• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.622-626
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• 2023

중첩 개체명 인식(Nested Named Entity Recognition)은 하나의 개체명 표현 안에 다른 개체명 표현이 들어 있는 중첩 구조의 개체명을 인식하는 작업으로, 중첩 개체명 인식을 위한 학습데이터 구축 작업은 일반 개체명 인식 학습데이터 구축보다 어렵다는 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 Few-shot Learning 환경에 강건한 중첩 개체명 인식 모델을 제안한다. 이를 위해, 기존의 Biaffine 중첩 개체명 인식 모델의 출력 레이어를 라벨 의미 정보를 활용하도록 변경하여 학습데이터가 적은 환경에서 중첩 개체명 인식의 성능을 향상시키도록 하였다. 실험 결과 GENIA 중첩 개체명 인식 데이터의 5-shot, 10-shot, 20-shot 환경에서 기존의 Biaffine 모델보다 평균 10%p이상의 높은 F1-measure 성능을 보였다.

• 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.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권6호
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• pp.815-824
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• 2003

다양한 조직을이 그들의 전산환경을 효과적으로 보호하기 위해 보안시스템을 설치하고 이들 보안 시스템들을 통합보안기술을 이용하여 관리를 하고 있는 추세이다. 그러나, 현재의 통합보안관리 모델은 수동적이며 사후 대응 방식이다. 공격성공 가능성을 낮추고 보안관리 비용과 자원을 하고 있는 추세이다. 그러나, 현재의 통합보안관리 모델은 수동적이며 사후 대응 방식이다. 공격성공 가능성을 낮추고 보안관리 바용과 자원의 절감을 위해서는 위험예방 차원의 보안관리가 필요하다. 본 논문에서는 정보 자산의 중요도와 자산이 위치한 호스트/네트워크의 보안성을 평가하여 사전에 자산에 대한 보호대책을 세우는 사전 준비 방식의 통합보안관리 모델인 PRISM을 제안한다. PRISM은 자산이 처리되는 호스트나 네트워크의 보안 수준을 평가한 결과에 따라서 각 보안 시스템들의 정책을 적절히 조정하고 각 자산들에게 요구되는 수준의 안전성을 확보하기 위한 보안관리 모델이다. 사전 예방 방식의 보안 관리를 실현하기 위하 PRISM은 현재와 같이 복잡한 네트워크 보안에 ㄷ한 효과적인 방법을 제시할 것이다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.481-489
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• 2020

Safety and security during the handling of hazardous materials is a great concern for anyone in the field. One driving point in the security field is the ability to detect the source of the danger and take action against it as quickly as possible. Via the usage of a fully convolutional network, it is possible to create the label map of an input image, indicating what object is occupying the specific area of the image. This research employs the usage of U-net, which was constructed in biomedical field segmentation to segment cells, instead of the original FCN. One of the challenges that this research faces is the availability of ground truth with precise labeling for the dataset. Testing the network after training resulted in some images where the network pronounces even better detail than the expected label map. With better detailed label map, the network might be able to produce better segmentation is something to be studied in further research.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.107-122
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• 2008

통신망은 크게 누구든지 접속할 수 있는 공중망과 해당 조직 내의 사람들만이 접속할 수 있는 사설망으로 구분할 수 있는데, 공중망의 회선비용 절감과 사설망의 신뢰성 있는 보안 통신 지원이라는 장점만을 부각시킨 것이 VPN이라 할 수 있다. 본 연구에서는 3계층 터널링 기법을 사용하는 IPSec VPN과 2계층 스위칭 기법과 3계층 라우팅 기술을 접목한 새로운 스위칭 기법을 이용하는 MPLS(Multi Protocol Label Switching), 그리고 전용회선을 보안측면에서 비교 분석하였다. VPN이 비용면이나 보안측면에서 전용회선보다 우수하며, IPSec VPN과 MPLS VPN을 비교해보면 안전한 데이터 전송을 위한 보안 유지, 비용 절감, QoS 제공, 운영 및 관리의 유연성을 보장하고, 오히려 IPSec VPN의 문제점을 보완하는 MPLS VPN이 차세대 VPN이라 할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.27-35
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• 2021

본 연구에서는 레이블 임베딩의 분포를 반영하는 딥러닝 모형을 위한 새로운 스태킹 앙상블 방법론을 제안하였다. 제안된 앙상블 방법론은 기본 딥러닝 분류기를 학습하는 과정과 학습된 모형으로 부터 얻어진 레이블 임베딩을 이용한 군집화 결과로부터 소분류기들을 학습하는 과정으로 이루어져 있다. 본 방법론은 주어진 다중 분류 문제를 군집화 결과를 활용하여 소 문제들로 나누는 것을 기본으로 한다. 군집화에 사용되는 레이블 임베딩은 처음 학습한 기본 딥러닝 분류기의 마지막 층의 가중치로부터 얻어질 수 있다. 군집화 결과를 기반으로 군집화 내의 클래스들을 분류하는 소분류기들을 군집의 수만큼 구축하여 학습한다. 실험 결과 기본 분류기로부터의 레이블 임베딩이 클래스 간의 관계를 잘 반영한다는 것을 확인하였고, 이를 기반으로 한 앙상블 방법론이 CIFAR 100 데이터에 대해서 분류 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제29권3호
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• pp.549-555
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• 2019

