Dongsung Kim;Seon-Gyoung Shon;Dan Dongseong Kim;Huy-Kang Kim
한국컴퓨터정보학회논문지
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제29권5호
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pp.1-10
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2024
공격자들은 공격 대상인 IT 자산을 찾을 때 자신이 가지고 있는 유사한 취약점을 사용하는 경향이 있다. 따라서 IT 자산 중 표적이 될 수 있는 유사한 운영체제, 애플리케이션이 있을 때 이를 사전에 찾아내는 것이 중요하다. 본 논문은 효율적인 취약자산 관리 및 제로데이 대응을 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 해당 방법론은 클러스터링과 유사도 계산 결과를 기반으로 새로운 취약점이나 이미 발견된 취약점에 의해 감염될 가능성이 있는 IT 자산을 탐지하는 기능을 제공한다. 실험 결과, 수집된 전체 자산의 86%의 정확도로 클러스터의 목적에 맞게 분류되었으며, 무작위 자산을 선정하여 유사성 계산 실험을 한 결과 동일한 운영체제 및 서비스를 사용하는 자산이 나열됐다.
R&D 과제간의 유사성과 중복성을 분석하는 것은 정부 예산의 효율적 투자를 위해 중요하다. 정부 R&D 과제의 기획 시, 예산의 중복 지원을 방지하기 위해 연구 관리 전담기관, 관련 부처 및 정부차원에서 연구 과제의 중복성을 검토하고 있다. 그러나, 기존의 유사도 분석은 신규 과제 제안서와 기존의 R&D 과제 제안서를 키워드 중심으로 비교, 검색하는 방식에 의존하고 있어, 과제명의 일부 수정, 기술상의 단순 대치 등의 경우, 유사도를 정확히 측정하지 못하는 취약점이 존재한다. 본 연구에서는, R&D 과제 문서의 경우에, 이 문서들을 구별할 수 있는 특징으로써 특허 정보를 활용하고자 한다. 특허 정보는 정부 R&D 특허동향조사사업(http://ipas.rndip.re.kr)을 통해 공표된 자료를 기반으로 한다. 본 연구에서는 신규과제가 입력되었을 때, 특허 정보를 이용하여 R&D 과제간의 유사성 및 중복성을 분석할 수 있는 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해, 집합 이론 및 확률 이론을 기반으로 한 유사도 측정 모델을 제시한다. 또한 제시한 측정 모델을 실제 시스템으로 구현하여 중복문서를 식별하고 이들의 유사도를 계산하여 보여준다.
현재 많은 연구가 진행되고 있는 행위 기반 인증 기술은 다른 인증 기술들에 비해서 인증의 인식률을 높이는데 많은 데이터의 장기간 추출이 필요하다. 본 논문은 안드로이드 환경의 스마트폰에 내재되어있는 터치 센서와 자이로스코프를 이용하여 그동안의 행위 기반 인증 연구에서 사용 되었던 행위 특징 데이터들 중에서 핵심적인 최소한의 데이터들만을 이용하기 위해 사용자에게 다섯 차례의 측정을 요구하여 다섯 번의 터치스크린 화면을 터치 하는 방식으로 총 6가지의 행위 특징 데이터를 수집하였고 다음 터치 측정으로 넘어가는 동안의 데이터들의 변화 값에 평균 값을 구하여 이 값과 측정값의 코사인 유사도 측정을 수행하여 코사인 유사도 허용 범위를 생성 한 후, 인증 시도 데이터의 코사인 유사도 값과 비교하는 방식의 사용자 행위 기반 인증 방식을 제안한다. 본 논문을 통해서 적은 수의 특징 데이터와 실험자수 환경에서도 코사인 유사도 인증 범위에 적용되는 임계값을 조절하는 방식을 통해서 최초 EER 37.6%에서 최종 EER 1.9%의 높은 성능을 증명하는데 성공하였다.
