본 논문은 수상 및 수중 표적에 대한 수동소나 협대역추적의 자동초기화 견실성을 향상시키는 기법을 다루었다. 수동소나에서 탐지데이터를 활용하여 표적으로서 자동 판별 및 추적하는 경우에 탐지데이터 내 다수의 클러터에 의하여 클러터가 표적으로 판별 및 추적되며, 이는 운용자의 관심표적에 대한 인지를 방해한다. 수동소나에서 관심표적에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 유지하면서 클러터에 대한 자동 표적 판별 및 추적은 감소하기 위하여 탐지 데이터 측정치의 연계 확률과 신호준위에 대한 정보 엔트로피를 산출한다. 탐지 데이터에서 추출한 측정치의 연계 확률과 정보 엔트로피가 사전 설정 조건을 만족하면 자동초기화 절차를 실시한다. 해상실험 데이터를 활용하여 시뮬레이션을 실시하였고, 기존 적용 기법에 대비하여 실표적에 대한 자동 추적은 유지하면서 클러터를 자동 추적하는 경향이 감소 하였다.
이 연구에서는 사건중심 뉴스기사 요약문을 자동생성하기 위해 뉴스기사들을 SVM 분류기를 이용하여 사건 주제범주로 먼저 분류한 후, 각 주제범주 내에서 싱글패스 클러스터링 알고리즘을 통해 특정한 사건 관련 기사들을 탐지하는 기법을 제안하였다. 사건탐지 성능을 높이기 위해 고유명사에 가중치를 부여하고, 뉴스의 발생시간을 고려한 시간벌점함수를 제안하였다. 또한 일정 규모 이상의 클러스터를 분할하여 적절한 크기의 사건 클러스터를 생성하도록 수정된 싱글패스 알고리즘을 사용하였다. 이 연구에서 제안한 사건탐지 기법의 성능은 단순 싱글패스 클러스터링 기법에 비해 정확률, 재현율, F-척도에서 각각 37.1%, 0.1%, 35.4%의 성능 향상률을 보였고, 오보율과 탐지비용에서는 각각 74.7%, 11.3%의 향상률을 나타냈다.
본 연구에서는 이진 변화탐지 방법상 요구되는 수동적인 자료처리 단계들을 모듈화하고 통합한 '이진 변화탐지 컴포넌트'를 개발하였으며, 대전 지역의 IKONOS 다중시계열 위성영상의 2개 연구지역에 적용함으로써 그 성능을 검증하였다. 개발된 컴포넌트는 ESRI의 ArcGIS 9.x 상에서 설치 및 실행되며, Visual Basic과 GIS 객체 라이브러리의 결합을 통해 구현되었다. 적용된 모델은 Im. J.(2007)의 연구에서 제시된 '캘리브레이션 기법을 이용한 자동 이진 변화탐지 모델'을 확장 적용한 것으로, 변화영상 히스토그램의 비정규분포를 고려한 누적 생산자 및 사용자 정확도 평가 기법이 최적 임계치 결정에 사용되었다. 다양한 변화탐지 기술들, ID, IR, NCIs, CVA, PCA와 ID, IR의 결합이 실험을 통해 비교 분석되었다. 실험 결과, 개선된 캘리브레이션 기법 적용을 통해 기존 기법보다 향상된 분류정확도를 얻었으며, PC1의 ID가 연구지역의 변화탐지 상에서 가장 우수한 분류 능을 보여주었다.
본 논문에서는 연관 마이닝 기법을 이용한 침입 시나리오 자동생성 알고리즘을 제안한다. 현재 알려진 침입 탐지는 크게 비정상 탐지(Anomaly Detection)와 오용 탐지(Misuse Detection)로 분류되는데, 침입 판정을 위해 전자는 통계적 방법, 특징 추출, 신경망 기법 둥을 사용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 사용한다. 기존에 제안된 침입 탐지 알고리즘들의 경우 알려지지 않은 침입은 보안 전문가에 의해 수동적으로 시나리오를 생성ㆍ갱신한다. 본 알고리즘은 기존의 데이터 내에 있는 알려지지 않은 유효하고 잠재적으로 유용한 정보를 발견하는데 사용되는 연관 마이닝 알고리즘을 상태전이 기법에 적용하여 침입 시나리오를 자동으로 생성한다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 보안 전문가에 의해 수동적으로 생성되던 침입 시나리오를 자동적으로 생성할 수 있으며, 기존 알고리즘에 비해서 새로운 침입에 대응하는 것이 용이하고 시스템 유지 보수비용이 적다는 이점이 있다.
현재 IT기술과 자동차기술을 융합한 지능형 자동차에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며 많은 새로운 서비스 모델들이 개발 중에 있다. 지능형자동차에 대한 개발이 활발하게 이루어지면서 자동제어 센서를 이용한 다양한 서비스가 제공이 되고 있다. 이러한 지능형 자동차가 자동제어센서를 이용한 서비스가 제공되면서 다양한 보안위협 요소가 도출되고 있다. 본 논문에서는 지능형 자동차의 외부에서 자동제어센서에 침입하여 지능형자동차의 보안위협 요소를 분석하고 지능형 자동차의 보안 솔루션의 모델에 대한 기법을 제안하고자 한다. 솔루션 모델의 경우 네트워크 침입 탐지 및 방지시스템을 이용한 기법으로 제안한다.
