• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권8호
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• pp.335-342
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• 2013

네트워크의 고속화와 다양한 서비스의 등장으로 오늘날의 네트워크 트래픽은 복잡 다양해지고 있다. 효율적인 네트워크 관리를 위해서 QoS, SLA와 같은 정책을 적용하기 위해서는 트래픽 분석 중에서도 응용 트래픽 분류의 중요성이 크다. 현재까지 트래픽 분류에 관한 연구가 활발히 진행되어 왔는데 최근에는 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론이 많이 연구되고 있다. 하지만 플로우의 통계 정보를 이용한 트래픽 분류 방법론에는 필히 고려해야 할 여러 문제점이 있다. 본 논문에서는 정답지 트래픽 분석을 통해 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론의 해결해야 하는 문제점들을 분석하고 그 해결방안에 대해 제안한다. 통계 정보 기반 트래픽 분석 방법론에서 필히 해결해야 할 문제점은 총 네 가지로 Feature들의 거리 측정 방법과 대표값 추출 방법, TCP 세션의 이상동작, 그리고 패킷 별 가중치이다. 제안하는 방법은 선정한 통계 시그니쳐 기반 트래픽 분석 시스템을 이용한 학내 망에서의 실험을 통해 그 성능을 검증한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권3호
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• pp.555-564
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• 2022

최근 사이버 공격은 지능적이고 고도화된 악성코드를 활용한 해킹 기법을 활용하여 재택근무 및 원격의료, 자동산업설비를 공격하고 있어서 피해 규모가 커지고 있다. 안티바이러스와 같은 전통적인 정보보호체계는 시그니처 패턴 기반의 알려진 악성 URL을 탐지하는 방식이어서 알려지지 않은 악성 URL을 탐지할 수 없다. 그리고 종래의 정적 분석 기반의 악성 URL 분석 방식은 동적 로드와 암호화 공격에 취약하다. 본 연구에서는 악성 URL 데이터를 동적으로 학습하여 효율적으로 악성 URL 탐지하는 기법을 제안한다. 제안한 탐지 기법에서는 머신러닝 기반의 특징 선택 알고리즘을 사용해 악성 코드를 분류했고, 가중 유클리드 거리(Weighted Euclidean Distance, WED)를 활용하여 사전처리를 진행한 후 난독화 요소를 제거하여 정확도를 개선한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안한 머신러닝 기반 악성 URL 탐지 기법은 종래의 방법 대비 2.82% 향상된 89.17%의 정확도를 보인다.

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제31권11호
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• pp.1691-1699
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• 2018

Objective: In Korea, there are three main cattle breeds, which are distinguished by coat color: Brown Hanwoo (BH), Brindle Hanwoo (BRH), and Jeju Black (JB). In this study, we sought to compare the genetic diversity and divergence among there Korean cattle breeds using a BovineHD chip genotyping array. Methods: Sample data were collected from 168 cattle in three populations of BH (48 cattle), BRH (96 cattle), and JB (24 cattle). The single-nucleotide polymorphism (SNP) genotyping was performed using the Illumina BovineHD SNP 777K Bead chip. Results: Heterozygosity, used as a measure of within-breed genetic diversity, was higher in BH (0.293) and BRH (0.296) than in JB (0.266). Linkage disequilibrium decay was more rapid in BH and BRH than in JB, reaching an average $r^2$ value of 0.2 before 26 kb in BH and BRH, whereas the corresponding value was reached before 32 kb in JB. Intra-population, interpopulation, and Fst analyses were used to identify candidate signatures of positive selection in the genome of a domestic Korean cattle population and 48, 11, and 11 loci were detected in the genomic region of the BRH breed, respectively. A Neighbor-Joining phylogenetic tree showed two main groups: a group comprising BH and BRH on one side and a group containing JB on the other. The runs of homozygosity analysis between Korean breeds indicated that the BRH and JB breeds have high inbreeding within breeds compared with BH. An analysis of differentiation based on a high-density SNP chip showed differences between Korean cattle breeds and the closeness of breeds corresponding to the geographic regions where they are evolving. Conclusion: Our results indicate that although the Korean cattle breeds have common features, they also show reliable breed diversity.

