• 생물정신의학
• /
• 제22권2호
• /
• pp.78-86
• /
• 2015

Objectives Although ginseng has been reported to protect neuronal cells and improve various cognitive functions, relationship between ginseng supplementation and response inhibition, one of the important cognitive domains has not been explored. In addition, effects of ginseng on in vivo human brain have not been investigated using the diffusion tensor imaging (DTI). The purpose of the current study is to investigate changes in intrusion errors and white matter microstructure after Korean Red Ginseng supplementation using standardized neuropsychological tests and DTI. Methods Fifty-one healthy participants were randomly allocated to the Korean Red Ginseng (n = 26) or placebo (n = 25) groups for 8 weeks. The California Verbal Learning Test was used to assess the number of intrusion errors. Intelligence quotient (IQ) was measured with the Korean Wechsler Adult Intelligence Scale. Depressive and anxiety symptoms were evaluated using Hamilton Depression Rating Scale, Hamilton Anxiety Rating Scale, and Hopkins Symptom Checklist-25. The fractional anisotropy (FA) was measured from the brain DTI data. Results After the 8-week intervention, Korean Red Ginseng supplementation significantly reduced intrusion errors after adjusting age, sex, IQ, and baseline score of the intrusion errors (p for interaction = 0.005). Change in FA values in the left anterior corona radiata was greater in the Korean Red Ginseng group compared to the placebo group (t = 4.29, p = 0.04). Conclusions Korean Red Ginseng supplementation may be efficacious for improving response inhibition and white matter microstructure integrity in the prefrontal cortex.

• 한국방재안전학회논문집
• /
• 제16권4호
• /
• pp.157-164
• /
• 2023

하굿둑은 내륙의 염분 침투를 방지하고 공급 용수를 확보하기 위해 설치되어 홍수기를 제외하고 닫힌 상태로 운용되고 있다. 그러나, 수문은 부영양화와 같은 수질 문제를 발생시켜 수질 개선과 용수 공급의 목적을 이루기 위해 수문 운영에 따른 염분 침투영향 파악이 필수적이다. 지하수는 지표하 조건과 느린 흐름 특성으로 인해 수치 모형을 통한 분석이 주로 수행된다. 본 연구에 이용된 OpenGeosys는 열-수리-역학-화학 현상을 모의할 수 있는 오픈소스 모형이다. 모의는 하굿둑이 없는 자연흐름 조건, 3~9월의 농번기를 고려하여 수문이 운영된 조건을 반영하여 수행되었다. 모형은 해석해와 검증하여 3.7%의 오차를 획득함으로써 염분 침투 가능성을 평가하였고, 모의 결과, 농번기를 고려한 수문 운영 조건의 염분침투 길이는 자연흐름 조건보다 46% 감소하여 약 74.36 m로 파악되었다. 본 모의의 결과는 지하수 관련 정책 수립 및 지하수 이용자의 지하수 이용 결정에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (1)
• /
• pp.661-663
• /
• 2001

침입탐지 시스템은 내부자의 불법적인 사용, 오용 또는 외부 침입자에 의한 중요 정보 유출 및 변경을 알아내는 것으로서 각 운영체제에서 사용자가 발생시킨 키워드, 시스템 호출, 시스템 로그, 사용시간, 네트워크 패킷 등의 분석을 통하여 침입여부를 결정한다. 본 논문에서 제안하는 침입탐지시스템은 권한 이동 관련 이벤트 추출 기법을 이용하여 사용자의 권한이 바뀌는 일정한 시점만큼 기록을 한 후 HMM모델에 적용시켜 평가한다. 기존 실험에서 보여주었던 데이터의 신뢰에 대한 단점을 보완하기 위해 다량의 정상행위 데이터와 많은 종류의 침입유형을 적용해 보았고, 그 밖에 몇 가지 단점들을 수정하여 기존 모델에 비해 향상된 성능을 보이는지를 평가하였다 실험 결과 호스트기반의 침입에 대해서 매우 좋은 탐지율을 보여 주었고 F-P error(false positive error) 또한 매우 낮은 수치를 보여 주었다.

