• 전기학회논문지
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• 제58권7호
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• pp.1443-1449
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• 2009

This paper presents a profiling model of a wide-window superscalar microprocessor using multiple branch prediction. The key idea is to apply statistical profiling technique to the superscalar microprocessor with a wide instruction window and a multiple branch predictor. The statistical profiling data are used to obtain a synthetical instruction trace, and the consecutive multiple branch prediction rates are utilized for running trace-driven simulation on the synthesized instruction trace. We describe our design and evaluate it with the SPEC 2000 integer benchmarks. Our performance model can achieve accuracy of 8.5 % on the average.

• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1291-1300
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• 2020

최근 딥러닝 기반 비프로파일링 부채널 분석이 제안됐다. 딥러닝 기반 비프로파일링 분석은 신경망 모델을 모든 추측키에 대해 학습시킨 뒤, 학습된 정도의 차이를 통해 올바른 비밀키를 찾아내는 기법이다. 이때, 신경망 학습모델 설계에 따라 비프로파일링 분석성능이 크게 달라지기 때문에 올바른 모델 설계의 기준이 필요하다. 본 논문은 학습모델 설계에 사용 가능한 2가지 loss 함수와 8가지 label 기법을 설명하고, 비프로파일링 분석과 소비전력모델 관점에서 각 label 기법의 분석성능을 예측했다. 해밍웨이트 소비전력모델을 가정했을 때의 비프로파일링 분석 특징을 고려해서 One-hot 인코딩을 적용하지 않은 HW(Hamming Weight) label과 CO(Correlation Optimization) loss를 적용한 학습모델이 가장 좋은 분석성능을 가질 것으로 예측했다. 그리고 AES-128 1라운드 Subbytes 연산 부분 데이터 집합 3가지에 대해 실제 분석을 수행했다. 제시한 각 label 기법과 loss 함수를 적용한 총 16가지 MLP(Multi-Layer Perceptron)기반 학습모델로 두 데이터 집합을 비프로파일링 분석하여 예측에 대해 검증했다.

• 경영과학
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• 제23권3호
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• pp.183-194
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• 2006

In this paper, we propose a customer profiling technique based on customer behavior for personalized products recommendation in Internet shopping mall. The proposed technique defines customer profile model based on customer behavior Information such as click data, buying data, market basket data, and interest categories. We also implement CBCPT(customer behavior based customer profiling technique) and perform extensive experiments. The experimental results show that CBCPT has higher MAE, precision, recall, and F1 than the existing other customer profiling technique.

• 정보보호학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.293-302
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• 2015

스미싱 범죄 피해 사례에서 수집할 수 있는 공격정보들을 이용하여, 범죄수사에 사용하는 프로파일링 기법을 응용한 스미싱 범죄 프로파일링 모델을 제안한다. 기존에 수사기관에서는 apk 파일의 해시를 이용한 시그니처 분석과 코드 내 삽입된 C&C IP 분석방법을 사용하였으나, 시그니처의 다변화와 코드 난독화로 인해 그 활용도가 낮아졌다. 실제 수사기관에 접수된 169건의 피해사례의 분석을 통해, apk 파일 내 인증서 파일 일련번호의 재사용이 151건(89%), 퍼미션 파일의 재사용은 136건(80%)에 달한다는 점에 착안, 인증서 파일의 일련번호와 퍼미션 파일의 해시를 중심으로 한 스미싱 프로파일링 모델을 설계하여 범죄를 군집화하여 기존의 해시 기반 군집화 방법을 보완하였고, 코드 유사도 검증을 통하여 추가로 신뢰성을 확보하였다.