• Journal of Animal Science and Technology
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• 제46권2호
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• pp.155-164
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• 2004

이 연구는 gene-trap construct를 가지고 있는 배양세포로부터 trap gene을 확인하고 클로닝한 다음 이러한 세포를 이용하여 복제 지브라물고기를 만들기 위해 수행되어졌다. 본 연구에서 gene-trap과 연관된 복제 지브라물고기가 성공적으로 만들어졌다. 본 실험에서 두 종류의 백터(SA/GFP-TP와 Neo-TP)가 사용되었다. 이들 벡터에 의해 전이된 모든 종류의 세포는 항생제에 의해 선별을 하여 분석에 이용하였다. SA/GFP-TP에 의해 전이된 세포의 경우, 단일세포상에서 GFP 발현도가 낮아 본 연구에서 동물복제에 사용되지 않았으며, Neo-TP에 의해 전이된 세포주가 복제실험에 이용되었다. Neo-TP 세포에 의한 복제실험 결과, 총 1179개의 핵치환 난으로부터 44(3.7%) 개의 배자가 포배기에 도달하였으며, 8(0.8%) 개의 배자가 부화시기에 이르렀다. 그리고 3마리는 성숙단계에 이르렀으며, 이중 1마리에서 정상적으로 gene-trap 전이가 이루어짐을 Southern blot 분석을 통해 확인되었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 생명과학회지
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• 제25권3호
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• pp.349-356
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• 2015

최근 차세대염기서열해독법(Next Generation Sequencing, NGS)의 급속한 발전에 힘입어, 다양한 가축 종에 대한 전장유전체 수준의 해독 및 분석 연구수행이 가능하게 되었다. 소의 경우 현재 한우, 칡소, 흑우, 제주흑우 4품종의 재래소가 국제연합식량농업기구 가축다양성 정보시스템에 등록돼 있는 상태이다. 이러한 재래유전자원은 최근 NGS 기술을 이용 전장유전체에 걸친 대용량의 단일염기다형성 정보를 얻는데 성공하였으며, 또한 한국 재래소품종이 유럽기원의 소 품종들과 유전학적으로 차이가 있다는 점이 밝혀졌다. 또한 소 유전체학 분야에서 이 NGS의 응용은 유전체의 구조적 변이 특히 종전 대용량으로 정확한 발굴이 어려웠던 전장유전체에 널리 퍼진 복제수변이의 발굴에 성공적으로 적용되었다. 이러한 일련의 성공에도 불구하고 최근 NGS를 이용한 연구는 내재적인 한계점이 있었는데, 이는 연구 당시 고가의 연구비용 및 분석의 난해함으로 인해 각 대표 소 품종의 단수 또는 소수 개체에 대해서만 적용되었다는 점이 그 대표적 예라 할 수 있을 것이다. 즉, NGS에서 파생된 데이터의 보다 정확한 생물학적 의의를 찾기 위해서는 추가 실험적 검증과 더불어 면밀한 해석이 필요하다는 점을 시사하는 것이다. 최근 차세대염기서열 해독 비용이 지속으로 하락하고 있으며, 이는 단수개체가 아닌 집단수준에서의 NGS 적용이 가능해 짐에 따라 다양한 집단유전체학적 이론이 접목된 연구가 가능해지고 있다. 현재 국내 재래소 품종에 대한 집단수준에서의 연구는 극히 미흡한 상태이나, 이러한 상황은 최근 고밀도 칩, 차세대염기서열 자료와 같은 대용량 유전정보를 생산, 분석 중에 있어 재래가축에 대한 집단수준에서의 연구가 일부 해소될 것으로 기대된다.