• Review of KIISC
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• v.32 no.3
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• pp.19-26
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• 2022

스마트컨트랙트를 사용하는 블록체인 2세대를 넘어오면서 블록체인 생태계는 지속적으로 성장하고 있으며, 블록체인 플랫폼 내에서 자체 발행되는 암호화폐는 다양한 수익 상품들(ICO, DeFi, NFT, Staking 등)을 등장시켰다. 암호화폐가 실물 화폐를 대체할 새로운 대안이라고 여겨지고 있지만, 최근 암호화폐를 악용한 범죄가 증가하고 있다. 특히 시스템을 감염시켜 몸값을 요구하는 랜섬웨어의 경우 기존의 현금을 요구하기보다 자금 세탁에 용이한 암호화폐로 요구하는 빈도가 증가하고 있다. 암호화폐의 경우 손쉽게 믹싱 서비스를 받을 수 있으며, 블록체인의 특성상 모든 트랜잭션을 확인할 수 있음 제3의 신뢰기관이 존재하지 않으며 모든 네트워크는 계좌로 연결되기 때문에 익명성이 보장되어 범죄자들이 자금세탁에 이용하고 있다. 본 논문을 통해 랜섬웨어에 사용되는 암호화폐 자금세탁 사례를 살펴보고 자금 세탁 시 사용되는 믹싱 서비스에 대해서 분석했다. 또한 불법 자금세탁을 식별하기 위한 기술적 연구 동향에 대해서 분석하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2022.11a
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• pp.183-186
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• 2022

최근 인공지능 기반 객체 탐지 기술이 발전함에 따라 영상 감시, 얼굴 인식, 로봇 제어, IoT, 자율주행, 제조업, 보안 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 이에 본 논문은 발전된 객체 탐지 알고리즘을 이용하여 비전문가에겐 생소한 컴퓨터나 전기 장치 등의 '단자(terminal)' 모양을 구별하는 방법을 제안한다. 이를 위해 객체 탐지 프로그램인 You Only Look Once (YOLO) 알고리즘을 이용하여 입력한 단자들의 모양을 검출하는 알고리즘을 구성하였다. 일상에서 쉽게 볼 수 있는 단자들의 이미지(VGA, DVI, HDMI, DP, USB-A, USB-C)를 라벨링하여 데이터셋을 구축하였고, YOLOv4와 YOLOv5 두 버전의 알고리즘을 사용하여 성능을 검증하였다. 실험 결과 mean Average Precision(mAP) 기준 최대 92.9%의 정확도를 얻을 수 있었다. 전기 장치에 따라 단자의 모양이 다양하고, 그 종류 또한 많기 때문에 본 연구가 방송 기술 등의 여러 분야에 응용될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.897-900
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• 2020

본 논문은 사물인터넷과 인공지능을 융합하여 영상 데이터양을 감소시켜 실시간 모니터링의 어려움을 해소하고, 불법 침입 및 이상징후 차단, 화재 징후를 효율적으로 포착하고 관리하여 범죄 차단 및 이상징후 차단을 목적으로 설계한 시스템을 소개하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.193-195
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• 2020

최근 IoT 기술의 발전을 통해 스마트홈 서비스가 사용자에게 활발하게 보급이 되고 있다. 스마트홈 서비스에서 발생하는 데이터는 개인정보를 내포하고 있으므로 보안이 매우 중요한 요소이다. 그러나 매해 스마트홈 해킹 신고가 증가하고 있으며 기존 네트워크 침입탐지 시스템은 관리자 계정을 탈취 당했을 경우 대응할 방법이 미비하다. 본 논문에서는 스마트홈 환경에서 발생하는 활동 데이터를 인공지능 알고리즘의 종류 중 하나인 랜덤포레스트를 통해 학습하고 분류모델을 구현했다. 구현한 모델은 87%이상의 높은 정확도로 측정되었다. 따라서 활동 데이터를 통해 분류를 시행하므로 네트워크에 이미 침입한 사용자를 탐지하여 대응할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.709-711
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• 2022

ICT 기술의 빠른 발전과 함께 Internet of Things (IoT) 환경에서의 Internet Protocol (IP) 카메라의 사용률이 증가하면서, IP 카메라에 대한 개인정보 이슈와 제품의 보안성 검토 관련 소비자의 개인정보 유출 우려가 증가하고 있다. 본 논문에서는, IP 카메라에 대한 4개 종류의 Denial of Service (DoS) 공격을 통해 IP 카메라 이상 반응을 확인했다. 또한, 이 과정에서 수집한 공격 패킷 데이터를 기반으로, DoS 공격을 탐지하는 간단한 피쳐 구성과 머신러닝 모델을 제안하였다. 최종적으로, DoS 공격을 통해 실제 IP 카메라에 대한 가용성 테스트를 수행하였으며 머신러닝 알고리즘 4개 Decision Tree, Random Forest, Multilayer Perceptron, SVM에서의 DoS 공격 탐지 성능을 비교하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.07a
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• pp.107-108
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• 2023

