• 정보보호학회논문지
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• 제33권3호
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• pp.499-510
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• 2023

최근 지능적이고 고도화된 사이버 공격은 악성코드가 포함된 파일을 이용하여 공공기관의 전산망을 공격하거나 정보를 유출하는 공격으로 그 피해가 커지고 있다. 다양한 정보 보호시스템이 구축된 공공기관에서도 기존의 시그니처 기반이나 정적 분석을 기반으로 하는 악성코드 및 랜섬웨어 파일 탐지하는 방식을 사용하는 경우는 알려진 공격은 탐지가 가능하나 알려지지 않은 동적 및 암호화 공격에 대해서는 취약하다. 본 연구에서 제안하는 탐지 방안은 공공기관에서 실제로 사용하는 정보보호시스템 중 악성코드 및 랜섬웨어를 탐지할 수 있는 시스템의 탐지 결과 데이터를 추출한 후 결합하여 여러 가지 속성을 도출해 내고, 머신러닝 분류 알고리즘을 통해 도출한 속성들이 어떻게 분류되고 어떤 속성이 분류 결과와 정확도 향상에 중대한 영향을 미치는지 실험을 통해 결과를 도출한다. 본 논문의 실험 결과에서는 특정 속성이 포함된 경우와 포함되지 않은 경우 알고리즘마다 상이하지만, 특정 속성이 포함된 학습에서는 정확도가 높아지는 결과를 보였으며 추후 정보보호시스템의 랜섬웨어 파일 및 이상행위 탐지 알고리즘 제작 시 속성 선택에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국과학교육학회지
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• 제24권3호
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• pp.638-645
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• 2004

본 연구에서는 학생들의 창의적 문제해결력과 비판적 사고력을 함양하기 위한 프로그램으로 온라인 물리탐구토론 학습체제를 개발하여, 온라인 물리탐구토론에 참여한 학생들의 상호작용 유형을 단위토론에서의 참여자 수, 다중토론장의 형성, 대화의 이동을 중심으로 구분하여 개인간 상호작용 유형, 일대일 참여의 상호작용 유형, 다중참여로 인한 일대다 상호작용 유형, 다대다 상호작용 유형등으로 분류하였다. 이는 사이버 상에서 벌어지는 학생들의 참여구조와 상호작용 양상을 파악할 수 있어 온라인을 통한 교육의 방향에 좋은 정보를 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 말소리와 음성과학
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• 제12권4호
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• pp.9-17
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• 2020

Changes in the first language (L1) sound system as a result of acquiring a second language (L2) (i.e., phonetic drift) have received considerable attention from a variety of speakers, settings, and environments. Less attention has been given to phonetic drift in adult speakers' L2 learning as their length of residence in America (LOR) increases. This study examines the effects of LOR on voice onset time (VOT) in L1 Korean stops. Three different groups of Korean adult learners of L2 English were compared to assess how malleable their L1 representations are in terms of LOR and whether there is any relationship between L1 change and L2 acquisition. The results showed that the effect of LOR was linguistically unimportant in the production of Korean stops. However, VOT merger as evidence of sound change in Korean stops were robust in the speech production of most of the female speakers across the groups. The results suggest that L2 English may not be the primary cause of L1 sound change. For generalizability, further study is necessary to see whether other acoustic cues show a similar pattern.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.190-193
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• 2010

본 논문은 최근 전세계적으로 유통물류를 비롯한 산업 전반에 걸쳐 RFID(Radio Frequency Identification) 기술이 새로운 성장 동력으로 각광을 받고 있다. 유비쿼터스 시대에서 RFID는 빼놓을 수 없는 시스템 이다. RFID/USN 사업 추진시 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 학습하기 위해서 자료를 구할 때는 비밀유지계약서를 체결해야 한다. RFID 시스템을 대부분 수입에 의존하고 있고, 기술 인력도 현재 부족하여 어려움을 겪고 있다. 이런 문제점을 보안하기 위하여 공부하는 학생들이 RFID 시스템을 쉽게 접근할 수 있도록 제작하였다. 여러 가지 규약에 의해 제안되었던 문제점을 해결하는데 의의가 있다. 별도의 RFID 전용칩을 사용하지 않고, 마이크로콘트롤러를 사용하여 저가격 RFID 학습 시스템을 구현하였다. 13.56MHz RFID 시스템의 ISO14443A 읽기/쓰기 방법에 대해 설명하고, HF 대역의 13.56MHz RFID 시스템의 구성에 대해서 소개한다. 구현한 RFID 시스템을 활용하여 응용 프로그램을 제작하여 실습을 진행하였다. RFID 시스템의 구조를 쉽게 이해하기 위하여 각각의 모듈로 분류하여 나누어 제작하였다. 태그의 EEPROM 메모리에 정보가 어떻게 저장 되는지를 학습할 수 있도록 C#을 사용하여 응용 프로그램을 설계 및 구현하여 실습하였다. 학습자가 RFID 시스템이 산업분야에서 어떻게 활용되는지 이해를 돕기 위하여 학생증 발급 시스템을 구현하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권3호
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• pp.551-569
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• 2024

