자율주행을 위한 정적 장면 컨텍스트 변조 기반 차량 궤적 예측 네트워크

최두섭,민경욱 한국자동차공학회 2023 한국 자동차공학회논문집 Vol.31 No.8

In this paper, we are proposing a vehicle trajectory forecasting network based on static scene context modulation. First, in modeling the distribution over future trajectories efficiently via variational auto-encoder frameworks, we suggest using a transformer-based trajectory encoder that models the interaction between neighboring vehicles. The proposed encoder is trained to remove interaction between irrelevant vehicles, and model key interaction more efficiently. Moreover, to increase the diversity of generated trajectories, we propose using latent variables during the trajectory generation process in modulating static scene context. Then, we can use large-scale, real-world datasets like nuScenes in evaluating performance. Experimental results showed that the proposed model generates plausible and diverse future trajectories with the techniques proposed in this paper. Furthermore, it outperformed the baseline models in terms of prediction accuracy.

[강연문] 글로벌시대(21c)와 우리의 사명 : 나의 꿈, 우리의 꿈, 우리의 사명

최두섭 한국기독교회사학회 2021 교회사학 Vol.16 No.1

Android Automotive OS 차량을 위한 클라우드 기반 통합 보안 소프트웨어 프레임워크 설계

최두섭,임을규 한국차세대컴퓨팅학회 2025 한국차세대컴퓨팅학회 논문지 Vol.21 No.3

최근 Android OS가 차량 인포테인먼트 시스템인 Android Automotive OS(AAOS)로 확장되면서 이를 탑재한 차량이 빠르게 증가하고 있다. 그러나 이러한 변화는 OS의 취약점을 악용한 악성 앱 설치와 권한 탈취를 통한 CAN 패킷 주입 등의 보안 위협을 초래할 수 있다. 본 연구에서는 AAOS 기반 차량의 보안 강화를 위해 악성 앱과 악성 CAN 패킷을 동시에 탐지할 수 있는 클라우드 기반 통합 보안 소프트웨어 프레임워크를 설계하였다. 제안된 프레임워크는 시그니처 기반 및 기계학습 기반 탐지를 결합한 악성 앱 탐지 모듈과 CAN 패킷의 필드 값 패턴을 분석하는 악성 CAN 패킷 탐지 모듈로 구성된다. 이 모듈들은 차량 인포테인먼트 시스템에 단일 에이전트로 설치되어 실시간 탐지를 수행하며, 클라우드 자원을 활용한 분산 처리를 통해 차량의 제한된 연산 자원 문제를 해결한다. 본 연구는 차량 내 악성 소프트웨어와 네트워크 공격에 대한 통합 탐지 체계를 제시함으로써 AAOS 탑재 차량의 보안성 강화에 기여할 것으로 기대된다. Recently, as Android OS evolves into Android Automotive OS (AAOS) for in-vehicle infotainment systems, the number of vehicles adopting this system is rapidly increasing. However, this shift introduces security vulnerabilities that can be exploited to install malicious apps or inject CAN packets through privilege escalation. This study designs a cloud-based integrated security software framework for AAOS-based vehicles that can simultaneously detect both malicious apps and CAN packets. The proposed framework consists of a malicious app detection module combining signature-based and machine learning-based detection approaches and a malicious CAN packet detection module that analyzes field value patterns in CAN packets. These modules operate as a single agent installed on the vehicle's infotainment system for real-time detection, while addressing the limited computational resources of vehicles through distributed processing with cloud computing. This research contributes to enhancing the security of AAOS-equipped vehicles by providing an integrated detection system for both in-vehicle malicious software and network attacks.

