• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.25-32
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• 2013

국제적 경쟁이 치열해지고 급속한 기술발전이 진행되고 있는 기업환경에서 좋은 정보시스템 인력을 선발하고 평가할 수 있는 방법은 매우 중요한 이슈이다. 그럼에도 불구하고 정보시스템 인력이 보유해야 할 지식과 스킬에 대해서는 많은 연구가 진행되었지만 이들 인력을 선발하고 평가하는 방법에 대해서는 그렇지 못한 것이 사실이다. 인력 선발은 정성적인 측정치와 정략적인 측정치 모두를 포함하는 다기준 의사결정 문제인데 본 연구에서는 정보시스템 인력의 스킬, 능력, 지식에 기초하여 이들의 선발과 평가 과정에서 이들을 분류할 수 있는 모형을 제시하였다. 본 모형은 신경망 알고리즘 모형에서 도출한 것으로서 Jaccard 선택함수 기반의 퍼지 ART 알고리즘을 적용하였다. 실제 인사자료를 활용하여 제안된 모형의 사용 용이성과 효과성을 검정해 본 결과 본 접근방법이 필드에서 충분히 활용될 수 있는 것으로 판단되었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권7호
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• pp.3501-3523
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• 2017

It is a classical integer optimization difficulty to design an optimal selection scheme in cooperative relay networks considering co-channel interference (CCI). In this paper, we solve single-objective and multi-objective relay selection problem. For the single-objective relay selection problem, in order to attain optimal system performance of cooperative relay network, a novel quantum differential evolutionary algorithm (QDEA) is proposed to resolve the optimization difficulty of optimal relay selection, and the proposed optimal relay selection scheme is called as optimal relay selection based on quantum differential evolutionary algorithm (QDEA). The proposed QDEA combines the advantages of quantum computing theory and differential evolutionary algorithm (DEA) to improve exploring and exploiting potency of DEA. So QDEA has the capability to find the optimal relay selection scheme in cooperative relay networks. For the multi-objective relay selection problem, we propose a novel non-dominated sorting quantum differential evolutionary algorithm (NSQDEA) to solve the relay selection problem which considers two objectives. Simulation results indicate that the proposed relay selection scheme based on QDEA is superior to other intelligent relay selection schemes based on differential evolutionary algorithm, artificial bee colony optimization and quantum bee colony optimization in terms of convergence speed and accuracy for the single-objective relay selection problem. Meanwhile, the simulation results also show that the proposed relay selection scheme based on NSQDEA has a good performance on multi-objective relay selection.

• 대한교통학회지
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• 제20권5호
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• pp.81-98
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• 2002

본 연구의 목적은 매 주기마다 교차로에 출입하는 차량의 도착률을 근거로 다음 주기의 대기차량 길이와 평균지체도를 예측하여 대기차량길이와 평균지체도를 최소화하는 이중목적 변동주기 기반의 동적 신호시간 결정모형을 개발하고 유전자 알고리즘을 이용하여 신호 최적화 모형을 구축하는데 있다. 본 논문에 적용된 주기변동기반 시스템은 기존의 고정주기, 고정 현시값을 적용해서는 실제 현장에서 교통상황의 변화에 적응하기 어렵기 때문에 매 주기마다 교통수요에 근거하여 주기길이와 현시길이를 조정하여 교차로 교통신호운영을 최적화 하는 것이다. 또한 목적함수 값으로 평균지체도와 평균대기차량을 동시에 적용함으로써 교차로 막힘이나 타 교차로의 신호운영에 악영향을 미치치 않으면서 최적의 신호운영을 가능하게 하는 것이다. 본 모형의 적용결과 비포화상태나 포화상태의 경우 모두 TRANSYT-7F나 PASSER-II보다는 동적으로 신호를 계산하는 본 모형이 대기차량수와 통과차량수, 지체도에 있어서 더 좋은 결과를 나타내었다. 그리고 이중목적함수를 적용한 결과 두 가지 목적함수값에서 서로 상쇄(trade-off)가 되며 양자를 모두 고려할 수 있는 현시길이와 주기길이를 찾을 수 있다는 것을 보여주었다. 본 연구결과 지능형 교통체계로서 실시간 신호최적화에 유용하게 적용될 수 있는 첨단교통신호 모형으로 주기변동기반 및 다중목적 신호최적화모형의 적용 가능성을 보여준 것으로 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.203-209
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• 2014

