Network Intrusion Detection System Using Feature Extraction Based on AutoEncoder in IOT environment

( Joohwa Lee ) , ( Keehyun Park )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제12호, 483~490페이지(총8페이지)

네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)에서 분류의 기능은 상당히 중요하며 탐지 성능은 다양한 특징에 따라 달라진다. 최근 딥러닝에 대한 연구가 많이 이루어지고 있으나 네트워크 침입탐지 시스템에서는 많은 수의 트래픽과 고차원의 특징으로 인하여 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 딥러닝을 분류에 사용하는 것이 아니라 특징 추출을 위한 전처리 과정으로 사용하며 추출한 특징을 기반으로 분류하는 연구 방법을 제안한다. 딥러닝의 대표적인 비지도 학습인 Stacked AutoEncoder를 사용하여 특징을 추출하고 Random Forest 분류 알고리즘을 사용하여 분류한 결과분류 성능과 탐지 속도의 향상을 확인하였다. IOT 환경에서 수집한 데이터를 이용하여 정상 및 공격트래픽을 멀티클래스로 분류하였을 때 99%이상의 성능을 보였으며, AE-RF, Single-...

TAG NIDS, IOT, Unsupervised Learning, Machine Learning, AutoEncoder, 네트워크 침입탐지시스템, 사물인터넷, 비지도학습, 기계학습, 오토인코더

SVM을 이용한 가정용 협력 로봇의 조인트 위치 기반 실행동작 예측 모델 개발

유성엽 ( Sungyeob Yoo ) , 유동연 ( Dong-yeon Yoo ) , 박예슬 ( Ye-seul Park ) , 이정원 ( Jung-won Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제12호, 491~498페이지(총8페이지)

디지털 트윈은 현실 세계의 물리적인 사물을 컴퓨터상에 동일하게 가상화시키는 기술로써, IoT을 통해 센서 데이터를 수집하고, 수집한 데이터를 활용하여 물리적인 사물과 가상 사물을 양방향으로 연결을 할 수 있게 한다. 디지털 트윈 기술은 가상 모델의 시뮬레이션을 통해 동작을 조정하고 환경변화에 대한 대응을 미리 실험하여 위험성을 최소화할 수 있는 장점을 지닌다. 최근 인공지능이나 기계학습에 관련된 기술들이 주목받기 시작하면서, 물리적인 사물의 동작을 가상화하여 가상 모델을 관찰하고 다양한 시나리오를 적용하려는 시도가 증가하고 있다. 특히, 인더스트리 4.0에서 공장자동화의 핵심인 협력 로봇의 디지털 트윈을 구축하기 위해서는 로봇의 동작을 인지하는 과정이 필수적으로 요구된다. 로봇의 동작을 인지하기 위한 모델링 기반의 연구에 비해 센서 데이터 기반으로 동작을...

TAG Machine Learning, IoT, Digital Twin, Big Data, Co-Robot, 기계학습, 디지털 트윈, 빅데이터, 협력로봇

다중 도메인 서비스를 위한 정책 모델 주도 메타-플래닝 기반 범용적 작업관리

최병기 ( Byunggi Choi ) , 유인식 ( Insik Yu ) , 이재호 ( Jaeho Lee )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제12호, 499~506페이지(총8페이지)

지능형 로봇은 사용자의 요구에 따라 상황에 맞는 작업을 선택하여 서비스를 수행할 수 있어야 하며, 다양한 상황에 대해서 현재 가장 적합한 작업이 무엇인지 비교하고 선택할 수 있어야 한다. 이를 위해 절차적 추론 시스템을 활용하는 기존의 지능형 로봇시스템은 작업 모델 내부에 우선도 함수를 정의하고 이를 활용하여 작업 간 우선도를 비교하는 방법으로 작업관리 기능을 제공하고 있었다. 하지만 이러한 기존의 방법은 다중 도메인 서비스를 수행하는 데에 있어, 우선도 결정 함수가 명시적이지 않아 일반적인 상황에 대한 우선순위를 결정할 수 없고, 유용성을 비교하기 위한 표준적인 기준이 존재하지 않아 각 서비스 간의 우선도를 비교하는 방법이 범용적이지 않으며, 이를 재사용하거나 확장할 수 없다는 한계점이 존재했다. 우리는 이를 개선하기 위해 작업관리를 위한 정책 모델과...

