• Journal of Multimedia Information System
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• 제9권2호
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• pp.103-112
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• 2022

Background: A presentation attack places the printed image or displayed video at the front of the sensor to deceive the biometric recognition system. Usually, presentation attackers steal a genuine user's biometric image and use it for presentation attack. In recent years, reconstruction attack and adversarial attack can generate high-quality fake images, and have high attack success rates. However, their attack rates degrade remarkably after image shooting. Methods: In order to comprehensively analyze the threat of presentation attack to palmprint recognition system, this paper makes six palmprint presentation attack datasets. The datasets were tested on texture coding-based recognition methods and deep learning-based recognition methods. Results and conclusion: The experimental results show that the presentation attack caused by the leakage of the original image has a high success rate and a great threat; while the success rates of reconstruction attack and adversarial attack decrease significantly.

• 한국군사과학기술학회지
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• 제19권2호
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• pp.236-243
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• 2016

This paper presents a threat list acquisition method in an engagement area using the support vector machines (SVM). The proposed method consists of track creation, track estimation, track feature extraction, and threat list classification. To classify the threat track robustly, dynamic track estimation and pattern recognition algorithms are used. Dynamic tracks are estimated accurately by approximating a track movement using position, velocity and time. After track estimation, track features are extracted from the track information, and used to classify threat list. Experimental results showed that the threat list acquisition method in the engagement area achieved about 95 % accuracy rate for whole test tracks when using the SVM classifier. In case of improving the real-time process through further studies, it can be expected to apply the fire control systems.

• Strategy21
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• 통권44호
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• pp.142-176
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• 2018

So far, the main threat to South Korea was North Korea. That is why South Korea established a strategy based on the threat of North Korea and most of the budget on defense was used to deter North Korea. Even though the neighboring countries(China, Japan, and Russia) are growing as a real threat with abilities and intentions based on their powerful naval forces, South Korea has not yet been able to establish a strategy that regards neighboring countries as a threat. But the decades-old structural mechanism of the Korean security environment is undergoing a radical change on April 27, 2018, through the South-North summit and the Panmunjom Declaration. Under the changing security environment, South Korea was placed in a complicated dilemma that had to deal with threats of two axes(China), three axes(China, Japan), and four axes(Japan, Russia). If the one axis threat(North Korea) is dominated by land threats, the second, third and fourth axis threats are threats from the sea. This paper analyzed the maritime strategy of Korea within the framework of maritime-geopolitics, in other words recognition and expansion of the sphere of maritime. I have designed that the maritime defense space that we can deny from threats is divided into three lines of defense: 1 line (radius 3,000km), 2 lines (2,000km), and 3 lines (1,000km). The three defense zones of the three lines were defined as an active defense(1 line), defensive offense(2 line), active offense(3 line). The three defense zones of the three lines were defined as the sphere of core maritime, As a power to deny the sphere of core maritime, it was analyzed as a maneuvering unit, a nuclear-powered submarine, the establishment of missile strategy, and the fortification of islands station. The marine strategy of South Korea with these concepts and means was defined as 'Offensive Maritime Denial Strategy'.

• 전기전자학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.1134-1139
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• 2019

One of the most important applications of computer vision algorithms is the detection of threat objects in x-ray security images. However, in the practical setting, this task is complicated by two properties inherent to the dataset, namely, the problem of class imbalance and visual complexity. In our previous work, we resolved the class imbalance problem by using a GAN-based anomaly detection to balance out the bias induced by training a classification model on a non-practical dataset. In this paper, we propose a new method to alleviate the visual complexity problem by using a KNN-based automatic cropping algorithm to remove distracting and irrelevant information from the x-ray images. We use the cropped images as inputs to our current model. Empirical results show substantial improvement to our model, e.g. about 3% in the practical dataset, thus further outperforming previous approaches, which is very critical for security-based applications.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권4호
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• pp.577-586
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• 2024