본 연구는 딥러닝 모델 중 VGG-16 및 ResNet50 모델을 활용하여 전시 정원의 유사성 평가 방법을 제시하는 것에 목적이 있다. VGG-16과 ResNet50 모델을 기반으로 전시 정원 유사성 판단을 위한 모형을 개발하였고, 이를 DRG(deep recognition of similarity in show garden design)모형이라 한다. 평가를 위한 방법으로 GAP와 피어슨 상관계수를 활용한 알고리즘을 사용하여 모형을 구축하고 1순위(Top1), 3순위(Top3), 5순위(Top5)에서 원본 이미지와 유사한 이미지를 도출하는 총 개수 비교로 유사성의 정확도를 분석하였다. DRG 모형에 활용된 이미지 데이터는 국외 쇼몽가든페스티벌 전시 정원 총 278개 작품과 국내 정원박람회인 서울정원박람회 27개 작품 및 코리아가든쇼 전시정원 이미지 17개 작품이다. DRG모형을 활용하여 동일 집단과 타 집단간의 이미지 분석을 진행하였고, 이를 기반으로 전시 정원 유사성의 가이드라인을 제시하였다. 첫째, 전체 이미지 유사성 분석은 ResNet50 모델을 기반으로 하여 데이터 증강 기법을 적용하는 것이 유사성 도출에 적합하였다. 둘째, 내부 구조와 외곽형태에 중점을 둔 이미지 분석에서는 형태에 집중하기 위한 일정한 크기의 필터(16cm × 16cm)를 적용하여 이미지를 생성하고 VGG-16 모델을 적용하여 유사성을 비교하는 방법이 효과적임을 알 수 있었다. 이때, 이미지 크기는 448 × 448 픽셀이 효과적이며, 유채색의 원본 이미지를 기본으로 설정함을 제안하였다. 이러한 연구 결과를 토대로 전시 정원 유사성 판단에 대한 정량적 방법을 제안하고, 향후 다양한 분야와의 융합 연구를 통해 정원 문화의 지속적인 발전에 기여할 것으로 기대한다.
자동분류나 정보검색에 주로 이용되는 문헌 클러스터링에서는 문헌간의 유사성을 측정하기 위해 다양한 유사계수를 이용하는데, 모든 유사계수가 동일한 클러스터링 결과를 가져오는 것은 아니다. 본고에서는 50건의 신문기사를 대상으로 SPSS 통계 패키지를 이용하여 다양한 유사계수에 각각 달라지는 문헌 클러스터링의 결과를 살펴본 후, 유사계수간의 연관성을 측정하였다.
최근 궤적 정보를 이용한 많은 연구들이 진행되고 있으나, 이들 대부분의 연구는 유클리드 공간 내의 궤적들을 대상으로 하고 있다. 그러나 실제 응용에서 대부분의 이동 객체들은 도로 네트워크 공간상에 존재하므로, 유클리드 공간을 대상으로 한 연구들을 도로 네트워크 공간에 적용시키는 것은 적합하지 않다. 본 논문에서는 도로 네트워크 내 이동 객체들의 대용량 궤적 정보를 대상으로 하는 효과적인 클러스터링 기법에 대하여 논한다. 이를 위하여 우선 본 논문에서는 궤적을 각 이동 객체가 시간에 따라 지나온 도로 세그먼트들의 연속으로 정의한다. 다음, 도로 세그먼트들의 길이와 식별자 정보를 이용한 새로운 유사도 측정 함수를 제안하고, 이를 이용하여 측정된 궤적간의 유사도 정보를 기반으로 FastMap과 계층 클러스터링(hierarchical clustering)기법을 이용하여 전체 궤적들을 클러스터링하는 방식을 제안한다. 또한, 본 논문에서는 실제 응용에서 대부분의 이동 객체는 최단 거리를 이용하여 움직인다는 특성을 반영한 새로운 궤적 생성 기법을 제안하고, 이렇게 생성된 궤적 데이터를 이용하여 제안된 클러스터링 기법에 대한 다양한 성능 평가 결과를 보인다. 실험 결과에 따르면 제안된 기법은 사람에 의하여 유사 궤적들을 클러스터링한 결과와 비교하여 95%이상의 높은 정확도를 보였다.
