[에듀플러스]성신여대 대학원생, SCIE급 저명 학술지 3곳 논문 등재
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성신여대가 미래융합기술공학과에 재학 중인 대학원생 3인이 각 제1저자로 저술한 논문이 SCIE급 학술지 3곳에 등재됐다고 18일 밝혔다.
제1저자로 이름을 올린 연구원은 미래융합기술공학과 박사과정에 재학 중인 박나은, 전소은, 이선진 연구원이다.
전 연구원은 제1 저자로 참여한 이번 논문에서 무선 네트워크 환경에서 악성 트래픽을 효율적으로 탐지하기 위한 변수 선택(Feature Selection) 기법을 제안했다.
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성신여대가 미래융합기술공학과에 재학 중인 대학원생 3인이 각 제1저자로 저술한 논문이 SCIE급 학술지 3곳에 등재됐다고 18일 밝혔다.
제1저자로 이름을 올린 연구원은 미래융합기술공학과 박사과정에 재학 중인 박나은, 전소은, 이선진 연구원이다. 세 사람은 이일구 교수의 연구실 CSE LAB(Convergence Security Engineering Laboratory)에서 네트워크 트래픽 기반의 이상 탐지 및 대응 기술을 연구해 왔다.
박 연구원(은 무선 센서 네트워크에서 이기적 노드의 탐지 및 노드 간 협력적 대응 방법을 연구했다. 이기적 노드의 자원 독점을 완화하고 네트워크의 견고성과 효율성을 향상할 수 있음을 규명해 냈다. 이번 연구 결과는 ICT Express(IF 5.4, JCR 상위 27.8%) 최신 호에 게재된다.
전 연구원은 제1 저자로 참여한 이번 논문에서 무선 네트워크 환경에서 악성 트래픽을 효율적으로 탐지하기 위한 변수 선택(Feature Selection) 기법을 제안했다. 특히 이번 논문은 국제 컨퍼런스 ICCCN 에서 발표한 연구를 발전시켰다. 악성 트래픽의 탐지 성능과 복잡도의 트레이드오프 문제를 해결하고 경량 IoT 환경에서의 적용 가능성을 발표해 주목받았다. 연구 결과는 국제학술지 Computer Modeling in Engineering & Sciences(IF 2.4, JCR 상위 31.3%) 5월호에 출판됐다.
이 연구원이 발표한 논문은 'A machine learning-enhanced endpoint detection and response framework for fast and proactive defense against advanced cyber attacks'(이선진, 전소은, 지도교수 이일구)다. 진화하는 APT 공격에 대한 머신러닝 기반 탐지 및 대응 방법을 제안해 종래 룰셋 기반의 탐지 방법보다 성능을 개선한 것으로 평가받는다. 이 논문은 Soft Computing(IF 4.1, JCR 상위 41.4%)에 실렸다.
이일구 융합보안공학과·미래융합기술공학과 교수는 “성신여대 학생들의 학문적 열정으로 이룬 결실이라 더욱 의미 있다”며 “앞으로도 학부생, 대학원생 연구팀이 연구 역량을 왕성하게 펼칠 수 있도록 힘쓰겠다”고 말했다.
이지희 기자 easy@etnews.com
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