Kang, Yong Goo;Yoo, Jeong Do;Park, Eunji;Kim, Dong Hwa;Kim, Huy Kang
한국컴퓨터정보학회논문지
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제25권3호
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pp.65-72
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2020
정보 기술의 발달과 시스템 및 네트워크의 규모가 증가함에 따라 사이버 위협 및 범죄가 꾸준히 증가하고 있다. 이러한 위협에 대응하기 위해서 실질적인 공격과 방어 기반의 사이버 보안 훈련이 필요하다. 그러나 사이버 보안 훈련은 전문가의 분석과 공격 수행능력을 요구하므로, 비용 및 시간적인 측면에서 비효율적이다. 본 논문에서는 공격 기법들을 자동으로 수행하는 사이버 공격 시뮬레이터를 제안한다. 이 시뮬레이터는 구현 가능하도록 모델링 된 공격 기법들을 조합하여 공격 시나리오를 도출하고, 도출된 시나리오들을 순차적으로 수행함으로써 공격을 수행한다. 제안하는 공격 시뮬레이터의 유효성을 검증하기 위해 실제 환경에서 예시 공격 목표와 시나리오를 설정하여 실험하였다. 이 공격 시뮬레이터는 5 가지 공격 기법을 자동으로 수행하여 관리자 권한을 획득하는 공격에 성공하였다.
본 논문은 자동차용 시트의 내부에 설치되어 탑승자의 등 부위를 지지하여 편안한 승차감을 제공하는 자동차용 시트의 플라스틱 서스펜션 어셈블리 개발에 관한 것이다. 운전자의 허리를 균등하게 지지하여 주는 구조를 갖도록 설계하고 시트 백 프레임과 플라스틱 서스펜션이 원활하게 조합될 수 있는 구조로 개발하고자 한다. 체압 분포 특성을 고려하여 서스펜션의 단품을 설계하고 기능성을 평가하였다. 또한 실제와 동일한 사이즈의 서스펜션을 모델링하고 구조해석을 수행하였다. 기존 스프링 서스펜션과 새로 개발된 플라스틱 서스펜션의 해석결과 및 실제 측정값이 유사함을 확인하고 최적의 해석 및 설계를 확립하였다.
본 논문은 진화기법을 이용하여 최적의 보안 대응전략을 자동생성 하는 방법의 제안을 목적으로 한다. 정보통신 환경에 대한 침해에 의한 피해가 급증함에 따라 다양한 보안 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 다양한 네트워크 환경에 대한 보안 기술들의 연통 상황을 고려한 최적의 대응 전략을 생성하는데 어려움이었다. 따라서 본 논문에서는 대응방법을 유전자로 표현하여 유전 알고리즘을 적용함으로써 대응방법들에 대한 최적의 조합으로서 최적 대응 전략을 생성하였다. 또한 시뮬레이션을 이용하여 다양한 상황에 대한 대용방법의 적용에 따른 취약성을 정량적으로 평가함으로써 적합도를 평가하였다. 끝으로 제안한 방법을 구현한 시스템에 대한 실험을 통하여 타당성을 검토하였다.
일인칭 관점의 훈련 시스템에서, 사용자는 실제적인 경험을 필요로 하는데, 이런 실제적인 경험을 제공하기 위하여 가상의 이미지 또는 실제의 이미지를 동시에 제공해야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 자동적으로 사람의 팔을 분할하는 것과 이미지 합성 방법을 제안한다. 제안 방법은 팔 분할 부분과 이미지 합성 부분으로 구성된다. 팔 분할은 임의의 이미지들을 입력으로 받아서 팔을 분할하고 알파 매트(alpha matte)를 출력한다. 이는 종단 간 학습이 가능한데 이 부분에서 우리는 FCN(Fully Convolutional Network)을 활용했기 때문이다. 이미지 합성부분은 팔 분할의 결과와 길과 건물 같은 다른 이미지와의 이미지 조합을 만들어 낸다. 팔 분할 부분에서 네트워크를 훈련시키기 위하여, 훈련 데이터는 전체 비디오 중에서 팔의 이미지를 잘라내어 사용하였다.
