• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권11호
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• pp.427-432
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• 2019

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가지를 선정 후 모델링 하는 방법이다. 마지막 방법은 300가지의 특징점을 학습한 다수의 모델을 통합하여 하나의 가중치 투표 모델을 구성하는 방법이다. 추가적으로 오탐률 및 미탐률을 개선하기 위해 권한 정보를 모두 제외하여 특징점을 재구성하고 위와 같은 환경으로 모델링하였다. 최종적으로 가중치 투표 모델인 앙상블 알고리즘 모델을 사용하여 97.8%로 정확도가 개선되었고 오탐률은 1.9%로 성능이 개선된 것이 확인되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.510-512
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• 2019

최근 공공안전 분야에서 위험상황을 감지하거나 선제적인 예측을 통해 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 모바일 단말의 보급화로 인해 다양한 센서 데이터를 융합하여 분석할 경우 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 활용할 수 있다는 점에서 주목받고 있다. 스마트폰, 웨어러블 기기 등에서 발생되는 센서 데이터를 결합하여 사용자의 이동 경로 패턴, 행동 패턴을 분석하고, 사용자의 현재 위치에서 제공하는 위치 기반 범죄 위험 데이터를 융합하여 공공안전을 보장할 수 있는 효과적인 모델링 기법이 필요하다. 본 논문은 사용자의 과거 이동 궤적의 패턴과 행동 패턴을 분석하고, 사용자 별 이동 궤적들이 동일 공간 내에 다른 사용자와의 유사도를 분석하여 안전한 경로를 추천하게 된다. 본 논문은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 결합하여 사용자의 안전을 보장하기 위한 위험 예측 방법을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.49-55
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• 2021

최근에는 데이터베이스의 발달로 금융, 보안, 네트워크 등에서 생성된 많은 데이터가 저장 가능하며, 기계학습 기반 분류기를 통해 분석이 이루어지고 있다. 이 때 주로 야기되는 문제는 데이터 불균형으로, 학습 시 다수 범주의 데이터들로 과적합이 되어 분류 정확도가 떨어지는 경우가 발생한다. 이를 해결하기 위해 소수 범주의 데이터 수를 증가시키는 오버샘플링 전략이 주로 사용되며, 데이터 분포에 적합한 기법과 인자들을 다양하게 조절하는 과정이 필요하다. 이러한 과정의 개선을 위해 본 연구에서는 스모트와 생성적 적대 신경망 등 다양한 기법 기반의 오버샘플링 조합과 비율을 유전알고리즘을 통해 탐색하고 최적화 하는 전략을 제안한다. 제안된 전략과 단일 오버샘플링 기법으로 신용카드 사기 탐지 데이터를 샘플링 한 뒤, 각각의 데이터들로 학습한 분류기의 성능을 비교한다. 그 결과 유전알고리즘으로 기법별 비율을 탐색하여 최적화 한 전략의 성능이 기존 전략들 보다 우수했다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.1224-1230
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• 2020

스마트폰의 보급 이후 웨어러블 디바이스에 대한 관심이 높아지고 다양화되면서 사용자들의 생활에 밀접하게 연관되고 있으며, 개인화된 서비스를 제공하기 위한 방법으로 사용되고 있다. 본 논문에서는 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 3축 자이로 센서의 정보를 합성곱 신경망에 적용하여 사용자의 행동을 검출하는 방법을 제안한다. 인간의 행동은 동작의 크기와 범위에 따라서 동작을 구성하는 신호 데이터의 지속시간을 포함한 시작 시점과 끝나는 시점이 다르다. 이로 인해 합성곱 신경망에 그대로 적용하면 행동 인식 정확도에 대한 성능상의 문제가 있다. 따라서 센서 데이터를 시간의 구간에 따라 분할된 특징을 학습하는 시분할 특징 융합 합성곱 신경망(TDFFCNN: Time-Division Feature Fusion Convolutional Neural Network)을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.127-134
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• 2020

