• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.157-173
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• 2011

최근 인터넷 사용의 증가에 따라 네트워크에 연결된 시스템에 대한 악의적인 해킹과 침입이 빈번하게 발생하고 있으며, 각종 시스템을 운영하는 정부기관, 관공서, 기업 등에서는 이러한 해킹 및 침입에 의해 치명적인 타격을 입을 수 있는 상황에 놓여 있다. 이에 따라 인가되지 않았거나 비정상적인 활동들을 탐지, 식별하여 적절하게 대응하는 침입탐지 시스템에 대한 관심과 수요가 높아지고 있으며, 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하려는 연구 또한 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구 역시 침입탐지 시스템의 예측성능을 개선하기 위한 새로운 지능형 침입탐지모형을 제안한다. 본 연구의 제안모형은 비교적 높은 예측력을 나타내면서 동시에 일반화 능력이 우수한 것으로 알려진 Support Vector Machine(SVM)을 기반으로, 비대칭 오류비용을 고려한 분류기준값 최적화를 함께 반영하여 침입을 효과적으로 차단할 수 있도록 설계되었다. 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 기존 기법인 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망과의 결과를 비교하였으며 그 결과 제안하는 SVM 모형이 다른 기법에 비해 상대적으로 우수한 성과를 보임을 확인할 수 있었다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제25권6호
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• pp.479-487
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• 2004

중추신경계손상으로 인하여 약화된 근육기능을 회복하기 위한 전기자극의 제어신호로 생체신호를 이용하고 있다. 생체신호중에서 마비된 근육에서 발생되는 자발적이면서 근수축을 하기에 부족한 자발근전도신호로 전기자극의 강도를 조절해야 하는 경우, 전기자극에 의해 발생되어 자발근전도신호에 섞이는 M-wave를 제거해야 한다. 본 연구에서는 M-wave를 제거하고 동시에 자발근전도신호의 크기를 보존하기 위한 최적필터를 설계하였고 최적필터의 계수는 입력 공분산 행렬의 최소고유치에 해당하는 고유벡터가 됨을 보였으며. inverse Power methd(IPM)을 사용하여 이를 적응적으로 구현하는 과정을 통해 기존의 예측오차필터 방법이 부최적 방법임을 보였다. 최적필터의 성능을 평가하기 위하여 모의데이터에 대한 false-positive rate를 측정하여 분석하였으며, 실험결과는 최적필터가 이전에 연구되었던 예측오차필터에 비해 효과적으로 M-wave를 제거할 수 있음을 보여준다.

• 대한핵의학회지
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• 제37권6호
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• pp.374-381
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• 2003

목적: 오류발견율 조절법을 PET 영상분석에 이용하면 다중비교에 따르는 위양성율을 줄이면서 동시에 검정력을 높일 수 있다. 조기 알츠하이머 치매 환자에서 오류발견율 조절법을 적용하였을 때와 비보정역치, 무작위 가우스장 보정역치를 적용하였울 때 FDG PET에 나타난 포도당 대사 감소영역이 어떻게 달라지는지 조사하였다. 방법: 28명의 평균 66세 (${\pm}7$)인 조기 알츠하이머성 치매 환자와 연령을 맞춘 18명의 정상인($68{\pm}6$세)의 FDG PET 영상을 SPM99 소프트웨어로 분석하였다. 환자군과 정상군의 차이와 각 환자와 정상군의 차이를 각각 비보정 역치 p값 0.001, 무작위장 보정 역치 p값 0.001, 오류발견율 조절법에 의한 오류발견율 0.001일 때을 정하여 이 세 통계적 역치에서 각각 뇌 포도당 대사감소 영역을 결정하였다. 결과: 집단 분석결과 비보정 역치를 사용하였을 때 가장 넓은 영역에서, 보정역치를 사용하였을 때 가장 좁은 영역에서, 오류발견율 조절법을 적용하였을 때 중간크기의 영역에 대사가 감소하였다. 개인분석결과 비보정 역치 경우 발견된 대사감소 화소보다 오류발견율 조절시 많은 화소가 나타난 경우(8/28, 29%)와 보정 역치 경우와 오류발견율 조절시에는 대사감소 부위가 나타나지 않고 비보정 역치 경우에만 넓은 부위에 대사감소부위가 나타난 경우(6/28, 21%), 그리고 보정역치보다 오류 발견율 조절시에 훨씬 많은 화소가 이상부위로 나타나서 비보정역치 경우에 근접하는 넓이를 찾을 수 있는 경우(14/28 50%)이었다. 결론: 조기 알츠하이머 치매 환자의 FDG PET을 오류발견율 조절법으로 분석한 결과 집단분석이나 개인분석 모두 대사감소부위를 잘 찾을 수 있었다. 집단의 크기가 작은 환자의 집단분석이나 특히 개인분석의 경우 오류발견율 조절법을 이용하여 FDG PET을 분석하는 것이 좋을 것이라 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.125-141
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• 2012

