• 정보보호학회논문지
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• 제30권6호
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• pp.1013-1021
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• 2020

악성코드 저자 식별은 알려진 악성코드 저자의 특징을 이용하여 알려지지 않은 악성코드의 저자 특징과 비교를 통해 악성코드를 식별하기 위한 연구 분야이다. 바이너리를 이용한 저자 식별 방법은 실질적으로 배포된 악성코드를 대상으로 수집 및 분석이 용이하다는 장점을 갖으나, 소스코드를 이용한 방법보다 특징 활용 범위가 제한된다. 이러한 한계점으로 인해 다수의 저자를 대상으로 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 연구는 바이너리 저자 식별에 한계점을 보완하기 위하여 '바이너리로부터 의미론적 특징 정의'와 '서바이벌 네트워크 개념을 이용한 중복 특징에 대한 허용 범위 정의' 방법을 제안한다. 제안한 방법은 바이너리 정보로부터 Opcode 기반의 그래프 특징을 정의하며, 서바이벌 네트워크 개념을 이용하여 저자별 고유 특징을 선택할 수 있는 허용범위를 정의하는 것이다. 이를 통해 저자별 특징 정의 및 특징 선택 방법을 하나의 기술로 정의할 수 있으며, 실험을 통해 선행연구보다 5.0%의 정확도 향상과 함께 소스코드 기반 분석과 동일한 수준의 정확도 도출이 가능함을 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제32권5호
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• pp.933-943
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• 2022

인터넷이 발달하고 컴퓨터 이용률이 높아짐에 따라 악성코드로 인한 위협 또한 함께 증가하고 있다. 매년 발견되는 악성코드의 수는 급격히 증가하여 자동으로 대량의 악성코드를 분석하기 위한 시스템이 필요한 상황이다. 본 논문에서는 딥러닝 알고리즘을 활용한 악성코드 자동 분석 기법을 소개한다. CNN(Convolutional Neural Network)라는 이미지 분류에 활용도가 높은 알고리즘을 이용하여 악성코드의 특징을 이미지화한 데이터를 분석한다. 제안하는 방법은 악성코드의 Semantic한 정보를 탐지에 활용하기 위하여 단순 바이너리 바이트를 기반으로 생성한 이미지가 아닌, 바이너리의 명령어 빈도수를 기반으로 생성한 이미지를 CNN으로 분석한다. 악성코드 10,000개 정상코드 10,000개로 구성된 대량의 데이터 셋을 활용하여 탐지 성능을 확인한 결과, 제안하는 방법은 91%의 정확도로 악성코드를 탐지할 수 있음이 확인되었다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.492-505
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• 2022

본 연구는 IoT 센싱 데이터의 무 손실 실시간 전송에 활용 가능한 BL-beta 코드의 엔코딩 및 디코딩 성능 개선을 통해 효과적으로 압축 데이터를 실시간으로 전송하고, 해독할 수 있도록 로직을 개선한 결과에 대한 연구이다. BL-beta 코드의 엔코딩 과정에는 비교적 연산 부담이 큰 로그 함수와 지수 함수, 나눗셈 및 제곱근 연산 등이 포함되어 있는데 이를 개선하여 비트 연산과 이진수 패턴 분석 그리고 비트 패턴을 이용한 뉴턴-랩슨 방법의 초기 값 설정을 통해 빠르게 데이터를 BL-beta 코드로 엔코딩 및 디코딩 할 수 있는 새로운 규칙성을 발견하였으며 이를 적용하여 기존 연구와 비교하여 알고리즘의 엔코딩 속도를 평균 24.8%, 디코딩 속도를 평균 5.3% 개선하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.338-343
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• 2020

본 논문에서는 소프트 값을 활용한 Hamming 부호의 복호 방식이 분자 통신 채널에도 적용될 수 있음을 보였다. 분자 통신 시스템의 복조기 출력단에서 복호에 활용될 수 있는 소프트 값 기준을 제안하고 이를 활용한 복호 방식이 분자 통신 채널에서도 신뢰도를 향상시킬 수 있음을 모의실험을 통해 보였다. 확산 기반 분자통신 채널을 가정하였으며 BCSK 변조방식을 이용하여 정보 심벌을 전송하였다. 매 심벌구간 마다 수신기에 흡수되는 분자 수를 적절한 문턱값과 비교하여 복조한 후 흡수된 분자 수는 더 이상 사용되지 않는다. 본 논문에서는 더 이상 사용되지 않는 분자수 정보를 소프트 값으로 복호 과정에 활용하여 복호기의 BER 성능을 개선하였다. BER 성능 향상을 확인하기 위해 시뮬레이션을 수행하였으며, 비트 당 분자수가 600인 경우 해밍 부호를 사용하지 않은 BCSK 시스템의 오율에 대해 (15,11) 해밍 부호의 오율이 약 5.0×10^-3 정도 개선되었으며 이에 대해 소프트 값을 활용한 (15,11) 해밍 부호의 오율은 동일한 정도로 개선되었음을 볼 수 있었다. (7,4) 해밍 부호의 경우에도 (15,11) 해밍 부호와 유사한 결과를 보여준다. 따라서 수신기에 흡수된 분자수와 문턱 값의 차이 값을 소프트 값으로 활용하면 분자통신 채널에서도 해밍 부호의 BER 성능을 크게 개선할 수 있음을 알 수 있다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권4호
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• pp.721-729
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• 2017