최근 AV 벤더들의 악성코드 동향 보고서에 따르면 신종, 변종 악성코드의 출현 개수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 분석 속도가 떨어지는 수동적 분석방법을 대체하고자 기계학습을 적용하는 악성코드 분석 연구가 활발히 연구되고 있다. 하지만 지도학습기반의 기계학습을 이용할 때 많은 연구에서 AV 벤더가 제공하는 신뢰성이 낮은 악성코드 패밀리명을 레이블로 사용하고 있다. 이와 같이 악성코드 레이블의 낮은 신뢰성 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 레이블링 기법인 "Unified Labeling"을 소개하고 나아가 Fine-grained 방식의 특징 분석을 통해 악성 행위 유사성을 검증한다. 본 연구의 검증을 위해 다양한 기반의 클러스터링 알고리즘을 이용하여 기존의 레이블링 기법과 비교하였다.

• 산업융합연구
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• 제22권6호
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• pp.51-59
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• 2024

본 논문은 COVID-19와 같은 팬데믹 상황에서 소상공인에게 실질적으로 도움이 되는 정부 정책을 제언하는데 목적이 있다. 이를 위해 'COVID-19 소상공인 지원', 'COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향', 'COVID-19 소상공인 경제정책' 키워드를 중심으로 뉴스 기사를 크롤링하여 텍스트 마이닝 분석의 키워드 빈도분석과 워드클라우드 분석을 수행하였고, LDA 토픽 모델링 분석을 통해 주요 이슈를 파악하였다. LDA 토픽 모델링을 수행한 결과 소상공인 지원 정책은 정부의 현금성 지원과 금융지원으로 토픽 레이블을 구성하였고, COVID-19 감염병 대응체계에 따른 소상공인 영향은 정부 주도의 방역체계와 개인 주도의 방역체계로 토픽 레이블을 구성하였으며, COVID-19 경제정책은 경제위기와 자생력을 갖추기 위한 소상공인 정책으로 토픽 레이블을 구성하였다. 구성한 토픽레이블을 중심으로 향후 팬데믹 상황에서 소상공인 피해 감면 정책과 소상공인이 시장경쟁력 제고 정책에 대해 파악할 수 있는 기초자료를 제공하고자 하였다.

• 한국조리학회지
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• 제22권8호
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• pp.172-181
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• 2016

This study evaluated the satisfaction and healthy eating index of nutrition-plus program providing nutritional supplements to pregnancy, lactating women, infant and children. This program was carried out at Public Healthcare Center, Seodaemun-gu in Seoul from February 2014 to June 2014. The subject selected among applicants for low income family financing of the government included 159 subjects. There was no statistically significant difference for degree of satisfaction with supplementary food by age, but the degree tends to get higher at lower age. Degree of satisfaction with supplementary food by the duration for participation was shown higher as the duration gets longer. For questions of 'Do you check nutrition label?' and 'Do you preserve food as described at food label?' in healthy eating index evaluation, the scores appeared higher at younger age group as they check the nutrition label more. Also as the duration for participation gets longer, the scores appeared higher which can be interpreted as effect of nutrition education from Nutrition-Plus. Frequency of having breakfast gets lower at higher age of subjects. And it gets higher as the duration for participation gets longer even though that there's no difference between '3 to 4 months' and '5 to 8 months' of the duration of participation. For evaluation of food security in recent 1 year, 86.8% of subjects responded 'Food sufficiency' and 'Enough but not always the kinds of food we want', and there is no difference by age and the duration of participation. As a result of this research, it is shown that the subjects of nutrition support project are relatively satisfied with the support. And healthy eating index gets improved as the duration of participation gets longer which can be considered as effect of nutrition education. It seems to be necessary to keep nutrition education as well as food support so to perform food life education on appropriate purchase and consumption of food.

• 융합보안논문지
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• 제12권3호
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• pp.35-43
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• 2012

최근 스마트 폰과 같은 다양한 단말의 보급이 확대됨에 따라 지속적인 트래픽 증가로 인해 이를 처리하기 위한 전달망 및 통신망 제어기술 또한 급속히 발전하고 있다. 이러한 추세를 반영하여 차세대 네트워크는 다양한 스위칭 계층으로 구성되고 이를 Generalized Multi-Protocol Label Switching(GMPLS) 프로토콜로 제어하는 형태로 구성될 것이다. 그러나 다계층 네트워크에서의 장애는 보호 복구 기능들 간의 충돌을 유발하여, 복구 시간의 지연, 망 자원의 비효율적 사용 등을 초래할 수 있다. 따라서 계층별 보호 복구 기능 간의 신속한 복구 경로설정이 다계층 네트워크에서 가장 중요한 과제가 되었다. 본 논문에서는 PCE(Path Computation Element)를 기반으로 다계층, 다중 도메인 네트워크에서 최적의 트래픽 엔지니어링을 지원하기 위한 기법을 제안하였다.