• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.35-43
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• 2018

MANET composed of only wireless nodes is increasingly utilized in various fields. However, it is exposed to many security vulnerabilities because it doesn't have any infrastructure and transmits data by using multi-hop method. Therefore, MANET should be applied the intrusion detection technique that can detect efficiently malicious nodes and decrease impacts of various attacks. In this paper, we propose a distributed intrusion detection technique that can detect the various attacks while improving the efficiency of attack detection and reducing the false positive rate. The proposed technique uses the cluster structure to manage the information in the center and monitor the traffic of their neighbor nodes directly in all nodes. We use three parameters for attack detection. We also applied an efficient authentication technique using only key exchange without the help of CA in order to provide integrity when exchanging information between cluster heads. This makes it possible to free the forgery of information about trust information of the nodes and attack nodes. The superiority of the proposed technique can be confirmed through comparative experiments with existing intrusion detection techniques.

• 한국전자파학회논문지
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• 제28권6호
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• pp.487-496
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• 2017

합성 개구면 레이다(synthetic aperture radar: SAR) 시스템을 이용한 지상 이동 표적 탐지(ground moving target indicator: GMTI)는 상대적으로 짧은 시간에 넓은 지상 지형에 존재하는 이동 표적을 탐지하여 교통통제 및 군사적 위협에 대한 정보를 획득하는 기술이다. Displaced phase center antenna(DPCA) 방법은 실시간 GMTI에 적합한 탐지방법이지만, 측정 지역에 따른 클러터 분포의 차이를 고려한 분석이 부족하다. 다양한 지상 클러터의 특징에 적합한 이동 표적 탐지기들의 설계를 위해 지상 클러터 지역의 이동 표적 탐지 성능에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 연구된 DPCA 탐지기를 이용한 지상 이동 표적 탐지가 지형에 따라 서로 다른 탐지 성능을 갖는 것을 시뮬레이션을 통해 확인하였다. 특히 도심 지형의 특징을 갖는 이종 및 극성 이종 클러터 지형에서 기존 DPCA 탐지기는 높은 오경보율을 갖고, 자연지형의 동종 클러터 지형에서 낮은 오경보율을 갖는 것을 확인하였다.

• 융합보안논문지
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• 제18권5_1호
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• pp.59-66
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• 2018

기계학습을 이용하는 침입 탐지 시스템의 성능은 특징 집합의 구성과 크기에 크게 좌우된다. 탐지율과 같은 시스템의 탐지 정확도는 특징 집합의 구성에, 학습 및 탐지 시간은 특징 집합의 크기에 의존한다. 따라서 즉각적인 대응이 필수인 침입 탐지 시스템의 실시간 탐지가 가능하도록 하려면, 특징 집합은 크기가 작으면서도 적절한 특징들로 구성하여야 한다. 본 논문은 실시간 탐지를 위한 특징 집합 선택 문제를 해결하기 위해 사용했던 기존의 다목적 유전자 알고리즘에 특징 간의 Pearson 상관계수를 함께 사용하면 탐지율을 거의 낮추지 않으면서도 특징 집합의 크기를 줄일 수 있음을 보인다. 제안한 방법의 성능평가를 위해 NSL_KDD 데이터를 사용하여 10가지 공격 유형과 정상적인 트래픽을 구별하도록 인공신경망을 설계, 구현하여 실험한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제8권9호
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• pp.217-224
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• 2019

최근 가정, 교통, 의료, 전력망 등 우리 생활과 밀접한 연관을 가진 여러 분야에서 IoT(Internet of Things) 센서 장치를 활용해 데이터를 수집하는 센서 네트워크를 구축하고 활용하고 있다. 이러한 센서 네트워크에서 센싱 데이터 조작은 재산 상, 안전 상의 심각한 위협이 될 수 있다. 따라서 외부 공격자가 센싱 데이터를 조작하지 못하도록 하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 외부 공격자에 의해 조작된 센싱 데이터를 효과적으로 제거하기 위해 데이터 난독화와 변화량 분석을 활용한 IoT 센싱 데이터 유효성 검증 기법을 제안한다. IoT 센서 장치는 난독화 함수에 따라 센싱 데이터를 변조하여 사용자에게 전송하고, 사용자는 전송받은 값을 원래의 값으로 되돌려 사용한다. 적절한 난독화를 거치지 않은 거짓 데이터는 유효 데이터와 다른 변화 양상을 보이고, 변화량 분석을 통해 거짓 데이터를 탐지할 수 있다. 성능 분석을 위해 데이터 유효성 검증 성능 및 검증 소요시간을 측정하였다. 그 결과, 기존 기법에 비해 최대 1.45배 거짓 데이터 차단율을 향상시키고, 0.1~002.0% 수준의 오검출률을 보였다. 또한 저전력, 저성능 IoT 센서 장치에서 검증 소요시간을 측정 결과, 데이터량 증가에 따라 2.5969초까지 증가되는 RSA 암호화 기법에 비해 제안 기법은 0.0003초로 높은 검증 효율을 확인하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.559-566
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• 2021