음란 동영상, 마약, 개인정보, 해킹 도구 유포사이트 등을 포함하는 유해 사이트는 최근 사회적으로 심각한 문제를 초래하고 있다. 하지만 누구나 자유롭게 사용할 수 있는 인터넷환경의 특성상 접속자를 효과적으로 통제하기 어렵고, 사이트 운영자는 차단을 우회하기 위해 도메인을 변경하면서 운영한다. 따라서, 한번 확인된 사이트라 하더라도 그 지속성은 낮다. 본 논문에서는 이와 같은 유해 사이트의 변화를 추적하여 동일 또는 유사한 콘텐츠를 포함한 유해 사이트의 도메인 주소가 변경되는 것을 효과적으로 추적할 수 있는 기술인 다채널 도메인 추적기술을 제안한다. 제안하는 기술은 OSINT 기술을 이용하여 도메인의 정보를 지속적으로 추적할 수 있는 기술이다. 우리는 실험을 통해 90.4%의 추적률(실험대상 73개의 도메인 중 66개의 변경을 감지)로 제안한 기술이 도메인추적에 효과가 있음을 검증하였다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.54-63
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• 2021

Since the recent COVID-19 pandemic, countries have been strengthening trade protection for their security, and the importance of securing strategic materials, such as food, is drawing attention. In addition to the cultural aspects, the global preference for food produced in Korea is increasing because of the Korean Wave. Thus, the Korean food industry can be developed into a high-value-added export food industry. Currently, Korea has a low self-sufficiency rate for foodstuffs apart from rice. Korea also suffers from problems arising from population decline, aging, rapid climate change, and various animal and plant diseases. It is necessary to develop technologies that can overcome the production structures highly dependent on the outside world of food and foster them into export-type system industries. The global agricultural industry-related technologies are actively being modified via data accumulation, e.g., environmental data, production information, and distribution and consumption information in climate and production facilities, and by actively expanding the introduction of the latest information and communication technologies such as big data and artificial intelligence. However, long-term research and investment should precede the field of living organisms. Compared to other industries, it is necessary to overcome poor production and labor environment investment efficiency in the food industry with respect to the production cost, equipment postmanagement, development tailored to the eye level of field workers, and service models suitable for production facilities of various sizes. This paper discusses the flow of domestic and international technologies that form the core issues of the site centered on the 4th Industrial Revolution in the field of agriculture, livestock, and fisheries. It also explains the environmental awareness production technologies centered on sustainable intelligence platforms that link climate change responses, optimization of energy costs, and mass production for unmanned production, distribution, and consumption using the unstructured data obtained based on detection and growth measurement data.

• 한국항공우주학회지
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• 제49권9호
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• pp.771-780
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• 2021

우주물체 레이저 추적(DLR : space Debris Laser Ranging) 시스템은 인공위성까지의 거리를 측정하는 인공위성 레이저 추적(SLR : Satellite Laser Ranging) 시스템의 확장형이라고 할 수 있다. 레이저를 발사하여 수신하는 광자 왕복하는 시간을 측정하여 궤도 결정하는 시스템이다. 거리 정밀도는 mm급 단위로 측정 가능하고 현존하는 시스템 중 가장 정밀한 시스템이다. 현재 한국천문연구원은 인공위성 레이저 추적 시스템을 세종 및 거창에 구축하였고, 나로호 과학위성, 다목적 실용위성 5호의 정밀궤도를 검증하기 위해 SLR 데이터를 활용하였다. 최근 몇 년간 우주쓰레기의 추락 또는 충돌로 인해 자국의 위성이 위협받고 있고, 이는 안보적인 측면에서 자국 우주자산 보호, 국민의 안전을 보호하기 위해 우주물체 레이저 추적이 지대한 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 인공위성 레이 추적, 우주물체 레이저 추적을 고려한 다목적형 레이저 추적 시스템의 시스템 설계를 위하여 1.5m 급 주경을 적용하였다. 그리고 주요 구성품의 성능(레이저 파장, 레이저 출력) 등을 고려하여 링크버짓 분석을 통해 시스템 예비 성능 분석을 수행하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권2호
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• pp.373-377
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• 2022

