document of intent signed between the Port States Control(PSC) to undertake a uniform as agreed. Though the MOU is not a legally binding, in case where the agreed items are violated without a just cause, the denunciation will follow. International Maritime Organization (IMO) and regional MOUs have been making amendments and reinforcing the relevant requirements, so that port State Authorities can effectively eradicate the substandard vessels. However, the various problems have arisen due to the existence of different requirements of each MOU, the lack of information exchange between each MOU, the lack of uniform PSC implementation within the same MOU and the lack of adequate system due to the short history of MOUs. In this paper, the MOU records for three years (1999∼2001) were analyzed according to each MOU, type of ship, deficiency code, classification society, the number of inspected ships and the number of detained ships to assess the problems (Statistics during 2002 will be published after August 2003). The purpose of this study is to help better understand the PSC activities within each MOU and to establish effective countermeasures by grasping the problems that exist in the PSC at present.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권3호
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• pp.29-39
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• 2014

In recent years, several studies have proposed making use of the Twitter micro-blogging service to track various trends in online media and discussion. In this study, we specifically examine the use of Twitter to track discussions of food safety in the Korean language. Given the irregularity of keyword use in most tweets, we focus on optimistic machine-learning and feature set selection to classify collected tweets. We build the classifier model using Naive Bayes & Naive Bayes Multinomial, Support Vector Machine, and Decision Tree Algorithms, all of which show good performance. To select an optimum feature set, we construct a basic feature set as a standard for performance comparison, so that further test feature sets can be evaluated. Experiments show that precision and F-measure performance are best when using a Naive Bayes Multinomial classifier model with a test feature set defined by extracting Substantive, Predicate, Modifier, and Interjection parts of speech.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.389-396
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• 2022

Smartphones are growing more susceptible as technology develops because they contain sensitive data that offers a severe security risk if it falls into the wrong hands. The Android OS includes permissions as a crucial component for safeguarding user privacy and confidentiality. On the other hand, mobile malware continues to struggle with permission misuse. Although permission-based detection is frequently utilized, the significant false alarm rates brought on by the permission-based issue are thought to make it inadequate. The present detection method has a high incidence of false alarms, which reduces its ability to identify permission-based attacks. By using permission features with intent, this research attempted to improve permission-based detection. However, it creates an excessive number of features and increases the likelihood of false alarms. In order to generate the optimal number of features created and boost the quality of features chosen, this research developed an intersection feature approach. Performance was assessed using metrics including accuracy, TPR, TNR, and FPR. The most important characteristics were chosen using the Correlation Feature Selection, and the malicious program was categorized using SVM and naive Bayes. The Intersection Feature Technique, according to the findings, reduces characteristics from 486 to 17, has a 97 percent accuracy rate, and produces 0.1 percent false alarms.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.155-159
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• 2018

최근 화두가 되고있는 지능형 개인 비서 시스템에서 자연어 이해(NLU) 시스템은 중요한 구성요소이다. 자연어 이해 시스템은 사용자의 발화로부터 대화의 도메인(domain), 의도(intent), 의미적 슬롯(semantic slot)을 분류하는 역할을 한다. 하지만 자연어 이해 시스템을 학습하기 위해서는 많은 양의 라벨링 된 데이터를 필요로 하며 새로운 도메인으로 시스템을 확장할 때, 새롭게 데이터 라벨링을 진행해야 하는 한계점이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 적대 학습 방법을 이용하여 풍부한 양으로 구성된 기존(source) 도메인의 데이터부터 적은 양으로 라벨링 된 데이터로 구성된 대상(target) 도메인을 위한 슬롯 채우기(slot filling) 모델 학습 방법을 제안한다. 실험 결과 적대 학습을 적용할 경우, 적대 학습을 적용하지 않은 경우 보다 높은 f-1 score를 나타냄을 확인하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.517-520
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• 2022

지능형 대화 시스템은 줄곧 서비스의 목표와 무관한 사용자 입력을 전달받아, 그 처리 성능을 의심받는다. 특히 종단간 대화 이해 생성 모델이나, 기계학습 기반 대화 이해 모델은 학습 시간대에 한정된 범위의 도메인 입력에만 노출됨으로, 사용자 발화를 자신이 처리 가능한 도메인으로 과신하는 경향이 있다. 본 연구에서는 대화 생성 모델이 처리할 수 없는 입력과 신뢰도가 낮은 생성 결과를 배제하기 위해 불확실성 정량화 기법을 대화 의도 분류 모델에 적용한다. 여러 번의 추론 샘플링이 필요 없는 실용적인 예측 신뢰도 획득 방법과 함께, 평가 시간대와 또다른 도메인으로 구성된 분포 외 입력 데이터를 학습에 노출시키는 것이 분포 외 입력을 구분하는데 도움이 되는지를 실험으로 확인한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.135-140
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• 2012

대뇌 상의 mirror neuron system은 시각 정보에 기반한 모방학습 기능을 담당한다. 관측자의 mirror neuron system 영역을 관찰할 때, 행위자가 수행하는 목적성 행위의 전체가 아닌, 부분적으로 가려지거나 보이지 않는 영역을 포함하는 경우에도 해당 영역의 뉴런이 발화되는 과정을 통해 전체 행동의 의도를 유추할 수 있다. 이러한 모방학습 기능을 3D 비전 기반 지능 시스템에 적용하는 것이 본 논문의 목표이다. 본 연구실에서 선행 연구된 스테레오 카메라를 기반으로 획득된 3차원 영상에 대한 복원을 수행한다. 이 때 3차원 입력영상은 부분적으로 가려진 영역을 포함하는 손동작의 순차적 연속영상이다. 복원 결과를 기반으로 가려진 영역을 내포한 행위에 대하여 LK optical flow, unscented Kalman filter를 이용한 특징검출을 수행하고 의도인식의 수행을 위해, Hidden Markov Model을 활용한다. 순차적 입력데이터에 대한 동적 추론 기능은 가려진 영역을 포함한 손동작 인식 수행에 있어 적합한 특성을 가진다. 본 논문에서 제안하는 의도 인식을 위해 선행 연구에서 복원 영상에서의 객체의 윤곽선 및 특징 검출을 시뮬레이션 하였으며, 검출 특징에 대한 시간적 연속 특징벡터를 생성하여 Hidden Markov Model에 적용함으로써, 의도 패턴에 따른 손동작 분류 시뮬레이션을 수행하였다. 사후 확률 값의 형태로 손 동작 분류 결과를 얻을 수 있었으며, 이를 통한 성능의 우수함을 입증하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제10권5호
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• pp.65-73
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• 2010

본 논문에서는 생체 신호를 이용하는 체감형 게임 인터페이스 개발을 위하여 근전도 신호로부터 사용자의 동작 의도를 실시간으로 인식할 수 있는 장치를 개발하여 방향성을 필요로 하는 게임에 적용하였다. 근전도 신호를 획득하기 위한 장치는 4 채널로 이루어지며, 정의되는 손목동작으로는 Up, Right, Down, Left로 규정하였다. 각각의 동작으로부터 획득한 신호를 문턱치와 채널 간의 비교를 통하여 사용자의 의도를 인식하게 하였다. 방향성 분류 결과를 통하여 키보드의 방향키를 제어하고, 게임에 적용하게 된다. 개발된 장치는 재미와 흥미를 유도하여 효과적인 운동을 기대할 수 있으며, 상용화된 게임에도 적용할 수 있다.