TAG Task Management, Intelligent Robot, Meta-Planning, Policy Model, Model-Driven, 작업관리, 지능형 로봇, 메타-플래닝, 정책 모델, 모델 주도

RC카 시뮬레이터를 이용한 바닥 탐지 응용 설계 및 구현

이유나 ( Yoona Lee ) , 박영호 ( Young-ho Park ) , 임선영 ( Sun-young Ihm )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제12호, 507~516페이지(총10페이지)

도로 보수 및 도로 개발에 투자되는 비용이 증가세에 놓여있다. 그러나 포트 홀이나 지반 침하와 같은 사고들로 인하여 운전자들의 안전에 대한 위험성과 사고들로 인해 발생하는 물질적인 피해 역시 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 주행 시 발생하는 진동의 크기에 따라 운전자가 직접적인 개입 없이 도로 파손 여부를 판단하기 위한 시뮬레이션 시스템을 개발했다. 본 논문에서는 시스템을 개발하는 과정에서 실제 차량을 사용할 수 없는 환경의 제한으로 인하여 RC카 (Remote Control Car, 이하 RC카) 시뮬레이터를 사용하여 시스템을 구현하였다. 또한, RC카 시뮬레이터 차체에 진동 센서와 GPS 센서를 부착하여 주행하는 동안 실시간으로 차량의 움직임으로 발생하는 진동 수치와 위치 정보를 측정, 해당 데이터들을 서버로 전달하였다. 이로서 외부 사용자가 데이...

TAG Real-Time Recognition, Floor Detection, Road Breakage, Automatic Driving, 실시간 인식, 바닥 탐지, 도로 파손, 자동 주행

머신러닝 기반 안드로이드 모바일 악성 앱의최적 특징점 선정 및 모델링 방안 제안

이계웅 ( Kye Woong Lee ) , 오승택 ( Seung Taek Oh ) , 윤영 ( Young Yoon )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제11호, 427~432페이지(총6페이지)

모바일 운영체제 중 안드로이드의 점유율이 높아지면서 모바일 악성코드 위협은 대부분 안드로이드에서 발생하고 있다. 그러나 정상앱이나 악성앱이 진화하면서 권한 등의 단일 특징점으로 악성여부를 연구하는 방법은 유효성 문제가 발생하여 다양한 특징점 추출 및 기계학습을 통해 이를 극복하고자 한다. 본 논문에서는 APK 파일에서 구동에 필요한 다섯 종류의 특징점들을 안드로가드라는 정적분석 툴을 사용하여 학습데이터의 특성을 추출한다. 또한 추출된 중요 특징점을 기반으로 모델링을 하는 세 가지 방법을 제시한다. 첫 번째 방법은 보안 전문가에 의해 엄선된 132가지의 특징점 조합을 바탕으로 모델링하는 것이다. 두 번째는 학습 데이터 7,000개의 앱에서 발생 빈도수가 높은 상위 99%인 8,004가지의 특징점들 중 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 특성중요도가 가장 높은 300가...

TAG 안드로이드, 악성코드, APK, 인공지능, 앙상블 알고리즘, Android, Malware, AI, Ensemble Algorithm

안면 정보를 이용한 나이브 베이즈 기반 고중성지방혈증 예측 모델

이주원 ( Lee Juwon ) , 이범주 ( Lee Bum Ju )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제11호, 433~440페이지(총8페이지)

최근에 이르러, 기계학습 및 데이터마이닝은 수많은 질병 예측 및 진단에 활용되고 있다. 만성질환은 전체 사망률의 약 80%를 차지하는 질병으로, 점점 증가하는 추세이다. 만성질환 관련 예측 모델을 연구한 기존 연구들은 예측 모델을 구성하는 데이터로 혈당, 혈압, 인슐린 수치 등의 건강검진 수준의 데이터를 이용한다. 본 논문은 만성질환의 위험 요인인 이상지질혈증과 안면 정보의 연관성을 검증하고, 기계학습 기반 안면 정보를 이용한 이상지질혈증 예측 모델을 세계 최초로 개발한다. 본 연구는 5390명의 임상 데이터 중 안면 정보와 중성지방혈증 정보를 바탕으로 수행하였다. 중성지방혈증은 이상지질혈증을 판단하는 척도이다. 연구의 결과로 얼굴의 하악(mandibular) 간의 거리를 나타내는 FD_43_143_aD(p<0.0001, Area Under the r...

TAG 기계학습, 안면 정보, 고중성지방혈증, 예측 모델, Machine Learning, Facial Characteristics, Hypertriglyceridemia, Predictive Model

종단 간 심층 신경망을 이용한 한국어 문장 자동 띄어쓰기

이현영 ( Hyun Young Lee ) , 강승식 ( Seung Shik Kang )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제11호, 441~448페이지(총8페이지)

기존의 자동 띄어쓰기 연구는 n-gram 기반의 통계적인 기법을 이용하거나 형태소 분석기를 이용하여 어절 경계면에 공백을 삽입하는 방법으로 띄어쓰기 오류를 수정한다. 본 논문에서는 심층 신경망을 이용한 종단 간(end-to-end) 한국어 문장 자동 띄어쓰기 시스템을 제안한다. 자동 띄어쓰기 문제를 어절 단위가 아닌 음절 단위 태그 분류 문제로 정의하고 음절 unigram 임베딩과 양방향 LSTM Encoder로 문장 음절간의 양방향 의존 관계 정보를 고정된 길이의 문맥 자질 벡터로 연속적인 벡터 공간에 표현한다. 그리고 새로이 표현한 문맥 자질 벡터를 자동 띄어쓰기 태그(B 또는 I)로 분류한 후 B 태그 앞에 공백을 삽입하는 방법으로 한국어 문장의 자동 띄어쓰기를 수행하였다. 자동 띄어쓰기 태그 분류를 위해 전방향 신경망, 신경망 언어 ...