본 논문에서는 교량의 변위를 IoT 장치를 이용하여 실시간 측정하고 추출된 데이터를 이용하여 교량의 이상징후를 AI 기반으로 진단 및 모니터링 하는 방법을 제안한다. AI 모델 학습 학습을 위해서 비정상 상태의 교량이 필요하지만, 실제 교량에 인위적으로 비정상 상태를 만들 수 없으므로, 탄성 받침을 이용하여 모의 교량을 제작하였다. 탄성 받침을 이용하여 제작에 반영 및 모의교량에 적합한 모의 차량도 제작하여 정상적 데이터와 비정상적 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 전처리 과정을 통해 AI 분석을 통해 교량의 이상 징후를 진단 및 모니터링하였으며, 제안 모델을 실험한 결과 96.7%의 정확도가 도출되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.232-235
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• 2023

ICT 기술과 IoT 기술의 급속한 발전으로 인해 인간은 네트워크와 밀접한 관계를 형성하며 이를 통해 다양한 서비스를 경험하고 있다. 그러나 ICT 기술의 발전과 함께 사이버 공격의 급증으로 인해 네트워크 보안에 대한 필요성이 대두되고 있다. 또한 양자 컴퓨팅을 활용한 다양한 공격은 기존 암호화 체계를 무너뜨려 빠른 대응 및 솔루션이 필요하다. 양자 기반 공격으로부터 안전한 네트워크 환경을 구축하기 위해 양자 키 분배 시스템 및 양자 내성 암호가 활발히 연구되고 있으며 NIST 에서 발표한 양자 내성 암호화 기법의 성능, 취약점, 실제 네트워크 상의 구현 가능성, 향후 발전 방향 등 다각적 관점에서 연구 및 분석이 진행되고 있다. 본 논문에서는 양자 기반 공격에 대해 설명하고 양자 내성 암호화 기법의 연구 동향에 대해 분석한다. 또한, 양자 중첩, 양자 불확실성 등 양자의 물리적 성질을 활용함으로써 양자 공격으로 부터 안정성을 제공할 수 있는 양자 키 분배 기법에 대해 설명한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.257-259
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• 2023

양자 컴퓨터의 발전과 쇼어 알고리즘을 통한 ECC(Eliptic Curve Cryptography)에 대한 다항 시간의 솔루션을 제공함으로써 블록체인의 안정성이 위협받고 있다. 본 논문에서는 Round-Robin을 기반으로 하는 알고리즘을 제안함으로써 블록 생성에 대한 공정성을 제공하며 양자 내성 전자 서명인 CRYSTALS-DIlithium을 적용함으로써 근미래에 다가올 양자 위험성에 대비하였다. TPS 측면에서는 DIlithium의 큰 키 크기와 큰 서명 크기에 의해 ECDSA에 비해 낮은 성능을 보여주었지만, Latency 측면에서는 더욱 높은 성능을 보여주며, 이는 실시간성이 중요한 IoT와 같은 분야에서 더욱 높은 효용성을 보여줌을 알 수 있다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.11
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• pp.251-259
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• 2017

Recently, the smart healthcare industry that grafted the Internet of Things (IoT) onto the healthcare and medical services is being highlighted. Smart healthcare refers to the healthcare and medical services offered on the basis of information communication technologies including application, wearable devices and platforms, etc. The number of next generation smart healthcare devices are increasing in the smart healthcare industry through the combination of information technology (IT) and Bio Technology (BT), which are the most active areas among the 6T, which are the areas of the next generation industry. With the emergence of a diverse range of smart healthcare systems or devices, whether the smart healthcare system can be linked with other systems organically and the security and quality of the system have become important elements of evaluation. In this Study, the characteristics and service types of smart healthcare systems were examined, and the trends in the technology and industry of the smart healthcare system were analyzed. Moreover, this Study aims to develop the evaluation method for security and standards for quality evaluation by deducing the factors for the evaluation of smart healthcare system on the basis of the results of aforementioned examination. It is anticipated that this can induce improvement of quality and development of highly reliable products of a smart healthcare system, and will become the core technology to substitute the technology protection barrier.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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• v.12 no.5
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• pp.859-864
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• 2017

IoT is a new emerging technology to lead the $4^{th}$ industry renovation and has been widely used in industry and home to increase the quality of human being. In this paper, IoT based face detection and recognition system for a smart elevator is developed. Haar cascade classifier is used in a face detection system and a proposed PCA algorithm written in Python in the face recognition system is implemented to reduce the execution time and calculates the eigenfaces. SVM or Euclidean metric is used to recognize the faces detected in the face detection system. The proposed system runs on RaspberryPi 3. 200 sample images in ORL face database are used for training and 200 samples for testing. The simulation results show that the recognition rate is over 93% for PP+EU and over 96% for PP+SVM. The execution times of the proposed PCA and the conventional PCA are 0.11sec and 1.1sec respectively, so the proposed PCA is much faster than the conventional one. The proposed system can be suitable for an elevator monitoring system, real time home security system, etc.