ResNet-Variational AutoEncoder기반 변종 악성코드 패밀리 분류 연구

이영전 ( Young-jeon Lee ) , 한명묵 ( Myung-mook Han )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 1~9페이지(총9페이지)

전통적으로 대부분의 악성코드는 도메인 전문가에 의해 추출된 특징 정보를 활용하여 분석되었다. 하지만 이러한 특징 기반의 분석방식은 분석가의 역량에 의존적이며 기존의 악성코드를 변형한 변종 악성코드를 탐지하는 데 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 도메인 전문가의 개입 없이도 변종 악성코드의 패밀리를 분류할 수 있는 ResNet-Variational AutoEncder 기반 변종 악성코드 분류 방법을 제안한다. Variational AutoEncoder 네트워크는 입력값으로 제공되는 훈련 데이터의 학습 과정에서 데이터의 특징을 잘 이해하며 정규 분포 내에서 새로운 데이터를 생성하는 특징을 가지고 있다. 본 연구에서는 Variational AutoEncoder의 학습 과정에서 잠재 변수를 추출을 통해 악성코드의 중요 특징을 추출할 수 있었다. 또한 훈련 데이터의 ...

TAG 변종 악성코드, 악성코드 분류, 변이 오토인코더, 전이학습, 앙상블 학습, Variant Malware, Malware Classification, Variational AutoEncoder, Tranfer Learning, Ensemble Learning

사용자 정의 네트워크를 위한 사용자 데이터그램 프로토콜 플로우 엔트리 관리 기법

최한힘나라 ( Hanhimnara Choi ) , 샤이드무하마드라자 ( Syed Muhammad Raza ) , 김문성 ( Moonseong Kim ) , 추현승 ( Hyunseung Choo )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 11~17페이지(총7페이지)

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 스위치의 데이터 플레인에서 컨트롤 기능을 분리해 프로그램 가능한 네트워크 관리법을 제시하는 차세대 네트워킹 기술이다. 하지만 SDN 스위치는 패킷 포워딩에 쓰이는 플로우 테이블의 부족한 용량으로 인해, 플로우 엔트리를 충분히 수용하지 못하는 문제가 있다. 이는 플로우 테이블의 오버플로우 등을 야기해 네트워크 성능을 저하시킬 수 있으므로, 본 논문은 비활성화된 플로우를 적시에 방출해 플로우 테이블 사용량을 최적으로 유지할 수 있는 정책을 제안한다. 특히, 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP) 플로우 엔트리들의 정보를 주기적으로 샘플링하여 비활성화된 엔트리들이 조기에 방출될 수 있도록 한다. 트래픽에 기반한 실험을 통하여, 우리는 본 정책이 Random, FIFO 정책과 비교해 오버플로우 및 플로우 재설치 발생 횟수를 크게...

TAG 소프트웨어 정의 네트워킹, 오픈플로우, 플로우 테이블 관리기법, Software-Defined Networking, OpenFlow, Flow table management

Hybrid Fireworks Algorithm with Dynamic Coefficients and Improved Differential Evolution

( Lixian Li ) , ( Jaewan Lee )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 19~27페이지(총9페이지)

소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 스위치의 데이터 플레인에서 컨트롤 기능을 분리해 프로그램 가능한 네트워크 관리법을 제시하는 차세대 네트워킹 기술이다. 하지만 SDN 스위치는 패킷 포워딩에 쓰이는 플로우 테이블의 부족한 용량으로 인해, 플로우 엔트리를 충분히 수용하지 못하는 문제가 있다. 이는 플로우 테이블의 오버플로우 등을 야기해 네트워크 성능을 저하시킬 수 있으므로, 본 논문은 비활성화된 플로우를 적시에 방출해 플로우 테이블 사용량을 최적으로 유지할 수 있는 정책을 제안한다. 특히, 사용자 데이터그램 프로토콜(UDP) 플로우 엔트리들의 정보를 주기적으로 샘플링하여 비활성화된 엔트리들이 조기에 방출될 수 있도록 한다. 트래픽에 기반한 실험을 통하여, 우리는 본 정책이 Random, FIFO 정책과 비교해 오버플로우 및 플로우 재설치 발생 횟수를 크게...

TAG Fireworks Algorithm, Dynamic Coefficient, Differential Evolution, Commensal Learning

이산화 전처리 방식 및 컨볼루션 신경망을 활용한 네트워크 침입 탐지에 대한 연구

유지훈 ( Jihoon Yoo ) , 민병준 ( Byeongjun Min ) , 김상수 ( Sangsoo Kim ) , 신동일 ( Dongil Shin ) , 신동규 ( Dongkyoo Shin )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 29~39페이지(총11페이지)

새롭게 발생되는 사이버 공격으로 인해 개인, 민간 및 기업의 피해가 증가함에 따라, 이에 기반이 되는 네트워크 보안 문제는 컴퓨터 시스템의 주요 문제로 부각되었다. 이에 기존에 사용되는 네트워크 침입 탐지 시스템(Network Intrusion Detection System: NIDS)에서 발생되는 한계점을 개선하고자 기계 학습과 딥러닝을 활용한 연구 이뤄지고 있다. 이에 본 연구에서는 CNN(Convolution Neural Network) 알고리즘을 이용한 NIDS 모델 연구를 진행한다. 이미지 분류 기반의 CNN 알고리즘 학습을 위해 기존 사용되는 전처리 단계에서 연속성 변수 이산화(Discretization of Continuous) 알고리즘을 추가하여 예측 변수에 대해 선형 관계로 표현하여 해석에 용이한 데이터로 변...

