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CNN Mobile Net 기반 악성코드 탐지 모델에서의 학습 데이터 크기와 검출 정확도의 상관관계 분석
최동준,이재우 한국융합보안학회 2020 융합보안 논문지 Vol.20 No.3
At the present stage of the fourth industrial revolution, machine learning and artificial intelligence technologies are rapidly developing, and there is a movement to apply machine learning technology in the security field. Malicious code, including new and transformed, generates an average of 390,000 a day worldwide. Statistics show that security companies ignore or miss 31 percent of alarms. As many malicious codes are generated, it is becoming difficult for humans to detect all malicious codes. As a result, research on the detection of malware and network intrusion events through machine learning is being actively conducted in academia and industry. In international conferences and journals, research on security data analysis using deep learning, a field of machine learning, is presented. have. However, these papers focus on detection accuracy and modify several parameters to improve detection accuracy but do not consider the ratio of dataset. Therefore, this paper aims to reduce the cost and resources of many machine learning research by finding the ratio of dataset that can derive the highest detection accuracy in CNN Mobile net-based malware detection model. 현재 4차 산업혁명을 맞이하여 머신러닝과 인공지능 기술이 급속도로 발전하고 있으며 보안 분야에서도 머신러닝 기술을 응용하려는 움직임이 있다. 많은 악성코드가 생성됨에 따라 사람의 힘으로는 모든 악성코드를 탐지하기 어려워지고 있기 때문이다. 이에 따라 학계와 산업계에서는 머신러닝을 통해 악성코드나 네트워크 침입 이벤트를 탐지하는 것에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 국제 학회와 저널에서는 머신러닝의 한 분야인 딥러닝을 이용한 보안데이터 분석 연구가 논문 발표되고 있다. 그러나 해당 논문들은 검출 정확도에 초점이 맞추어져 있고 검출 정확도를 높이기 위해 여러 파라미터들을 수정하지만 Dataset의 개수를 고려하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 CNN Mobile net 기반 악성코드 탐지 모델에서 가장 높은 검출 정확도를 도출할 수 있는 Dataset의 개수을 찾아내어 많은 머신러닝 연구 진행에 비용과 리소스를 줄이고자 한다.
정준영,김태균,배재휘,이재호,조용성,라상중,최동준,Jung, J.Y.,Kim, T.K.,Bae, J.H.,Lee, J.H.,Cho, Y.S.,La, S.J.,Choi, D.J. 한국전자통신연구원 2015 전자통신동향분석 Vol.30 No.3
케이블방송망은 광대역을 가진 유선망이라는 매체 특성으로 동일한 망을 이용하여 방송뿐만 아니라 통신까지 제공할 수 있는 양방향 방송서비스를 가능케 하는 방송통신 융합을 위한 최적의 망으로 거론되고 있다. 서비스 관점에서 케이블방송망은 도입초기 단순히 지상파 방송의 난시청 해소를 위한 수단이었으나 프로그램 공급업자와 종합 유선 방송국의 등장으로 독립적인 방송 매체로 발전하였으며, 북미 주도하에 1990년대 중반 통신법이 개정된 이후 양방향 고속 데이터서비스를 제공할 수 있는 방안으로 케이블 모뎀(CM: Cable Modem)을 개발하여 방송과 통신을 동시에 수용하는 통합망으로 발전시켜왔다. 최근 케이블방송은 전송 효율 고도화, 망 구조적 진화 및 대용량 콘텐츠 전송으로 크게 3개의 방향으로 발전을 거듭하고 있다. 본고에서는 각 발전 방향에서 제시하는 차세대 케이블방송의 기술개발 및 표준화 동향에 대해 살펴보고자 한다.
김태균,최동준,유웅식,권호형,Kim, T.K.,Choi, D.J.,You, W.S.,Kwon, O.H. 한국전자통신연구원 2004 전자통신동향분석 Vol.19 No.4
디지털 방송기술의 발달로 인하여 방송은 전통적인 방송의 영역뿐만 아니라 통신/방송 융합으로 영역을 확대하고 있다. 기존의 방송이 비디오와 오디오에 국한된 반면 다가오는 통신/방송 융합에서는 데이터를 통한 방송의 양방향성의 중요성을 강조하고 있다. 케이블 방송은 다른 매체인 지상파와 위성을 통한 방송과 비교할 때 물리적으로 양방향성을 확보하고 있다는 장점을 가지고 있다. 따라서 본 고에서는 케이블 방송망을 통한 초고속 데이터 전송에 관한 규격인 DOCSIS의 기술 및 표준화 동향을 소개하고, DOCSIS 1.x와 DOCSIS 2.0의 상호운용성에 대하여 설명한다.
