침입 탐지에 가장 시간이 많이 소요되는 작업은 패킷 데이터에 침입 패턴이 있는지를 검사하는 심층 패킷검사이다. 고속 네트워크에서 이 작업을 실시간으로 처리하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴매칭이 필요하다. 본 논문에서는 침입탐지 시스템 구현에 하드웨어 기반 패턴매칭을 사용할 수 있도록 네트워크의 패킷을 수집하여 Snort 패턴규칙에 따라서 패턴매칭을 수행하고 결과를 소프트웨어에게 제공할 수 있도록 하는 하드웨어를 Virtex-6 FPGA를 사용하여 Microblaze 기반의 SoC 형태로 설계하여 구현하였다. 구현된 시스템은 인위적인 트래픽 생성과 실제 트래픽을 사용하여 동작을 검증하였고 패킷이 네트워크 인터페이스에서 메모리로 복사되는 동안 패턴매칭 동작을 정확하게 수행하여 소프트웨어에게 결과를 제공하였다. 본 연구 결과는 실시간 처리가 가능하도록 침입탐지 시스템을 고속화 하기위한 하드웨어로 사용될 수 있다.
본 논문에서는 이동변위를 기반으로 하는 휴대기기의 새로운 입력 방법을 제안한다. 이를 위하여 휴대기기에 장착되어 있는 카메라를 이용하여 영상을 연속적으로 획득하고, 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산함으로써 휴대기기의 이동 변위를 추정하였다. 제안하는 알고리즘은 획득된 영상간의 변위를 실시간으로 계산하기 위하여 계산량이 적은 SUSAN 코너 검출기를 사용하여 두 영상에서 특징점 들을 추출하였다. 다음으로 추출된 특징점 사이의 매칭작업을 수행하기 위하여 투 패스 알고리즘을 적용한 보로노이 평면을 생성하고, 두 영상의 거리 값인 SAD (Sum of absolute difference)를 계산함으로써 두 영상간의 변위를 계산하였다. 실험결과에서는 총 1500장의 영상을 이용하여 변위 추정알고리즘의 성능을 평가하였다. 그 결과 최대 90% 이상 매칭 성공률을 보였으며, 연산 속도는 5 ms 이내였다.
논문에서는 정류(Rectification), 디스패리티 추정(Disparity Estimation) 및 시각화를 포함한 스테레오 비전 프로세싱 시스템의 새로운 하드웨어 및 소프트웨어 아키텍처를 개발하였다. 개발된 지원점 보간법을 이용한 대형 스테레오 매칭 방법(LASPI)은 고화질 이미지의 지원점 밀도가 높은 영역에서의 디스패리티 매칭에 있어, ELAS 등 기존 스테레오 매칭 방법과 비교할 때, 디스패리티 맵에 대한 품질 수준을 유지하면서도 실시간 성능 지원 측면에서 우수하다. LASPI는 자율주행 자동차에 적용되는 장애물 인식 시스템, 거리 검출 시스템, 장애물 검출 시스템 등, 안전에 민감한 모듈 적용을 위해, 프레임 처리속도의 실시간성, 거리 값 분해 성능의 정확성, 낮은 리소스 사용 등, 요구조건을 충족하도록 설계 되었다. 개발된 LASPI 알고리즘은 H/W 병렬처리 구조와 4 단계 파이프라인으로 구성된 FPGA로 구현되었다. 148.5MHz 클럭의 Xilinx Virtex-7 FPGA 기반으로 구현된 시스템은 각종 실험을 통해, HD급 이미지 ($1280{\times}720$ 픽셀)에 대해 실차에 응용 가능한 디스패리티 맵을 산출하면서도 실시간 처리 요구 조건인 초당 30 프레임 처리가 가능함을 확인하였다.
