악성코드 분석방법의 발전에 따라 악성코드의 분석우회기법도 나날이 발전하여 대량의 악성코드분석이 다양한 이유로 수행되지 않고 있다. 대부분의 악성코드는 소스코드가 없는 바이너리로 동적 분석이 동작하지 않는 원인을 파악하기 어렵다. 동적 분석이 실행되지 않는 악성코드들은 입력 값에 따라 악성코드가 동작하거나, 특정 시간대를 일치하는 등 다양한 트리거가 존재한다. 본 논문에서는 트리거가 필요한 악성코드에 대해 바이너리 리프팅(lifting) 기술을 활용한 새로운 동적 분석방법을 제안한다. 바이너리 리프팅 기술은 소스코드가 없는 바이너리를 LLVM IR 로 변환시키는 기술로서 이를 활용해 입력 값 유무에 따른 악성코드를 판별하고자 한다. 전달인자를 사용하는 코드와 사용하지 않는 코드간 LLVM IR 을 비교분석하여 전달인자에 따른 악성코드 동작 여부를 판별해 대량의 악성코드 동적 분석시스템의 분석률을 높이는 방안을 제안하고자 한다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
오늘날 컴퓨팅 환경은 점차 복잡해지고 있으며, 복잡한 환경을 관리하기 위해 많은 노력을 하고 있다. 이러한 관리를 좀 더 효율적으로 하기 위하여 환경에 스스로 적응하는 자가 치유에 관한 연구가 중요한 이슈가 되고 있다. 이러한 자가 치유를 하기 위해서는 추가적으로 리소스를 더 사용하게 된다. 우리의 이전 연구에서는 이러한 자가 적응 모듈이 사용하는 리소스를 줄여 성능을 향상시키고자 스위치를 이용하여 자가 적응 컴포넌트의 동작을 조절하는 방법을 제안하였다. 그러나 이러한 방법론은 자가 적응 모듈의 동작을 제어하기 위한 추상화(abstraction) 기법을 제공하지는 않는다. 또한 자가 적응모듈을 설계할 때 개발자가 이 방법론을 적용하기 위한 코드를 직접 작성해야 한다. 본 연구에서는 이전 연구를 확장하여 1) 목표 그래프를 통해 자가 적응 모듈의 동작 단계를 분석하고 2) 기술된 단계를 이용하여 단계별 동작 스위치를 자동 생성한다. 이러한 방법론을 통하여 자가 적응을 위해 추가로 사용해야 하는 리소스의 사용을 줄일 수 있으며, 개발자가 자가 적응 모듈의 성능 개선을 위한 코드를 작성하는 수고를 덜 수 있다. 본 논문에서는 평가를 위하여 비디오 회의 시스템 내의 파일 전송 모듈의 목표 그래프를 작성하였다. 이 목표 그래프를 기반으로 자가 적응 모듈의 성능을 개선할 수 있는 동작 스위치의 템플릿 코드를 생성한다. 이러한 과정을 통해 생성된 코드를 자가 적응 모듈에 적용하여 스위치가 제대로 동작함을 확인한다. 또한 동작 스위치를 적용하기 전과 적용한 후의 동시 동작 컴포넌트 수를 비교한다. 이를 통해 목표 그래프를 기반으로 생성된 코드가 자가 적응 모듈의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 워터마킹을 응용한 동적 캐릭터 기술을 제안한다. 오디오 신호에 임의의 동작을 위한 일련의 동작코드를 들리지 않게 삽입하면, 이 캐릭터는 선행 처리된 오디오 파일이 재생될 때 마이크를 통해 얻은 소리를 처리하고 은닉된 코드를 추출함으로써 그 코드에 지정된 행동을 할 수 있다. 예를 들어 로봇이 동작코드가 은닉된 음악에 맞추어 지시된 춤을 출 수 있는 것이다. 이를 위해 우리는 워터마킹 기술을 적절히 응용하였으며, 제안된 기술은 공기(air)를 매질로 삼는 아날로그 채널에서 발생하는 잡음, 로봇과 음원의 거리에 따른 음의 감쇄, 그리고 동기화 등과 같은 문제들을 해결하였다. 여러 가지 상황에 따른 제안된 기술의 실험을 통해 제안된 기술의 성능을 입증하였다.
본 논문의 내용은 데이터 전송시 코드의 변화량을 줄여서 시스템이 소비하는 전략량을 감축하기 위한 효율적인 데이터 압축 알고리즘에 관한 것이다. 기존의 압축방법은 코드의 길이를 줄이는 것만을 목적으로 하였고 전송시 스위칭 동작량은 고려하지 않았다. 연속된 문자 코드의 서로 다른 비트 수를 해밍거리로 표시하는데 본 논문에서는 허프만 부호화 알고리즘에 의하여 발생된 압축률을 유지하면서 허프만코드를 재구성하여 스위칭 동작 횟수를 줄여 소비전력량을 줄이는 알고리즘을 제안한다. 실험결과 제안된 알고리즘은 아스키코드에 비하여 평균 15% , 허프만코드에 비하여 평균 4.6% 의 전력감축효과를 보였다.제안된 알고리즘은 압축률 개선에도 응용가능하다.
