웜은 사람의 개입 없이 취약점이 존재하는 네트워크 서비스에 대한 공격을 시행하고 사용자가 원치 않는 패킷을 복사 및 전파하는 악성코드이다. 기존의 웜 탐지 기법은 주로 시그너쳐 기반의 방식이 주를 이루었으나 조기탐지의 한계로 인해 최근에는 웜 전파의 행동 특성을 감지하는 방식이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 웜 행동 주기와 감염 체인으로 대표되는 웜의 행위적 특성을 탐지하고 대응할 수 있는 분산 웜 탐지 및 방지 방법을 제안하고, 제안된 탐지 및 방지 모델 적용 시 웜의 감염 속도가 감소되는 현상을 시뮬레이션을 통해 증명한다. 제안하는 웜 탐지모델은 규모가 큰 시그너쳐 데이타베이스가 필요하지 않을 뿐더러 컴퓨팅 파워가 비교적 적게 소요되므로, 개인용 컴퓨터 뿐 아니라 유비쿼터스와 모바일 환경과 같이 개별 기기가 낮은 컴퓨팅 파워를 가지는 상황에도 적합하다.
현재까지 대부분의 비디오 콘텐츠에 대한 워터마킹 기법들은 최초의 콘텐츠에 저작권자 정보를 은닉한 후, 압축율 및 각종 신호처리를 공격으로 간주하여 상대적인 강인성과 비가시성을 우수하게 설계하는 것으로서 연구되어왔다. 제안 기법은 워터마크와 제어신호를 전염성을 가진 정보로 간주하고 비디오 인코더에 은닉된 정보를 이용하여 디코더로부터 능동적으로 워터마크를 전염시키는 방법을 제안한다. 제안 기법을 위해 워터마크와 함께 화질제어 및 삽입강도 가변파라미터를 같이 은닉하는 커널 기반 워터마킹을 수행하며, 이것은 인증되지 않은 워터마크에 대해 저화질의 비디오 콘텐츠를 제공할 수 있는 장점을 가진다. 또한 비디오 디코더에서는 워터마크 복호화를 단계에서 저작권자나 사용자가 개입되지 않고 능동적으로 콘텐츠 기반의 워터마킹을 수행하여 변이된 워터마크를 전염시키는 기법으로 트랜스코딩, 재압축 등과 같은 처리에도 워터마크와 화질의 손상 없이 재배포가 가능하도록 한다. 실험결과 워터마크로 인한 압축율 저하나 워터마크의 손상 없이 비디오 콘텐츠와 코덱에 의해 완벽하게 전염됨을 확인하였다.
본 논문은 1963년부터 2003년까지의 40년간의 국내의 금속, 화학, 금융, 자동차 운수부문(sector)의 조합원 수가 시기별로 어떤 증가나 감소 패턴을 보이는가를 규명한다. 또한 이 4개 부문에 속한 산업(industry)인 금속부문의 자동차 조립, 자동차 부품, 조선산업, 화학부문의 시멘트, 석유정제, 제약산업, 금융부문의 민간은행업, 그리고 자동차 운수부문의 시내버스업에서 노조 조직률을 추정하여 산업별로 상대적 노조규모의 차이를 보여준다. 이러한 노조규모의 절대적인 혹은 상대적인 규모의 시기별 변화나 산업별 차이가 각 부문이나 산업이 처한 경제적 환경(성장 단계나 경로)과 제도적 환경(정부개입의 유형이나 정도) 및 사회적 환경(근로자들의 학력, 성별, 연령 혹은 회사의 규모 등의 산업구조)에 영향을 받는 사용자들이나 노조의 태도나 선택에 의해 설명된다. 부문이나 산업수준의 다양성을 고려한 본 논문의 미시적인 사회 경제적 이론들은 선진국의 국제비교 노사관계의 최근 연구들에서 나타나는 미시적인 연구의 필요성의 증가와 맥을 같이한다.