본 논문은 실시간 카메라 영상으로부터 얼굴을 검출하고 얼굴 표정을 인식하여 웃음 치료훈련을 할 수 있는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 카메라 영상으로부터 Haar-like 특징을 이용하여 얼굴 후보 영역을 검출한 다음, SVM분류기를 이용하여 얼굴 후보 영역이 얼굴 영상인지 아닌지를 검증한다. 그 다음에는 검출된 얼굴 영상에 대해, 조명의 영향을 최소화하기 위한 방법으로 히스토그램 매칭을 이용한 조명 정규화를 수행한다. 표정 인식 단계에서는 PCA를 사용하여 얼굴 특징 벡터를 획득한 후 다층퍼셉트론 인공신경망을 이용해 실시간으로 웃음표정을 인식하였다. 본 논문에서 개발된 시스템은 실시간으로 사용자의 웃음 표정을 인식하여 웃음 양을 화면에 표시해 줌으로써 사용자 스스로 웃음 훈련을 할 수 있게 해 준다. 실험 결과에 따르면, 본 논문에서 제안한 방법은 SVM 분류기를 통한 얼굴 후보 영역 검증과 히스토그램 매칭을 이용한 조명정규화를 이용하여 웃음 표정 인식률을 향상시켰다.
본 논문에서는 스마트카의 핵심과제인 텔레매틱스와 자동차의 기술융합을 통해 더욱더 향상된 운전자의 안전과 편의를 제공하는 차량 HMI(Human Machine Interface) 시스템을 제안한다. 이 시스템은 차량에 장착된 카메라로 촬영한 도로의 이미지를 실시간으로 레퍼런스 데이터베이스와 매칭하여 도로를 인식하는 기술을 사용한다. 매칭된 레퍼런스 이미지와 운전자 맞춤 텔레매틱스 정보를 합성한 증강현실 영상을 운전자의 시선에 보이는 실제 도로와 지형의 모양에 맞추어 HUD(Head-Up Display)에 투사하는 매핑 기술을 통해 운전자가 운전 중 항시 도로에 집중하여 안전운행을 할 수 있도록 고안하였다.
이 논문은 실시간 모션 생성 응용분야에서 최근 활발하게 사용되고 있는 모션 매칭 기술을 효과적으로 적용하는 방법에 대해 연구한다. 모션 매칭의 핵심은 간단한 특징 벡터의 정의에 있으나 이 정의의 선택에 따라 결과가 많이 달라지게 된다. 이에 본 연구에서는 보행 동작을 중심으로 사용자가 원하는 궤적을 생성하기 위한 최적의 특징 벡터의 조합을 도출하는 것을 목표로 다양한 조합에 대해 실험하고, 이에 대한 오차 분석을 시행하였다.
본 논문은 지문 특징점 들에서 서로 연결되어진 구조 정보를 활용한 지문 매칭 알고리즘에 대해 연구하였다. 매칭에 이용한 특징은 분기점, 단점 그리고 융선의 방향 등이다. 한 융선 위에 존재하는 여러 특징점들의 연결정보를 찾고, 이를 저장하여 기준좌표축(한쌍의 특징)을 검출한다. 서로 일치하는 한 쌍의 특징을 이용해 입력지문을 이동하고 회전하여 원본지문과 일치시킨 후 각 특징들의 위치, 융선 방향이 일치하는 개수에 따라 지문의 동일여부를 판단하였다. 제안된 알고리즘은 회전과 이동에 무관한 지문인식이 가능하며, 처리 속도가 빨라 실시간 지문인식에 적용할 수 있다.
각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.
본고에서는 송신단과 수신단 사이에 접점 없이 높은 효율을 유지하면서 기존의 방식(전자기유도방식, 전자기파방식) 보다 실용적인 거리의 무선전력전송이 가능한 자기공명방식 무선전력전송 기술을 소개하고 이를 모바일 단말기용에 적용하기 위하여 고효율 송/수신단 회로 설계, 자기공명안테나 설계, 실시간 임피던스 매칭 기술, 실시간 전력제어 기술 등등의 구현을 위한 요소기술에 대하여 소개함으로써 자기공명방식이 가지고 있는 특성을 구체적으로 알아본다.
침입 탐지 시스템의 초점이 호스트와 운영체제 탐지에서 네트워크 탐지로 옮겨가고 있고 단순만 오용 탐지 기법에서 이를 개선한 지능적인 비정상 행위 탐지 기법에 관한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들 중에는 네트워크 프로토콜의 트래픽 특성을 이용하여 비표준 포트의 사용이나 표준 포트에 대한 비표준 방법에 의한 침입을 탐지하고자 하는 노력도 있다. 본 연구에서는 실시간으로 패턴 매칭이 가능하고, 적응력이 뛰어난 신경망 알고리즘을 이용하여 네트워크 서비스들에 대한 트래픽을 수집, 특성에 따라 분석.클러스터링하고 그 결과를 바탕으로 보다 향상된 침입 탐지가 가능한 시스템을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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