모바일 클라우드 서비스는 사용자가 모바일 단말에 자원을 가지고 있지 않더라도 인터넷을 통해 외부의 다양한 IT 자원을 제공하는 서비스로서 모바일 단말이 가지는 성능적 한계를 극복시킬 수 있다는 장점과 함께 이용자 수가 증가하고 있다. 그러나 클라우드 컴퓨팅 환경에 존재하는 개인 및 기업의 정보 유출과 같은 문제들은 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에도 그대로 상속되기 때문에 이러한 문제에 대응하기 위해서는 모바일 클라우드 컴퓨팅 환경에서 정보유출을 탐지할 수 있는 이상행위 탐지 알고리즘이 마련되어야 한다. 여기서 이상행위란, 모바일 클라우드 자원에 접근하는 방법에 있어 기존에 인지하고 있던 정상적인 행위에서 벗어나는 행위를 의미하며 이상행위로 판단되는 상황이 발생되는 경우, 이를 정보유출이 발생할 수 있는 상황으로 인지함으로써 적절한 대응을 할 수 있게 된다. 따라서 본 논문에서는 모바일 클라우드 자원의 정보유출을 방지하기 위한 목적으로 자원 접근에 대한 이상행위 탐지 알고리즘 개발 모델을 제시한다. 이상행위 탐지 알고리즘을 개발하고 이를 검증하기 위해서는 이상행위를 일으키는 공격 모델 및 대응 모델이 개발되어야 한다. 따라서 본 논문에서는 인증 및 권한관리의 취약점을 이용하여 위협을 일으키는 공격 모델을 개발하는 방법을 제시하고, 사용자의 접속환경 및 클라우드 자원의 정보 흐름을 분석함으로써 이상행위를 탐지하는 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 정형 명세 언어 Z를 이용하여 사용자 인증에 사용되어지는 MD5 Message Digest 알고리즘을 정형 명세 방법론에 따라서 명세 한 경험을 기술한다. 인터넷 기술의 발달로 인하여 통신상에서의 전자 상거래가 활성화되면서 서비스를 이용하는 사용자들에 대한 사용자 정보 보안과 보안 시스템에 접근하는 사용자에 대한 사용자 인증에 관한 문제가 매우 중요하게 부상되고 있다. 이 문제를 해결하기 위해서 보안에 관련된 많은 암호화 기법과 알고리즘이 개발되고 있고, 전세계적으로 이런 알고리즘으로 구현된 보안 시스템의 등급을 나누고 있다. 이런 보안 등급에서 일반적으로 정형기법을 사용하여 구현된 보안 상품이 최상의 평가를 받고 있다. 하지만, 국내에서는 이러한 분야에 대한 연구가 전무한 상태여서 어떠한 기준을 적용하는 것이 좋은 지를 판단하기가 매우 어려운 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 문제에 대한 연구로 정형 명세 언어를 이용해서 인증 알고리즘을 명세하고 검토하는 작업을 수행한 경험을 기술한다.
안드로이드 시스템은 권한 기반의 접근제어 기능을 제공하고, 사용자로 하여금 앱 설치시 앱이 가진 권한을 통해 설치여부를 판단하도록 요구하고 있지만, 대부분의 사용자는 이것을 무시하거나 모르고 지나치는 경향이 있다. 따라서 사용자가 이와 같은 중요한 단계에 주어진 역할을 직관적으로 수행할 수 있도록 하기 위한 개선된 방법이 필요하다. 본 논문에서는 퍼미션 기반 접근제어 시스템을 위해 사용자의 의사결정을 즉각 지원할 수 있는 새로운 기법을 기계학습에 기반하여 연구하고 제안한다. 구체적으로 K-최근접 이웃 알고리즘을 목적에 맞게 수정하여 악성앱 가능성 판단에 대한 연구를 진행하였으며, 특성으로 안드로이드의 권한 152개를 사용했다. 실험 결과 약 93.5%의 정확도를 보였으며 유사한 알고리즘, 혹은 특성으로 권한만을 사용한 기존의 연구결과에 비해 우수한 분류 결과를 보였다. 이는 K-최근접 이웃 알고리즘의 범주 선택시 가중합을 반영했기 때문이다. 본 연구결과는 사용자가 권한을 검토하고 설치할 때 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
지상 기동 장비용 펄스 도플러 레이더에서 표적에 대한 위협 판단이 매우 중요하다. 위협 판단은 방위각 변화율에 따라 결정되고, 정확한 방위각 계산에 의해 위협 판단 성능이 좋아지기 때문에 방위각 계산 알고리즘이 매우 중요하다. 방위각 변화율은 접근하는 표적의 방향에 관계되며, 표적은 방위각 변화율의 경계 값에 따라 위협 또는 비위협으로 구분된다. 본 논문은 8개의 방위각 계산 방법을 제시하고, 결과를 비교하였다.
본 논문은 안전한 차선 변경을 위하여 측후방에서 접근하는 차량을 컴퓨터비전 알고리즘으로 탐지하여 운전자에게 알려주는 차선변경보조시스템에 대해 설명한다. 제안 시스템은 운전자가 차선변경을 시도하려 하면 영상 처리를 통하여 측후방 차량의 유무 및 움직임을 추적하여 차선 변경 가능 여부를 판단하여 운전자에게 알린다. 차선을 탐지 후 이를 기반으로 ROI(Region of Interest)을 설정하고, 이 영역내에서 광류 흐름 기법을 이용하여 접근하는 차량을 탐지한다. 제안된 알고리즘 및 시스템 검증을 위하여 실제 도로의 주행 영상을 사용하여 시험한 결과 91%의 차량 인식률을 보였고, 향후 상용화될 차선변경보조시스템에 적용 가능할 것이다.