새로운 기술이 개발 됨에 따라, 랜섬웨어를 만들어 주는 AI 기술 등장과 같은 새로운 보안 위협도 증가되고 있다. 이러한 보안 위협에 대응하기 위해 XDR와 같은 신규 보안장비가 개발되었지만, 단일 보안장비 환경이 아닌 다양한 보안장비를 함께 사용하는 경우 필수 데이터 식별 및 분류를 위해 수많은 정규표현식을 만들어야 하는 어려움이 존재한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 다양한 보안장비 사용 환경에서 인공지능 기반 개체명 인식 기술을 도입하여 위협 정보 식별을 위한 필수 정보 식별 방안을 제안한다. 보안장비 로그 데이터를 분석하여 필수 정보를 선정한 뒤, 정보의 저장 포맷과 인공지능을 활용하기 위한 태그 리스트를 정의하였고, 인공지능을 이용한 개체명 인식 기술을 통해 필수 데이터 식별 및 추출 방안을 제안한다. 다양한 보안장비 로그 데이터와 23개의 태그 기반 개체명 인식 시험 결과 태그별 f1-score의 가중치 평균이 Bi-LSTM-CRF는 0.44, BERT-CRF는 0.99의 성능을 보인다. 향후 정규표현식 기반의 위협 정보 식별·추출 방안과 인공지능 기반의 위협 정보 식별·추출 방안을 통합하는 프로세스를 연구하고 신규 데이터 기반으로 프로세스를 적용해 볼 예정이다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권4호
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• pp.15-23
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• 2021

대부분의 해킹 과정에서는 장기간에 걸쳐 내부에 침입하고 목적 달성을 위해 우회접속을 이용한 외부와 통신을 시도한다. 고도화되고 지능화된 사이버 위협에 대응하는 연구는 주로 시그니처 기반의 탐지 및 차단 방법으로 진행되었으나, 최근에는 위협 헌팅 방법으로 확장되었다. 조직적인 해킹그룹의 공격은 장기간에 걸쳐 지능형 지속 공격이면서, 우회 원격 공격이 대부분을 차지한다. 그러나 지능화된 인지 기술을 활용한 침입 탐지 시스템에서도 기존의 침입 형태에만 탐지성능을 발휘할 뿐이다. 따라서, 표적형 우회 원격 공격에 대한 대응은 기존의 탐지 방법과 위협 헌팅 방법으로도 여전히 한계점이 있다. 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위해 조직적인 해킹그룹의 표적형 우회 원격 공격 위협을 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 이 모델은 우회 원격 접속자의 원점 IP 확인 방법을 적용한 위협 헌팅 절차를 설계하였고, 실제 국방 정보체계 환경에서 제안한 방법을 구현하여 유효성을 검증하였다.

• 항공우주시스템공학회지
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• 제15권2호
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• pp.36-44
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• 2021

Unmanned aerial vehicles (UAVs) are increasingly needed as they can replace manned aircrafts in dangerous military missions. However, because of their low autonomy, current UAVs can execute missions only under continuous operator control. To overcome this limitation, higher autonomy levels of UAVs based on autonomous situational awareness is required. In this paper, we propose an autonomous situational awareness software consisting of situation awareness management, threat recognition, threat identification, and threat space analysis to detect dynamic situational change by external threats. We implemented the proposed software in real mission computer hardware and evaluated the performance of situational awareness toward dynamic radar threats in flight simulations.