In order to estimate a yacht sail performance, measuring system of aerodynamic forces acting on the yacht sail is constructed and experiments of flexible model sail are carried out at the medium-size subsonic wind tunnel of Chungnam National University. Experimental results for a flexible sail are compared with experimental and numerical results of fixed shape sail. In case of a fixed shape sail, lift and drag coefficients are rarely changed at all velocity conditions. However, those of the flexible sail are decreased as the incoming velocity is increased. These are understandably resulted from shape variations due to the flexible material. Therefore aero-elastic similarity should be more carefully considered in the model test rather than other similarities.
With the recent development of hardware and software technology, interest in the development of wearable devices is increasing. In particular, wearable devices require algorithms suitable for low-power and low-capacity embedded devices. Among them, there is an increasing demand for a signal compression algorithm that reduces communication overhead, in order to increase the efficiency of storage and transmission of electrocardiogram (ECG) signals requiring long-time measurement. Because normal beats occupy most of the signal with similar shapes, a high rate of signal compression is possible if normal beats are represented by a template. In this paper, we propose an algorithm for determining the normal beat template using the template cluster and Pearson similarity. Also, the template is expressed effectively as a few vertices through linear approximation algorithm. In experiment of Datum 234 of MIT-BIH arrhythmia database (MIT-BIH ADB) provided by Physionet, a compression ratio was 33.44:1, and an average distribution of root mean square error (RMSE) was 1.55%.
시스템이 사용되는 분야가 점점 복잡해지고 대형화됨에 따라 시스템 개발에 있어 사용자 요구 사항의 올바른 분석과 서술이 중요하게 인식되고 있으며, 인터넷(internet)의 발전으로 분산 환경에서의 요구 사항 추출 및 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 자연어로 표현되는 요구 사항 문장을 유사도 측정 기법을 이용하여 주제별로 범주화(categorization)함으로써 분산 환경에서 수집된 요구 사항 문장을 분석하기 위한 기초를 제공할 수 있는 요구 사항 추출 지원 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 단어간, 문장간의 유사도 측정 기법을 이용하여 수집된 요구 사항 문장들을 주제별로 자동으로 분류함으로써 요구 사항 분석 시 초기 작업의 어려움을 줄이고 신속하고 정확하게 분석 작업을 수행하도록 지원할 것이다. 본 논문에서는 단어간, 문장간 유사도 측정 기법을 이용한 범주화 기법의 효율성을 실험을 통해 검증하였으며 구현된 시스템을 통해 추출, 처리되는 과정을 보여주고 있다.
영상 스티칭은 다수의 영상을 합성하여 카메라의 좁은 시야각(Field of View) 문제를 해결하는 기술이다. 최근 동영상 기반 Panorama, Super Resolution, 360 VR(Virtual Reality) 등의 콘텐츠 사용이 증가함에 따라, 보다 빠르고 정확한 영상 스티칭 기술의 필요성이 커지고 있다. 또한, 지금까지 필요 성능을 만족시키기 위해 많은 알고리즘이 제안되고 있지만, 정확성을 측정하는 객관적 평가 방법은 표준화되지 않고 있다. 최근에서야 PSNR(Peak signal-to-noise ratio)과 SSIM(Structural similarity index method) 측정값을 제시하는 방법이 주를 이루고 있지만, 본 논문에서는 PSNR과 SSIM 측정 방식의 문제점을 밝히고, 해당 방법의 한계점을 극복하여 기하적 유사성과 광도 측정 정보를 포괄하는 지역 차분 픽셀 평가(LDPM: Local differential pixel mean)방법을 제안한다. 또한, 본 논문에서 제안하는 LDPM(Local differential pixel mean) 평가 방식을 테스트 영상을 통해 증명하고 SSIM과 비교를 통해 해당 평가 방법의 이점을 밝힌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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