• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.88-90
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• 2003

비정상 행위와 정상행위를 구별하여 침입을 탐지하는 기법 중 오토마타를 이용해 정상 행위를 프로파일링 하는 기법이 연구되어왔다. 최근엔 다중 서열 정합(multiple sequence alignment)방법을 이용하여 오토마타 생성을 자동화하는 방법이 소개되었다. 그러나 이 방법은 시스템 콜의 서열을 정열하기 위해 추가적인 상태가 들어가게 때문에 오토마타가 너무 커지는 단점이 있다. 본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 정상 서열을 인식하는 오토마타를 생성하는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2017.11a
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• pp.45-47
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• 2017

하둡은 대표적인 빅데이터 처리 프레임워크로 널리 사용되고 있지만 하둡 어플리케이션은 고성능컴퓨팅 환경에서 하둡 분산파일시스템이 아닌 러스터 병렬 파일시스템 위에서도 수행될 수 있다. 그러나 이를 위해서 추가적으로 러스터 병렬파일시스템을 구축하고 관리하는 것은 시간 소모적인 업무가 될 수 있다. 본 연구는 러스터 병렬파일시스템의 오토 프로비저닝을 위한 암바리 서비스의 설계 방안에 대해서 제안한다. 암바리는 하둡 클러스터의 프로비저닝, 관리, 모니터링을 위한 운영 관리 프레임워크이며 운영자의 필요에 따라서 확장할 수 있는 서비스 프레임워크를 제공한다. 본 연구에서는 암바리를 통해서 러스터 병렬파일시스템을 오토 프로비저닝하고 관리하기 위한 확장 서비스를 설계하였으며 서비스를 위한 컴포넌트와 각 컴포넌트별 중요한 기능 사항에 대해서 논하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.01a
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• pp.69-70
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• 2021

본 논문은 PPM으로 관리되고 있는 자동차 부품 제조 공정에서 검사자의 육안검사 방법을 대체하기 위해 머신비전 및 CNN 기반 불량 검출 시스템으로 제안되었던 방식들의 단점을 개선하기 위하여 기존 머신 비전 기술에 합성곱 오토인코더 모델을 적용하여 단점을 해결하였다. 본 논문에서 제시한 오토인코더를 이용하는 방법은 정상 생산품의 이미지만으로 학습을 진행하고, 학습된 모델은 불량 부위가 포함된 이미지를 입력받아 정상 이미지로 출력한다. 이 방법을 사용하여 불량의 부위와 크기를 알 수 있었으며 불량 여부의 판단은 임계치에 의한 불량 부위의 화소 수 계산으로 판단하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.22 no.1
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• pp.23-30
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• 2021

This paper proposes a noise-tolerant image classification system using multiple autoencoders. The development of deep learning technology has dramatically improved the performance of image classifiers. However, if the images are contaminated by noise, the performance degrades rapidly. Noise added to the image is inevitably generated in the process of obtaining and transmitting the image. Therefore, in order to use the classifier in a real environment, we have to deal with the noise. On the other hand, the autoencoder is an artificial neural network model that is trained to have similar input and output values. If the input data is similar to the training data, the error between the input data and output data of the autoencoder will be small. However, if the input data is not similar to the training data, the error will be large. The proposed system uses the relationship between the input data and the output data of the autoencoder, and it has two phases to classify the images. In the first phase, the classes with the highest likelihood of classification are selected and subject to the procedure again in the second phase. For the performance analysis of the proposed system, classification accuracy was tested on a Gaussian noise-contaminated MNIST dataset. As a result of the experiment, it was confirmed that the proposed system in the noisy environment has higher accuracy than the CNN-based classification technique.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1999.07g
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• pp.3021-3023
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• 1999

엄격한 시간 제약성에 의해 특성화되는 실시간 시스템의 성능을 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수가 포함된 이산 사건 모델을 제시한다. 실시간 시스템의 정확성은 출력의 논리적 결과 뿐 아니라 반응시간에도 의존하므로, 본 논문에서는 실시간 시스템의 성능을 유연하게 평가하기 위해서 퍼지-랜덤 변수에 의해 적절하게 변형된 상태 오토마타를 제시하고 그 오토마타를 적용한 수치 예제를 제시한다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.13 no.2
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• pp.119-130
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• 2007

Home service networked systems require a high-availability service with a proactive and practical fault management. However, as the system complexity grows, it is not easy to meet the requirement. Moreover, user may want to pay no attention to a sequence of complex or nervous maintenance jobs for system fault managements. Therefore, the home service networked systems must have self & remote fault management capability with a minimal human intervention for meeting high-availability requirement of the integrated systems that consist of the networked appliances or devices. In this paper, we present an autonomic healing utility equipped with a remote self-managing mechanism in order to both increase the availability of home service networked systems and decrease the maintenance cost.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2023.01a
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• pp.47-49
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• 2023

사회적으로 복잡한 문제들이 시공간 형태로 문제 표현이 가능하고 이를 활용하여 문제를 해결하기 위한 연구들이 진행 중이다. 특히, 시뮬레이션 이론 중 하나인 BM-DEVS는 시공간 논리를 적용하여 실세계에서 일어나는 문제들을 시공간 규칙으로써 표현하였고 이를 모델에 적용하여 시스템에서 행위를 모니터링한다. 하지만 BM-DEVS에서는 시스템 차원에서 정의된 시공간 규칙들을 평가하기 위하여 Büchi 오토마타로의 변환과 오토마타를 모델들에 반영할 수 있어야 한다. 이를 위하여 시스템을 구축하는 모델러가 직접 규칙을 오토마타로 변환하는 작업을 해야하며 이에 대한 오토마타를 모델에 적용하기까지는 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 모델링의 단순화를 위하여 시공간 규칙을 모델들에 자동적으로 적용하는 방법에 대하여 소개한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2004.04a
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• pp.506-509
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• 2004

생물과 같이 외부 환경의 변화에 적응하는 능력을 갖도록 하기 위한 시스템을 다치오토마타를 사용하여 모델화하고 이들에 대하여 도태, 교배, 돌연변이 둥의 유전적 조작을 반복함 적용에 의해 유한 상태 전이 과정을 해석하고 응용할 수 있는 방법을 제안한다. 이러한 해석과 방법에 대한 모델을 기초로 자기 갱신할 수 있는 자율 오토마타와 환경에 적응할 수 있는 적응 오토마타를 실현하는 기초 단계로 적용할 수 있는 가능성을 제안한다.

• Journal of KIISE:Computer Systems and Theory
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• v.32 no.11_12
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• pp.566-577
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• 2005

A ubiquitous computing system could be constructed not only with one computer but with networks of computers (or ether devices with computing power) embedded in everyday objects. For this, dependability must be guaranteed for each single component of a system and for the whole system which might be more than just a sum of its components. This paper proposes an autonomic self-management mechanism that ran operate for 24 hours/day with the minimum human intervention. In addition, we validate the autonomic fault management scheme based on a workload model derived from the system log analysis.

• The KIPS Transactions:PartC
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• v.10C no.2
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• pp.119-124
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• 2003

Although there have been many studies on using finite automata for intrusion detection, it has been a difficult problem to generate compact finite automata automatically. In a previous research an approach to profile normal behaviors using finite automata was proposed. They divided the system call sequence of each process into three parts prefix, main portion, and suffix, and then substituted macros for frequently occurring substrings. However, the procedure was not automatic. In this paper we present algorithms to automatically generate intrusion detection automata from the sequence of system calls resulting from the normal runs of the programs. We also show the effectiveness of the proposed method through experiments.