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이수항(Su-Hang Lee),김일현(Il-Hyun Kim),김용호(Yong-Ho Kim),한석영(Seog-Young Han) 한국생산제조학회 2014 한국생산제조학회지 Vol.23 No.3
A hybrid search method based on the artificial bee colony algorithm (ABCA) with harmony search (HS) is suggested for finding a global solution in the field of optimization. Three cases of the suggested algorithm were examined for improving the accuracy and convergence rate. The results showed that the case in which the harmony search was implemented with the onlooker phase in ABCA was the best among the three cases. Although the total computation time of the best case is a little bit longer than the original ABCA under the prescribed conditions, the global solution improved and the convergence rate was slightly faster than those of the ABCA. It is concluded that the suggested algorithm improves the accuracy and convergence rate, and it is expected that it can effectively be applied to optimization problems with many design variables and local solutions.
신경아,이윤호,배병주,이수항,홍희주,최영진,이상진,Shin, Kyounga,Lee, Yunho,Bae, ByeongJu,Lee, Soohang,Hong, Heeju,Choi, Youngjin,Lee, Sangjin 한국정보보호학회 2022 정보보호학회논문지 Vol.32 No.5
Malware attacks become more prevalent in the hyper-connected society of the 4th industrial revolution. To respond to such malware, automation of malware detection using artificial intelligence technology is attracting attention as a new alternative. However, using artificial intelligence without collateral for its reliability poses greater risks and side effects. The EU and the United States are seeking ways to secure the reliability of artificial intelligence, and the government announced a reliable strategy for realizing artificial intelligence in 2021. The government's AI reliability has five attributes: Safety, Explainability, Transparency, Robustness and Fairness. We develop four elements of safety, explainable, transparent, and fairness, excluding robustness in the malware detection model. In particular, we demonstrated stable generalization performance, which is model accuracy, through the verification of external agencies, and developed focusing on explainability including transparency. The artificial intelligence model, of which learning is determined by changing data, requires life cycle management. As a result, demand for the MLops framework is increasing, which integrates data, model development, and service operations. EXE-executable malware and documented malware response services become data collector as well as service operation at the same time, and connect with data pipelines which obtain information for labeling and purification through external APIs. We have facilitated other security service associations or infrastructure scaling using cloud SaaS and standard APIs. 4차 산업혁명의 초연결사회에서 악성코드 공격은 더욱 기승을 부리고 있다. 이러한 악성코드 대응을 위해 인공지능기술을 이용한 악성코드 탐지 자동화는 새로운 대안으로 주목받고 있다. 그러나, 인공지능의 신뢰성에 대한 담보없이 인공지능을 활용하는 것은 더 큰 위험과 부작용을 초래한다. EU와 미국 등은 인공지능의 신뢰성 확보방안을 강구하고 있으며, 2021년 정부에서는 신뢰할 수 있는 인공지능 실현 전략을 발표했다. 정부의 인공지능 신뢰성에는 안전과 설명가능, 투명, 견고, 공정의 5가지 속성이 있다. 우리는 악성코드 탐지 모델에 견고를 제외한 안전과, 설명가능, 투명, 공정의 4가지 요소를 구현하였다. 특히 외부 기관의 검증을 통해 모델 정확도인 일반화 성능의 안정성을 입증하였고 투명을 포함한 설명가능에 중점을 두어 개발하였다. 변화무쌍한 데이터에 의해 학습이 결정되는 인공지능 모델은 생명주기 관리가 필요하다. 이에 인공지능 모델을 구성하는 데이터와 개발, 서비스 운영을 통합하는 MLOps 프레임워크에 대한 수요가 늘고 있다. EXE 실행형 악성코드와 문서형 악성코드 대응 서비스는 서비스 운영과 동시에 데이터 수집원이 되고, 외부 API를 통해 라벨링과 정제를 위한 정보를 가져오는 데이터 파이프라인과 연계하도록 구성하였다. 클라우드 SaaS 방식과 표준 API를 사용하여 다른 보안 서비스 연계나 인프라 확장을 용이하게 하였다.
이윤호 ( Yun-ho Lee ),이수항 ( Su-hang Lee ),주혜진 ( Hye-jin Ju ),이종락 ( Jong-lack Lee ),원일용 ( Ill-young Weon ) 한국정보처리학회 2020 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.27 No.2
신경망은 주로 전체 데이터를 중앙에서 학습시키거나 상황에 따라 데이터나 모델을 나누어 분산학습 방법으로 처리해 왔다. 그러나 데이터의 양의 증가와 보안적 이유로 인해 모든 환경에서 기존의 방법을 쓰기에 어려움이 있다. 본 연구에서는 제한된 데이터만으로 모든 데이터로 학습한 것과 같은 학습 효과를 내기 위한 방법을 제안한다. 데이터의 구성이 다른 두 가지 환경인 V-환경과 H-환경에서 학습한 모델을 어떤 방법으로 통합해야 기존의 성능과 비슷한 성능을 낼 수 있는지 연구한다. 우리는 가중치를 합치는 방법을 avg, max, absmas 3가지 방법으로 실험하였으며, 실험 결과로 V-환경에서는 기존의 성능과 비슷한 성능을 보였으며, H-환경에서는 기존의 성능에는 부족하지만, 의미 있는 성능을 보였다.