• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.111-117
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• 2009

무선 인터넷의 속도 향상과 휴대용 단말기의 컴퓨팅 파워 향상으로 이동 중에도 다양한 멀티미디어 서비스를 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 휴대용 단말기를 통한 인터넷 사용을 위해서는 액세스 포인트(Access Point) 장비가 요구되고, 해당 장비에서는 동적으로 가상 네트워크 주소를 할당하는 방식을 사용하기 때문에, 휴대용 단말기간의 직접 통신이 요구되는 서비스 즉, 1:1 음성 또는 화상 통화 및 메신저 서비스 등은 거의 제공되지 않고 있는 실정이다. 또한 이러한 서비스를 제공하는 측에서도, 중앙에 중계 서버를 두어 단말에서 전송되는 패킷을 수집, 반대편 단말로 중계하도록 구현함으로써, 실시간 멀티미디어 데이터 등 대량의 데이터 전송이 요구되는 서비스에서는 중계 서버의 전송량과 이를 감당하기 위한 비용이 증가하게 되어, 실시간 대용량 데이터 전송 서비스는 제한적으로 제공되고 있는 실정이다. 이 연구에서는 TCP/UDP Hole Punching이라는 기술을 이용하여 휴대용 단말기나 가상 개인 네트워크 주소를 사용하는 장비들 간의 실시간 멀티미디어 데이터 직접 전송이 가능한 P2P서비스를 구현하였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제12권4호
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• pp.434-442
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• 2023

The relationship between acute kidney injury (AKI) prediction and nephrotoxic drugs, or drugs that adversely affect kidney function, is one that has yet to be explored in the critical care setting. One contributing factor to this gap in research is the limited investigation of drug modalities in the intensive care unit (ICU) context, due to the challenges of processing prescription data into the corresponding drug representations and a lack in the comprehensive understanding of these drug representations. This study addresses this gap by proposing a novel approach that leverages patient prescription data as a modality to improve existing models for AKI prediction. We base our research on Electronic Health Record (EHR) data, extracting the relevant patient prescription information and converting it into the selected drug representation for our research, the extended-connectivity fingerprint (ECFP). Furthermore, we adopt a unique multimodal approach, developing machine learning models and 1D Convolutional Neural Networks (CNN) applied to clinical drug representations, establishing a procedure which has not been used by any previous studies predicting AKI. The findings showcase a notable improvement in AKI prediction through the integration of drug embeddings and other patient cohort features. By using drug features represented as ECFP molecular fingerprints along with common cohort features such as demographics and lab test values, we achieved a considerable improvement in model performance for the AKI prediction task over the baseline model which does not include the drug representations as features, indicating that our distinct approach enhances existing baseline techniques and highlights the relevance of drug data in predicting AKI in the ICU setting.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.105-117
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• 2010

최근 다양한 분야에서 클라우드 컴퓨팅의 사용이 증가하고클라우드 컴퓨팅의 이상적 가치 실현을 위한 클라우드 공급자간의 동적협력은 필수적인 요소가 되고 있다. 이전의 연구를 통해서 다른 클라우드 공급자 간의 동적 협력 플랫폼으로 경매결합 방식 기반의 클라우드 마켓 모델 "CACM"을 제안한 바 있다. CACM모델은 경매에 참여하기 전에 미리 최적화된 클라우드 공급자들간 그룹을 형성하여 동적 협력을 제공할 수 있도록 하고 있으며, 이에 따라 공급자 간 협상시 발생할 수 있는 문제들을 최소화 하고자 하였다. 그러나 어떻게 최적의 입찰 가격 결정 그룹을 결정할 것인지, 어떻게 안정적인 그룹의 조건을 구할 것인지, 또한 입찰 가능 가격 및 이익을 그룹 구성원 간에 분배할 것인지에 대한 연구는 CACM 모델에서 구체적으로 연구되지 못했다. 본 논문에서는, CACM 모델을 N-person 협력 게임 이론에 대입하여 CACM모델에 추가적으로 위에서 제시한 문제들을 공식화하여 제안하고자 한다. 그룹의 안정성은 그룹의 각 구성원에게 코어와 할당량에 대한 개념을 대입해 게임이론에서의 샤플리 값을 사용하여 분석한다. 여러 계산 결과값을 통해 제안하는 기법의 특성평가를 도출한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.726-735
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• 2002