TAG 음절 임베딩, 양방향 LSTM, 전방향 신경망, 신경망 언어 모델, 선형 체인 CRF, Syllable Embedding, Bi-LSTM, Feedforward Neural Network, Neural Network Language Model, Linear-Chain CRF

벽면 이동로봇의 자동 균열검출에 적합한 기계학습 알고리즘에 관한 연구

박재민 ( Jae-min Park ) , 김현섭 ( Hyun-seop Kim ) , 신동호 ( Dong-ho Shin ) , 박명숙 ( Myeong-suk Park ) , 김상훈 ( Sang-hoon Kim )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제11호, 449~456페이지(총8페이지)

본 논문은 진공을 이용한 흡착방식과 바퀴형 이동방식을 사용하는 벽면 이동로봇의 구성과 이러한 임베디드 환경에 적합하고 기계학습에 기반한 벽면 균열 자동 검출 알고리즘의 성능 비교에 관한 연구이다. 임베디드 시스템 환경에서 객체 학습을 위해 YOLO 등 최근에 시도된 학습 방법들을 적용하여 성능을 비교, 검토하였으며 기존의 에지 검출 알고리즘들과도 성능을 비교하였다. 결국, 본 연구에서는 균열검출을 잘하며 임베디드 환경에도 적합한 최적의 기계학습방법을 선택하고 기존 방법과 성능을 비교하여 우수성을 제시하였다. 또한, 검출된 균열의 영상을 저장하고 위치 정보를 추정하여 균열에 대한 정보를 관리자 기기로 전송하는 지능적인 문제해결 기능을 구축하였다.

TAG 벽면, 이동로봇, 균열검출 알고리즘, 기계학습, 위치추정, Wall-Climbing Robot, Crack Detection Algorithms, Machine Learning, Localization

돼지의 빠른 자세 결정과 머리 제거를 위한 영상처리 및 딥러닝 기법

안한세 ( Hanse Ahn ) , 최원석 ( Wonseok Choi ) , 박선화 ( Sunhwa Park ) , 정용화 ( Yongwha Chung ) , 박대희 ( Daihee Park )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제11호, 457~464페이지(총8페이지)

양돈 업계에서 돼지의 무게는 돼지의 건강이나 성장 상태, 출하 여부, 사육 환경, 사료 배급을 결정하는 주요 요인 중 하나이며, 따라서 돼지의 무게를 측정하는 것은 돼지의 생산성 측면에서 중요한 문제이다. Top-view 카메라에서 획득한 영상으로부터 돼지의 픽셀 수를 이용하여 돼지의 무게를 추정하고자 할 때, 정확한 픽셀 수 측정에 영향을 주는 돼지의 자세를 결정할 필요가 있으며, 픽셀 수 측정에 영향을 주는 머리 부분을 제거할 필요가 있다. 본 논문에서는 빠른 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 자세를 빠르게 결정하고, 딥러닝 기반의 빠른 객체탐지 기법인 YOLO를 이용하여 돼지 머리 위치를 파악한 후, 경량화된 영상처리 기법을 이용하여 돼지의 머리와 몸통 경계를 획득하고 머리를 제거하는 방법을 제안한다. 즉, 빠른 영상처리 기법으로 이진화된 돼...

TAG 실시간 돼지 모니터링, 자세 결정, 머리 제거, 영상처리, 딥러닝, YOLO, Real-Time Pig Monitoring, Posture Determining, Head Removal, Image Processing, Deep Learning

차량번호의 효율적 탐색을 위한 파일 데이터베이스와 탐색 알고리즘

심철준 ( Sim Chul Jun ) , 유상현 ( Yoo Sang Hyun ) , 김원일 ( Kim Won Il )  한국정보처리학회, 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 [2019] 제8권 제10호, 391~396페이지(총6페이지)

다양한 하드웨어의 발전으로 영상처리를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 예를 들어 차량에 의한 각종 범죄를 예방하기 위해 기존에 설치된 CCTV를 이용하여 실시간으로 범죄 차량의 위치를 탐색하여 단속하는 방법이 있다. 그러나 특정 시스템과 높은 시스템 요구 사항으로 인해 기존 장비들에 적용하기 어려운 문제점 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 기존 장비들에서도 차량의 탐지를 수행할 수 있도록 한국 표준 차량 번호판 정보를 파일 데이터베이스로 구성하고, 특정 차량에 대한 정보를 빠르게 탐색할 수 있는 탐색 알고리즘을 제안하였다. 본고에서 제안한 파일 데이터베이스와 탐색 알고리즘의 성능 평가를 위해 다양한 위치에 탐색 대상을 설정하고 실험한 결과 탐색 알고리즘은 항상 특정 시간 안에 차량을 탐색하여 정보를 확인할 수 있었다.

TAG Image Processing, Search Algorithm, File Database, 영상처리, 탐색 알고리즘, 파일 데이터베이스

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