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정원종
사례 기반 추론을 이용한 APT 공격 사례 보안 위험 평가 및 통제 방법
지능형 지속 위협(APT, Advanced Persistent Threat)은 사이버 공격 중 하나로 특정 공격 대상에게 분명한 목적을 가지고 행동하며 복합적 기술 뿐 만 아니라 사회 공학적인 요소도 이용하고, 그 방법 또한 매우 다양하다. 이 연구에서느 APT 공격 사례를 기반으로 보안 위험을 평가하고 관리하는 방법을 다룬다. APT 공격 관점에서 조직 내 위험을 식별하고 평가하며 관리하는 방법과 효율적이고 효과적인 위험 평가 및 관리 활동을 위해 APT 공격 속성을 충분히 반영한 온톨로지를 사용하여 기존 사례를 검색하고 재활용하는 사례 기반 추론 적용을 제안한다.
유예원
Automated Detection of Sleep Stages - based on sleep-EEG data
본 연구는 EEG data 를 이용해 수면 단계를 분류하여 적시에 수면 문제를 인식하고 개입한다. Physionet 의 Sleep EDF data를 이용하여 CNN, CNN-LSTM 모델을 설계해 정확도를 비교한다. 또한, 하나의 input이 아닌 여러가지 input을 사용하고, transformer encoder 모델을 사용하여 수면단계를 분류하는 연구를 계속 진행한다.
정욱
APT공격 사례 개선된 유사도 산정 기반 보안 요구사항 추론 방법
지능형 지속 위협 공격을 방어하기 위한 방법 중 하나로 온톨로지를 사용하여 유사한 사례에 대한 보안 요구사항을 추천하는 프레임워크가 있다. 기존 프레임워크의 유사도 산정 방식에 보완점이 존재하여 유사도 산정 방식을 개선하고 사용자가 사례 기반 추론에 의해 프로세스가 진행되고 있다는 것을 시각적으로 보여주고자 한다.
유승수
Data Augmentation을 적용한 DANN
최근 활발히 연구되고 있는 Domain Adaptation 모델들 중, DANN(Domain Adversarial Neural Network)의 성능 향상을 위한 연구이다. 가지고 있는 Data Set에 변형을 줘서 Data를 증강시키는 Data Augmentaiton 기법을 적용하였다.
김정훈
Proposal of User-aware Emoji Prediction
정세빈
RNA Splicing 현상 모델링
RNA Splicing 도중 5'서열과 3'서열 인식이 정확하지 않으면 돌연변이가 일어나기 때문에 RNA 속 Intron와 Exon의 위치를 찾는 것은 매우 중요하다. 이 연구는 RNA Splicing 중 Group II Self-Splicing을 토대로 주어진 RNA 서열 속 intron과 exon의 위치를 찾아 Splicing이 일어남을 확인하는 알고리즘을 모델링하고 분석한다.
조형준
메모리 주소변환 오버헤드를 줄이기 위한 운영체제 기법분석
Linux에서는 메모리 주소변환 오버헤드를 줄여 메모리 사용을 효율적으로 하기 위한 수단 중 하나로 Large page기법을 적용했고, 유연한 사용을 위해 THP를 도입했다. 하지만, 대용량 이기종 메모리 환경에서 THP의 사용이 오히려 전반적인 성능을 저하시킨다는 의견이 제시되어 왔다. 본 연구를 통해 Linux 기반의 THP를 사용하는 대용량 이기종 메모리 환경에서의 성능개선방안에 대해 탐구한다.
이동훈
Language Model for Recommendation System
다양한 도메인에서 활용되는 추천시스템은 흔히 알려진 cold-start problem - 새로운 아이템, 신규 유저에 대한 추천 문제 – 을 가지고 있다. 이러한 한계점을 해결하기 위해 언어 모델을 추천시스템에 적용하여 아이템과 관련된 범용적인 텍스트 정보들을 활용 가능한 P5 모델을 소개하고, P5 의 한계점을 분석한다.
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