• 정보과학회 논문지
• /
• 제42권5호
• /
• pp.558-565
• /
• 2015

최근 새롭게 제작되는 악성코드 수의 증가와 악성코드 변종들의 다양성은 악성코드 분석가의 분석에 소요되는 시간과 노력에 많은 영향을 준다. 따라서 효과적인 악성코드 분류는 악성코드 분석가의 악성코드 분석에 소요되는 시간과 노력을 감소시키는 데 도움을 줄 뿐만 아니라, 악성코드 계보 연구 등 다양한 분야에 활용 가능하다. 본 논문에서는 악성코드 분류를 위해 중요 연산부호를 이용하는 방법을 제안한다. 중요 연산부호란 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 연산부호들을 의미한다. 실험을 통해서 악성코드 분류에 높은 영향력을 가지는 상위 10개의 연산부호들을 중요 연산부호로 선정할 수 있음을 확인하였으며, 이를 이용할 경우 지도학습 알고리즘의 학습시간을 약 91% 단축시킬 수 있었다. 이는 향후 다량의 악성코드 분류 연구에 응용 가능할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1214-1221
• /
• 2007

Ad-hoc 망은 기반의 하부 구조 계층의 도움 없이 이동 노드와 클러스터(Cluster)들만으로 구성된 유연한 무선 통신망이다. 본 논문에서는 이동 노드의 다양한 상황 정보를 분석하여 효율적인 온톨로지(Ontology) 기반의 상황인식(Context-Aware) 기술을 적용한 네트워크의 변화에 대한 예측이 가능한 추론망을 연구 제안한다. 제안된 구조에서는 각 노드간의 거리 정보등 상황정보를 이용한 분석으로부터 망을 형성하기 위한 초기단계와 노드의 상태값을 비교하여 노드의 경로를 예측 유지 및 분석하는 단계로 구성된다. 제안하고자 하는 RODMRP(Resilient Ontology-based Dynamic Multicast Routing Protocol)의 추론망 구조는 이동 노드간의 변화된 환경에서 복원력이 뛰어난 트리 구조의 효율적인 packet를 제공한다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제17권3호
• /
• pp.275-284
• /
• 2001

본 연구에서는 강원도 평창군 봉평면 일대의 지역에 대해 2000년 4월 24일에 수신된 IKONOS 위성영상을 이용하여 피복분류를 수행하였다. 피복분류는 임상분류에 중점을 두었으며, 분류에 적용한 분류항목(class)은 현지조사 및 영상을 통하여 상록침엽수, 낙엽송, 활엽수, 나지, 밭, 초지, 수역, 사토지역, 아스팔트지역의 9개로 나누었다. 영상분류는 최대우도법을 적용하여 감독분류를 수행하였다. 정확도는 검정지역에 대한 전체정확도, 생산자정확도, 사용자정확도, k의 항목에 대해 분류오차행렬표를 통하여 평가하였다. 분류 및 분석에는 ERDAS사의 Imagine 8.4와 Purdue 대학에서 개발한 Multispec 소프트웨어를 사용하였다. 분류 결과, 검정지역에 대한 정확도는 전체정확도 94.3%, 생산자정확도 77.0-99.9%, 사용자정확도 71.9-100%, k은 0.93이었다. 나지, 사토지역, 밭 등의 경우 다른 분류항목보다 분류의 정확도가 비교적 낮게 나타난 반면, 임상분류에 있어서는 기존의 중해상도(5-30m) 위성영상보다 향상된 분류결과를 보여주었다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제31권4호
• /
• pp.605-616
• /
• 2021

악성코드는 임의의 프로그램을 대상으로 정확하게 식별할 수 있어야 하지만, 분류 기법을 이용하는 기존 연구들은 제한된 샘플에만 적용할 수 있다는 한계가 있다. 본 논문은 임의의 프로그램으로부터 악성코드 패밀리를 탐지하고 분류하기 위해 API 호출 빈도를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 특정 API에 대한 호출 빈도가 임계값을 넘는지 검사하는 규칙을 정의하고, 해당하는 규칙에 의한 비율 정보를 활용하여 특정 패밀리를 식별하는 것이다. 본 논문에서는 결정트리 알고리즘을 응용하여 학습셋으로부터 특정 패밀리를 가장 잘 식별할 수 있는 값으로 임계값을 결정하였다. 4,443개의 샘플을 이용해 학습셋과 시험셋을 나눠 성능을 측정한 결과 패밀리 탐지의 경우 85.1%의 정밀도와 91.3%의 재현율을 보이고, 분류의 경우 97.7%의 정밀도와 98.1%의 재현율을 보여 악성코드 패밀리를 효과적으로 식별할 수 있음을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
• /
• 제26권2호
• /
• pp.143-154
• /
• 2021

본 논문에서는 JPEG Pleno에서 제공하는 디지털 홀로그램 표준화 데이터를 압축하는 방법을 제시한다. 디지털 홀로그램의 수치 복원에서 시각화를 위한 랜덤 위상의 추가는 간섭현상으로 인한 스페클 노이즈와 더블어 홀로그램의 압축 효율을 떨어트린다. 홀로그램은 완전 복소의 부동소수점 형태의 데이터로 구성되며 초고해상도와 스페클 노이즈로 인해 홀로그램 특성에 맞춘 압축기술 개발이 필수적이다. 먼저, 다양한 웨이블릿 필터를 이용하여 홀로그램 데이터에 대한 주파수 특성 분석을 진행하여 필터 종류에 따른 에너지 집중도를 분석한다. 두 번째로 에너지 집중도를 이용한 부대역 선택 알고리즘에 대해 소개한다. 마지막으로 JPEG2000의 웨이블릿 필터인 Daubechies 9/7을 이용한 JPEG2000, SPIHT, H.264 결과와 제안하는 방법을 이용하여 압축 및 복원하고 압축률 대비 정량적 화질평가를 통해 그 효율을 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제19권7호
• /
• pp.99-109
• /
• 2019