함백산 일원의 식물상

최두섭,손동찬,박범균,고성철 한국식물분류학회 2015 식물 분류학회지 Vol.45 No.1

In order to illustrate the flora of vascular plants distributed in the area of Mt. Hambaek-san and its neighboring mountains, the authors collected vascular plants intensively on Mt. Hambaek-san (1,573 m), Mt. Geumdae-bong (1,418 m) and Mt. Daedeok-san (1,307 m) from April of 2012 to August of 2014. All of them consisted of 90 families, 310 genera, 532 species, 4 subspecies, 73 varieties and 13 forms, with a total of 622 taxa. The total number of vascular plants in the investigated area was 808 taxa (17.55% of all vascular plants in Korea) with the addition of voucher specimens from previous investigations. Among the collected plants, endemic ones were 21 taxa, rare and endangered ones 26 taxa, naturalized ones 30 taxa, useful ones 464 taxa, and floristically specific ones of Korean floristic zones 62 taxa except for species of the first and second grade. Among the floristic zones of the Korean Peninsula, this investigated area showed the typical vegetation of a temperate middle province into which more northern elements than southern elements flowed. 함백산 일원의 식물상을 파악하기 위하여 함백산(1,573 m), 금대봉(1,418 m), 대덕산(1,307 m)의 관속식물을 2012년 4월부터 2014년 8월까지 조사하였다. 본 조사에서 생육이 확인된 관속식물은 90과 310속 532종 4아종 73변종 13품종의 총 622분류군이며, 문헌상 증거표본이 있는 자료를 추가하면 총 808분류군에 이르고, 이는 한반도 전체 관속식물의 17.55%에 해당된다. 이들 중에는 한국 특산식물 21분류군, 희귀 및 멸종위기식물 26분류군, 귀화식물 30분류군, 유용자원식물은 총 464분류군, 식물구계학적 특정식물종 62분류군(I, II등급 제외)이 각각 포함된다. 한편, 본 조사지역은 한반도 식물구계로 볼 때 남부식물분자보다 북부식물분자가 더 많이 유입된 전형적인 중부아구의 식생을 보였다.

자율주행을 위한 TORCS 기반 End-to-End 학습

최두섭(Dooseop Choi),안택현(Taeg-Hyun An),안경환(Kyounghwan An),최정단(Jeongdan Choi) 대한전자공학회 2017 대한전자공학회 학술대회 Vol.2017 No.11

衝突空氣 墳流系에서의 傳流促進技術에 關한 硏究

최두섭(Doo-Seob Choi),금성민(Seong-Min Kum),이용화(Yong-Hwa Lee),서정윤(Jeong-Yun Seo) 한국태양에너지학회 1993 한국태양에너지학회 논문집 Vol.13 No.1

二次元 衝突空氣噴流系에서 흐름방향과 垂直이 되게 설치한 平板傳熱面 前方에 亂流促進體인 正4角 로드群(로드폭=4mm,로드피치=50mm)을 설치하고 로드와 傳熱面사이의 間隙(C=1,2,6mm), 노즐출구와 傳熱面間 거리(H/B=2,6,10,14) 및 Re수(Re=6.4X10³~5.769X10⁴)를 변화시켜 실험한 결과, 平板에서 熱傳達系數의 감소율이 큰 영역에서도 로드를 설치하므로써 높은 熱傳達系數가 最大가 되는 最適間隙은 C=1mm이고, 最大 열전달증진율은 H/B=2, C=1mm에서 로드를 설치하지 않는 平板보다 약 43% 증진한다. The purpose of this study was to investigate the enhancement of heat transfer without additional external power in the case of rectangular impingement air jet vertically on the flat heating surface. The technique used in the present study was placement of square rod bundles as a turbulence promoter in front of the heat transfer enhancement was achieved by inserting rods in front of the heating flat plate. According to visulaization, it was examined because of flow acceleration and separation and disturbance of boundary layer. The smaller clerance between rod and heating plate was, the larger heat transfer effect became at each HIE. Arverage Nusselt number reached maximum at H/B = 10 and the local augmentation rate of heat transfer became maximum at H/B=2. The maximum average heat transfer enhancement rate increase about 43% for the case of X/B =2 and C = 1mm, compared to a flat plate without rods. The correlating equation of average Nusselt number and Reynolds number was obatined. As follws <br/> /Nu_0=1.249Re^0.465(C/A)^-0.033(H/B)^0.013

차선 변경 행동 결정을 위한 종단 간 학습

최두섭(Dooseop Choi),이동진(Dongjin Lee),한승준(Seungjun Han),민경욱(Kyoungwook Min),최정단(Jeongdan Choi) 대한전자공학회 2020 대한전자공학회 학술대회 Vol.2020 No.8

도심환경을 위한 맵리스 자율주행 시스템

최두섭(Dooseop Choi),조용우(Yongwoo Jo),안택현(Taeghyun An),이동진(Dongjin Lee),한승준(Seung-Jun Han),성경복(Kyungbok Sung),민경욱(Kyoung-Wook Min) 대한전자공학회 2021 대한전자공학회 학술대회 Vol.2021 No.6

비 반복적 에너지 최소화를 통한 빠른 움직임 예측 알고리즘

최두섭(Dooseop Choi),최혁(Hyuk Choi),송원석(Wonseok Song),김태정(Taejeong Kim) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.12

