탐지룰을 기반으로 하는 보안 시스템들은 신종 인터넷 웜에 대응할 수 없다는 문제가 있다. 본 논문에서는 탐지룰을 사용하지 않고 인터넷 웜 공격으로부터 서버를 보호하는 악성 프로세스 및 실행파일 제거 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 보호대상서버와 동일한 서비스 프로그램을 구동하면서 인터넷 웜에 의한 멀티캐스팅 공격을 탐지하는 제어서버와 제어서버의 지시에 따라 보호대상서버에 생성된 악성 프로세스와 악성 실행파일을 제거하는 에이전트로 구성된다. 제안 시스템은 탐지룰을 사용하지 않기 때문에 신종 인터넷 웜에 효과적으로 대응할 수 있으며, 기존의 보안 시스템들과 통합될 경우 보안을 더욱 강화할 수 있다.
사이버침입을 수행하고 이에 따른 네트워크의 행동변화를 시뮬레이션 하기 위해서는 실제 네트워크 구조를 반영하는 네트워크를 모델링한 후 각 서브시스템의 특성을 네트워크 모델에 반영하여야 한다. 본 논문에서는 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템인 SSFNet을 기반으로 사이버 침입 시뮬레이션에서 핵심 요소인 침입 탐지 시스템(IDS)을 구현하였다. 구현된 IDS는 룰 기반 오용 행위 탐지 방식의 네트워크 침입탐지 시스템이며, 다양한 시뮬레이션을 통해 구현된 모들의 성능 및 실세계 반영 모습을 제시하였다.
물류 고도화를 통한 기업 생산성 확보 및 생존 경쟁력 강화를 위해 기존의 공급망 관리(SCM) 기술에 RFID 기술을 융합함으로써 물품자동 인식, 물류정보 교환 및 추적 등의 지능화 서비스를 온라인상에서 실시간으로 제공할 수 있는 기술이 적용되고 있다. 하지만 물류정보 동기화 기술 개발 측면에서는 물류정보의 단순 가시화 시스템 개발 수준에 머물고 있는 것이 현실이고, 본격적인 확산을 위해 수집된 데이터 오류 검출 및 보정이라는 물류정보 동기화 기술 개발로 물류 시스템 운용 비용을 절감할 수 있다면 그 파급 효과가 매우 클 것이다. 지금까지는 RFID 인프라 기술 개발에 집중해 왔기에 물류정보 동기화 기술은 아직 초기 연구 단계에 머무르고 있다. 본 논문은 RFID 기반 공급망 상에서 발생할 수 있는 물류정보 동기 오류를 검출하고 보정할 수 있는 물류정보 동기화 알고리즘을 설계하고, 향후 공급망의 변화 및 확장 등의 이유로 알고리즘을 효율적으로 수정 보완할 수 있는 비즈니스 룰엔진 기반의 아키텍처를 구현하여 글로벌 물류 기업에 적용하고, 그 결과를 분석하여 물류정보 동기화 알고리즘과 구현 아키텍처의 효율성을 증명하였다.
저자명 식별이란 다른 이름으로 표기된 한 명의 개인을 식별하는 것과 같은 이름을 가진 서로 다른 저자들을 각기 구별된 개인으로 분류하는 것으로, 저자의 연구 목록 및 연구 업적 평가, 특정 분야의 전문가를 검색하거나, 인용색인과 같은 학술 정보 서비스의 원활한 운영을 위해 반드시 해결해야 할 문제이다. 본 연구는 단순 머신러닝만을 사용한 실험 결과와 휴리스틱 방식으로 데이터 셋의 오류 수정 및 정규화 작업을 이후 머신러닝의 처리 과정에 룰 베이스 기반의 규칙을 부여한 저자명 식별 실험의 결과의 비교를 통하여, 인간의 개입이 머신러닝의 단점을 보완하고 저자명 식별 성능을 향상시킬 수 있는지 알아보았다. 그 결과 F-measure 0.1 이상 향상시킨 정규화 된 email기반의 룰 베이스 저자식별 결과로 정규화 과정과 휴리스틱 설정에 필요한 인간의 패턴인식과 추론능력이 머신러닝의 단점을 보완해줄 수 있음에 대한 가능성을 나타내었다.
지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상창을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용시킬 수 있다 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.
오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 SCM상에서 e-Procurement의 중요성이 부각되고 있다. 그 중에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 상거래를 수행하는 3자 관리 모델은 점차 시장이 확대되어 e-Procurement의 핵심요소로 여겨지고 있다. 하지만 현재의 e-Procurement의 3자 관리 모델은 방대한 제품 정보 중에서 구매자가 원하는 제품을 정확히 검색할 수 있는 기능이 미비하고 구매 물량에 따른 할인 가격과 공급자의 배송 정책을 고려한 납기일을 실시간으로 구매자에게 제공해 줄 수 있는 기능이 미흡한 실정이다. 또한 구매 프로세스의 주요 기능인 공급자의 선택에 있어 공급자에 대한 신뢰성이 결여되어 구매자의 비즈니스 요구사항을 채워주지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 e-Procurement의 3자 관리 모델의 문제점을 해결하고 발전시키기 위해 (1)구매자의 제품 검색 시 시맨틱 웹을 이용한 카테고리 기반 검색 기법과 (2)비즈니스 룰과 웹서비스 기반으로 공급자의 가격 정책, 배송 정책에 따른 납기일을 고려한 검색, (3)구매자와 공급자의 단일 거래에 대한 서비스 품질을 측정하여 구매자에게 공급자의 신뢰성을 보장하는 제품 추천 e-Procurement 시스템을 제안한다.
사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.
직교항 개서 시스템은 함수형 언어와 그 구현 과정을 잘 반영하고 있다. 본 논문에서는 룰의 왼쪽 부분을 매우 간략한 형태로 된 flat 시스템으로 번역하는 기법에 대해서 논의한다. 직교항 개서 시스템의 한 부류인 transformable OTRSs를 정의하고, 이 시스템들은 flat 시스템으로 변환될 수 있음을 보인다. 이 변환은 람다 계산법에서 연구된 분리성 이론을 기반으로 하고 있는데, 본 논문에서는 직교항 개서 시스템에서의 분리성과 강력 순차성에 대한 연관성에 대해서도 논의하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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