개발자들은 소프트웨어 개발과 유지보수 작업 중 하나의 코드를 수정하는데 들이는 시간보다 이를 위해 코드를 탐색하고 이해하는데 더 많은 시간을 소모한다. 코드를 탐색하는 시간을 줄이기 위하여 기존 연구들은 데이터 마이닝과 통계적 언어모델 기법을 이용하여 수정할 코드를 추천하여 왔다. 그러나 이 경우 모델의 학습 데이터와 입력되는 데이터가 정확하게 일치하지 않으면 추천이 발생하지 않는다. 이 논문에서 우리는 딥러닝의 기법 중 하나인 Recurrent Neural Networks에 동작기록을 학습시켜 기존 연구의 상기 문제점 없이 수정할 코드의 위치를 추천하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 RNN과 동작기록을 활용한 추천 기법으로 평균 약 91%의 정확도와 71%의 재현율을 달성함으로써 기존의 추천방법보다 코드 탐색 시간을 더욱 줄일 수 있게 해 준다.
악성코드 분석을 실제머신에서 진행하는 도중 시스템이 손상될 경우 복원에 어려움이 있다. 이에 따라 역공학 분석가들은 일반적으로 가상환경에서 분석을 진행한다. 가상환경의 경우 실제머신 호스트 운영체제와는 독립되어 있고 악성코드를 발현하여 시스템이 손상이 되더라도 이전 스냅 샷으로 복원하는 것이 용이하기 때문에 가상환경에서 악성행위 동작을 분석한다. 하지만, 최근 들어 악성코드가 점점 지능화되고 있으며 이에 따라 악성코드가 VM(Virtual Machine)환경에서는 동작하지 않는 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드가 증가하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가상환경에서 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드를 분석할 수 있는 위한 환경 연구를 진행한다. 이에 따라, 악성코드가 가상환경을 탐지하는 기법을 분석하고 각 탐지기법을 방지할 수 있는 방안을 제안한다. 이를 통해 동적분석을 하지 못하도록 하는 분석 방해 지연 기술 중 하나인 Anti-VM 기술이 적용된 악성코드의 분석 결과를 향상 시키는 것을 목표로 한다.
본 논문에서는 각종 산업 현장의 라인에 긴급 정지 장치로 병설되는 풀 코드 스위치의 동작위치를 판별하는 시스템에 대하여 다룬다. 특히, 된 논문에서는 전력선 통신 기술을 사용하여 복잡한 케이블 포설 없이도 기존의 2선만을 사용하여 동작된 풀 코드 스위치의 위치를 인식하는 방법을 제시한다. 또한 전력선 통신 IC의 제어 기능을 사용하여 스위치 제어 인식장치에서 각 스위치를 리셋하는 신호를 전송할 수 있도록 구성한다. 끝으로, 논문에서는 제안된 전력선 방식의 풀 코드 스위치 동작위치 인식장치를 제작하고 전력선을 통하여 전달된 신호 및 반응시간 관찰함으로써 풀 코드 스위치의 위치인식 시스템으로 실제로 적용이 가능함을 확인하였다.
벨트 컨베이어 설비에서 비상사태 발생 시 비상 정지 동작을 수행하는 풀 코드 스위치(Pull Cord Switch)는 동작 된 스위치의 위치 파악이 어려워 설비 정지시간을 길어지게 하여 막대한 손실을 발생시키게 한다. 이를 해결하기 위해 전력선을 이용한 방법, 단방향 무선통신을 이용한 방법 등이 제안되어 사용되고 있으나, 본 연구에서는 Zigbee 기반의 무선 센서 네트워크를 이용하여 벨트 컨베이어 시스템의 풀 코드 스위치 동작 상태를 실시간 모니터링 할 수 있는 시스템을 제안하고 운용자가 시스템의 장애상태, 위치를 좀 더 다양한 인터페이스를 통하여 감시 할 수 있는 모니터링 시스템을 구현하였다.
일본어에서 "てぃる"형태는 동작진행과 상태진행을 모두 나타내지만 한국어에서는 "고 있다"와 "어 있다"로 나누어 표기한다. 양 언어간의 상적인 의미 대응은 간단하지 않지만, 술부의 의미정보, 부사와 부사어의 의미정보 등을 이용하여 "てぃる"형태의 상적인 의미를 결정하는 것이 가능하다. "てぃる"형태의 적절한 대역어 선정을 위하여, 사전 속의 모든 일본어 술어에 다섯 종류의 의미코드를 입력한다. 즉, "1:동작진행만으로 사용되는 술어", "2:일반적으로는 동작진행으로 사용되지만, 수동인 경우에는 상태진행의 형태로도 사용되는 술어", "3:상태진행으로만 사용되는 술어", "4:동작진행, 상태진행의 구별이 애매한 술어", "5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.uot;5:기타"등의 상적인 의미분류코드를 술어별로 입력한다. 그리고 "2", "4" 형태의 술어로부터 진행형을 구별하기 위하여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.여 부사와 부사어를 사용하는 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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