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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김선범 (한양대학교) 배준우 (한양대학교) 박희진 (한양대학교)
저널정보
한국차세대컴퓨팅학회 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 제13권 제5호
발행연도
2017.1
수록면
124 - 130 (7page)

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이 논문의 연구 히스토리 (3)

2018

딥러닝을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별
김선범 컴퓨터·소프트웨어학과 2018.01 학위논문

2017

Deep learning을 이용한 치환에 의해 변조된 문서의 인코딩 및 언어 판별
김선범 ,  배준우 ,  박희진 한국정보과학회 학술발표논문집 2017.06 학술대회자료
딥러닝 알고리즘을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별
김선범 ,  배준우 ,  박희진 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 2017.01 학술저널

초록· 키워드

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문자 인코딩은 문자나 기호를 컴퓨터로 표현하기 위해 사용되는 방법이며 문자 인코딩 판별 소프트웨어들이 존재한다. 기존의 널리 쓰이는 인코딩 판별 소프트웨어인“uchardet”의 경우 변조되지 않은 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 91.39% 이지만 언어 판별 정확도는 32.09%에 불과하다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화 된 경우 인코딩 판별 정확도는 3.55%, 언어 판별 정확도는 0.06%로 매우 낮은 정확도를 보였다. 따라서 본 논문에서는Deep learning 알고리즘인 LSTM(Long Short-Term Memory)을 이용한 문서의 인코딩 및 언어 판별 방법을제안하며, 기존의 인코딩 판별 소프트웨어“uchardet”보다 뛰어난 결과를 보였다. 제안하는 방법을 이용한 일반 문서의 인코딩 판별 정확도는 99.89%이며, 언어 판별 정확도는 99.92%이다. 또한 문서가 치환 암호에 의해 암호화된 경우에는 제안하는 방법의 인코딩 판별 정확도는 99.26%이며, 언어 판별 정확도는 99.77%로 매우 뛰어나다.
#Encoding #Substitution cipher #Deep learning #LSTM #uchardet

목차

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참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Shanjian Li / 2002 / A composite approach to language/encoding detection / Netscape Communications Corp google schola https://github.com/BYVoid/uchardet google schola 배준우 / 2017 / 오류가 발생한 멀티바이트 인코딩 데이터의 인코딩 기법 판별 알고리즘 개선 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 13(2):18~25 dbpia Babu, Kallam Ravindra / 2010 / A Survey on cryptography and Steganography methods for information security / International Journal of Computer Applications 12(3):13~17 google schola 박현철 / 2016 / CNN에 기반한 실제 환경에서의 색상 및 문자 인식 / 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 12(6):104~115 dbpia

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