인터넷의 발전을 기반으로 전자메일 서비스는 기존 우편 기능을 대체하여 현재의 대표적인 정보 전달 수단으로 자리잡고 있다. 전자메일 사용자의 확산에 따라 많은 기업들은 전자메일을 통한 개인별 카탈로그 보급 식의 광고에 투자를 하게 되었는데, 이는 개인별 취향을 고려한 광고가 가능하다는 잇점을 가진다. 그러나 전자메일 사용자들은 인터넷상에 개인 전자메일 주소가 노출됨에 의해서 많은 정크메일(junk mail)을 수신하게 되었는데, 정크메일이란 기업의 광고 선전물과 같이 수신을 원하지 않는 전자메일을 의미한다. 정크메일의 증가에 따라 정크메일을 분류하는 수단이 필요하게 되었는데, 현재까지는 사용자가 입력한 송신자의 전자메일 주소 또는 도메인 주소를 등록하여 차단하거나 제목에 특정 단어를 포함한 메일을 완전히 삭제하여 버리는 기술수준에 머무르고 있다. 본 논문에서는 퍼지관계곱을 기반으로 메일의 내용에 의미적으로 접근하여 정크메일을 추출하는 정크메일 분류 모델을 제안한다. 이는 퍼지관계곱 연산을 이용하여 미리 정의한 정크용어들과 사용자에게 수신되는 전자메일 내의 용어들 간 의미적 포함관계를 분석하고 그를 통해 전자메일의 정크도(degree of junk)를 추출한다. 각 전자메일별로 추출된 정크도는 사용자가 부여하는 정크 기준치(SVJ, Standard Value of Junk)를 기준으로 정크메일과 비정크메일로 분류한다. 제안된 기법은 사용자가 특정 개수의 동일한 전자메일에 대해 느끼는 정크도를 기준으로 분류한 정크메일 수를 비교하여 그 효용성을 증명하였다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제44권10호
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• pp.119-126
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• 2007

최근 이동통신 기술이 급격히 발달함에 따라 이동 중에도 언제 어디서나 인터넷에 접속하여 통신하기를 원하는 사용자들이 증가하고 있다. Hierarchical Mobile IPv6 (HMIPv6)는 기존의 Mene IPv6 (MIPv6)에서 발생되는 긴 핸드오버 지연, 시그날링 오버헤드 등의 문제점을 개선시키기 위하여 Internet Engineering Task Force (IETF)에 의해 제안되었다. HMIPv6는 Mobility Anchor Point (MAP)라는 새로운 개체를 도입하여 MAP 도메인 내에서의 마이크로 이동성을 지원하기 위한 방법이다. 그러나 HMIPv6는 MAP 도메인 내에서의 이동성 지원에서는 좋은 성능을 보이지만 사용자가 MAP 도메인 간을 이동하는 매크로 이동성의 경우 MIPv6에 비하여 더 큰 지연시간이 발생한다. 그 이유는 HMIPv6에서 도메인 간 핸드오버가 발견하게 되면 Mobile Node (MN)은 두 개의 주소를 생성하고 생성된 주소를 각각 Home Agent (HA)와 MAP에 등록하여야 하기 때문이다. 우리는 이러한 문제를 해결하기 위하여 도메인 간 핸드오버가 발생하더라도 한 개의 주소만을 생성하여 따른 핸드오버를 지원할 수 있는 방안을 제안한다. 제안방안에서는 MAP가 관리하는 MN의 수가 감소하게 되고 패킷을 인터셉트하기 위한 proxy Neighbor Discovery Protocol (NDP)를 수행하지 않아도 되기 때문에 MAP 및 MAP도메인의 부하가 감소하게 된다. 우리는 시뮬레이션 및 수식분석을 통하여 제안방안의 성능을 HMIPv6와 비교하여 분석하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.61-72
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• 2010

