International Journal of Computer Science & Network Security
/
제21권6호
/
pp.200-206
/
2021
Fraud in e-commerce transaction increased in the last decade especially with the increasing number of online stores and the lockdown that forced more people to pay for services and groceries online using their credit card. Several machine learning methods were proposed to detect fraudulent transaction. Neural networks showed promising results, but it has some few drawbacks that can be overcome using optimization methods. There are two categories of learning optimization methods, first-order methods which utilizes gradient information to construct the next training iteration whereas, and second-order methods which derivatives use Hessian to calculate the iteration based on the optimization trajectory. There also some training refinements procedures that aims to potentially enhance the original accuracy while possibly reduce the model size. This paper investigate the performance of several NN models in detecting fraud in e-commerce transaction. The backpropagation model which is classified as first learning algorithm achieved the best accuracy 96% among all the models.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
/
제14권2호
/
pp.109-118
/
2022
Workers' anomalous trajectories allow us to detect emergency situations in the workplace, such as accidents of workers, security threats, and fire. In this work, we develop a scheme to detect abnormal trajectories of workers using the edit distance on real sequence (EDR) and density method. Our anomaly detection scheme consists of two phases: offline phase and online phase. In the offline phase, we design a method to determine the algorithm parameters: distance threshold and density threshold using accumulated trajectories. In the online phase, an input trajectory is detected as normal or abnormal. To achieve this objective, neighbor density of the input trajectory is calculated using the distance threshold. Then, the input trajectory is marked as an anomaly if its density is less than the density threshold. We also evaluate performance of the proposed scheme based on the MIT Badge dataset in this work. The experimental results show that over 80 % of anomalous trajectories are detected with a precision of about 70 %, and F1-score achieves 74.68 %.
최근 하드웨어의 급속한 발전으로 3차원 그래픽의 적용 분야도 다양화 되어가고 있다. 3차원 가상도시를 배경으로 하는 3D MMORPG(Massive Multi-play Online Role Playing Game)와 같은 게임을 설계하기 위하여 필요한 세부 기술은 다양한 이론이 병합되어야 한다. 3D MMORPG 게임엔진은 거대한 3차원 도시의 수많은 빌딩과 개체론 실시간으로 빠르게 처리되어야 하기 때문에 렌드링의 처리뿐만 아니라 속도에 영향을 미치는 많은 요소를 가지고 있다. 이러한 게임엔진의 설계에서 중요하게 다루어지는 것은 처리 속도이다. 기존의 3D MMORPG에서 충돌검출의 방법으로 경계상자를 적용하지만 이 방법은 거대지형에서의 충돌 검출 시 속도가 느려지기 때문에 적용하기에는 바람직하지 않다. 따라서 본 논문은 거대지형상의 3D MMORPG 게임에서 발생되는 충돌검출 속도를 향상시키고자 한다. 즉 이러한 처리에서 본 논문은 다음과 같이 제시한다. 첫째 폴리곤의 충돌검사를 모두 하지 않고 빠른 시간에 충돌검출을 판단할 수 있다. 둘째 경계상자의 충돌검출에 대한 비용이 3차원 개체 개수에 대해 비례하여 증가하는 데에 대한 개선 방법을 제시한다. 그 처리 과정은 3D MMORPG 넓은 가상공간을 동적으로 처리하기 위해서는 제한적 OSP를 사용하여 공간분할을 한다. 분할된 3차원 공간을 계층적 경계상자를 이용함으로써 충돌검출에 필요한 개체를 검색하고 이론 통하여 충돌검출 속도를 개선시킬 수 있을 것이다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권1호
/
pp.285-301
/
2021
Recently, with the diversification of media services and the development of smart devices, users have more opportunities to use digital content, such as movies, dramas, and music; consequently, the size of the copyright market expands simultaneously. However, there are piracy sites that generate revenue by illegal use of copyrighted works. This has led to losses for copyright holders, and the scale of copyrighted works infringed due to the ever-increasing number of piracy sites has increased. To prevent this, government agencies respond to copyright infringement by monitoring piracy sites using online monitoring and countermeasure strategies for infringement. However, the detection and blocking process consumes a significant amount of time when compared to the rate of generating new piracy sites. Hence, online monitoring is less effective. Additionally, given that piracy sites are sophisticated and refined in the same way as legitimate sites, it is necessary to accurately distinguish and block a site that is involved in copyright infringement. Therefore, in this study, we analyze features of piracy sites and based on this analysis, we propose an intelligent detection technique for piracy sites that automatically classifies and detects whether a site is involved in infringement.
코로나19 이후, 원격 비접촉 활동의 증가로 인해 온라인 플랫폼을 활용한 스포츠 활동이 급증하였다. 당구도 온라인 플랫폼에 적합한 경기로 주목 받으면서 공의 위치와 이동 궤적 검출 등에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 머신 비전 기술을 활용하여 당구공의 위치를 정확하게 검출하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 Canny 방식의 객체 외곽선 검출 후 공의 프로파일을 갖는 템플릿과의 상관만으로 공의 위치를 검출한다. 상관을 통한 당구공검출은 높은 시스템 성능을 보이는 동시에 구현 복잡도가 낮고 외란에 강인하기 때문에 실제 시스템에 적용이 용이한 장점이 있다.
