수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보 추출한다. 그러나 기존 데몬 처리 기법은 프로펠러 신호 뿐 아니라 토널 신호 성분도 추출하므로 토널 신호의 간섭으로 인한 성능 저하가 있다. 다시 말해 데몬 처리 주파수 영역 내에 토널 신호가 존재하면 기존 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 의한 신호 성분을 추가적으로 추출한다. 따라서 본 논문에서는 토널 신호 간섭을 제거할 수 있는 데몬 처리 기법을 제안한다. 제안된 기법은 데몬 처리를 위한 방사 소음 신호의 복조 과정 이전에 토널 신호를 추출 및 제거한다. 그러므로 제안된 데몬 처리 기법은 토널 신호의 간섭에 강인하다. 그리고 시뮬레이션을 통해서 제안된 기법이 기존의 데몬 처리 기법보다 성능이 우수함을 검증하였다.
수동 소나는 데몬 처리를 통해 수중 표적의 방사 소음으로부터 프로펠러 정보를 분석한다. 기존 데몬 처리 기법은 신호대 잡음비(Signal to Noise Ratio)를 높이기 위해 시간 영역에 대해 음향 신호를 분할하여 중첩 처리하는 방법을 사용하였다. 다시 말해 일정 시간동안 음향 신호를 수집 및 분할 처리 후 평균을 취해 잡음의 분산(variance)을 감소시켜 신호대 잡음비를 향상시켰다. 그러나 이러한 방법은 각 처리 구간의 음향 신호가 서로 독립적이지 않아 높은 성능 향상을 위해서는 많은 시간과 연산량이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 대역 분할 처리를 통한 데몬 처리 성능 향상 기법을 제안한다. 제안된 기법은 주파수 영역에서 음향 신호의 구간을 분할하여 데몬 처리를 수행하므로 기존 중첩 기법에 비해 짧은 시간안에 서로 독립적 음향 신호 수집이 가능하다. 따라서 기존 기법에 비해 적은 시간과 연산량으로 동일한 성능을 발휘할 수 있다. 제안된 기법은 수학적 분석 및 시뮬레이션을 통해 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 검증하였다.
망 운용에 있어서 망 관리 시스템은 다양한 네트워크 장비의 증가로 인하여 점점 더 중요한 위치를 차지하고 있다. 과거 망을 구성하는 요소는 네트워크 장비로 국한되었지만 현재는 서비스를 지원하는 데몬(Daemon) 등 장비 외적인 요소까지 속하게 되어 더욱 복잡해 지고 있다. 기존의 망 관리 시스템은 SNMP(Simple Network Management Protocol)나ICMP(Internet Control Message Protocol) 프로토콜을 사용하였으나 이 기술만으로는 데몬과 같은 장비 외적인 요소들까지 제어, 관리하지 못했다. 반면. TELNET등과 같은 기능을 추가적으로 이용할 수 있다면. 보다 쉽게 망 정보를 얻을 수 있는 장점이 있어 기존의 망 관리 시스템에서 지원하지 못했던 기능의 한계점을 극복할 수 있다. 이에 본 논문은 객체지향기술(OOT : ObjectOriented Technology)을 도입하였다. 클래스(Class)는 고유한 특성을 가지는 관리 대상 종류를 선언한 것이고. 관리 대상은 네트워크 장비 뿐만 아니라 데몬이나 지역, 부서등과 같은 추상적인 대상이 포함되며 이는 객체(Object)를 의미한다. 또한. 상속(Inheritance) 개념을 도입하여 중복요소를 없앴으며, 클래스의 메소드(Method)에 관리 대상을 처리할 수 있는 기능을 정의하였다. 기능 정의에는 SNMP와 TELNET. ICMP등을 내부적으로 이용하여 구현된 스크립트(Script)를 이용하였다.