본 연구는 최근 그 중요성이 한층 높아지고 있는 침입탐지시스템(IDS, Intrusion Detection System)의 침입탐지모형을 개선하기 위한 방안으로 유전자 알고리즘에 기반한 새로운 통합모형을 제시한다. 본 연구의 제안모형은 서로 상호보완적 관계에 있는 이분류 모형인 로지스틱 회귀분석(LOGIT, Logistic Regression), 의사결정나무(DT, Decision Tree), 인공신경망 (ANN, Artificial Neural Network), 그리고 SVM(Support Vector Machine)의 예측결과에 적절한 가중치를 부여해 최종 예측결과를 산출하도록 하였는데, 이 때 최적 가중치의 탐색을 위한 방법으로는 유전자 알고리즘을 사용한다. 아울러, 본 연구에서는 1차적으로 오탐지율을 최소화하는 최적의 모형을 산출한 뒤, 이어 비대칭 오류비용 개념을 반영해 오탐지로 인해 발생할 수 있는 전체 비용을 최소화할 수 있는 최적 임계치를 탐색, 최종적으로 가장 비용 효율적인 침입탐지모형을 도출하고자 하였다. 본 연구에서는 제안모형의 우수성을 확인하기 위해, 국내 한 공공기관의 보안센서로부터 수집된 로그 데이터를 바탕으로 실증 분석을 수행하였다. 그 결과, 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘 기반 통합모형이 인공신경망이나 SVM만으로 구성된 단일모형에 비해 학습용과 검증용 데이터셋 모두에서 더 우수한 탐지율을 보임을 확인할 수 있었다. 비대칭 오류비용을 고려한 전체 비용의 관점에서도 단일모형으로 된 비교모형에 비해 본 연구의 제안모형이 더 낮은 비용을 나타냄을 확인할 수 있었다. 이렇게 실증적으로 그 효과가 검증된 본 연구의 제안 모형은 앞으로 보다 지능화된 침입탐지시스템을 개발하는데 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.285-293
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• 2017

스마트 디바이스에 대한 악의적인 공격들이 빠르게 진화하고 있고, 이들 공격에 대해 스마트 디바이스를 적절하게 보호하는 것은 매우 중요한 이슈로 부각되고 있다. 특히, 스미싱 공격은 스마트 폰에서 가장 중요한 위협들 중의 하나로 주목되고 있다. 이 논문에서는 스미싱 공격의 위험으로부터 사용자를 근본적으로 보호할 수 있는 클라우드 서비스를 제안한다. 제안된 클라우드 메시징 서비스는 사용자 스마트 디바이스에서 URL을 포함한 텍스트 메시지들을 필터링하여 클라우드 서버에 의해 제공되는 가상 머신을 통해 필터링된 메시지들을 확인하고 관리할 수 있는 클라우드 서비스를 제공한다. 기존의 스미싱 방지 기법들이 이미 알려진 패턴의 악성코드에 대해서만 보호하거나, 오탐(FP) 또는 미탐(FN) 등의 오류 가능성을 내포하고 있지만, 제안 기법은 URL을 포함하고 있는 모든 문자 메시지들을 자동적으로 필터링하여 클라우드 서버 상의 저장공간에 저장하고 확인 및 관리하기 때문에 스마트 디바이스에서 스미싱 공격에 의한 멀웨어(악성코드)의 설치를 완벽하게 차단할 수 있다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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• 제27권3호
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• pp.207-215
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• 2016

Objectives: This study aimed to investigate the differences in the facial emotion recognition and discrimination ability between children with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD) and autism spectrum disorder (ASD). Methods: Fifty-three children aged 7 to 11 years participated in this study. Among them, 43 were diagnosed with ADHD and 10 with ASD. The parents of the participants completed the Korean version of the Child Behavior Checklist, ADHD Rating Scale and Conner's scale. The participants completed the Korean Wechsler Intelligence Scale for Children-fourth edition and Advanced Test of Attention (ATA), Penn Emotion Recognition Task and Penn Emotion Discrimination Task. The group differences in the facial emotion recognition and discrimination ability were analyzed by using analysis of covariance for the purpose of controlling the visual omission error index of ATA. Results: The children with ADHD showed better recognition of happy and sad faces and less false positive neutral responses than those with ASD. Also, the children with ADHD recognized emotions better than those with ASD on female faces and in extreme facial expressions, but not on male faces or in mild facial expressions. We found no differences in the facial emotion discrimination between the children with ADHD and ASD. Conclusion: Our results suggest that children with ADHD recognize facial emotions better than children with ASD, but they still have deficits. Interventions which consider their different emotion recognition and discrimination abilities are needed.