무선 센서 네트워크는 다양한 분야에서 활용 되어지고 있다. 무선 센서 네트워크는 보안, 군사감지, 환경관리, 산업제어, 홈 자동화 등 많은 영역에 적용된다. 하지만 네트워크를 구성하는 노드의 제한된 에너지에 한계로 활용범위가 제한되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 대표적 라우팅 프로토콜 중 LEACH-C를 기반으로 네트워크의 전송을 개선하여 에너지를 효율적으로 사용하는 LEACH-CCBD(Low Energy Adaptive Clustering hierarchy - Centrailized with Cluster and Basestation Distance) 알고리즘을 제안한다. LEACH-CCBD 알고리즘은 클러스터 구성시 멤버노드들의 클러스터 소속에 대하여 멤버 노드로부터 클러스터의 거리와 클러스터 노드로부터 기지국까지의 거리를 합산한 값을 비교하여 선정 우선순위를 두어 클러스터 헤드를 소속시키는 기법이다. 제안한 LEACH-CCBD는 Matlab 시뮬레이션을 이용하여 각 프로토콜에 대한 성능 결과를 확인하였다. 실험결과 에너지 효율성이 LEACH, LEACH-C 알고리즘보다 우수함을 보였다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.585-593
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• 2021

Background and objective: Illegal open-air incineration, which is criticized as a leading source of air pollutants among agricultural activities, currently requires constant effort and attention. Countries around the world have been undertaking studies on the emission of heavy metal substances in fine dust discharged during the incineration process. A precise analytical method is required to examine the harmful effects of particulate pollutants on the human body. Methods: In order to simulate open-air incineration, the infrastructure needed for incineration tests complying with the United States Environmental Protection Agency (EPA) Method 5G was built, and a large-area analysis was conducted on particulate pollutants through automated scanning electron microscopy (SEM)-energy-dispersive X-ray spectroscopy (EDS). For the test specimen, high-density polyethylene (HDPE) waste collected by the DangJin Office located in Choongcheongnam-do was used. To increase the identifiability of the analyzed particles, the incineration experiment was conducted in an incinerator three times after dividing the film waste into 200 g specimens. Results: Among the metal particulate matters detected in the HDPE waste incineration test, transition metals included C (20.8-37.1 wt%) and O (33.7-37.9 wt%). As for other chemical matters, the analysis showed that metal particulate matters such as metalloids, alkali metals, alkaline earth metals, and transition metals reacted to C and C-O. Si, a representative metalloid, was detected at 14.8-20.8 wt%, showing the highest weight ratio except for C and O. Conclusion: In this study, the detection of metal chemicals in incinerated particulate matters was effectively confirmed through SEM-EDS. The results of this study verified that HDPE waste adsorbs metal chemicals originating from soil due to its own properties and deterioration, and that when incinerated, it emits particulate matters containing transition metals and other metals that contribute to the excessive production and reduction of reactive oxygen species.

• 정보화정책
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• 제29권4호
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• pp.43-66
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• 2022

인공지능 기술의 발전과 더불어 세계 각국의 인공지능 기술 특허를 둘러싼 경쟁도 치열해지고 있다. 2000년~2021년간 미국 특허청의 인공지능 기술 특허출원은 꾸준히 증가하고 있는 가운데 2010년대 들어 보다 가파른 성장세를 기록하고 있다. 특허지표를 통해 한국의 인공지능 기술경쟁력을 분석한 결과, 청각지능, 시각지능 등의 세부 분야에서 특허활동성, 영향력, 시장성 등이 우위에 있는 것으로 평가된다. 그러나, 주요국과 비교하여 한국의 인공지능 기술 특허는 양적 활동성, 시장성 확보 측면에서는 상대적으로 우수하나 기술 파급력은 다소 열위에 있는 것으로 나타난다. 최근 인공지능 기술 토픽으로 노이즈 캔슬링, 음성인식 등은 감소한 반면 모델학습 최적화, 스마트센서, 자율주행 등이 활성화되면서 성장이 기대되고 있다. 한국의 경우 사기탐지/보안, 의료 비전러닝 등의 분야에서 특허출원 성과가 다소 부족하여 분발이 요구된다.