With the rapid development of electric vehicles (EVs) industry, EV charging service becomes more and more important. Especially, in the case of suddenly drop of air temperature or open holidays that large-scale EVs seeking for charging devices (CDs) in a short time. In such scenario, inefficient EV charging scheduling algorithm might lead to a bad service quality, for example, long queueing times for EVs and unreasonable idling time for charging devices. To deal with this issue, this paper propose a Deep-Q-Network (DQN) based two-stage scheduling method for the large-scale EVs charging service. Fine-grained states with two delicate neural networks are proposed to optimize the sequencing of EVs and charging station (CS) arrangement. Two efficient algorithms are presented to obtain the optimal EVs charging scheduling scheme for large-scale EVs charging demand. Three case studies show the superiority of our proposal, in terms of a high service quality (minimized average queuing time of EVs and maximized charging performance at both EV and CS sides) and achieve greater scheduling efficiency. The code and data are available at THE CODE AND DATA.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.393-399
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• 2012

학생들이 다른 언어를 배우고 익히도록 동기부여를 하기 위해 기발한 독창성과 새로운 기술을 필요로 할 것이다. 멀티미디어를 이용하면 수업과 과제를 모든 학생들에게 흥미롭게 해줄 것 이다. 그들에게 관심이 있는 스마트 폰의 사용과, 노트북과 무선 인터넷의 사용으로 학생들은 그들의 언어 기술을 실제로 어디에서나 공부할 수 있을 것 이다. 예를들어 팟캐스트, 인터넷망을 통해 다양한 콘텐츠를 제공하는 서비스 Podcasts 도구 방법 등을 통해 ESL(English as a Second Language) 학습이 매우 용이하게 되었다. 즉 이러한 멀티미디어 tools를 이용한 외국어 듣기 연습 서비스 등 다양한 교수 학습방법 개발이 필요하다. 효율적인 영어 교육을 위한 도입된 이러한 여러 멀티미디어 기기의 사용은 여러 가지 독특한 장점을 가지고 있다. 본 연구에서 영어 교육을 최대화하기 위해 멀티미디어의 특징과 그 활용에 대해 연구하고자 한다. 디지털교과서 및 영어 수업을 위한 멀티미디어 콘텐츠 도구 활용, 인터넷 방송은 물론 원격화상 수업, 사이버 학습 등 1:1 영상 교육을 이용한 유비쿼터스 학습 환경을 제시하고자 한다. 더 나아가 최첨단 u-러닝 기기의 체험을 통해 미래 교육 변화를 조망하고 또한 다양한 수업기기와 변화된 수업시스템 모델을 통해 영어 교육의 새로운 방향을 제시하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.105-112
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• 2020

본 연구는 약 20여 년간 비약적인 성장을 이룬 우리나라 온라인 고등교육의 변화와 발전을 단계별로 분류하고, 각각의 특징을 분석 및 정리하였다. 동영상 콘텐츠와 기본적인 LMS에 초점을 두었던 도입기에서 출발하여, LMS 안에서 상호작용을 강화함으로써 교육의 질을 제고하기 위한 노력을 기울여 고등교육기관으로의 전환인가 및 최초의 원격대학원 인가를 이룬 성장기를 거쳤다. 성숙기에는 원격대학원이 증설되면서 온라인실시간수업·세미나 등이 활용되었고, 스마트폰의 도입과 확산에 따라 스마트러닝의 기초도 다져졌다. 그러나 코로나19 팬데믹으로 비대면 수업방식의 전반적이고 갑작스런 도입에 따라 온라인 고등교육은 급격한 확산과 함께 교육의 질 제고를 위한 다양한 문제에 직면하게 되었다. 이런 상황에서 지금까지의 흐름을 단계별로 분석하고 검토함으로써 현재의 대전환기가 직면한 문제들은 무엇이며, 미래의 발전을 위해 무엇을 해결해야할 것인지 등을 논의하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권10호
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• pp.1311-1319
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• 2019