조용성,이남경,최동준,서정일,이태진,박중기,이현우,김흥묵,Cho, Y.S.,Lee, N.K.,Choi, D.J.,Seo, J.I.,Lee, T.J.,Park, J.K.,Lee, H.W.,Kim, H.M. 한국전자통신연구원 2020 전자통신동향분석 Vol.35 No.5
Artificial intelligence (AI) has become the hottest topic in information and communications technology (ICT) in recent years. Along with the advancement of AI technology, technologies such as big data, cloud, and high-speed wired and wireless communication are being applied to existing media areas in earnest, affecting all parts of the media value chain from content production to consumption. AI technology is now spreading across the media industry faster than any other industry. In the future, the gap between those with and without AI technology will widen, further deepening the polarization of the media ecosystem. Media intelligence, which combines media and AI technologies, is now perceived as essential, not optional. In this paper, we examine the current status of technology development and standardization by major domestic and foreign institutions on how AI is being utilized in the media industry. In addition, we discuss what technology should be developed to lead media intelligence.
안석기,정회윤,권선형,허남호,최동준,박성익,Ahn, S.K.,Jung, H.,Kwon, S.,Hur, N.,Choi, D.J.,Park, S.I. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.4
Multimedia broadcast multicast services (MBMS) have evolved to accommodate broadcasting services in 3GPP standards. One long-standing approach is to comprise the multimedia broadcast multicast service single-frequency network based on the cellular networks of mobile operators, and another approach adds a broadcasting network to 3GPP standards. In this paper, we overview the MBMS architecture and key entities in MBMS services. In addition, the trends of MBMS are discussed in terms of technology and 3GPP standards, where MBMS functionality is described according to 3GPP releases. Finally, we discuss its capability through a comparison with ATSC 3.0, which is the latest terrestrial broadcasting standard, and then we present the current status and future perspectives of MBMS in 3GPP.
김순철,이재영,허남호,최동준,Kim, S.C.,Lee, J.,Hur, N.,Choi, D.J. 한국전자통신연구원 2021 전자통신동향분석 Vol.36 No.6
ATSC 3.0 is a next-generation terrestrial broadcasting standard that provides various functions and improved performance compared to the existing ATSC 1.0 High Definition standard. Based on the ATSC 3.0 broadcast system with IP-centric transport and coherence, it can provide personalized and personalized interactive services to TV viewers. However, the broadcasting system still has a structural limitation in that the service is deployed separately from broadcasters who are allocated a specific frequency and is expected to have different spectrum allocation for each market. To overcome this structural limitation and provide improved services compared with the current ATSC 3.0, preliminary studies were conducted to apply the core network concept of a communication network (particularly 5G) to ATSC 3.0 broadcasting. Finally, in february of this year, the ATSC TG3/S43 group for the development of the ATSC 3.0 Broadcast Core Network (BCN) standard was launched. This paper describes the background and current status of BCN standardization by ATSC TG3/S43, and future standardization prospects.
김순철,오혜주,임현정,현은희,최동준,Kim, S.C.,Oh, H.J.,Yim, H.J.,Hyun, E.H.,Choi, D.J. 한국전자통신연구원 2019 전자통신동향분석 Vol.34 No.3
Broadcast is evolving into media service aimed at user customization, personalization, and participation with high-quality broadcasting contents (4K/8K/AR/VR). A broadcast infrastructure is needed to engage with the competition for providing large-scaled media traffic process, platform performance for adaptive transcoding to diverse receivers, and intelligent service. Cloud service and virtualization in broadcast are becoming more valuable as the broadcasting environment changes and new high-level broadcasting services emerge. This document describes the examples of cloud and virtualization in the broadcast industry, and prospects the network virtualization of broadcast transmission infrastructure, especially terrestrial and cable networks.