악성코드에 대한 빠른 대응을 위해서는 악성코드에 대한 효율적인 분석이 필요하다. 그 중 하나로, 오픈 소스 함수들과 같이 안전한 것으로 확인된 부분을 분석 대상에서 제외하여 방대한 분석 대상을 줄이는 방법이 도움이 될 수 있다. 본 논문은 여러 오픈소스의 동적 링크 라이브러리 파일을 윈도우 환경에서 생성하여 오픈소스의 함수 정보들을 버전별, 컴파일러별로 시그니처 정보를 추출하고 비교하여 변경이 의심스러운 함수를 찾을 수 있는 자동화 도구를 제시한다. 또한 해당 도구는 비교에 사용된 정보들을 DB에 저장, 추후에 사용할 수 있어 분석 시간 오버헤드를 줄일 수 있다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.781-788
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• 2011

Sphere-packing problem은 주어진 공간에 가능한 한 많은 구(sphere)를 채울 수 있는 배열을 찾는 문제이고 covering problem은 이에 쌍대적인 최적화의 문제로 코딩이론에 적용된다. 본 논문에서는 이진 코드이론에서의 가중치(weight)와 해밍거리(Hamming distance)에 대한 개념을 부울 대수(Boolean algebra)의 개념으로 일반화한다. 부울 대수에서의 가중치와 이를 이용하여 거리함수를 정의하고, 이들의 기본적인 성질들을 밝힌다. 또한, 부울 대수에서의 sphere-packing bound와 Gilbert-Varshamov bound의 정리를 증명한다.

• ETRI Journal
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• 제32권5호
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• pp.784-794
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• 2010

Automatic facial expression recognition has many potential applications in different areas of human computer interaction. However, they are not yet fully realized due to the lack of an effective facial feature descriptor. In this paper, we present a new appearance-based feature descriptor, the local directional pattern (LDP), to represent facial geometry and analyze its performance in expression recognition. An LDP feature is obtained by computing the edge response values in 8 directions at each pixel and encoding them into an 8 bit binary number using the relative strength of these edge responses. The LDP descriptor, a distribution of LDP codes within an image or image patch, is used to describe each expression image. The effectiveness of dimensionality reduction techniques, such as principal component analysis and AdaBoost, is also analyzed in terms of computational cost saving and classification accuracy. Two well-known machine learning methods, template matching and support vector machine, are used for classification using the Cohn-Kanade and Japanese female facial expression databases. Better classification accuracy shows the superiority of LDP descriptor against other appearance-based feature descriptors.

• 전자공학회논문지B
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• 제33B권2호
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• pp.168-177
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• 1996

In this paper, we propose an on-line recognition system of chinese characters using an adaptive resonance theory-1(ART-1) neural network. Strokes, primitive components of chinese characters are usually warped into a cursive form and classifying them is very difficult. To deal with such cursive strokes, we use an ART-1 neural network that has the following advantages: (1) it automatically assembles similar patterns together to form classes in a self-organized manner: (2) it directly accesses the recognition codes corresponding to binary input patterns after self-stabilizing; (3) it doesn't tends to get trapped in local minima, or globally incorrect solutions. A database for character recognition also dynamically constructed with generalized character lists, and a new character can be included simply by adding a new sequence to the list. Character recognition is achieved by traversing the chinese datbase with a sequence of recognized strokes and positional relations between the strokes. To verify the performance of the system. We tested it for 1800 daily-used basic chinese second per character. This results suggest that the proposed system is pertinent to be put into practical use.

• 대한전자공학회논문지SD
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• 제37권1호
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• pp.53-59
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• 2000

방송 네트워크 또는 근거리 통신망에서 사용 가능한 비선형 간섭계를 이용한 광 부호 분할 다중 접속 (Optical Code division multiple access) 방식의 통신을 위한 부호기와 복호기를 제안하였다. 제안된 부호기와 복호기의 동작 원리는 광섬유 간섭계 내에서 두 개의 광신호가 같이 진행할 때 생기는 비선형 효과인 교차 위상 변조(cross phase modulation)에 기초를 두고 있으며, 교차 위상 변조를 통해 WDM 결합기 위치 배열에 따라 임의의 광 펄스-시퀀스를 생성(generation)하고 상관(correlation)할 수 있다. 이러한 기본 동작 원리를 보이기 위해 기존의 레이저 및 광섬유로 구성되는 Sagnac 간섭계를 이요해서 기초 실험을 하였다. 실험 결과에서 상관된 출력 값은 예상한 바와 같이 Incoherent 파워 중첩이 아니라 상관된 위상 값의 $sin^2$으로 중앙 첨두치 대 부엽의 위상 비는 2:1이나 출력 값은 3:1이었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권3호
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• pp.125-134
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• 2006

본 논문은 음성이 인간에게 전달되어 나타나는 여러 가지 감정 표현 중에서 단지 4가지 감정 즉 두려움, 싫증, 놀람 그리고 중성에 대한 감정 표현이 얼굴과 몸동작에 동시에 나타내는 애니메이션 시스템인 HEEAS(Human Emotional Expression Animation System)를 구현하는데 그 주된 목적이 있다. 이를 위해서 본 논문에서는 감정 표현이 풍부한 한국인 20대 청년을 모델로 설정하였다. 또한 입력되어진 음성 신호를 통해서 추출된 감정표현에 대한 데이터를 얼굴코드와 몸동작코드를 부여하고 이를 데이터 베이스화 하여 실제 애니메이션 구현을 하기 위한 처리의 시간을 최소화하였다. 즉, 입력되어진 음성 신호를 이용해서 원하는 결과인 얼굴, 몸동작에 대한 자료를 이진 검색을 이용해서 데이터베이스에서 찾으므로 검색 시간을 최소화하였다. 실제 감정 표현에 대한문제들을 실험을 통해서 얻은 결과가 99.9%의 정확도임을 알 수가 있었다.