현재 웹 환경은 정보 공유와 비즈니스 수행을 위해 보편적으로 사용되고 있는 영역으로 개인 정보 유출이나 시스템 장애 등을 목표로 하는 외부 해킹의 공격 타켓이 되고 있다. 기존의 사이버 공격 탐지 기술은 일반적으로 시그니처 기반 분석으로 공격 패턴의 변경이 발생할 경우 탐지가 어렵다는 한계가 있다. 특히 웹 취약점 기반 공격 중 삽입 공격은 가장 빈번히 발생하는 공격이고 다양한 변형 공격이 언제든 가능하다. 본 논문에서는 웹서버 로그에서 정상상태를 벗어나는 비정상 상태를 탐지하는 이상상태 탐지 기법을 제안한다. 제안된 방법은 웹서버 로그 내 문자열 항목을 머신러닝 기반 임베딩 기법으로 벡터로 치환한 후 다수의 정상 데이터와 상이한 경향성을 보이는 비정상 데이터를 탐지하는 머신러닝 기반 이상상태 탐지 기법이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권12호
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• pp.741-752
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• 2008

관점지향 소프트웨어 개발방법(AOSD)은 시스템을 관심사별로 분류하고 횡단관심사를 식별하여 애스팩트 클래스로 구성함으로써 높은 유지보수성이 요구되는 사용자 중심의 시스템 설계를 위한 중요한 소프트웨어 개발방법으로 부각되고 있다. 그러나 기존의 관점지향 소프트웨어 개발방법에 대한 연구들은 횡단관심사의 식별과 명세에 대한 연구들과 애스팩트 클래스를 중심으로 하는 시스템 구현에 대한 연구들이 대부분이며, 식별된 횡단관심사의 추적 방법에 대한 연구들은 매우 미흡하였다. 따라서 본 연구에서는 AOSD를 기반으로 시스템 모델링 단계에서의 횡단관심사 추적을 위한 관점지향 슬라이싱 기법을 제안하였다. 유스 케이스들 간의 상호작용 분석을 통해 횡단관심사를 식별하여 명세한 후 식별된 횡단관심사 추적을 위한 슬라이싱 기법을 제시하였으며, 사례연구를 위해 학습관리시스템(LMS)에 이 기법을 적용하였다. LMS는 시스템 기능의 잦은 변경 및 확장 요구가 많은 사이버교육 시스템으로 이 시스템의 개발에 유지보수성을 높이는 AOSD를 적용하는 것은 매우 효과적인 방법이다. 그리고 마지막으로 기존 연구와의 비교분석 결과를 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.47-53
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• 2022

최근 지능화된 보안 패러다임의 변화에 따라, 다양한 정보보안 시스템에서 발생하는 각종 정보를 인공지능 기반 이상탐지에 적용하기 위한 연구가 증가하고 있다. 따라서 본 연구는 로그와 같은 시계열 데이터를 수치형 특성인 벡터로 변환하기 위하여 딥러닝 기반 Word2Vec 모델의 CBOW와 Skip-gram 추론 방식과 동시발생 빈도 기반 통계 방식을 사용하여 공개된 ADFA 시스템콜 데이터에 대하여, 벡터의 차원, 시퀀스 길이 및 윈도우 사이즈를 고려한 다양한 임베딩 벡터로의 변환에 대한 실험을 진행하였다. 또한 임베딩 모델로 생성된 벡터를 입력으로 하는 GRU 기반 이상 탐지 모델을 통해 탐지 성능뿐만 아니라 사용된 임베딩 방법들의 성능을 비교 평가하였다. 통계 모델에 비해 추론 기반 모델인 Skip-gram이 특정 윈도우 사이즈나 시퀀스 길이에 치우침 없이 좀 더 안정되게(stable) 성능을 유지하여, 시퀀스 데이터의 각 이벤트들을 임베딩 벡터로 만드는데 더 효과적임을 확인하였다.