최근 인터넷 환경에서 시스템 불법 침입은 계속적으로 증가하고 있다. 이러한 침입을 탐지하기 위한 기법들은 크게 비정상 탐지와 오용 탐지로 분류할 수 있다. 전자는 통계적 방법, 특징 추출 등을 이용하며, 후자는 조건부 확률, 전문가 시스템, 상태 전이 분석, 패턴 매칭 둥을 적용한다. 현재 연구된 침입탐지 시스템들은 결합된 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 상태전이 기법과 연관 마이닝 기법을 결합한 새로운 침입 탐지 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 첫 번째 단계는 네트워크를 통해서 입력된 명령어에 대해서 상태 테이블을 작성하는데, 이는 기존의 상태전이 분석 방법과 유사하다. 다음 단계는 연관 마이닝 기법을 이용하여 침입의 유형을 판정한다. 이러한 처리 과정에 따라 본 연구에서는 자동화된 침입 시나리오 생성 알고리즘을 제안한다.
항행 선박의 시·공간적 모니터링 기술 연구는 연안 해양공간에서 해양 생태계 보호 및 효율적인 관리를 위해서 중요하다. 본 연구에서는 실험해역에서 측정된 선박 소음 특징인 광대역 줄무늬 패턴 자료에 인공지능 기술을 적용하여 항행하는 선박을 자동 탐지하는 연구를 수행하였다. 소음 스펙트럼 이미지와 선박의 항행정보를 수집하기 위한 해상시험은 2016년 7월 15일부터 26일까지 제주 남부 해역에서 실시되었고, 컨볼루션 신경망 모델은 수집된 이미지를 기반으로 학습, 교차검증 과정을 거쳐 최적화되었다. 선박 소음 자동 탐지 기법의 성능은 정밀도(0.936), 재현율(0.830), 평균 정밀도(0.824) 그리고 정확도(0.949)로 평가되었다. 결론적으로 인공지능 기법을 활용하여 선박 소음의 자동 탐지 가능성을 확인하였다. 본 연구의 결과로부터 성능을 향상시킬 수 있는 방안 및 향후 연구에 대하여 제안하였다.
침입 탐지 기법에 있어서 finite automata 를 통해 정상 행위를 프로파일링 하는 연구들이 많이 진행되어 왔으나, 자동으로 간결한 형태의 오토마타를 생성하는 것이 매우 어려웠다. 이 논문에서는 많은 침입 탐지 기법의 데이터 소스로 사용되고 있는 시스템 콜을 이용하여 자동으로 finite automata 를 생성하고, 여기에 언어 압축 알고리즘을 이용하여 오토마타를 압축하고 일반화 시킴으로써 다양한 프로세스의 행위들을 프로파일링 하도록 하였다. 제안된 알고리즘을 통해 모델링한 후 정상 행위와 비정상 행위를 가지고 실험을 한 결과 이들 사이에는 많은 수치적인 차이가 있음을 발견하였고, 이 결과를 바탕으로 침입을 탐지하는 것도 충분히 가능함을 알 수 있었다.
수동 소나 시스템에서는 수중 소음원에 대한 신호처리 과정을 수행하여 토널 및 주파수선의 신호 성분으로부터 신호 세기 대역폭, 토널 개수, 토널간의 상호 관계둥의 다양한 특징인자를 분석, 비교하여 표적을 식별하게 되며, 표적 식별율을 향상시키기 위해서는 무엇보다도 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하여야 한다. 그러나 수중신호의 스펙트로그램상에 형성되는 협대역 주파수선은 토널의 신호 세기와 바다 자체의 전달 특성 둥으로 인하여 미약하게 탐지되거나 불규칙하게 끊어져서 불연속적으로 나타날 뿐 아니라 임펄스성의 주변잡음 성분과 복합적으로 존재하므로 주파수선의 신호 성분만을 정밀하게 탐지하고 추출하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 신호 세기가 미약한 경우나 높은 주변잡음이 복합되어 있는 경우에도 정밀하게 주파수선의 신호 성분만을 탐지, 추출한 수 있는 협대역 다중 주파수선의 자동 탐지 및 추출을 위한 기법을 제안하였으며, 실제 수중표적 신호를 적용하여 제안된 알고리즘이 매우 유용함을 보인다.
최근 들어, 컴퓨터에 악영향을 미치고자 하는 목적으로 개발된 멀웨어들이 크게 증가하고 있다. 이러한 멀웨어들은 자신들의 변종을 생성함으로써 안티 멀웨어 프로그램들의 탐지에서 벗어나고자 한다. 본 논문에서는 멀웨어들의 변종을 자동으로 탐지하기 위한 기법들 중 그래프 기반 기법에 대해 논의한 후 그 기법의 대표적인 연구들을 소개한다. 그 후 그래프 기반 멀웨어 탐지 시 고려해야 될 사항들에 대해 설명한다. 이러한 논의를 통해 효율적으로 멀웨어를 탐지하기 위한 기술을 고안하는데 중요한 실마리를 제공할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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