침입 탐지 시스템 연구에서 정상 행위와 비정상 행위를 구별하기 위한 방법으로 시스템 콜 시퀀스를 이용하는 방법들이 많이 소개되었다. 그 중에서도 정상적인 시스템 콜 시퀀스를 프로파일링 하는데 있어서 오토마타를 이용하는 방법들이 제안되었다. 그러나 정상적인 시스템 콜 시퀀스의 오토마타를 생성하는데 있어서 수동적으로 생성하는 방법이 대부분이었고, 자동적으로 생성하는 방법도 제안되었다. 본 논문에서는 시스템 콜 시퀀스에 대한 오토마타를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다.
원형 실린더 주위의 비정상 유동은 공학적으로 매우 중요한 유동 현상으로서 2차원 원형 실린더 주위의 비정상 유동 현상인 와류 흘림에 관해 수치적으로 계산해 보고 실제 유동 현상과 비교해 본다. 또한 실린더 주위 유동의 와류 흘림 현상이 공학적인 측면에서 어떠한 중요한 역할을 하는지 고찰해 본다.
21세기 정보화시대를 맞이하여 네트워크는 전산화의 기본적인 시설로 인식되고 있으나, 이러한 네트워크체계는 정보의 공유라는 본래의 취지에서 벗어나 자료의 불법 유출과 자료파괴의 도구로 사용될 수 있는 양면성을 지니고 있다. 최근에는 초보자들도 인터넷상에서 취약점 검색툴이나 여러 가지 해킹툴을 쉽게 구하고 사용할 수 있어 그 위협은 증대되고 있으며, 공격방법 또한 다양화 및 지능화되고 있는 추세이다. 본 논문에서는 네트워크 공격을 위한 비정상적인 패킷을 탐지하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 네트워크 패킷을 수집하고 각 패킷의 확률특성을 이용하여 비정상적인 정도를 나타내주는 감사자료를 생성한 후 이를 신경회로망을 이용하여 침입여부를 판단한다.
광결정(Photonic crystals)은 유전체를 주기적으로 배치한 구조인데, 이런 구조에 의해 1차원, 2차원, 또는 3차원적으로 빛을 제어할 수 있다. [1] 이런 주기적인 구조로 인해 광결정 내에서는 특정에너지와 특정 방향을 가진 빛이 진행하지 못하는 광밴드 갭(photonic band gap)뿐만 아니라 밴드구조와 밀접한 관계가 있는 비정상적인 광분산이 나타나기도 한다. 이러한 비정상적인 광분산에는 입사빔의 미세한 파장변화에 따른 PC내에서의 급격한 빛의 꺾임이나, 단일 파장의 입사빔이 두갈래로 갈라지는 현상, 또는 negative나 1보다 작은 굴절효과 등이 있는데, 이러한 현상을 해석하기 위한 것으로 광결정내의 고정된 진동수에 해당하는 점들을 2차원 k공간에서 표시한 분산곡선(dispersion surface)이 도입되었다. [2] (중략)
본 논문에서는 웹서비스를 이용한 NMS(Network Management System)를 설계하고 구현하였다. 웹 서버, 웹 애플리케이션 서버, OB 서버, 네트워크 장비에 대한 성능 변수들을 통한 실제 사용자의 트랜잭션을 모니터링하고 이에 따른 서버 플랫폼, 데이터베이스, 애플리케이션간의 연관 관계를 평가하고 강력한 통계적 프로세스를 거쳐 웹사이트에 존재하는 많은 성능 요소들에 대해 정상적인 범위를 자동적으로 인식하여 누적된 데이터와 비교, 비정상적인 이벤트 발생시 이를 자동 추적하고 기록된 결과를 통한 자동적인 성능 향상을 도울 수 있도록 하였다. 실험 결과 제안 NMS가 각 종 망 자원들을 매우 효율적으로 관리하는 것을 보였다.
비정상 Euler 방정식 틀에서 동안정 미계수의 정상 예측 방법을 제안하였다. 새로운 접근방법은 비정상 지배방정식을 수정하지 않고 정상 예측방법을 적용하도록 해 준다. 제안된 방법을 통해 lunar 코닝운동 및 나선운동을 사용하여 피치감쇠 계수 합과 개별 값을 계산하였다. ANSR 형상과 Basic Finner 형상에 대한 계산결과는 PNS 계산결과, 실험치, 그리고 비정상적 예측방법을 사용한 결과와 잘 일치하고, 직교좌표계에서 정상적 예측 방법이 피치감쇠 계수의 예측에 성공적으로 적용될 수 있음을 보여준다.