• BMB Reports
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• 제44권5호
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• pp.291-297
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• 2011

Aging is one of the most complicated biological processes in all species. A number of different model organisms from yeast to monkeys have been studied to understand the aging process. Until recently, many different age-related genes and age-regulating cellular pathways, such as insulin/IGF-1-like signal, mitochondrial dysfunction, Sir2 pathway, have been identified through classical genetic studies. Parallel to genetic approaches, genome-wide approaches have provided valuable insights for the understanding of molecular mechanisms occurring during aging. Gene expression profiling analysis can measure the transcriptional alteration of multiple genes in a genome simultaneously and is widely used to elucidate the mechanisms of complex biological pathways. Here, current global gene expression profiling studies on normal aging and age-related genetic/environmental interventions in widely-used model organisms are briefly reviewed.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2781-2800
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• 2016

Emerging attacks aim to access proprietary assets and steal data for business or political motives, such as Operation Aurora and Operation Shady RAT. Skilled Intruders would likely remove their traces on targeted hosts, but their network movements, which are continuously recorded by network devices, cannot be easily eliminated by themselves. However, without complete knowledge about both inbound/outbound and internal traffic, it is difficult for security team to unveil hidden traces of intruders. In this paper, we propose an autonomous anomaly detection system based on behavior profiling and relation mining. The single-hop access profiling model employ a novel linear grouping algorithm PSOLGA to create behavior profiles for each individual server application discovered automatically in historical flow analysis. Besides that, the double-hop access relation model utilizes in-memory graph to mine time-sequenced access relations between different server applications. Using the behavior profiles and relation rules, this approach is able to detect possible anomalies and violations in real-time detection. Finally, the experimental results demonstrate that the designed models are promising in terms of accuracy and computational efficiency.

• 한국병원경영학회지
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• 제15권1호
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• pp.27-48
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• 2010

The purpose of this paper is to analyze the efficiency change and its determinants of the regional public hospitals. We utilize 34 regional public hospital's panel data for 6 years from 2003 to 2008. We use DEA(Data Envelopment Analysis)-CCR, BCC model, DEA/Window model, and DEA Profiling. The empirical results show the following findings. First, technical efficiency shows that approximately 3.6% of inefficiency exists on the regional public hospitals and it reveals that the cause for technical inefficiency is due to scale inefficiency. Second, DEA/Window results show that the stable dissimilarity by standard deviation, LDP of CCR. Third, the results of partial efficiency by DEA Profiling show that increase efficiency depends on the number of beds, doctors, and nurses.

• 기술혁신학회지
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• 제19권3호
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• pp.511-544
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• 2016

표준은 호환성 증진, 품질확보 및 안정성 증진, 정보제공 등의 긍정적인 기능과 함께 기술혁신을 유발하는 것으로 알려져 있다. 표준의 순기능이 어떤 특정 기업 집단의 기술혁신 활동이나 사업화에 영향을 주는지 밝히는 것은 표준관련 정책을 수요 집단에 맞춰 적절하게 기획하고 집행하는 것을 가능하게 한다. 따라서 본 연구는 표준 정책 수립과 집행에서 증거기반 정책이라는 측면에서 기여하고자 중소기업 중에서 연구개발 동기가 표준 대응인 기업과 기술사업화를 위해서 표준제도 도입이 필요한 기업을 프로파일링하여, 이런 특정 기업을 판별할 수 있는 예측모형을 개발하고자 한다. 이를 위해, 본 연구는 의사결정나무 분석을 통해 표준 대응을 위해 연구개발을 하는 중소기업과 기술사업화를 위해 표준 규격이나 기술인증 정책을 필요로 하는 중소기업의 특징을 데이터마이닝을 통해 프로파일링 했다. 또한 판별분석을 활용하여 프로파일링된 두 가지 조건의 기업군을 몇 가지 변수로 판별할 수 있는 예측모형을 제시하였으며 판별식의 활용 가능성도 통계적으로 확인했다. 연구결과에 따르면 표준 및 규제 대응을 위해 연구개발을 수행하는 기업은 R&D기획 소요기간, 표준산업분류, 종업원 수, 기술의 신규성 등의 변수에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 기술사업화를 위한 표준정책지원 수요기업의 프로파일링 결과에 따르면 표준산업분류, 주거래처, 연구개발 소요기간, 시험검사 능력 등의 변수에서 차이가 있었다. 본 연구에서 프로파일링 결과와 판별분석을 통해 제시한 모형은 향후 표준관련 정책을 기획하거나 집행할 때 표준지원을 필요로 하는 기업에 대한 객관적인 정보를 제공하여 표준관련 사업 성공률을 제고하는데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권1호
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• pp.171-191
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• 2018

