순서 종속적 준비시작을 가진 이종 병렬기계 스케줄링 모델 및 해법 비교

김홍비,백채연,이철우,전성범 대한산업공학회 2023 대한산업공학회 추계학술대회논문집 Vol.2023 No.11

샘플링 기법에 따른 음향파 전파의 대리 모델 성능 비교

김홍비,서호건,유용균,최희선 한국비파괴검사학회 2023 한국비파괴검사학회지 Vol.43 No.1

본 연구에서는 음향파 전파의 대리 모델을 일부 데이터만으로 학습함에 있어서 샘플링 방법에 따른성능 차이를 비교 분석한다. Uniform sampling, farthest point sampling, Poisson disk sampling 기법을 활용해소요 시간과 샘플 개수에 따른 대리 모델의 정확도 변화를 분석했다. 이전부터 음향파나 유체역학의 대리모델링을 위해 여러 기계 학습 및 딥러닝 기반의 모델이 제안되었으나, 이러한 모델들은 데이터의 특성을충분히 잘 반영하지 못했다. 본 연구에서는 각 샘플링 방법으로 데이터 세트를 생성하고, 심층 신경망기반의 대리 모델을 학습했다. 조건별 성능을 비교하였을 때, 음향파 전파의 대리 모델 생성을 위해서는정확도와 소요 시간 측면에서 Poisson disk sampling을 사용하는 것이 합리적임을 확인하였다. 본 연구를 통해확인된 샘플링 기법에 따른 특성은 디지털 트윈과 같이 대리 모델의 생성이 실시간으로 빠르고 정확하게이뤄져야 하는 상황에서 최적의 샘플링 기법을 선정하는 근거로 활용될 수 있다.

거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용한 한국원자력연구원 규정 질의응답 시스템 개발

김홍비,유용균 한국산업정보학회 2023 한국산업정보학회논문지 Vol.28 No.5

최근 자연어 처리(NLP) 기술, 특히 ChatGPT를 비롯한 거대 언어 모델(LLM)의 발전으로 특정 전문지식에 대한 질의응답(QA) 시스템의 연구개발이 활발하다. 본 논문에서는 거대언어모델과 문서검색 알고리즘을 활용하여 한국원자력연구원(KAERI)의 규정 등 다양한 문서를 이해하고 사용자의 질문에 답변하는 시스템의 동작 원리에 대해서 설명한다. 먼저, 다수의 문서를 검색과 분석이 용이하도록 전처리하고, 문서의 내용을 언어모델에서 처리할 수 있는 길이의 단락으로 나눈다. 각 단락의 내용을 임베딩 모델을 활용하여 벡터로 변환하여 데이터베이스에 저장하고, 사용자의 질문에서 추출한 벡터와 비교하여 질문의 내용과 가장 관련이 있는 내용들을 추출한다. 추출된 단락과 질문을 언어 생성 모델의 입력으로 사용하여 답변을 생성한다. 본 시스템을 내부 규정과 관련된 다양한 질문으로 테스트해본 결과 복잡한 규정에 대하여 질문의 의도를 이해하고, 사용자에게 빠르고 정확하게 답변을 제공할 수 있음을 확인하였다. The evolution of Natural Language Processing (NLP) and the rise of large language models (LLM) like ChatGPT have paved the way for specialized question-answering (QA) systems tailored to specific domains. This study outlines a system harnessing the power of LLM in conjunction with document search algorithms to interpret and address user inquiries using documents from the Korea Atomic Energy Research Institute (KAERI). Initially, the system refines multiple documents for optimized search and analysis, breaking the content into managable paragraphs suitable for the language model's processing. Each paragraph's content is converted into a vector via an embedding model and archived in a database. Upon receiving a user query, the system matches the extracted vectors from the question with the stored vectors, pinpointing the most pertinent content. The chosen paragraphs, combined with the user's query, are then processed by the language generation model to formulate a response. Tests encompassing a spectrum of questions verified the system's proficiency in discerning question intent, understanding diverse documents, and delivering rapid and precise answers.