본 논문은 에너지 최소화 기법에 기반 하는 빠른 움직임 벡터장 예측 방법을 제안한다. 비디오 프레임의 실제 움직임 벡터장은 제안하는 에너지 함수를 최소화함으로써 예측되며 이 때 에너지 함수는 블록 정합 오류와 움직임 벡터장 내 벡터들의 유사도를 평가하는 smoothness constraint로 구성된다. 제안하는 smoothness constraint는, 움직임 벡터장의 움직임 경계를 보존하기 위하여, 가운데 블록의 블록정합 오류를 최소화 하는 이웃 움직임 벡터가 가운데 블록의 움직임 벡터 예측에 많은 영향을 미치도록 설계되었다. 블록 정합 오류와 smoothness constraint의 균형을 유지하는 가중치 인자는 목표 블록의 이미지 특징을 반영하도록 설계되어 질감이 매우 적거나 혹은 질감이 반복되는 영역에 있는 블록의 실제 움직임 벡터를 효율적으로 예측할 수 있도록 하였다. 한편 에너지 함수의 최소화는 계산량을 획기적으로 줄이기 위하여 인과 문제의 해결 및 vector median filter의 이용을 통하여 비 반복적으로 이루어진다. 실험 결과는 제안하는 알고리즘이 더욱 적은 계산량으로 최신 움직임 예측 알고리즘과 비교할만한 성능을 나타냄을 보여주고 있다. In this paper, we propose a fast motion estimation algorithm based on energy minimization framework. The true motion vector field (MVF) of a video frame is estimated by minimizing the energy function, which is defined as the weighted sum of the block-matching errors and the irregularity measure of the motion vector field (MVF), called smoothness constraint. The smoothness constraint proposed in this paper is designed such that the motion vector (MV) of the center block is mainly affected by the neighboring MVs that minimize block-matching errors of the center block in order to preserve motion boundaries. The weight factor, which trades off the block-matching errors and the smoothness constraint, is adaptively determined depending on the image characteristic of the target block so the true MV of the block with low textures or in periodic patterned areas is correctly estimated through the energy minimization. The minimization of the energy function, on the other hand, is done in a non-iterative manner by solving causality problem and exploiting vector median filter in order to drastically reduce computational complexity. Experimental results show that the proposed algorithm shows comparable performance to the state-of-the-art motion estimation algorithms at lower computational complexity.

Windows 악성코드 패밀리 데이터셋 구축 및 분류 실험

김태영,최두섭,임을규 한국정보처리학회 2025 정보처리학회 논문지(KTSDE) Vol.14 No.9

악성코드 패밀리의 분류는 위협 분석의 효율성을 높이고, 신속한 대응 전략 수립을 위해 반드시 해결해야 할 과제이다. 그러나 서로 다른 패밀리가유사한 행동을 보이는 경우가 많고, 변종 간 경계 또한 모호하여 정밀한 분류가 어렵다. 더욱이 대부분의 기존 연구는 과거 데이터셋에 의존하고있어, 최신 악성코드의 동향을 적시에 반영하지 못하는 한계가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 레이블 교차검증을 통해 신뢰성을 확보한, 2024년 수집된 Windows 악성코드 3,357개 샘플로 구성된 최신 데이터셋을 직접 구축하였다. 이 데이터셋을 활용하여 정적⋅동적 특징을 결합한 하이브리드 특징을 랜덤포레스트 모델에 적용한 결과, 최대 92.14%의 분류 정확도를 달성하였다. 또한, 오분류된 사례에 대해 원인을분석한 결과, 일부1) 악성코드 패밀리 간에 동일한 API 호출 시퀀스가 공유되어 혼동이 발생하는 것으로 나타났으며, 악성코드가 조기에 실행을 종료해 충분한 동적 정보가 수집되지 못한 경우도 확인되었다. 이러한 분석을 바탕으로, 향후에는 더 정교한 행위 기반 특징 추출과 조기 종료 방지를 위한 동적 분석 환경의 개선이 필요함을 제안하였다. 본 연구는 향후 악성코드 탐지 시스템의 정확성과 신뢰성을 향상시키는 데 실질적인 기여를 할 수 있을 것으로 기대된다. Malware family classification is a critical task for enhancing the efficiency of threat analysis and enabling rapid response strategies. However, accurate classification remains challenging due to behavioral similarities among different families and the ambiguous boundariesbetween variants. Moreover, most previous studies rely on outdated datasets, limiting their ability to reflect the latest trends in malware. To address these issues, this study constructs a new dataset of 3,357 Windows malware samples collected in 2024, with high label reliabilityensured through cross-verification. Using this dataset, we applied a hybrid feature approach that combines static and dynamic featuresto a Random Forest model, achieving a maximum classification accuracy of 92.14%. An analysis of misclassified samples revealed thatclassification errors were often caused by shared API call sequences among certain malware families, leading to confusion, or by prematuretermination of malware execution, which hindered the collection of sufficient dynamic information. Based on these findings, we suggest the need for more sophisticated behavior-based feature extraction and improvements to the dynamicanalysis environment to prevent early termination. This study is expected to make a practical contribution to enhancing the accuracyand reliability of future malware detection systems.