스마트폰은 오디오 서비스를 처리하기 위해 미디어 서버 데몬을 운용한다. 백그라운드에서 높은 권한으로 실행되고 있는 미디어 서버 데몬은 스마트폰을 포함한 스마트 기기에서 가장 많이 사용하는 기능인만큼 관련 취약점이 많이 발생하고 있다. 소프트웨어 취약점을 찾기 위해 널리 사용되는 기존의 퍼징 기법은 미디어 서버 데몬과 같이 입력 파일 포맷 요구사항이 엄격한 환경에서 효과적이지 않다. 본 연구에서는 미디어 서버 데몬의 취약점을 효율적으로 찾기 위해 파일 포맷 인식 기반의 퍼징 기법을 제안한다. 실험을 통해 iOS/tvOS/MacOS/watchOS에서 원격 임의코드 실행 취약점을 발견하였으며 상용 퍼징 도구 FileFuzz, ZZUF와 비교하여 본 논문의 효율성을 검증하였다.
리눅스 시스템의 급격한 사용증가에 비해 리눅스 보안에 대한 인식은 취약한 상태이며, 응용수준에서 제공되는 로깅시스템은 위.변조의 가능성이 높다. 특히 서버 데몬에서의 감시나 추적은 전적으로 응용수준에 의존하고 있는 상태이므로 현재의 특정한 자료나 연결 요청이 공격인지 아닌지를 판단하기에는 어려움이 많다. 본 논문에서는 리눅스의 시스템 호출 로깅 모듈인 리눅스 보안 모듈(LSM:Linux Security Module)을 이용하여 서버 데몬이나 유틸리티 등에 대해 선택적으로 응용프로그램에 대한 동작상태를 감사 및 추적하여 침입여부를 판단할 수 있도록 지원하는 응용 프로그램 로깅 시스템(ALOGS: Application Program Logging System)을 설계 및 구현하고자 한다.
본 논문에서는 KRISTAL2000을 성능 향상시킨 KRISTAL2002의 특징을 간략히 소개하고 KRISTAL2002와 성능을 비교 분석한다. 개선된 부분 중에서 KRISTAL2000 시스템의 단점이었든 하나의 데몬으로 하나의 테이블 밖에 지원하지 못하던 기능을 KRISTAL2002에서는 하나의 데몬이 여러개의 테이블들을 검색 지원한다. 본 논문에서는 다중 테이블을 이용하여 KRISTAL2002의 성능을 실험하고 그 결과를 비교 분석하였다.
회선분배장치를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기함으로써 fork와 exec의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Even 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드를 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child 생성에 있어 주 Child가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.
배의 방사 소음을 이용하여 배를 탐지하는 데는 협대역 톤을 추정하는 방법과 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법이 있다. 그 중에서 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법을 데몬 신호 처리법이라고 한다. 본 논문에서는 데몬 처리를 위해서 압출 센싱 기법을 자기 상관기 필터 뱅크에 적용한 기법을 제안한다. 그리고 합성된 신호와 실제 신호를 바탕으로 기존 방법들과 비교하여 기본 주파수 신호를 우수하게 추정할 뿐만 아니라 기존 방법에 비해서 짧은 신호 길이를 사용해도 우수한 성분 추정 성능을 할 수 있음을 보인다.
배의 방사 소음을 이용하여 배를 탐지하는 데는 협대역 톤을 추정하는 방법과 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법이 있다. 그 중에서 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법을 데몬 신호 처리법이라고 한다. 본 논문에서는 데몬 처리를 위해서 자기 상관기를 적용한 필터 뱅크를 기법을 제안한다. 그리고 합성된 신호와 실제 신호를 바탕으로 기존 방법들과 비교하여 기본 주파수 신호를 우수하게 추정할 뿐만 아니라 여러 고차 하모닉 성분들도 잘 추정하여 기본 주파수 추정의 신뢰성도 높일 수 있음을 보인다.
Cavitation is a phenomenon caused by vapour cavities that is produced in rapid pressure changes. When the cavitation happened, the sound pressure level of a underwater radiated noise is increased rapidly. As a result, it can increase the probability of the identification or classification of a our warship's acoustic signature by an enemy ship. However, there is a problem that it is hard to precisely detect the occurrence of a cavitation noise. Therefore, this paper presents recent improvements in terms of the cavitation noise measurement by using continuous wavelet transform and DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) signal processing. Then, we present that the suggested scheme is more suitable for detecting the cavitation than existing algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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