Purpose Corporate technology leakage is not only monetary loss, but also has a negative impact on the corporate image and further deteriorates sustainable growth. In particular, since SMEs are highly dependent on core technologies compared to large corporations, loss of technology leakage threatens corporate survival. Therefore, it is important for SMEs to "prevent and protect technology leakage". With the recent development of data analysis technology and the opening of public data, it has become possible to discover and proactively detect companies with a high probability of technology leakage based on actual company data. In this study, we try to construct profiles of enterprises with and without technology leakage experience through profiling analysis using data mining techniques. Furthermore, based on this, we propose a classification model that distinguishes companies that are likely to leak technology. Design/methodology/approach This study tries to develop the empirical model for prevention and protection of technology leakage through profiling method which analyzes each SME from the viewpoint of individual. Based on the previous research, we tried to classify many characteristics of SMEs into six categories and to identify the factors influencing the technology leakage of SMEs from the enterprise point of view. Specifically, we divided the 29 SME characteristics into the following six categories: 'firm characteristics', 'organizational characteristics', 'technical characteristics', 'relational characteristics', 'financial characteristics', and 'enterprise core competencies'. Each characteristic was extracted from the questionnaire data of 'Survey of Small and Medium Enterprises Technology' carried out annually by the Government of the Republic of Korea. Since the number of SMEs with experience of technology leakage in questionnaire data was significantly smaller than the other, we made a 1: 1 correspondence with each sample through mixed sampling. We conducted profiling of companies with and without technology leakage experience using decision-tree technique for research data, and derived meaningful variables that can distinguish the two. Then, empirical model for prevention and protection of technology leakage was developed through discriminant analysis and logistic regression analysis. Findings Profiling analysis shows that technology novelty, enterprise technology group, number of intellectual property registrations, product life cycle, technology development infrastructure level(absence of dedicated organization), enterprise core competency(design) and enterprise core competency(process design) help us find SME's technology leakage. We developed the two empirical model for prevention and protection of technology leakage in SMEs using discriminant analysis and logistic regression analysis, and each hit ratio is 65%(discriminant analysis) and 67%(logistic regression analysis).

• 한국심리학회지:법
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• 제13권1호
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• pp.75-97
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• 2022

프로파일링은 국내 범죄심리학의 대표적인 활용 영역으로 인식되고 있으며, 경찰청 프로파일러는 확고한 직업군으로 자리 잡고 있다. 그러나 사회적 인지도와 비교하면 정작 경찰 내부에서의 인식이나 활용도는 높지 않은 편이다. 본 연구에서는 강력사건 발생 시 프로파일러에게 프로파일링을 요청하고 활용하는 수사관의 인식을 파악하여 프로파일링 활용 의도에 영향을 미치는 요인을 확인하고자 하였다. 이를 위해 수사관들이 범죄 수사과정에서 고려하는 요소들에 대한 중요도 인식과 프로파일링에 대한 태도가 프로파일링 활용 의도에 미치는 관계를 경로모형을 통해 검증했다. 경찰 수사관 340명을 대상으로 조사한 결과, 수사관의 수사요소에 대한 중요도 인식은 규범적 수사(증거 수집과 법적 판단 등)와 사실적 수사(범죄자 분석, 범죄정보 시스템 분석 등) 중요도의 2가지 요인으로 구분되었으며, 이 중 사실적 수사 중요도가 프로파일링에 대한 태도를 매개하여 활용 의도에 정적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면, 규범적 수사 중요도의 경우 프로파일링에 대한 태도에 부적 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 수사관이 자신의 주 업무 영역인 수사에 대해 가지는 인식이 프로파일링에 대한 태도뿐 아니라 프로파일링 요청 여부를 결정하는 역할을 하고 있음을 시사한다. 연구결과를 바탕으로 프로파일링 이용 활성화에 필요한 전략을 논의하였다.