최근 증가된 해상 교통량의 영향으로 지속적으로 발생하는 선박사고에 대한 신속한 탐지 및 대처가 필요하다. 이를 위해, 광역 범위로 실시간 모니터링이 가능한 위성영상을 기반으로 선박탐지 연구가 활발히 수행되고 있다. 그러나, 분광특성을 활용하여 선박탐지를 수행한 선행연구에서는 후류(Wake) 제거를 수행하지 않아 후류가 선박으로 오탐지될 가능성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 Ship Detection Index (SDI)를 이용하여 Sentinel-2A/Multispectral Instrument (MSI) 위성영상에서 선박탐지를 수행하고 선박과 후류의 분광특성 차이를 기반으로 하는 Wake Detection Index (WDI)를 활용하여 후류를 제거하였다. 본 연구의 선박탐지 알고리즘의 정확도 검증을 위해 Probability of detection (POD), False alarm rate (FAR) 지수를 활용하였으며, 검증 결과 SDI만 적용한 결과에 비해 POD는 유사하게 나타나고 FAR는 6.4% 개선되었다.

• 대한교통학회지
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• 제22권4호
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• pp.159-173
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• 2004

본 연구에서는 기존의 돌발상황 검지모형의 단점인 crisp한 임계값 설정과 타 대상도로에 이식이 어려운 문제점을 보완하는 방법으로 퍼지추론모형과 유전자 알고리즘을 활용하였다. 퍼지추론모형을 이용하여 유고검지 알고리즘의 주요 구성요소들을 설계하였으며, 돌발상황 검지모형 스스로의 적응력(자가적응)과 현장 이식성(移植性)을 극대화하기 위하여 퍼지추론모형의 퍼지소속함수 최적화에 유전자 알고리즘을 적용함으로써 hybrid fuzzy-genetic 형태의 유고검지모형을 개발하였다. 개발된 돌발상황검지모형의 성능은 유전자 알고리즘의 특성상 적응이력과 비례하여 향상될 것이므로 본 연구의 결과만을 가지고 확정적 결론을 내릴 수는 없으나, 잠정적으로 검지율, 오보율, 검지시간 등의 척도에서 기존 성능우수 모형과 대등한 성능을 나타내었다. 본 연구의 초점이 기존 모형의 성능지표 자체의 향상보다는 다양한 도로유형에 공히 적용 가능한 동시에 자가 적응력을 갖도록 하는 실험적 시도에 있었던 만큼 연구는 소기의 성과를 거두었다고 판단되며, 향후 이 분야 연구가 지향해야 할 중요한 방향성 하나를 제시하였다고 판단된다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권4호
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• pp.86-92
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• 2011

지능형 교통 시스템(ITS : Intelligent Transport Systems)은 원활한 교통 흐름과 자동차의 주행 안전성을 위해 활발히 연구가 진행되고 있는 분야이다. 이를 위한 차량간의 거리 측정 센서로 최근에는 밀리미터파를 이용한 FMCW(Frequency Modulated Continuous Wave) 레이더가 활발히 연구되고 있다. 실제로 미국, 유럽 및 일본에서는 이미 47, 60, 77, 94, 139GHz 등이 차량의 레이더용 주파수로 할당되어 있다. 하지만 이러한 차량용 FMCW 레이더는 주변의 다른 레이더의 신호로 부터 간섭을 받게 되어 성능이 저하되는데 본 논문에서는 이런 FMCW레이더의 주변 간섭에 대한 영향을 분석하기 위해 FMCW레이더 및 간섭 상황을 모델링하고 이를 시뮬레이션 하였다. 본 연구에서는 레이더에 적용되던 기존의 성능 분석 지표인 PD(Probabilities of Detection)와 PFA(Probabilities of False Alarm) 이외에 거리 오차 정보를 반영하는 레이더 성능 분석 파라메타로 RER(Range Error Rate)을 제안하고 시뮬레이션을 통해 유용성을 검증 하였다. 제안된 RER 파라메타는 차량용 레이더 시스템에 있어 외부간섭신호에 의한 거리 오차에 대한 성능평가 지표로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2005년도 6th 2005 International Conference on Computers, Communications and System
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• pp.161-164
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• 2005