모바일 환경에서 벡터 지도 서비스를 위해서는 지도 일반화(map generalization) 과정을 통한 지도 간소화 작업이 지도 인지도를 높이는데 큰 도움이 된다. 일반화 연산은 selection, aggregation, simplification, displacement 등 다양하지만 아직 정형화된 연산 알고리즘이 확립되지 못하고 있다. 그 이유는 지도 일반화 알고리즘을 위해서는 자동화되기 어려운 상당한 전문적 지식과 판단이 필요하기 때문이다. 본 논문은 기존의 시도된 일반화 연산 알고리즘들에 기초하여 모바일 환경에 적합한 알고리즘을 고찰하고 제시한다. 복잡한 공간 객체를 제한된 자원의 모바일 기기에 효율적으로 출력하기 위한 다양한 접근 방법을 모바일 환경에 적용하는 과정을 보인다.
본 논문에서는 패턴 분류를 위한 새로운 학습 알고리즘을 소개한다. 이 알고리즘은 학습 데이터 집합에 포함된 오류 때문에 네트워크 구조가 너무 복잡하게 되는 점증적 학습 알고리즘의 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 이 문제를 위한 접근 방법으로 미리 정의된 판단기준을 가지고 학습 과정을 중단하는 전지 방법을 사용한다. 이 과정에서 적절한 처리과정에 의해 3층 전향구조를 가지는 반복적 모델이 점증적 모델로부터 유도된다 여기서 이 네트워크 구조가 위층과 아래층 사이에 완전연결이 아니라는 점을 주목한다. 전지 방법의 효율성을 확인하기 위해 이 네트워크는 EBP로 다시 학습한다. 이 결과로부터 제안된 알고리즘이 시스템 성능과 네트워크 구조를 이루는 노드의 수 면에서 효과적임을 발견할 수 있다.
본 논문에서는 평지, 오르막 및 내리막에서 야간 운전할 때에 생기는 눈부심에 대해 헤드라이트를 자동 조절하여 운전자가 안전하게 운전을 할 수 있는 알고리즘을 제안하였다. 먼저 광센서를 이용해 전방에 차량이 접근하는지의 유무를 판단하고 기울기센서로써 차량의 기울어진 정도를 계속적으로 판단하도록 하였다. 이러한 정보를 이용하여 헤드라이트를 조절하는 서보모터를 제어함으로써 현 운행환경조건에 맞도록 조절할 수 있도록 하였다. 본 논문에서 제안한 헤드라이트 자동조절시스템은 평지 및 경사로에서 실제로 측정한 조도량에 대한 데이터를 바탕으로 하여 제작되었고, 테스트 모델에 의해 얻은 실험결과를 통해 환경과 조건에 따라 제대로 작동하고 효과가 있음을 확인하였고, 따라서 본 알고리즘의 유효성을 증명하였다.
대한민국 인구의 고령화는 점점 더 심화되며 노인 환자의 수도 증가하는 추세이다. 노인환자들은 의약품 부작용 위험도가 높기 때문에 노인에게 부적절한 약물과 처방 이후의 부작용 발생 현황에 대한 통계적인 분석이 필요하다고 판단하였다. 의약품 부작용관련 문헌 정보와 실제 병원의 전자 의무 기록을 이용해 데이터 베이스를 구축하고 Python 을 사용해 부작용 탐지 알고리즘을 설계했다. 노인 환자가 특정 약품을 투약한 이후에 그 약품에 부작용에 해당하는 진단을 받는다면 부작용이 발생한 것으로 판단한다. 알고리즘을 기반으로 사용자들이 쉽게 접근할 수 있도록 웹을 구축했다. d3.js 를 통해 직관적으로 부작용 확률을 확인할 수 있도록 구현했고 새로운 진단 또는 처방을 입력하여 실시간으로 확률에 반영하였다. 실시간으로 데이터를 확인할 수 있기 때문에 부작용 이슈에 신속하게 예방 및 대응이 가능할 것으로 기대된다.
재난방지 및 구호에 사용되는 로봇의 주된 목적은 인간이 직접적인 접근을 할 수 없는 지역을 사전에 탐사하여 인간으로 하여금 올바른 판단을 돕기 위함에 있다. 하지만, 재난 지역에서는 통신장애 문제나, 육안 식별이 불가능한 상황, 원격조정을 통하여 로봇이 업무 수행에 상당한 제약을 받는다. 이 문제를 해결하기 위해 "LED-RGB 칼라센서를 이용한 상호위치 인식 방법연구"[1]을 수행하였으나, RGB의 인식거리가 상당히 짧고, 판단이 모호한 단점이 발생하였다. 따라서 본 연구에서는 이를 개선한 RGB-D센서를 이용하여 RGB의 인식거리를 증가시켰다. 또한 더욱 높은 정확성을 이용하기 위해, Depth를 사용하여 사물들의 특징점들을 랜드마크로 하고 랜드마크로부터의 상대위치를 파악하여 위치를 추정하는 방법을 제안하고자 한다. 마지막으로 상호인식 알고리즘을 이전 방식과 비교하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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