Dhash 기반 고속 악성코드 변종 탐지기법

김홍비,신현석,황준호,이태진 한국정보과학회 2019 정보과학회논문지 Vol.46 No.11

Malicious codes are becoming more intelligent due to the popularization of malware generation tools and obfuscation techniques, but existing malware detection techniques suffer from incomplete detection of malicious codes. Considering the facts that many newly emerging malicious codes are variants of existing malicious codes, and that they have binary data similar to those of the original malicious codes, a Dhash-based malware detection technique is presented here that classifies images based on the binary data in a file, along with a 10-gram algorithm that improves the long time taken by the analysis due to the full comparison of the Dhash algorithm. A comparison with the superior ssdep technique in variant malware detection shows that the Dhash algorithm can detect areas that ssdep does not detect, and the superiority of the proposed algorithm through the existing Dhash algorithm and the detection speed comparison experiment of the algorithms proposed in this paper. Future work will continue to develop variety of malware analysis technologies that are linked to other LSH-based detection techniques. 악성코드 생성 도구와 난독화 기법의 대중화로 악성코드는 지능화되고 있지만 기존의 악성코드 탐지 기법은 악성코드에 대해 완벽하지 못한 탐지를 보여주고 있다. 이에 새롭게 등장하는 악성코드 중 다수가 기존에 발생했던 악성코드의 변종이라는 것과 변종 악성코드는 원본 악성코드와 비슷한 바이너리 데이터를 갖는 특징을 고려해 파일의 바이너리 데이터를 통해 이미지를 분류하는 Dhash 기반 악성코드 탐지 기법을 제시하며, Dhash 알고리즘의 전수비교로 인한 느린 분석 시간을 개선한 10-gram 알고리즘을 제시한다. 변종 악성코드 탐지에서 우수한 ssdeep 기법과의 비교를 통해 ssdeep이 탐지하지 못하는 영역에 대해 Dhash 알고리즘이 탐지했음을 보이며, 기존의 Dhash 알고리즘과 본 논문에서 제안하는 알고리즘의 탐지 속도 성능 비교 실험을 통해 제안하는 알고리즘의 우수성을 증명한다. 향후 다른 LSH기반 탐지 기법과 연계한 변종 악성코드 분석 기술 개발을 지속 진행할 예정이다.