• 비파괴검사학회지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.499-507
• /
• 2004

광섬유 ROTDR (Rayleigh optical time domain reflectometry) 센서와 보디 긴 광섬유를 감지광섬유로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA (Brillouin optical time domain analysis) 센서를 구성하고, 이들 각각을 이용하여 중요보안 대상체인 사회기반시설물에 침투하는 침입자를 탐지할 수 있는 기포 연구를 수행하였다 ROTDR 센서의 감지부로는 넓은 면적을 감지할 수 있는 매설형 광섬유 센서 탐지판을 제작하고, 인가된 침입물체의 위치와 무게에 따른 신호특성을 고찰하였다. ROTDR 센서는 펄스 폭이 30ns이고, 광섬유의 길이는 10km 이상이다. 위치탐지오차는 약 2m 이내였으며, 무게에 따른 탐지능력은 20kgf, 40kgf, 60kgf, 80 kgf의 네 단계를 구분할 수 있음을 알 수 있었다. 넓은 지역에 걸친 침입자의 침투를 감시하기 위하며 수십 km의 광섬유 길이 전제를 감지부로 사용할 수 있는 광섬유 BOTDA 센서를 개발하였다. BOTDA 센서는 한 개의 레이저 다이오드와 두 개의 광전 변조기(electro-optic modulator)를 사용하여 간단하게 구성하였다. 침입자에 의한 광섬유의 변형률 벽화를 탐지하는 실험을 수행하기 위하여 광학테이블 위에 광섬유에 변형률을 인가하기 위한 실험 장치를 설치하여 실험을 수행하였다. 이 실험으로부터 시간간격 1.5 초동안 광섬유 약 4.81km의 길이를 거리분해능 3m로 침입자를 탐지할 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국해양정보통신학회 2007년도 춘계종합학술대회
• /
• pp.794-798
• /
• 2007

정보기술이 발달함에 따라 보안 사고가 증가되면서 시스템에 대한 침입을 방어하기 위한 여러 도구들이 개발되어왔다. 시스템에 대한 불법침입을 탐지하는 침입탐지시스템은 과다한 오류경고메시지 발생으로 인하여 침입 판단의 어려움이 따르고 있다. 본 연구는 오류경고메시지의 축소를 위한 방법으로 네트워크 내부에서 발생하는 긍정오류 탐지를 축소하고, 판단자의 불확실성을 감소시키기 위하여 퍼지기법을 적용한 긍정오류 경고메시지를 축소시킬 수 있는 모델을 설계하여 탐지의 정확성 향상에 활용할 수 있을 것이다.

• 디지털산업정보학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.19-25
• /
• 2017

Nowadays, networked computer systems play an increasingly important role in our society and its economy. They have become the targets of a wide array of malicious attacks that invariably turn into actual intrusions. This is the reason computer security has become an essential concern for network administrators. Recently, a number of Detection/Prevention System schemes have been proposed based on various technologies. However, the techniques, which have been applied in many systems, are useful only for the existing patterns of intrusion. Therefore, probe detection has become a major security protection technology to detection potential attacks. Probe detection needs to take into account a variety of factors ant the relationship between the various factors to reduce false negative & positive error. It is necessary to develop new technology of probe detection that can find new pattern of probe. In this paper, we propose an hybrid probe detection using Fuzzy Cognitive Map(FCM) and Self Adaptive Module(SAM) in dynamic environment such as Cloud and IoT. Also, in order to verify the proposed method, experiments about measuring detection rate in dynamic environments and possibility of countermeasure against intrusion were performed. From experimental results, decrease of false detection and the possibilities of countermeasures against intrusions were confirmed.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
• /
• 제29권6호
• /
• pp.674-684
• /
• 2002

기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.