현재 국내 VMS 운영은 대체로 소극적 정보제공에 머물고 있으며, 정보제공 우선순위. 조합 가능한 메시지 집합 등이 포함된 간단한 형태의 지식기반 추론엔진 방식에 의하고 있다. 또한 VMS 관련 연구도 해당도로의 상황을 정확히 검지하고 예측하는 방법론 개발에 집중되어 있다. 그러나 VMS도 적극적 운영을 통하여 교통관리의 수단으로 활용해야 하며, 이에 있는 그대로 상황을 전달하는 현 Practice에서 진일보한 전략적 정보제공 기술이 개발되어야 한다. 본 연구에서는 네트워크 차원의 교통관리를 목적으로 한 VMS 자동제어 알고리즘을 제안하였다. 외란의 불확실성과 모형의 정확도에 강한(robust) 피드백 제어방식을 채택하였고, 알고리즘은 시스템 최적 달성을 목표로 설정한 여유용량 균등화 Regulator와 VMS Display 모듈로 구성된다. 여유용량의 산정은 도로용량편람의 용량 개념과 차별화 되는 개념을 제안하였으며 이 부분에 대한 구체적 산정방식의 개발은 향후과제로 남겨두었다. 두 개의 대안경로로 구성된 실제 도로망에 대한 모의실험을 통하여. 여유용량균등화 Regulator에 의한 통행 재배분 효과를 제한적으로나마 살펴보았다. 그러나 VMS Display Strategy 모듈에 의한 실제 통행배분 행태는 모의실험의 한계성으로 인하여 검증하지 못하였으며 이를 향후과제로 남겨두었다.
영상 처리는 크게 영상에 내재된 특성값을 얻어내는 영상분석과, 동일한 성질의 영상을 분류하는 영상분류의 두단계로 이루어진다. 본 논문에서는 텍스쳐에 내재된 일반적인 속성인 거침과 부드러움의 특성 추출을 통해서 영상에 포함된 다양한 텍스쳐를 자동적으로 인식하고 분류하는 방법을 제안한다. 특성추출은 텍스쳐 영상이 지닌 그레이 레벨의 공간적인 의존성을 이용한 통계적 분석에 기반한 것으로 모멘트와 동차성의 조합을 통해서 일반적인 텍스쳐의 속성을 검출하기 때문에 텍스쳐의 구조형태에 크게 영향을 받지 않는 이점을 가지고 있다. 거친 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 모멘트와 부드러운 텍스쳐일수록 강하게 반응하는 동차성의 차를 이용하기 때문에 보다 뚜렷한 텍스쳐 분할이 가능하다. 제안한 시스템의 성능 평가를 위해서 다양한 텍스쳐 영상에 제안한 방법을 적용하고, 성공적인 결과를 보인다.
고품위 입출력 장치의 급속한 발달과 전자 출판 시스템의 출현은 더 다양한 서체를 요구하게 되었다. 컴퓨터에서 사용되고 있는 한글 서체는 명조, 고딕체를 제외하고는 주로 장식용 폰트를 만들어 사용하고 있다. 본 논문에서는 Cubic B-Spline 곡선을 이용하여 다양한 필기체 폰트를 구현하였고, 필기체가 가지는 특성(날림의 정도, 글자의 기울이기 정도, 각 음소의 크기, 각 글자의 크기의 균일성 등)에 따라 인자를 부여하여 개별화되고 사실적인 폰트를 생성하였다. 각 인자의 조합은 암호화되어 각 개인의 폰트로 부여된다. 즉, 개인의 고유 폰트는 폰트 암호(password)로 부여되고, 제어인자는 폰트암호의 해쉬값에 의해 선택되며, 사용자들로부터 이 제어인자들을 숨기게 되면 각 사용자들의 폰트는 유일하고, 안전하게 되므로, 일정정도의 안정성이 보장된다고 보여진다. 그리고 본 연구에서 구현된 폰트는 한글 필기체 문자인식의 정도를 측정하는 다양한 데이타를 제공하는 데에도 의미가 있다.