최근 태양광, 에너지 저장 시스템 등의 발전으로 인해 가정에서 에너지 관리 시스템을 구축하고 에너지 생산을 스스로 하고자 하는 에너지 자립형 스마트 홈 시스템에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 특히, 일본의 경우 후쿠시마 원전 사태 이후 전력망의 불안정성으로 인해 태양광을 통해 발전하고 이를 전력 에너지 저장 시스템에 저장하고 사용하는 가정용 시스템이 상용화되었다. 북미나 유럽에서도 태양광과 에너지 저장 시스템을 결합하여 신재생에너지 보급사업을 통해 보조금을 지급하면서 설치 가정을 확대하고 있다. 본 논문에서는 댁내 홈 네트워크를 통해 태양광과 에너지 저장 시스템을 연결하고 실시간 요금제에 기반을 둔 에너지 자립형 스마트 홈 시스템 개발에 대해 기술한다. 사용자의 개입을 최소화하면서 자동화된 운전으로 전력망으로부터의 에너지 사용을 최적화하여 에너지 자립형 홈을 구현하였다.
기존의 도메인 지식 기반의 랩퍼 학습 방법은 도메인에 대한 정보를 바탕으로 해당 정보 소스에 대한 랩퍼를 생성한다. 용용 분야에 맞게 정의된 도메인 지식을 이용함으로써 정보 소스에서 제공하는 다양한 텍스트의 의미와 형태를 이해할 수 있다. 그러나 정보 소스에서 제공되는 모든 텍스트에 의미 인식의 근거가 되는 레이블이 붙어서 제공되는 것이 아니기 때문에 도메인 지식만을 이용해서 랩퍼를 학습하는 방법은 한계에 부딪힐 수밖에 없다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 본 논문은 인터넷에 존재하는 다양한 웹 정보 소스에서 효율적이고 정확하게 랩퍼를 생성하는 도메인 지식 기반의 확률적 랩퍼 생성 시스템을 제안한다. 효율적이고 정확한 랩퍼 생성 시스템을 구축하기 위해서 도메인 지식뿐 아니라 상세 정보로 연결되어 있는 하이퍼링크와 엔티티 인식을 위한 확률 모델을 이용한다. 이와 같은 방법을 적용함으로써 사용자의 개입 없이 다양한 정보 소스에 대해서 보다 추출 성능이 좋은 랩퍼를 생성할 수 있다.
소프트웨어 개발에 투자되는 자원은 한정되어 있으므로 요구사항들을 우선순위화하여 중요한 요구사항부터 충족시켜야 한다. 기존 요구사항 우선순위화 기법들은 인간의 수동화된 판단에 의존하므로 요구사항의 수가 많은 경우에는 적용하기가 힘든 확장성 문제와 이해관계자 개개인의 편향된 가치판단에 노출되는 편향성 문제를 가지고 있다. 이 문제들을 해결하고자 본 논문은 요구사항 도출 단계에서 얻어지는 이해관계자 요구 산출물과 텍스트의 의미적 주제를 추리하는 토픽 모델링 기법을 이용한 자동 요구사항 우선순위화 기법, ToMSN(Topic Modeling Stakeholder Needs for requirements prioritization)을 제안한다. 이 기법을 사용자 30,000명 규모의 실제 소프트웨어 요구사항 데이터로 평가한 결과, 인간의 개입이 필요 없는 자동화 과정으로 확장성과 편향성 문제를 해결함과 더불어 우선순위화 정확도 또한 기존 수동화 기법들과 유사함을 확인할 수 있었다.
라이다 자료는 건물에 대한 3차원 정보를 제공하고 있는 자료원으로서 도시계획을 위한 3차원 모형화와 건물의 가시권 분석과 같은 다양한 모형화에 이용되고 있다. 본 연구에서는 라이다 자료만을 이용하여 영상처리기법과 점자료처리기법에 기반하여 사용자의 개입을 최소화하면서 자동으로 건물을 추출할 수 있는 기법을 제안하였다. 입력된 라이다 자료를 이용하여 건물영역과 비건물영역을 분리하기 위하여 먼저 영상처리기법을 적용하였다. 또한 건물영역은 높이값에 대한 통계분석을 통해서 건물의 주옥상면과 남아있는 부분으로 구분하여 자료처리를 수행하였다. 아파트형, 계단형, 복합형 등의 다양한 유형의 건물이 존재하는 연구대상지역의 실험을 통해서 본 연구에서 제안한 자료처리기법을 적용하여 약 90%의 건물을 자동으로 추출할 수 있었다.