오늘날 DDoS 공격은 인터넷 안정성에 매우 중요한 위협을 가하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 하며 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 인터넷과 같은 대규모 망을 대상으로 한 네트워크 공격은 효과적인 탐지 방법이 요구된다. 그러므로 대규모 망에서 침입 탐지 시스템은 효율적인 실시간 탐지가 필요하다. 본 논문에서는 DDoS 공격에 따른 비정상적인 트래픽 범람을 방지하고 합법적인 트래픽 전송을 보장하기 위하여 플로우 정보 분석을 이용한 DDoS 공격 대응 기법을 제안한다. OPNET을 이용해 구현한 결과 DDoS 공격중에 원활한 서비스를 제공할 수 있는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권6호
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• pp.1297-1307
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• 2013

차량 망을 위해 개발된 다수의 멀티-홉 응용들은 근접한 이웃 차량들을 발견하거나 어떤 지리적 지역 내에 위치하는 다른 차량들에게 유용한 트래픽 정보를 전파하기 위한 수단으로 방송을 사용한다. 그러나 일반적인 방송 메커니즘은 지나치게 많은 패킷 방송에 기인하여 링크 계층에서 높은 수준의 경쟁과 충돌이 발생하는 방송 폭풍 문제를 유발시킬 수도 있다. 방송 폭풍 문제를 해결하기 위하여, 이 논문에서는 안전 관련 긴급 메시지를 전파하는 RPB-MACn 기반 차량 방송 알고리즘인 LV-CAST (the Last Vehicle-based broad CAST)를 제안한다. 제안하는 LV-CAST에서는 긴급 메시지를 전송하는 차량으로부터 그 긴급 메시지를 수신한 노드의 바로 뒤따라오는 노드까지 1홉 연장거리를 계산하여 전송범위 내의 마지막 노드를 식별하고, 그 마지막 차량만이 긴급 메시지를 재방송하도록 한다. 제안하는 LV-CAST의 성능을 모의실험으로 평가하고 다른 메시지 전파 알고리즘들과 비교한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제44권1호
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• pp.40-48
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• 2007

이 논문은 다중 스케일 베이지안 관점에서 다층 퍼셉트론과 마코프 랜덤 필드를 사용한 새로운 결 분할 방법을 제안한다. 다층 퍼셉트론의 출력은 사후 확률을 모델링하므로 본 논문에서는 다중 스케일 웨이블릿 계수들을 다층 퍼셉트론의 입력으로 사용한다. 다층 퍼셉트론으로부터 구한 사후 확률과 MAP (maximum a posterior) 분류를 이용하여 각 스케일에서 결 분류를 수행한다. 또한 가장 섬세한 스케일에서 더 개선된 분할 결과를 얻기 위하여 모든 스케일에서 MAP 분류 결과들을 거친 스케일에서 섬세한 스케일까지 차례로 융합한다. 이런 과정은 한 스케일에서의 분류 정보와 그 인접한 보다 거친 스케일에서 얻어지는 문맥과 관련한 연역적 정보를 이용하여 MAP 분류를 행함으로써 이루어진다. 이 융합 과정에서, MRF (Markov random fields) 사전 모델이 평탄화 제한자로서 동작하고, 깁스 샘플러 (Gibbs sampler)는 MAP 분류기로서 동작한다. 제안한 분할 방법은 HMT (Hidden Markov Trees) 모델과 HMTseg 알고리즘을 이용한 결 분할 방법보다 더 좋은 성능을 보인다.

• IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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• 제5권4호
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• pp.256-266
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• 2016

Concurrently detected and annotated abnormal events can have a significant impact on surveillance systems. By considering the specific domain of pedestrian trajectories, this paper presents two main contributions. First, as introduced in much of the work on trajectory-based anomaly detection in the literature, only information about pedestrian paths, such as direction and speed, is considered. Differing from previous work, this paper proposes a framework that deals with additional types of trajectory-based anomalies. These abnormal events take places when a person enters prohibited areas. Those restricted regions are constructed by an online learning algorithm that uses surrounding information, including detected pedestrians and background scenes. Second, a simple data-boosting technique is introduced to overcome a lack of training data; such a problem particularly challenges all previous work, owing to the significantly low frequency of abnormal events. This technique only requires normal trajectories and fundamental information about scenes to increase the amount of training data for both normal and abnormal trajectories. With the increased amount of training data, the conventional abnormal trajectory classifier is able to achieve better prediction accuracy without falling into the over-fitting problem caused by complex learning models. Finally, the proposed framework (which annotates tracks that enter prohibited areas) and a conventional abnormal trajectory detector (using the data-boosting technique) are integrated to form a united detector. Such a detector deals with different types of anomalous trajectories in a hierarchical order. The experimental results show that all proposed detectors can effectively detect anomalous trajectories in the test phase.