본 논문에서는 IIoT 환경에서 중요한 비정상적 데이터 수집을 위한 노드 우선순위 선정 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 비정상적 데이터 수집과 다른 노드로 부터의 정상 데이터의 수집 격차를 적절히 조절하기 위하여 Fair and Delay-aware Cross-layer(FDRX) 기법과 데이터 Classification 기법을 이용, 데이터의 긴급성과 네트워크 환경을 분석하여 노드를 평가한다. 이를 통하여 IIoT 환경에서의 데이터 분석에 중요한 비정상적 데이터를 원활하게 수집하면서도 다른 노드와의 전송 격차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구에서는 비정상 유동해석을 위한 CFD 코드의 개발을 위해 대각화 ADI 기법을 적용한 정상 해석기법과 내재적 이중시간 전진기법을 도입하였다. 정상상태 Navier-Stokes 방정식의 Jacobian 행렬은 비점성항에 대해서만 적용하였고 여기에 내재적 인공점성 연산자를 첨가하여 블록 5대각 행렬을 유도하였다. 시간단축을 위해 스칼라 5대각 행렬로 대체하였다. 가상시간에 대한 정상상태기법에 실시간에 대한 미분항이 포함된 새로운 잔류항을 정의하였다. 가상시간에 대해 수렴된 해로부터 실시간 해를 구하고 시간에 대해 적분을 수행하는 내재적 이중시간 전진기법을 이용한 비정상 Navier-Stokes 코드를 개발하였다. 이에 대한 검증으로 정지한 유체속에 진동하는 평판문제, 원기둥 후방의 주기적인 Karman 와류생성, 이중원호 익형주위의 충격파 진동문제등을 수치해석하여 이론치, 실험치, 타연구자의 계산결과와 비교, 분석하였다.
위성의 상태를 파악하기 위해 기존에는 OOL(Out-Of-Limit) 방식을 많이 사용하여 왔다. OOL은 특정 텔레메트리의 상위, 하위 문턱 값을 지정하여 해당 값을 벗어날 경우 문제가 발생한 것으로 인식 하는 방식이다. 이 방법은 파라미터의 특성을 파악하여 각각의 문턱 값을 정확히 설정해야 하는 전문 지식과 노력이 필요하고 텔레메트리 값이 문턱값 내에서 비정상적으로 변할 경우는 검출할 수 없다는 문제점이 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 위성이 정상 상태일 때 텔레메트리의 통계적 특징 중 러프집합을 이용하여 중요한 것을 선택, 적용하여 퍼지 모델을 구축하고 이상 상태를 구분하는 시스템을 제안한다. 정상 상태의 데이터만 이용하여 모델을 구축하기 때문에 출력값을 비교 하여 사전에 정의되지 않은 비정상 상태의 구분이 가능 하며 다양한 통계 값을 이용하기 때문에 전문 지식 필요 없이 문턱값 내에서 비정상적으로 변하는 텔레메트리를 검출할 수 있다. 제안한 시스템의 동작 확인을 위해 실제 저궤도 관측위성의 배터리 온도 텔레메트리를 적용하여 시험을 수행 하였고 비정규적 운영 상태에 대한 검출이 성공적으로 이루어 졌다.
본 연구에서는 주기적 비정상 유동 해석을 위해 푸리에 변환을 이용하는 조화 균형법의 효율적인 해법을 제안한다. 내재적으로 유속항을 처리하고 외재적으로 조화 원천항을 처리하였다. 외재적 조화 균형법 보다 더 빠르게 수렴 시킬 수 있으며 내재적 조화 균형법을 적용할 때 추가되는 자코비안 행렬을 처리할 필요가 없다. 또한 완전 내재적 기법에 상응하는 수준의 수렴안정성을 확인할 수 있었다. 2차원 비정상 유동 문제로 피칭하는 NACA0012 익형에 적용하였으며 이중 시간 적분법 및 외재적 Runge-Kutta기법의 해와 매우 일치하는 결과를 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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