간 독성에 대한 보석 호박 호박산의 간 보호 효과

김홍비(Hong-Bi Kim),하배진(Bae-Jin Ha) 한국생명과학회 2017 생명과학회지 Vol.27 No.8

본 연구는 CCl₄로 간 손상이 유도된 흰 쥐에서 호박산의 간 보호 효과 정도를 알아보기 위하여 수행되었다. 실험을 하기 위해 정상군(NOR), CCl₄처리군(CON), 보석호박섭취군(PCON-CS)군으로 나누어 1주일 적응기간을 가진 SD계 흰 쥐에 보석호박산을 일정한 시간에 200 mg/kg으로 3주간 투여하였다. 21일째 되는 날 마지막 투여 5시간 후에 정상군을 제외한 다른 그룹의 쥐에게 CCl₄를 복강주사 하였다. 보석호박섭취군은 CCl₄처리군에 비해 AST, ALT 활성은 93.20%, 88.76% 각각 억제효과를 보였고 MDA는 CCl4처리군에 비해 85.17% 억제효과를 보였다. 보석호박섭취군의 SOD와 CAT는 CCl₄처리군에 비해 38.65%, 47.99% 증가효과를 보였다, 결론적으로 AST, ALT 활성도와 MDA 수치는 보석호박섭취군이 CCl₄처리군에 비하여 유의적으로 감소하여 정상군과 비슷한 수치를 나타내었고 SOD와 CAT효소 활성은 보석호박섭취군이 CCl₄처리군에 비하여 증가하였다. 또한 조직학적 관찰은 사염화탄소로 유도된 간경변과 세포괴사가 호박산에 의해 예방된 것으로 나타났다. 이 데이터들로 확인해보면 CCl₄로 유도된 간 독성을 호박산이 간을 보호하는 결과를 나타냈으며, 이는 호박산이 간 손상에 대한 보호 효과를 가진 약물의 소재개발에 이용 될 수 있다고 본다. This study was performed to investigate the protective effects of succinic acid of Succiniter against carbon tetrachloride (CCl₄)-induced hepatotoxicity in rats. After an adaptation period of one week, Sprague-Dawley rats were administered succinic acid of Succiniter at 200 mg/kg every day for 21 days. Then CCl₄ (3.3 ml/kg) was intraperitoneally injected into rats of the other groups except the normal group, five hours after the last treatment of succinic acid of Succiniter on day 21. The succinic acid-treated group showed 93.20% and 88.76% of inhibitory effects in aspartate aminotransferase (AST) and alanine aminotransferase (ALT) activities, respectively, compared with the CCl₄-treated group. The succinic acid-treated group showed inhibition of malonedialdehyde (MDA) by 85.17% compared with the CCl₄-treated group. The succinic acid-treated group in liver homogenate promoted effects of 38.65% and 47.99% in superoxide dismutase (SOD) and catalase (CAT), respectively, compared with the CCl₄-treated group. In conclusion, the AST and ALT activities of the succinic acid-treated group were both decreased compared with the CCl₄-treated group. The MDA level of the succinic acid-treated group was decreased compared with the CCl₄-treated group. However, the SOD and CAT levels of the succinic acid-treated group in liver homogenate were both increased compared with the CCl₄-treated group. Also, histological examinations showed that the liver cell necrosis and centrilobular congestion aggregation induced by CCl₄ were clearly eliminated by treatment with succinic acid of Succiniter. These results suggest that succinic acid of Succiniter has a protective effect against liver damage and could be used in the development of the appropriate drug.

악성 사이트 탐지를 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 기반 기계학습 특징 선별에 관한 연구

김홍비(HongBi Kim),심삼신(SamShin Shin) 한국통신학회 2022 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2022 No.11

정보보호 분야의 XAI 기술 동향

김홍비(Hongbi Kim),이태진(Taejin Lee) 한국정보보호학회 2021 情報保護學會誌 Vol.31 No.5

컴퓨터 기술의 발전에 따라 ML(Machine Learning) 및 AI(Artificial Intelligence)의 도입이 활발히 진행되고 있으며, 정보보호 분야에서도 활용이 증가하고 있는 추세이다. 그러나 이러한 모델들은 black-box 특성을 가지고 있으므로 의사결정 과정을 이해하기 어렵다. 특히, 오탐지 리스크가 큰 정보보호 환경에서 이러한 문제점은 AI 기술을 널리 활용하는데 상당한 장애로 작용한다. 이를 해결하기 위해 XAI(eXplainable Artificial Intelligence) 방법론에 대한 연구가 주목받고 있다. XAI는 예측의 해석이 어려운 AI의 문제점을 보완하기 위해 등장한 방법으로 AI의 학습 과정을 투명하게 보여줄 수 있으며, 예측에 대한 신뢰성을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 XAI 기술의 개념 및 필요성, XAI 방법론의 정보보호 분야 적용 사례에 설명한다. 또한, XAI 평가 방법을 제시하며, XAI 방법론을 보안 시스템에 적용한 경우의 결과도 논의한다. XAI 기술은 AI 판단에 대한 사람 중심의 해석정보를 제공하여, 한정된 인력에 많은 분석데이터를 처리해야 하는 보안담당자들의 분석 및 의사결정 시간을 줄이는데 기여할 수 있을 것으로 예상된다.