• 전자공학회논문지CI
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• 제45권6호
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• pp.60-67
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• 2008

RFID 시스템은 현재 다양한 분야에서 사용되어 지고 있는 바코드 인식 시스템이나 자기 인식 장치들이 근본적으로 내재하고 있는 실용성 및 보안성 문제점들을 보완할 수 있는 대체 시스템으로 각광받고 있다. 특히 RFID 시스템은 교통카드, 출입구 보안 및 출결 카드 분야를 포함한 상거래와 직접적인 관련이 있는 물류관리, 재고관리, 항만관리, 동물관리 등 물류 및 유통 분야에서도 빠르게 응용 및 확산되어 사용되어 지고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅의 한 예로서 RFID시스템을 TCP/IP를 이용하여 네트워크화하여 구성한 안전하고 효율적인 원격 출입 제어 시스템을 제안한다. 먼저 원격 출입 제어에 적합한 인증 프로토콜을 제안하며, 제안한 인증 프로토클 기반의 원격 보안 출입 제어 시스템이 원활한 자동문 제어가 가능함을 임베디드 시스템과 TCP/IP 기반의 RFID 시스템으로 구성된 자동문 세트를 활용한 모의실험을 통해 실용성을 증명한다.

• 융합보안논문지
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• 제14권4호
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• pp.27-32
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• 2014

네트워크 기술의 빠른 발전과 컴퓨팅 환경의 변화로 인하여 웹 어플리케이션 활용 분야가 최근 몇 년 사이에 광범위하게 넓어졌으며 복잡해졌다. 이러한 웹 어플리케이션이 중요한 서비스에 많이 사용되면서, 이를 대상으로 한 공격도 증가하고 있으며, 그 방법도 다양해지고 지능화되고 있다. 본 논문에서는 웹 어플리케이션의 취약점을 이용한 공격을 막기 위해 가상화 기술을 이용한 보안 모델을 제안하였다. 제안한 모델에서는 클라이언트 요청에 의해 생성되는 세션에 ID를 부여한 후 해당 요청에서 쿼리 유형을 분석하여 해당 가상 웹 서버에 전달함으로써 데이터베이스 서버에서도 쿼리에 대한 요청 정보를 인지할 수 있도록 하였다. 그리고 가상 웹 서버들 사이의 트래픽을 감시하고, Host OS의 자원 낭비를 줄이기 위해 VM-Master 모듈을 구성하였다. 제안한 기법의 공격탐지 및 자원 활용의 우수한 성능은 실험을 통하여 확인할 수 있었다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.803-813
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• 2013

최근 스마트 기기 및 소셜 네트워크 서비스의 발달로 인해 데이터가 폭증하며 세계는 이른바 빅데이터 시대를 맞고 있다. 이에 이러한 데이터를 처리할 수 있는 새로운 기술인 빅데이터 처리기술은 클라우드 컴퓨팅 기술과 함께 주목받고 있으며, 가장 대표적인 기술이 바로 하둡이다. 하둡 분산 파일 시스템은 상용 리눅스 서버에서 실행되도록 설계된 오픈소스 프레임워크로서 수백 테라바이트 크기의 파일을 저장할 수 있다. 초기 하둡은 빅데이터 처리에 초점을 맞추어 보안이 거의 도입되지 않은 상태였으나 사용자가 빠르게 늘어남에 따라 하둡 분산 파일 시스템에 개인정보를 포함한 민감한 데이터가 많이 저장되면서, 2009년 커버로스와 토큰 시스템을 도입한 새로운 버전을 발표하였다. 그러나 이 시스템은 재전송 공격, 가장 공격 등이 가능하다는 취약점을 가진다. 따라서 본 논문에서는 하둡 분산 파일 시스템 보안 취약점을 분석하고, 이러한 취약점을 보완하면서 하둡의 성능을 유지할 수 있는 새로운 프로토콜을 제안한다.