• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.15 no.2
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• pp.13-22
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• 2005

To improve the anomaly IDS using system calls, this study focuses on Neural Networks Learning using the Soundex algorithm which is designed to change feature selection and variable length data into a fixed length learning pattern. That is, by changing variable length sequential system call data into a fixed length behavior pattern using the Soundex algorithm, this study conducted neural networks learning by using a backpropagation algorithm with fuzzy membership function. The back-propagation neural networks and Neuro-Fuzzy technique are applied for anomaly intrusion detection of system calls using Sendmail Data of UNM to demonstrate its aspect of he complexity of time, space and MDL performance.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.6 no.5
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• pp.45-56
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• 2005

The weak foundation of the computing environment caused information leakage and hacking to be uncontrollable, Therefore, dynamic control of security threats and real-time reaction to identical or similar types of accidents after intrusion are considered to be important, h one of the solutions to solve the problem, studies on intrusion detection systems are actively being conducted. To improve the anomaly IDS using system calls, this study focuses on neural networks learning using the soundex algorithm which is designed to change feature selection and variable length data into a fixed length learning pattern, That Is, by changing variable length sequential system call data into a fixed iength behavior pattern using the soundex algorithm, this study conducted neural networks learning by using a backpropagation algorithm. The backpropagation neural networks technique is applied for anomaly detection of system calls using Sendmail Data of UNM to demonstrate its performance.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2007.10a
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• pp.114-121
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• 2007

한국어에 대한 음성적 유사도 비교 알고리즘은 다양한 음차표기로 사용되는 외래어에 대하여 유사도 비교에 따른 등가부류를 형성해줌으로써 정보검색의 성능을 향상시킬 수 있다. 영어 환경에서의 음성적 유사도 비교 알고리즘인 SOUNDEX 알고리즘을 기반으로 하여 개발된 KODEX는 최소한의 제약사항으로 최대한의 재현율을 보였으나, 정확도 면에서 현저한 성능 감소를 보였다. 이를 보완하여 제안된 EKODEX 알고리즘은 Metaphone 알고리즘의 개념을 도입, 부분적인 모음 정보의 사용과 'ㅇ' 음가의 정보 보존 등의 제약사항을 통해 KODEX의 정확도를 끌어올렸다. 본 연구에서 제안하는 CKODEX 알고리즘은 KODEX와 EKODEX 알고리즘을 기반으로 한 것으로, 예외사항이 많은 한국어 발음 특성에 기반하여 세부적인 규칙을 정하고, 기존 알고리즘의 조건을 수정하는 방법으로 정확률과 재현율을 보다 향상시킴으로써 사용자의 질의어에 대한 클러스터링에 보다 효과적임을 밝혔다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.183-185
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• 2010

디지털 기기들의 발전은 사전 검색 수요의 증가와 함께 강건한 검색 기법의 필요성도 증가시키고 있다. 기존의 사전 검색 기법들은 사용자의 입력 오류를 고려하지 않고, 검색 최적화만을 위해 설계되었다. 본 논문에서는 언어 모델 키워드와 자소 범주 키워드를 이용하여 오타에 강건한 사전 검색 방법을 제안한다. 제안된 방법은 오류가 포함된 사용자의 입력 단어에 대하여 활용 가능한 수준의 높은 성능과 검색 속도를 보여주었다.