COVID-19 has dramatically changed people's daily life. Wearing masks is considered as a simple but effective way to defend the spread of the epidemic. Hence, a real-time and accurate mask wearing detection system is important. In this paper, a deep learning-based mask wearing detection system is developed to help people defend against the terrible epidemic. The system consists of three important functions, which are image detection, video detection and real-time detection. To keep a high detection rate, a deep learning-based method is adopted to detect masks. Unfortunately, according to the suddenness of the epidemic, the mask wearing dataset is scarce, so a mask wearing dataset is collected in this paper. Besides, to reduce the computational cost and runtime, a simple online and real-time tracking method is adopted to achieve video detection and monitoring. Furthermore, a function is implemented to call the camera to real-time achieve mask wearing detection. The sufficient results have shown that the developed system can perform well in the mask wearing detection task. The precision, recall, mAP and F1 can achieve 86.6%, 96.7%, 96.2% and 91.4%, respectively.
다중 접속 역할 게임(Massively Multi-Online Role Playing Game, MMORPG)에서 게임봇은 게임 밸런스에 악영향을 끼치고 일반 유저들에게 상대적인 박탈감을 느끼게 하여 게임 수명을 단축시키는 위험 요소이다. 따라서 그 동안 게임 봇을 탐지하기 위한 다양한 방법이 연구되었으나 특정 게임 컨텐츠의 특징에 초점을 맞춤에 따라 신규 게임이 출시될 때마다 탐지 기법 개발이 필요하거나 혹은 게임 및 봇 프로그램 업데이트에 따른 유지 보수 방안을 고려하지 않고 있다. 본 논문에서는 게임봇이 본질적으로 갖고 있는 특징인, 설정된 패턴에 따라 행동을 반복하는 자기유사성을 주요 특질로 이용한 기계 학습 기법을 제안하고 이렇게 학습한 모델을 자동으로 유지 보수하는 시스템을 제안하였다. 이렇게 제안한 방법은 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 리니지, 아이온, 블레이드 앤 소울에 대해 성능을 테스트하였으며 시스템을 구현하여 실전에 적용하였다.
MMORPG (Massively Multiplayer Online Role Playing Game) 시장은 급격히 증가하고 있으며 더불어 많은 발전을 이루고 있다. 하지만 그와 동시에 많은 게임 피해사례들이 증가하고 그 사례 또한 매우 다양화되고 있다. 그 중에서도 '봇(Bots)'은 사용자의 조작 없이 자동으로 작동하면서 게임의 몰입도 뿐만 아니라 보안 측면에서도 맡은 영향을 주고 있다. 따라서 게임 제공 업체에서는 클라이언트 단에서 packet을 분석하여 봇를 분별하려 하지만 클라이언트 단에는 사용자의 조작이 용이하므로 그 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 게임 서버 내에서 얻을 수 있는 사용자의 행동 데이터를 분석함으로써 실제 사용자 및 봇의 행동 패턴을 모델링하고 이를 비교하여 봇 검출에 적용하는 방법을 제안한다. 이 방법을 이용하여 보다 향상된 비교 모델을 완성 하였다.
온라인 소셜 네트워크는 정보전파의 용이성 및 파급 영향력이 높지만 이를 악의적으로 활용하기 위한 스패머들이 다수 활동 중이다. 이러한 스패머를 식별하기 위한 스팸 탐지기법 연구가 다양한 분야에서 이루어지고 있지만 스패머들 또한 스팸 내용이나 스팸링크, 활동 주기 등의 특성을 변경하여 탐지를 피하고 있다. 하지만 다른 특성들과 달리 온라인 소셜 네트워크의 고유 네트워크 특성인 링크 특성은 쉽게 변화시키는 어렵다. 따라서 본 논문에서는 이러한 네트워크의 구조적인 특성을 활용하여 스패머를 일반사용자와 구분하는 방법을 제시한다. 즉 일반사용자 노드가 주변 노드와 비슷한 네트워크 특성을 갖는 점에 주목하여 인접 노드를 활용한 재귀적인 구조적 특성을 생성하여 활용함으로써 스패머의 식별확률을 높이고 있다. 이를 검증하기 위한 실험은 트위터의 실제 데이터셋을 Weka 프로그램에 탑재된 랜덤포레스트 알고리즘을 활용하여 측정하였으며, 재귀적인 특성을 활용하지 않는 방법과 기존 제안 알고리즘에 비해 탐지율이 0.82에서 0.90으로 향상됨으로써 제안하는 방법이 스패머를 탐지하는데 효과적임을 제시하고 있다.
본 논문은 불법복제된 DTV 방송프로그램의 온라인 불법전송을 차단하기 위한 비디오 복사본 검출 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 급격한 휘도 변화가 나타나는 방송영상의 비디오 프레임을 선별하여 키프레임(keyframe)을 구성한 후, 키프레임의 시 공간적 특징정보를 추출하여 사전에 등록된 방송영상 저작물들의 특징정보와 비교함으로써 해당 방송영상의 불법복제 여부를 판별하는 동영상 필터링(filtering) 기능을 제공한다. 특히 모든 프레임을 이용하지 않고 키프레임만을 추출함으로써 대용량 방송영상물의 저작권 침해 여부를 효율적으로 판단할 수 있으며, 온라인 전송과정에서 빈번히 적용되는 영상비 변환, 로고 삽입, 자막 삽입, 화질 열화 및 해상도 감소 등의 다양한 동영상 편집효과에도 강인함을 실험을 통하여 확인하였다. 또한 기존 알고리즘들과의 성능비교실험을 통하여 상대적 우수성을 평가하였다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.