TAG NSL-KDD, 네트워크 이상 탐지, CNN, 연속형 변수 이산형화, Network Intrusion Detection, Discretization of Continuous

효율적 일상 관리를 위한 일정관리 어플리케이션의 설계와 구현

박은주 ( Eunju Park ) , 한승준 ( Seungjun Han ) , 윤지민 ( Jimin Yoon ) , 임한규 ( Hankyu Lim )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 41~50페이지(총10페이지)

IT기술과 정보처리 기술의 발전에 따라 인터넷 사용량이 급증하고 다양한 스마트 기기들이 출현하고 있다. 이에 따라 현대인들은 장소와 시간에 구애받지 않고 원하는 정보 획득, 여가활동과 같은 일상생활에 스마트 폰을 사용한다. 본 논문에서는 일정을 기록하고 약속을 공유하는 등 일상생활의 효과적 관리에 도움이 되는 일정관리 어플리케이션을 설계하고 이를 구현하였다. 본 논문의 일정관리 어플리케이션은 일정등록과 함께 일기작성 기능, 등록한 일정을 카카오톡을 이용하여 다른 사용자들과 공유할 수 있는 기능, 삭제 시 특정 폴더로 삭제한 일정이나 일기를 저장하는 기능, 하루 일정에 대한 연속적인 알림 기능 등을 제공한다. 다른 일정관리 앱들과 차별점을 가지며 사용성을 높인 본 논문의 어플리케이션은 바쁜 일상생활의 효율적 관리에 도움이 될 것이라 기대한다.

TAG 모바일 어플리케이션, 일정관리 어플리케이션, 데이터 공유, 앱 사용성, Mobile Application, Scheduler Application, Data Share, App Usability

몰입형 비디오 품질 평가를 위한 슈퍼 메트릭

정종범 ( Jong-beom Jeong ) , 김승환 ( Seunghwan Kim ) , 이순빈 ( Soonbin Lee ) , 김인애 ( Inae Kim ) , 류은석 ( Eun-seok Ryu )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 51~58페이지(총8페이지)

가상 현실 공간에서 실사 영상 및 그래픽 환경에 대해 사용자 움직임에 대응하는 영상을 제공하는 three degrees of freedom plus(3DoF+) 및 six degrees of freedom(6DoF) 시스템은 실감형 미디어를 제공하기 위해 서로 다른 위치에서 동시에 취득된 다수의 초고화질 및 고해상도의 영상 집합 전송을 요구한다. 다수의 영상들을 사용해 사용자 시점 영상을 생성할 때, 기존의 영상 압축 코덱에서 발생했던 것과는 다른 형태의 품질 저하가 발생하여 기존의 영상 품질 평가 기법들은 3DoF+ 및 6DoF 시스템 평가에 적합하지 않다. 본 논문은 3DoF+ 환경에서 합성된 사용자 시점 영상에 대한 다양한 객관적 영상 품질 평가 기법에 대한 성능 평가를 소개한다. 또한, 기존의 객...

TAG 3DoF+, 6DoF, 몰입형 비디오, 품질 평가, 가상 현실, immersive video, quality assessment, virtual reality

고속 해상 객체 분류를 위한 양자화 적용 기반 CNN 딥러닝 모델 성능 비교 분석

이성주 ( Seong-ju Lee ) , 이효찬 ( Hyo-chan Lee ) , 송현학 ( Hyun-hak Song ) , 전호석 ( Ho-seok Jeon ) , 임태호 ( Tae-ho Im )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 59~68페이지(총10페이지)

최근 급속도로 성장하고 있는 인공지능 기술이 자율운항선박과 같은 해상 환경에서도 적용되기 시작하면서 디지털 영상에 특화된 CNN 기반의 모델을 적용하는 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 해상 서비스의 경우 인적 과실을 줄이기 위해 충돌 위험이 있는 부유물을 감지하거나 선박 내부의 화재 등 여러 가지 기술이 접목되기에 실시간 처리가 매우 중요하다. 그러나 기능이 추가 될수록 프로세서의 제품 가격이 증가하는 문제가 존재해 소형 선박의 선주들에게는 비용적인 측면에서 부담이 된다. 또한 대형 선박의 경우 자율운항선박의 시스템을 감안할 때, 연산 속도의 성능 향상을 위해 복잡도가 높은 딥러닝 모델의 성능을 개선하는 방법이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 딥러닝 모델에 경량화 기법을 적용해 정확도를 유지하면서 고속으로 처리할 수 있는 방법에 대해 제안한...