비모수 생산성 분석기법인 Data Envelopment Analysis (DEA)는 여러 분야의 효율성 평가에 적용되고 있다. DEA 방법론이 다양한 분야의 문제에 대한 현실적 적용에 있어 단점이 있다. 예를 들어 DEA는 각 의사 결정단위의 상대적인 효율성 평가에 적합하다. 그러나 이론적인 최대치와의 비교가 아닌 벤치마킹해야 할 참조그룹과 얼마만큼 개선해야 할지를 단지 알려 줄 뿐이다. 즉, 새로운 의사결정단위의 효율성을 측정하기 위해 우리는 과거에 사용된 의사결정단위 데이터와 함께 완전히 새로운 DEA를 적용해야만 한다. 또한 우리는 다시 DEA를 적용하지 않고서 새로운 의사결정단위의 효율성 수준을 예상할 수 없다. 우리는 이러한 DEA의 단점을 보완하기 위해 C5.0과 결합한 하이브리드 분석방법론을 제안한다. 35개의 항만의 효율성 평가를 통해 새로운 의사결정단위는 기존의 의사결정단위와 함께 다시 DEA를 실행할 필요 없이 제안한 방법론을 적용하여 어느 등급에 속하는지 예상할 수 있다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.302-308
• /
• 2019

항공 데이터 네트워크 (ADN; aircraft data network)는 항공기 항전장비들 간 신호데이터 송수신을 위한 네트워크로써 항공기 운용 환경을 고려해 MIL-STD-1553B와 같이 고신뢰성 프로토콜이 사용되어왔다. 최근에는 고속통신의 필요성이 증가함에 따라 상용 이더넷이 ADN으로 활용되고 있으며, 적용 범위가 증가하고 있는 추세이다. 이더넷은 MIL-STD-1553B 프로토콜에 비해 고속 데이터 전송이 가능하다는 장점이 있지만, 지연시간이 길다는 낮은 단점이 있다. 본 논문에서는 ADN으로 활용되는 이더넷의 성능 향상을 위한 동적 라우팅 기법과 우선순위 기반 데이터 전송기법을 제시한다. 제시기법은 이더넷 스위치에 적용되어 네트워크 트래픽의 효율적 관리 및 고우선순위 데이터 전송시간 단축시킬 수 있다. 본 논문에서는 이더넷 스위치 기반 항공전자 네트워크 환경에서 시뮬레이션을 통해 제시기법이 기존 이더넷에서 사용되는 스패닝 트리 프로토콜에 비해 데이터 전송시간을 단축시킬 수 있음을 입증한다.

• 산업융합연구
• /
• 제16권4호
• /
• pp.33-46
• /
• 2018

개인신용평가는 은행이 대출을 승인할 때 수익성 있는 의사결정을 적절히 유도할 수 있는 효과적인 도구이다. 최근 많은 분류 알고리즘 및 모델이 개인신용평가에 사용되고 있다. 개인신용평가 기법은 대체로 통계적 방법과 비 통계적 방법으로 구분된다. 통계적 방법에는 선형회귀분석, 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무 등이 포함된다. 비 통계적 방법에는 선형계획법, 신경망, 유전자 알고리즘 및 Support Vector Machines 등이 포함된다. 그러나 신용평가모형 개발을 위해 어떠한 방법이 최선인지에 관해서는 일관된 결론을 내리기는 어렵다. 본 논문에서는 중국 금융기관의 개인 신용 데이터를 사용하여 가장 대표적인 신용평가 기법인 로지스틱 회귀분석, 신경망 그리고 Support Vector Machines의 성능을 비교하고자 한다. 구체적으로, 세 가지 모형을 각각 구축하여 고객을 분류하고 분석 결과를 비교하였다. 분석결과에 따르면, Support Vector Machines이 로지스틱 회귀분석과 신경망보다 더 나은 성능을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
• /
• pp.316-318
• /
• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제23권11호
• /
• pp.1343-1350
• /
• 2019

윤곽선 이미지를 시계열로 변환하는 작업은 빠르고 상호작용 방식이 매우 중요한 대용량 이미지 데이터베이스에서도 윤곽선 매칭 수행을 가능 할 수 있게 만든다. 최근 연구에서는 윤곽선 이미지를 시계열 데이터로 변환하여 부분 노이즈제거를 고려하면서 빠르게 매칭을 수행하려는 시도가 있었다. 본 논문에서는 성능 향상을 위해 임의의 노이즈제거를 위해 임의의 모든 노이즈제거 매개 변수를 고려한 색인 구축 방법을 제안한다. 이는 가능한 모든 노이즈제거 매개 변수에 따른 부분 노이즈제거를 고려해야하기 때문에 어려운 문제이다. 본 논문에서는 다차원 색인인 R*-tree를 사용하여 모든 가능한 노이즈제거 매개 변수에 의한 최소 경계 영역(MBR)을 구성하여 효율적인 단일 생성 알고리즘을 제안한다. 다양한 실험 결과, 제안한 색인 기반 매칭 방법은 검색 성능을 최대 46.6 ~ 4023.6 배나 향상시킨다.