As the power of influence of the Internet grows steadily, attacks against the Internet can cause enormous monetary damages nowadays. A worm can not only replicate itself like a virus but also propagate itself across the Internet. So it infects vulnerable hosts in the Internet and then downgrades the overall performance of the Internet or makes the Internet not to work. To response this, worm detection and prevention technologies are developed. The worm detection technologies are classified into two categories, host based detection and network based detection. Host based detection methods are a method which checks the files that worms make, a method which checks the integrity of the file systems and so on. Network based detection methods are a misuse detection method which compares traffic payloads with worm signatures and anomaly detection methods which check inbound/outbound scan rates, ICMP host/port unreachable message rates, and TCP RST packet rates. However, single detection methods like the aforementioned can't response worms' attacks effectively because worms attack the Internet in the distributed fashion. In this paper, we propose a design of distributed worm detection system to overcome the inefficiency. Existing distributed network intrusion detection systems cooperate with each other only with their own information. Unlike this, in our proposed system, a worm detection system on a network in which worms select targets and a worm detection system on a network in which worms propagate themselves cooperate with each other with the direction-aware information in terms of worm's lifecycle. The direction-aware information includes the moving direction of worms and the service port attacked by worms. In this way, we can not only reduce false positive rate of the system but also prevent worms from propagating themselves across the Internet through dispersing the confirmed worm signature.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권11B호
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• pp.1297-1304
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• 2011

SIP는 인터넷을 기반으로 하기에 기존 인터넷에서 발생하는 보안 위협에 노출되어 있어 서비스 거부 및 서비스 단절과 같은 문제를 야기하는 플러딩 공격에 영향을 받을 수 있다. 하지만 현재 제안된 서비스 거부 공격 대응 기법은 제안 기법의 복잡도와 다양한 서비스 거부 공격에 대응하지 못한다는 한계점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 이러한 점을 고려하여 SIP 세션 설정 과정을 관찰하고 정상적인 세션을 맺은 사용자를 정상 사용자로 정의하여 이것을 이용한 화이트리스트를 구성함으로써 다양한 서비스 거부 공격 상황에서 정상 사용자에게 지속적인 서비스를 제공하고자 하는 방안을 제시한다. 본 방안은 다양한 공격 방법들을 네트워크 시뮬레이터인 OPNET을 이용하여 모델링하였고 서비스 거부 공격 시에도 지속적인 서비스 제공, 낮은 오탐율, 빠른 검색 시간을 달성코자 한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권8호
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• pp.369-376
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• 2016

점 클라우드로부터 차량을 추출하는 다양한 방식 중 OBPCA 방식은 세그먼트 단위의 평가-분류로 정확도가 높고, 단순한 직사각형 평면도에서 특성 값들을 추출하므로 분류가 빠르다. 그러나 이 OBPCA 방식은 차량과 크기가 비슷한 직육면체 모양의 물체를 차량과 구별하지 못하는 문제를 가지므로 이를 극복하고 차량 추출의 정확도를 높이는 방안에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해 수평 단면과 함께 수직 단면을 이용하는 확장 OBPCA 방식을 제안한다. 제안 방법은 수평 단면을 통해 차량 후보를 1차로 선별하고, 각 차량 후보에서 가장 특징적인 수직 단면을 찾아서 그 단면의 특성 값들을 임계값들과 비교하여 차량 여부를 판단한다. 비교실험에서는 본 제안방식이 기존 OBPCA 방식에 비해 정밀도가 6.61% 향상되고 위양성률이 13.96% 감소됨을 확인했으며, 이를 통해 제안 방식이 기존 OBPCA 분류오류 문제에 대해 효과적인 해결방안임을 보였다.