Stacked Autoencoder 기반 악성코드 Feature 정제 기술 연구

김홍비(Hong-bi Kim),이태진(Tae-jin Lee) 한국정보보호학회 2020 정보보호학회논문지 Vol.30 No.4

네트워크의 발전에 따라 악성코드 생성도구가 유포되는 등으로 인해 악성코드의 출현이 기하급수적으로 증가하였으나 기존의 악성코드 탐지 방법을 통한 대응에는 한계가 존재한다. 이러한 상황에 따라 머신러닝 기반의 악성 코드 탐지 방법이 발전하는 추세이며, 본 논문에서는 머신러닝 기반의 악성 코드 탐지를 위해 PE 헤더에서 데이터의 feature를 추출한 후 이를 이용하여 autoencoder를 통해 악성코드를 더 잘 나타내는 feature 및 feature importance를 추출하는 방법에 대한 연구를 진행한다. 본 논문은 악성코드 분석에서 범용적으로 사용되는 PE 파일에서 확인 가능한 DLL/API 등의 정보로 구성된 549개의 feature를 추출하였고 머신러닝의 악성코드 탐지 성능 향상을 위해 추출된 feature를 이용하여 autoencoder를 통해 데이터를 압축적으로 저장함으로써 데이터의 feature를 효과적으로 추출해 우수한 정확도 제공 및 처리 시간을 2배 단축에 성공적임을 증명하였다. 시험 결과는 악성코드 그룹 분류에도 유용함을 보였으며, 향후 SVM과 같은 분류기를 도입하여 더욱 정확한 악성코드 탐지를 위한 연구를 이어갈 예정이다. The advent of malicious code has increased exponentially due to the spread of malicious code generation tools in accordance with the development of the network, but there is a limit to the response through existing malicious code detection methods. According to this situation, a machine learning-based malicious code detection method is evolving, and in this paper, the feature of data is extracted from the PE header for machine-learning-based malicious code detection, and then it is used to automate the malware through autoencoder. Research on how to extract the indicated features and feature importance. In this paper, 549 features composed of information such as DLL/API that can be identified from PE files that are commonly used in malware analysis are extracted, and autoencoder is used through the extracted features to improve the performance of malware detection in machine learning. It was proved to be successful in providing excellent accuracy and reducing the processing time by 2 times by effectively extracting the features of the data by compressively storing the data. The test results have been shown to be useful for classifying malware groups, and in the future, a classifier such as SVM will be introduced to continue research for more accurate malware detection.

템플스테이를 통한 회복경험이 웰빙과 환경책임행동에 미치는 영향: 마음챙김과 주의회복이론을 중심으로

조유정,김홍비,신학승 한국관광학회 2024 한국관광학회 국제학술발표대회 Vol.95 No.-

경제활동 참여 기혼여성의 난임시술 경험 관련 요인

전보영,김홍비,정혜인,한채영 한국모자보건학회 2024 한국모자보건학회지 Vol.28 No.2

Purpose: This study aimed to assess the current landscape of infertility treatment among married women engaged in economic activities and analyze the associated factors. Methods: Using data from the 2021 National Family and Fertility Survey in Korea, this study included 1,772 married women aged 20–44 who participated in economic activities. General characteristics were compared based on participants’ experiences with infertility and the use of infertility treatments (assisted reproductive technology). Logistic regression analysis was used to identify the factors associated with infertility and infertility treatment. Results: Among the study participants, 325 had experienced infertility and 122 had undergone infertility treatment. The likelihood of infertility was higher in women aged ≥35 years and those with gynecological problems. Infertility treatment was more probable among infertile women over 40 years of age, with higher levels of education and household income, cohabiting with their spouse for 4–9 years, working less than 40 hours per week, and holding office jobs as opposed to service or sales workers. Respondents who underwent infertility treatment highlighted the following challenges: mental and social prejudice, physical discomfort, pain, financial burden, workplace factors, and time constraints. Conclusion: This study shows that biological factors are important in infertility and underscores the significance of workplace factors and socioeconomic characteristics in the decision to treat infertility. This emphasizes the need for research that supports women pursuing a career or education who encounter the challenges of infertility.