본 연구는 차종분류기법을 개발하여, 가장 일반적인 교통정보 수집장치인 루프검지기에 피에조타입의 축검지센서를 추가 설치하여 2006년 하반기 국토해양부에서 제시하고 있는 "통합12종 교통량조사 차종분류가이드"에 따라 차종을 12종으로 자동분류하고, 분류시 오분류를 최소화하는 방안을 목적으로 한다. 차종의 세분류를 위해 차종분류인자를 차량의 길이, 축간거리, 축형식, 각 축별 윤거, 윤형식으로 두고, 각 분류인자의 판독을 위해 루프센서와 축검지센서를 조합한 차종분류시스템을 구성하였다. 본 차종분류시스템에서는 원더링 기법을 적용하였다. 원더링 기법은 차량의 좌우 각 차륜의 횡방향 주행 패턴을 분석하는 것으로서 주행차량의 윤거, 윤형식 등이 판독가능하다. 본 시스템을 이용하여 약 한달간 실증분석을 실시하였으며, 총 교통량 762,420대를 자동분류한 결과 12종 분류로 분류되지 못한 차량이 47대로 전체의 0.006%로 나타났으며, 이는 분류결과를 통계적으로 활용함에 있어서 무시할 수 있는 정도의 높은 수준의 분류율을 나타내는 것이다. 본 시스템을 이용하여 실제 공용도로에서 확보한 신뢰성 높은 차종분류 데이터는 도로의 계획 및 설계, 도로 운영 등에 폭넓게 이용할 수 있으며, 도로 교통계획과 관리계획 수립을 위한 기초적 정보를 제공할 수 있다. 또한 도로 및 교통분야의 다양한 연구에 활용할 수 있는 중요한 자료가 될 것이다.
최근 국내에서 불법 유해정보의 양은 꾸준히 증가하고 있으며, 중소기업, 공공기관 등의 게시판에 불법 유해정보 글들이 많이 게시되고 있다. 불법 유해정보를 통해 범죄로 이어질 가능성이 크기 때문에 이를 탐지하는 시스템이 필요하다. 현재 국내의 불법 유해정보 탐지는 인력에 의해 수동적으로 진행되고 있다. 본 논문에서는 공개출처정보(OSINT)를 통해 불법 유해정보 중 마약 판매 게시글의 URL 탐지를 자동화하는 연구를 진행하였다. 이 시스템은 마약 판매 게시글의 단어를 분석하고, 해당 단어로 검색어 사전을 만들었다. 검색어 사전 기반으로 검색되는 마약판매 의심 URL을 구글 검색엔진을 활용하여 자동으로 수집하였다. 수집 URL을 도메인별로 분류하였으며, 도메인을 수집 URL 개수별로 도식화하여 실제 불법 유해정보를 찾아내었다. 이 자동화 탐지 시스템을 활용하면 모니터 요원의 수동적인 탐지업무로 인한 시간과 노력의 소비 문제를 해결할 것으로 기대된다.
최근 IoT 및 딥러닝 관련 기술요소들이 영상보안감시시스템에서도 다양하게 응용되고 있다. 그 중 CCTV를 통해 촬영된 동영상에서 자동으로 특정 객체를 검출, 추적, 분류 하는 감시 기능이 점점 지능화되고 있다. 본 논문에서는 보급형 CPU만 사용하는 PC 환경에서도 실시간 처리가 가능한 알고리즘을 목표로 하였다. GMM(Gaussian Mixture Model)을 이용한 배경 모델링과 헝가리안 알고리즘, 그리고 칼만 필터를 조합한 추적 알고리즘은 전통적이며 복잡도가 비교적 적지만 검출 오류가 높다. 이를 보강하기 위해 대용량 데이터 학습에 적합한 딥러닝을 기술을 적용하였다. 특히 움직임이 있는 사람의 특징을 강조하기 위해 추적된 객체에 대해 SRGB-3 Layer CNN을 사용하였다. 성능 평가를 위해 기존의 HOG와 SVM을 이용한 시스템과 비교했을 때 Move-in은 7.6%, Move-out은 9.0%의 오류율 감소가 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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