본 논문에서는 Ultra-Wide-Band(UWB) 영역 측정을 활용한 이동객체 위치추정과 이동객체 위치정확도를 개선하기 위한 방법을 논한다. 실외환경과는 달리 실내에서는 여러 가지 노이즈로 인해 이동객체의 위치추적이 어렵다. UWB는 최근 위치추적 응용에서 주목을 받고 있는 라디오 기술이다. UWB의 영역측정 기술은 cm 수준의 정확도를 제공한다. UWB의 데이터 전송과 정밀한 영역측정, 물질관통의 특성은 실내위치추적 응용에 적합하다. 본 논문은 UWB 영역 기술과 파티클 필터를 이용한 이동객체의 위치추정 알고리즘을 제안한다. 기존 위치추정 알고리즘들은 이동객체의 위치추정을 한 후에 예상되는 오차와 bias 값을 제거하였다. 그러나 이 논문에서 제안한 알고리즘은 먼저 예상되는 UWB 영역 거리 오차를 제거하고 난 후에 이동객체의 위치를 추정한다. 본 논문에서는 제안 알고리즘이 기존 이동객체의 위치 추정 후 오차를 제거하는 방식보다 위치정밀도가 좋아졌음을 실험을 통하여 보였다. 본 연구에서는 UWB를 이용하여 고정되어 있고 위치를 알고 있는 세 앵커들과 이동객체 간의 추정 거리로부터 bias값과 반복 영역 오차 값을 제거한 후 삼각측량을 하여 이동객체의 위치를 추정하였다. 마지막으로 파티클 필터를 사용하여 이동객체의 위치 정밀도 개선을 한다. 실험 결과는 제안 위치추정 방식이 실내 환경에서 더 정밀함을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-76
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• 2018

본 논문은 영역 모니터링 질의를 효율적으로 처리하는 기법에 대해서 다룬다. 기존의 영역 모니터링 질의 처리를 위해서 사용된 중앙 집중식 기법은 이동 객체가 서버에 주기적으로 자신의 위치 업데이트를 전송하고, 서버가 질의 결과를 지속적으로 업데이트 한다고 가정한다. 그러나 이러한 가정은 많은 양의 위치 데이터 전송으로 인해 시스템 성능을 크게 저하시킨다. 최근, 영역 모니터링 질의 처리를 위한 몇 가지 분산 기법들이 제안되었다. 분산 기법에서 서버는 각 이동 객체에게 I) 작업 공간의 서브 공간인 상주 도메인과 ii) 몇 개의 인접 질의 영역을 할당한다. 각 이동 객체는 상주 도메인을 벗어나거나 질의 영역의 경계를 가로지를 경우에만 서버에게 자신의 위치를 전송한다. 상주 도메인 및 인접 질의 영역을 이동 객체에 할당하기 위해서 서버는 작업 공간을 반복적으로 동일하게 반으로 분할하여 생성되는 질의 색인 구조를 사용한다. 하지만 이와 같은 색인 구조는 불필요한 분할이 발생하게 되므로 시스템의 성능 저하를 발생시킨다. 본 논문에서는 불필요한 분할을 줄이기 위해서 적응 분할 기법을 제안한다. 적응 분할 기법은 I) 질의 영역과 결과 서브 공간의 공간적 관계와 ii) 질의 영역의 분포를 고려하여 동적으로 작업 공간을 분할한다. 본 논문에서는 기존의 색인 구조인 QR-tree에 본 논문에서 제안한 새로운 분할 기법을 적용하였으며, 시뮬레이션을 통해 제안 된 분할 기법의 효율성을 검증했다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.31-39
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• 2021