• 전기전자학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.49-54
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• 2006

최근 전자 우편은 IT 사회의 중요한 의사소통의 수단이 되고 있다. 그러나 스팸 메일의 증가로 인해 다양한 사회 문제가 발생되고 증가하는 추세이다. 스팸 메일을 차단하기 위해 정부와 민간 단체에서 많은 연구와 개발을 하고 있으나 다양한 스팸 메일의 증가로 인해 많은 비용과 시스템의 복잡성이 요구되어 지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC(Spam Mail Blocking Center)를 설계 하였다. Fit-FA Finder는 스팸 메일의 유형에 따라 필터링 데이터베이스에서 적절한 알고리즘을 적용 시키는 시스템으로서 필터의 적용 순서에 따라 스팸 메일 오인율(False-Positive Error)이 달라져 시스템 처리 신뢰도에 큰 영향을 준다. 본 논문에서 제안한 Fit-FA Finder를 이용한 SMBC 플랫폼은 불필요한 필터링 처리 과정을 줄임으로써 시스템의 부하를 줄 일수 있다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제4권4호
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• pp.195-201
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• 2015

For median filtering (MF) detection in altered digital images, this paper presents a new feature vector that is formed from autoregressive (AR) coefficients via an AR model of the gradients between the neighboring row and column lines in an image. Subsequently, the defined 10-D feature vector is trained in a support vector machine (SVM) for MF detection among forged images. The MF classification is compared to the median filter residual (MFR) scheme that had the same 10-D feature vector. In the experiment, three kinds of test items are area under receiver operating characteristic (ROC) curve (AUC), classification ratio, and minimal average decision error. The performance is excellent for unaltered (ORI) or once-altered images, such as $3{\times}3$ average filtering (AVE3), QF=90 JPEG (JPG90), 90% down, and 110% up to scale (DN0.9 and Up1.1) images, versus $3{\times}3$ and $5{\times}5$ median filtering (MF3 and MF5, respectively) and MF3 and MF5 composite images (MF35). When the forged image was post-altered with AVE3, DN0.9, UP1.1 and JPG70 after MF3, MF5 and MF35, the performance of the proposed scheme is lower than the MFR scheme. In particular, the feature vector in this paper has a superior classification ratio compared to AVE3. However, in the measured performances with unaltered, once-altered and post-altered images versus MF3, MF5 and MF35, the resultant AUC by 'sensitivity' (TP: true positive rate) and '1-specificity' (FN: false negative rate) is achieved closer to 1. Thus, it is confirmed that the grade evaluation of the proposed scheme can be rated as 'Excellent (A)'.

• 대한핵의학회지
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• 제30권4호
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• pp.476-483
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• 1996

임상적으로 뇌종양과 방사선 치료 후 발생한 괴사의 감별은 매우 중요한 문제이다. 그러나 임상 증상이나 방사선학적 소견으로 양자를 감별하는 것은 매우 어렵다. 이에 저자 등은 방사선 치료 후 재발과 괴사를 감별하는데 있어 T1-201 SPECT의 역할을 알아보고자 하였다. 대상은 뇌종양으로 진단 받고 개두술 및 방사선 치료나 감마 나이프 수술을 받은 후 증상의 악화로 내원하여 T1-201 SPECT를 시행한 환자 중 조직학적으로 확진된 20명으로 하였다. T1-201 SPECT는 일단 육안적으로 비정상적 탈륨 섭취 여부를 판별한 다음 비정상적 탈륨 섭취가 있는 경우에 한하여 탈륨 섭취 지수를 구하여 2.5이상인 경우를 종양의 재발로 간주하였으며, 병리조직 소견과 비교하였다. 재수술 또는 조직검사상 20명중 16명이 재발 또는 양성종양의 악성전환으로 나타났으며, T1-201 SPECT 상에서는 18명에서 2.5이상의 높은 탈륨 섭취 지수로 종양 양성이었다. 17예에서 일치를 보였는데 진양성 15예, 진음성 2예였고, 3예에서 불일치를 보였는데 모두 위양성이었다. 조직소견을 기준으로한 예민도, 특이도, 양성 예측율 및 음성 예측율은 각각 100%, 40%, 83%, 100%였다. 결론적으로 뇌종양의 방사선 치료 후 재발과 괴사를 감별하는데 있어 T1-201 SPECT는 높은 예민도와 음성 예측율을 갖는 유용한 검사이다. 상대적으로 낮은 특이도는 조직병리 검사를 시행함에 있어 표본선택오차와 임상가의 검사의뢰 편견이 있을 수 있음을 고려하여 좀 더 많은 수의 환자를 대상으로 한 연구가 있어야 할 것이다.