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머신러닝 모델을 이용한 일일 COVID-19 확진자 수 예측
민송하(Min-song-ha),오명호(myung-ho Oh),김종민(Jong-min Kim) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1
최근 코로나-19(COVID-19)는 2022년 3월 18일 현재 확진자 8,250,000명, 사망자 11,481명으로 2020년 발생이후 계속해서 증가하고 있으며, 코로나-19 확산으로 인해 모임·행사·영업시간 등에 인원과 시간을 제한하여 우리의 일상생활이 코로나 확진자 수에 따라 변화하는 모습을 보이고 있다. 따라서 본 연구에서는 일상생활 제한에 대한 피해를 최소화하는데 기여할 다음 날 확진자 수를 예측하는 알고리즘을 구현하였다. 본 알고리즘은 3일 동안의 확진자 수 데이터를 가지고 그다음 날의 확진자 수를 예측하는 알고리즘으로, Sequential 모델을 사용하여 RNN, Dense 레이어를 추가하는 방식으로 예측하였으며, 지역별로 세분화된 인원 제한을 예측하기 위해 서울을 기준으로 일별 확진자 수에 따른 인원 제한을 매칭시켰다. Recently, as of March 18, 2022, Corona-19(COVID-19) has 8,250,000 confirmed persons and 11,481 deaths, and has been increasing since the outbreak in 2020. By limiting the number of people and time, we are showing how our daily life changes depending on the number of confirmed coronas. Therefore, in this study, we implemented an algorithm that predicts the number of confirmed people the next day to help minimize damage to the limits of daily life. This algorithm is an algorithm that predicts the number of confirmed persons on the next day using the number of confirmed persons for 3 days. It is predicted by adding the RNN and Dense layers using the Sequential model, and the number of people is subdivided by region. In order to predict the limit, we matched the personnel limit based on the number of fixed persons per day based on Seoul.
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ELK Stack을 활용한 SQL Injection 로그 탐지
민송하(Song-ha-Min),유현재(Hyun-jae-Yu),임문주(Moon-ju-Lim),김종민(Jong-min Kim) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.2
SQL Injection 공격은 오래된 공격기법 중 하나로 웹 서비스에 대한 해킹 시도 유형 중에서도 높은 비중을 차지하고 있다. SQL Injection 공격은 데이터 노출 및 권한획득 등의 방법으로 현재까지도 해킹 시도가 많이 발생하고 있으며, 본 논문에서는 오픈소스인 ELK Stack을 활용하여 실시간으로 SQL Injection 공격 대응할 수 있는 로그 분석시스템을 구현하였다. 구현한 시스템을 통해 SQL Injection 공격에 대한 로그 데이터를 시각화하여 제공함으로써, 사용자는 공격의 위험도를 쉽게 파악할 수 있으며 신속하게 공격에 대비할 수 있을 것으로 기대한다. SQL Injection attacks are one of the older attack techniques and are the dominant type of hacking attempts against web services. There have been many attempts to hack SQL injection attacks by exposing data or obtaining privileges. In this paper, we implement a log analysis system that can respond to SQL injection attacks in real time using the open source ELK Stack. did. By providing a visualization of SQL injection attack log data through the implemented system, it is expected that users will be able to easily grasp the degree of attack risk and quickly prepare for attacks.
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