TV홈쇼핑을 통한 상품 구매 과정에서, 전화망을 통한 배송지 정보의 확보는 필수적인 과정이며 동시에, 서비스 운영 효율을 높이기 위한 주요한 자동화 적용 대상 과정이다. 본 연구는 음성으로 기록된 배송지 정보를 자동으로 인식 및 검증하려는 방법을 제안한다. 본 제안 방법은 음성 기반의 주소 정보를 처리하는 데 필요한 다음의 세 가지 기능을 포함한다. 첫 번째 기능은 한글 발화문으로 부터 원래 주소의 표기 형태로 올바르게 변환하는 것이고, 두 번째 기능은 음성 녹취 과정에서 주소의 구성 요소별 순서 변화 혹은 동일 구성 요소의 중복 발화 같은 주소 잡음을 처리하는 것이며, 마지막 기능은 띄어쓰기 처리를 통한 최종 주소의 가독성을 보장할 수 있는 기능이다. 제안된 방법을 구현하기 위해 우정사업본부 주소 DB와 행정안전부의 주소 DB를 사용하였으며, 통화에서 획득한 주소 발화로부터 도로명 주소를 도출하고, 도출된 주소의 유효성을 검증하였다. 또한 제안 방법의 구현 결과물은 STT를 통한 발화 인식 결과뿐만 아니라, 키보드를 이용한 표준 입출력으로도 입력 채널을 확장하여, 주소 검증이 필요한 비음성 기반의 서비스에서도 활용될 수 있도록 하였다. 제안 방법은 주소 구성 요소의 위치 변화 잡음에 강건하게 동작했지만, 요소 생략의 경우 오작동 경향이 존재했다. 이는 생략된 요소에 의해 하위 요소의 지역을 명시하지 못하는 경우 처리하지 못한 모호함 때문이었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.265-270
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• 2014

소리가 잘 들리지 않는 청각장애인은 소리를 표시하는 글자를 익히고 복잡한 개념을 전달하는 글을 이해하는 데 어려움이 많다. 그래서 자연스럽게 표정, 몸짓, 손짓으로 의사를 전달하는 수화가 청각장애인들의 주요 의사소통수단으로 자리잡아왔지만 사회에서는 글과 말이 주요 정보전달 수단으로 이용되고 있어 청각장애인이 정보에 접근하고 지식을 넓혀 직업을 갖는데 큰 어려움이 있다. 특히 근래에 인터넷이 보편화됨에 따라 정상인의 정보 습득량은 크게 늘었지만, 글로 표현된 인터넷을 이해하기 어려운 청각장인들은 인터넷 정보에 접근하는데 어려움이 많다. 본 연구에서는 청각장애인을 위한 수화 웹페이지를 제작할 수 있는 수화 웹페이지 제작시스템을 개발하였다. 수화 웹페이지 제작 시스템은 청각장애인용 수화 웹페이지 제작자가 통상적인 인터넷 사용에 필요한 하드웨어 및 소프트웨어 환경만 갖추면 운영할 수 있도록 웹기반으로 개발하였다. 수화용 웹 페이지 제작자는 게시판 형태의 인터페이스를 이용하여 변역하고자하는 문장을 서버에 전송할 수 있다. 서버는 수신된 문장을 수화로 번역하여 3D 아바타 기반의 수화 그래픽 애니메이션을 랜더링한다. 수화 그래픽 애니메이션은 MP4 형식의 동영상으로 변환되며, 스트리밍 서버의 저장소에 보관된다. 저장된 수화 동영상의 이름과 주소는 수화 웹페이지 제작자가 처음 문장을 입력하였던 게시판에 표시되도록 하여 향후 청각장애인용 웹 페이지를 제작할 때 활용할 수 있도록 하였다. 또한 본 연구에서는 웹페이지 제작자가 공공기관의 웹페이지를 제작할 수 있도록, 이들 기관에서 현재 사용된 글들을 수화로 번역할 때 필요한 수화 단어를 수화 웹페이지 제작 시스템의 수화 사전에 추가하였다. 수화 단어를 추가함으로써 웹기반 수화 웹페이지 제작 시스템이 공공부문에 보다 더 많이 활용될 수 있을 것이다.