건설산업에 BIM이 확대 적용되어 감에 따라, 건축물 유지관리에 BIM을 적용하기 위한 연구개발이 활발하게 진행되고 있다. 하지만, 건축물 전 생애주기를 고려한 BIM기반 건축물 요구정보의 입력과정은 초기 설계단계에서부터 전문가에 의하여 유지관리를 고려한 수작업의 개입이 요구되며, 단계별 및 주체별로 시설물 유지관리 요구정보의 입력항목이 구분되어 있지 않아, 실무에서 이를 모두 입력 하는 데에는 많은 어려움이 있다. 또한, 유지관리 요구정보는 IFC (Industry Foundation Classes)기반의 건물 모델파일과 직접적으로 연계될 수 있으나, 일반 사용자가 유지관리단계를 고려한 IFC 파일을 생성 하는 데에는 정보입력의 수준 및 범위에 대하여 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 프로젝트 진행 단계별 BIM정보 전달과정의 비효율성을 최소화하고 복합객체에 대한 속성정보의 통합적인 관리를 위하여, BIM기반 복합객체에 대한 속성정보의 통합관리 방안을 제안한다. 본 연구를 통하여, 단계별로 다르게 적용되는 BIM정보의 개발상세수준에 따라 개별 제품정보를 통합적으로 관리하는 것이 가능하여, 단계별로 진행되는 BIM기반 데이터 분석과정에서 발생할 수 있는 속성정보에 대한 혼란을 제거하여 적정한 속성정보의 활용 및 분석결과의 신뢰성과 정확성을 확보할 수 있다.
인터넷을 이용하여 콘텐츠를 보다 효율적으로 공유하기 위하여 P2P, CDN과 같은 다양한 기술들이 개발되어왔다. 이러한 기술들은 콘텐츠 배포자에 집중되는 요청 패킷이 네트워크에 분산된 다수의 노드들에 의해 처리되도록 설계되어, 네트워크 병목 문제를 해결할 뿐만 아니라 콘텐츠 배포 시스템과 네트워크의 상태와 상관없이 지속적으로 콘테츠를 배포할 수 있다. 그러나 분산 노드로부터 콘텐츠를 전송 받는 경우, 사용자가 실제 콘텐츠 전송 노드를 식별/인증할 수 없기 때문에 공격자 개입 및 악의적인 콘텐츠 변경을 통한 다양한 해킹이 가능하다. 그러므로 분산 노드/호스트를 이용한 네트워킹 기술의 경우, 콘텐츠 인증 기술이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 CCN에 적용된 콘텐츠 인증 기술인 MHT 기반의 콘텐츠 인증 기법을 소개하고, MTH의 인증 정보 중복 전송 문제를 해결하여 전송량을 개선할 수 있는 방안을 제안하고, 기존 기술과의 성능 비교를 통하여 개선안의 성능을 평가한다.
컴퓨터 클럭은 자체의 불안정한 요소, 물리적 특성, 외부 환경의 요인, 사용자의 개입 및 시스템의 오류 요소로 인해 정확도와 안정도에 한계를 갖는다. 따라서 정밀한 시각 관련 처리가 필요한 시스템의 경우 표준 시각에의 동기화가 요구된다. 시각 동기의 목적은 분산 처리 시스템 상에 전역 시각 기저를 제공하는데 있다. 일단 이러한 시각 기저가 존재하게 되면, 분산 시스템 상에서 처리되는 일련의 작업들은 시각을 바탕으로 제어가 가능하기 때문이다. 본 논문은 인터넷 기반 분산 환경에서 시각 동기를 위한 임베디드 시스템의 설계 및 구현에 대해 제시한다. 시스템은 참조 시각원으로 GPS(Global Positioning System)를 사용하고, NTP(Network Time Protocol)를 통해 표준시(UTC: Universal Time Coordinated)를 제공함으로써 분산 시스템의 시각 동기를 이룬다. 이를 위해 안정적인 시각 유지 및 정확하고 정밀한 표준 시각 제공 요건을 만족하는 클럭 모델을 설계, 적용하였다. 네트워크 관리를 위해SNMP(Simple Network Management Protocol) 기반 private MIB(Management Information Base)를 정의하였고, 전체 시스템의 구현 및 성능 평가 결과도 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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