• 대한원격탐사학회:학술대회논문집
• /
• 대한원격탐사학회 2008년도 International Symposium on Remote Sensing
• /
• pp.410-413
• /
• 2008

Existing Outlier detections have been widely studied in geosensor networks. Recently, machine learning and data mining have been applied the outlier detection method to build a model that distinguishes outliers based on anchored criterion. However, it is difficult for the existing methods to detect outliers against incoming time-variant data, because outlier detection needs to monitor incoming data and classify irregular attacks. Therefore, in order to solve the problem, we propose a time-variant outlier detection using 2-dimensional grid method based on unanchored criterion. In the paper, outliers using geosensor data was performed to classify efficiently. The proposed method can be utilized applications such as network intrusion detection, stock market analysis, and error data detection in bank account.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2001년도 춘계정기학술대회
• /
• pp.315-329
• /
• 2001

외부침입탐지 시스템(IDS: Intrusion Detection System)은 컴퓨터의 외부 침입을 자동으로 탐지하는 시스템이다. IDS의 주요목표는 외부사용자들이나 내부 사용자들에서 권한이 없는 사용자, 컴퓨터 오용(misuse) 혹은 잘못된 사용(abuse)을 탐지하는 것이다. 파이어 월(Firewall)이나 암호화와 같은 침입 방지 시스템에 관한 연구와 병행하여 최근 IDS에 대한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 침입탐지와 바이러스 탐지에 대한 새로운 접근 방법으로서 면역학적 방법이 동원되고 있다. 이 연구에서는 인간의 인체면역 시스템으로부터 얻어진 몇 가지 주요한 Feature들을 외부침입 탐지에 적용하여 기존의 침입탐지 방법에서 오는 한계점을 극복하여 경고 오류(alarm error rate)를 줄이고자 한다. 따라서 본 연구에서는 외부침입을 탐지하고 시스템을 치유하는 인간의 인체 면역에 대해 기초적인 연구를 진행하였으며 이러한 인체면역 기저들을 네트워크 환경에서 어떻게 실제적으로 적용할 것인 지를 연구하였으며 실제 네트워크 데이터를 적용하여 본 연구에서 제안한 모델에 대한 성능을 테스트하였다.

• Journal of Communications and Networks
• /
• 제11권6호
• /
• pp.544-555
• /
• 2009

This work continues a trend of developments aimed at exploiting the physical layer of the open systems interconnection (OSI) model to enhance wireless network security. The goal is to augment activity occurring across other OSI layers and provide improved safeguards against unauthorized access. Relative to intrusion detection and anti-spoofing, this paper provides details for a proof-of-concept investigation involving "air monitor" applications where physical equipment constraints are not overly restrictive. In this case, RF fingerprinting is emerging as a viable security measure for providing device-specific identification (manufacturer, model, and/or serial number). RF fingerprint features can be extracted from various regions of collected bursts, the detection of which has been extensively researched. Given reliable burst detection, the near-term challenge is to find robust fingerprint features to improve device distinguishability. This is addressed here using wavelet domain (WD) RF fingerprinting based on dual-tree complex wavelet transform (DT-$\mathbb{C}WT$) features extracted from the non-transient preamble response of OFDM-based 802.11a signals. Intra-manufacturer classification performance is evaluated using four like-model Cisco devices with dissimilar serial numbers. WD fingerprinting effectiveness is demonstrated using Fisher-based multiple discriminant analysis (MDA) with maximum likelihood (ML) classification. The effects of varying channel SNR, burst detection error and dissimilar SNRs for MDA/ML training and classification are considered. Relative to time domain (TD) RF fingerprinting, WD fingerprinting with DT-$\mathbb{C}WT$ features emerged as the superior alternative for all scenarios at SNRs below 20 dB while achieving performance gains of up to 8 dB at 80% classification accuracy.