• 한국노년학
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• 제36권4호
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• pp.1109-1124
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• 2016

본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 공간 기억 및 정서인식기능에 미치는 영향을 확인하고, 개인이 지니고 있는 노화에 대한 인식에 따라 고정관념 위협의 효과가 다르게 나타나는지 검증해 보고자 하였다. 이를 위해 자발적으로 연구 참여 의사를 밝힌 60세 이상 노인 17명(남=7)을 대상으로 연구를 진행하였으며, 첫 번째 방문 시 K-WMS-IV와 MMSE를 포함한 기본 인지기능 검사를 실시하고, 자신의 노화에 대한 인식, 노화 불안, 노화에 대한 태도, 연령 정체성 척도에 응답하도록 하였다. 두 번째 방문 시, 실험군의 경우 노화가 인지기능을 저하시킨다는 스크립트를 읽도록 하여 고정관념 위협에 노출시켰으며, 대조군의 경우 중립적인 스크립트를 읽도록 하였다. 고정관념위협을 조작한 이후 공간 작업기억 과제 (콜시 블록 태핑 과제)와 정서 인식 과제 (얼굴표정 정서인식 과제)를 수행하도록 하고, 수행의 정확도를 관찰하였다. 연구 결과, 고정관념 위협에 노출된 노인 군이 그렇지 않은 노인 군에 비해 정서인식 과제에서 유의하게 저조한 수행 정확도 (p<.05)를 보였다. 또한 자신의 노화에 대한 인식과 고정관념 위협 사이에 상호작용 효과가 확인되어(p<.05), 자신의 노화에 대한 인식이 긍정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되더라도 정서인식 과제와 어려운 공간 작업기억 과제에서 대조군과 유사한 수행 정확도를 보인 반면, 자신의 노화에 대한 인식이 부정적인 노인들은 고정관념 위협에 노출되었을 때, 매우 저조한 수행 정확도를 나타내는 양상을 보였다. 따라서 본 연구에서는 고정관념 위협이 노인의 정서인식 기능에 부정적 영향을 미치는 것을 검증하였으며, 자신의 노화에 대한 긍정적 인식이 고정관념 위협으로 인한 인지기능 저하의 보호 요인으로 작용한다는 것을 확인하였다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.322-331
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• 2021

본 연구는 간호대학 신입생의 다문화수용성 수준을 파악하고 이에 영향을 주는 요인을 분석하고자 하였다. 연구 방법은 W 시 소재 K 대학 간호학과 1학년 학생 410명을 대상으로 2021년 3월 1일- 28일까지 설문조사하였고, 오픈소스 통계패키지 R을 이용하여 빈도, 신뢰도 분석, t-test, ANOVA, correlation, Multiple regression을 시행하였다. 연구결과 간호대학 신입생의 다문화수용성 수준은 평균 77.36점으로 다소 높은 다문화 수용성 능력을 가지는 것으로 나타났고, 다문화수용성 관련 요인의 영향을 분석한 결과 한국인 인정요건(𝛽=0.34, p<.001), 이주민에 대한 지각된 위협 인식(𝛽=0.29, p<.001), 다문화 교육 경험(𝛽=0.14, p<.001), 다문화 교육 적정 연령 인식(𝛽=0.20, p<.001)은 유의미하였다. 이러한 결과에 따라 간호대학생의 다문화 관련 정규 교육과정 및 프로그램을 개발하고 적극적으로 활용해야 할 필요가 있다.

• 한국전자거래학회지
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• 제26권2호
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• pp.83-94
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• 2021

컴퓨터 비전 적용 분야에서 부분적으로 가려진 물체 인식의 필요성은 증가하고 있다. 물체를 확인하고 위치를 지정하는 데에 물체가 가려진 것은 심각한 문제를 야기한다. 이 논문은 여행자 소지 수하물에서 위험 물건을 발견하기 위하여 어닐드 홉필드 네트워크를 제안한다. 어닐드홉필드 네트워크는 하이브리드 홉필드 네트워크와 어닐링 이론에 기초한 확정적 근사방법이다. 하이브리드 홉필드 네트워크는 위험 물체의 이미지에서 발췌한 경계 점들과 코너 점들을 이용한다. 또한 어닐드 홉필드 네트워크의 런타임을 줄이기 위해 임계 온도를 조사하였다. 어닐드 홉필드 네트워크와 하이브리드 홉필드 네트워크의 성능을 비교하기 위하여 광범위한 컴퓨터 실험이 실행되었다.