TAG CNN, 모델 양자화, 영상 처리, 선박 객체 분류, Model Quantization, Image pre-processing, Ship classification

음성 기반 상담의 품질 평가를 위한 자동화 기법

이건수 ( Keonsoo Lee ) , 김중연 ( Jung-yeon Kim )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 69~75페이지(총7페이지)

언택트 시대의 시작으로, 온라인 산업의 성장 속도는 점차 빨라지고 있다. 온라인 산업이 성장할수록, 고객 관리에 대한 중요성은 높아지며, 그 접점에 존재하는 컨택센터 시장 역시 성장하고 있다. 언택트 시대의 주요 서비스 분야인 컨택센터의 업무가 노동 집약적이라는 아이러니를 극복하고 컨택센터 업무 효율을 증가시키기 위한 다양한 업무 자동화 기술 개발 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 연구는 업무 자체는 정형적이지만, 그 중요성이 높아 업무 자동화의 효율이 높은 대표적인 컨택센터의 업무 중 하나인 품질 평가 업무의 자동화 방법을 제안한다. 제안 방법은 채널 분리된 상담 내용 녹취 내용을 토대로, 음성 인식 결과를 획득한 뒤, 문장 단위 발화 내용을 분석하여, 정량 평가 항목인 도입부 평가, 응대 중 경청과 침묵 평가, 그리고 마무리 평가를 수행한 후 수...

TAG 컨택센터, 상담, 품질평가, 음성 인식, 업무 자동화, Call Center, Consultation, Quality Assurance, Speech Recognition, Process Automation

베이지안 확률 및 폐쇄 순차패턴 마이닝 방식을 이용한 설명가능한 로그 이상탐지 시스템

윤지영 ( Jiyoung Yun ) , 신건윤 ( Gun-yoon Shin ) , 김동욱 ( Dong-wook Kim ) , 김상수 ( Sang-soo Kim ) , 한명묵 ( Myung-mook Han )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 77~87페이지(총11페이지)

인터넷과 개인용 컴퓨터가 발달하면서 다양하고 복잡한 공격들이 등장하기 시작했다. 공격들이 복잡해짐에 따라 기존에 사용하던 시그니처 기반의 탐지 방식으로 탐지가 어려워졌으며 이를 해결하기 위해 행위기반의 탐지를 위한 로그 이상탐지에 대한 연구가 주목 받기 시작했다. 최근 로그 이상탐지에 대한 연구는 딥러닝을 활용해 순서를 학습하는 방식으로 이루어지고 있으며 좋은 성능을 보여준다. 하지만 좋은 성능에도 불구하고 판단에 대한 근거를 제공하지 못한다는 한계점을 지닌다. 판단에 대한 근거 및 설명을 제공하지 못할 경우, 데이터가 오염되거나 모델 자체에 결함이 발생해도 이를 발견하기 어렵다는 문제점을 지닌다. 결론적으로 사용자의 신뢰성을 잃게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 설명가능한 로그 이상탐지 시스템을 제안한다. 본 연구는 가장 먼저 로그 파싱을 진행해 로...

TAG 설명가능한 인공지능, 로그 이상탐지 시스템, 베이지안 확률, 규칙 추출, Explainable AI, Log anomaly detection, Bayesian probability, Rule extraction

소셜 미디어 적소분석 연구 : 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터의 이용자 충족을 중심으로

차현주 ( Hyeon-ju Cha ) , 권상희 ( Sang-hee Kweon )  한국인터넷정보학회, 인터넷정보학회논문지 [2021] 제22권 제2호, 89~107페이지(총19페이지)

본 연구는 주요 소셜(social) 미디어인 페이스북, 인스타그램, 유튜브, 핀터레스트, 트위터에 대한 적소분석을 통해 어떠한 경쟁관계를 가지고 있는지를 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 적소이론을 활용하여 SNS 이용자를 대상으로 소셜 미디어의 이용과 충족에 관한 온라인 설문을 진행하였으며, 총 224명의 이용자를 분석대상으로 선정하였다. 온라인 설문조사 결과를 토대로 요인분석을 실시하여 관계성, 사회성, 편의성, 일상성, 오락성 등 5가지 차원의 공통요인을 추출하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 우선 적소이론을 이용한 미디어의 적소폭 차이를 분석한 결과, 페이스북이 사회성(.627) 및 편의성(.636)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났고, 유튜브는 일상성(.670)과 오락성(.615)에서 적소폭이 가장 큰 것으로 나타났으며, 인스타...

TAG 소셜 미디어, 이용과 충족, 적소폭, 적소중복, 적소우위, Social Media, Niche Breadth, Uses and Gratification Theory, Niche Overlap, Competitive superiority

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