• 한국전자파학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.317-325
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• 2015

적응형 부엽차단(adaptive sidelobe blanking, adaptive SLB: ASB) 알고리즘은 간섭 환경에서도 부엽차단(sidelobe blanking: SLB)이 가능한 방법으로, 보조 안테나 없이 수신 배열 신호를 이용하여 간섭을 제거함과 동시에 부엽으로 들어오는 신호를 효과적으로 차단한다. 본 논문에서는 linearly constrained minimum variance(LCMV)를 adaptive beamforming(ABF) 알고리즘으로 사용하는 경우 이에 적합한 adaptive SLB를 제안하였다. 공분산 행렬을 수정하여 SLB 채널의 신호가 LCMV의 방향 제한 조건(constraint)을 만족하도록 하였고, 이로부터 정규화된 출력을 얻어 효율적인 부엽신호 차단이 이루어지도록 한다. LCMV는 generalized sidelobe canceller(GSC)의 형태로 변환하여 표현할 수 있고, 이는 여러 다른 ABF 알고리즘의 일반화된 형태이다. 따라서 LCMV를 위한 적응형 부엽차단 방법은 다양한 형태의 ABF 알고리즘에도 적용이 가능하다. 모의실험을 통해 간섭환경에서 제안한 알고리즘의 성능을 분석하였다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제34권4호
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• pp.246-255
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• 2007

다량의 네트워크 대역폭을 소모하는 P2P 응용 프로그램 트래픽을 차단하기 위해, 학내망 혹은 기업망의 방화벽에는 상례적으로 P2P 트래픽 차단 규칙들이 등록되고 있다. 하지만 포트 번호만을 사용하는 단순한 차단 규칙들은 'Port Hopping' 등의 기법으로 방화벽을 우회하거나, HTTP 기반 인터넷 디스크 서비스 등으로 위장된 P2P 응용의 트래픽은 차단해 내지 못한다. 이러한 트래픽을 올바르게 식별하고 차단하기 위해서는 페이로드 시그너춰(payload signature) 기반의 패킷 식별 방법을 사용하여야 하며, 현재 상당수의 IDS 시스템들이 이를 지원한다. 하지만 이 방법은 정확도가 높고 간단하게 적용될 수 있는 반면, 시그너춰를 찾는 작업 자체의 난이도가 높아서 시그너춰의 목록을 최신 상태로 유지하는 것이 어렵다. 그러므로 이 방법이 효율적으로 운용되기 위해서는 패킷의 페이로드(payload)로부터 시그너춰를 자동 추출하는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 인터넷 디스크 형태로 서비스되는 P2P 응용 프로그램의 시그너춰를 자동 추출하는 방안을 소개하고, 해당 방안을 충남대학교 학내망에 적용한 사례를 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.209-215
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• 2021

본 연구는 주요 회의 및 보안을 요하는 장소의 음성 정보보호 장비에 대한 시스템 개발이다. 가청소음 및 초음파 발생을 통한 정보 유출 방지기술로 보안 성능 및 안정성을 확보하였다. 녹음방지 모듈에 대한 무선전파의 특성상 직진성이 강한 음성정보 유출 차단을 위한 차단주파수 대역은 20~20,000Hz 광대역 주파수 차단 음성정보 유출차단을 위해 기만재밍 기술을 적용함으로 보안성을 크게 향상시켰다. 이러한 문제 해결을 위해 배터리를 이용한 휴대용 스마트폰 녹음을 차단시켜주는 시스템을 개발하였고, 별도의 장치 설치를 고객이 인지하지 못하도록 소형·경량화시켰다. 아울러, 원거리 녹음방지를 위하여 녹음방지 스피커의 출력을 효율적으로 사용하기 위한 방안 및 대책은 지속적으로 연구가 필요하다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1065-1071
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• 2010

본 논문에서는 새로운 고조파 차단 부하 회로를 제안하고, 이 회로를 이용한 고효율 F급 전력 증폭기를 설계하였다. 제안된 부하 회로는 F급 전력 증폭기의 효율을 향상에 있어서 큰 기여도를 갖는 2차와 3차 고조파에서 종단 임피던스를 제어한다. 제안된 부하 회로의 2차와 3차 고조파 입력 임피던스는 각각 단락 및 개방 임피던스를 보인다. 제작된 구조의 부하 회로는 F급 전력 증폭기의 고조파를 억압하기에 충분한 24 dB 이상의 감쇠 특성도 보인다. 부하 회로를 이용한 F급 전력 증폭기의 측정 결과는 최대 출력($P_{1dB}$) 35.17 dBm에서 드레인 효율 75.7%, 전력 부가 효율 71.3 %를 보였다.

• 월간 기계설비
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• 통권244호
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• pp.30-35
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• 2010

노후 아파트에 대한 ESCO(에너지절약 전문기업) 사업이 본격화된다. 또한 아파트 ESCO 사업을 발주할 때 정부의 정책자금이 지원되는 사업에 대해서는 국가계약법을 적용한다. 정부는 노후 아파트를 대상으로 고효율 난방시설과 LED를 설치하고 대기전력 차단장치를 보급하는 내용의 '아파트 ESCO 시범사업'을 내년부터 본격 추진한다고 밝혔다.

• 환경정보
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• 통권405호
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• pp.17-21
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• 2013

범세계적으로 강화되고 있는 화학물질 및 유해화학물질 함유제품 규제에 대한 기업의 체계적이고 효율적 대응 대책 마련이 시급하다. 이률 위해서는 우선적으로 제품에 함유된 규제 물질을 확인하고 제조공정 유입 및 사용을 차단하기 위한 공급망내 물질정보 생산 관리 전달을 통합 관리하는 사업장 대응시스템 구축이 필요하다.

• 융합보안논문지
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• 제2권2호
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• pp.109-121
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• 2002

정보기술의 발달로 보안사고가 증가되면서 침입차단 시스템, 침입탐지 시스템 및 가상 사설망 등의 기능이 통합된 보안 관리 시스템(ESM)의 개발에 대한 요구가 증가되고 있다. 그러나, 불행하게도 개발자들은 관련 표준의 미비로 어려움을 겪어왔다. 최근 ISTF가 침입차단 시스템 및 침입탐지 시스템의 로그 형식 표준을 발표하였으나 실제적으로 효율적인 ESM을 위해서는 이벤트 및 제어 메시지 등의 추가적인 표준 개발이 요구된다. 본 연구는 ISTF 표준을 분석하고 침입차단 시스템 및 침입탐지 시스템의 이벤트 및 제어 표준을 제안하고자 하며, 본 연구 결과는 ESM의 개발과 지속적인 관련 표준 개발에 도움이 될 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.534-539
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• 2007

본 논문에서는 저압 배선 진단 시스템 개발을 위한 지능형 차단 시스템을 제안한다. 제안된 배선 진단 시스템은 TFDR(Time-Frequency Domain Reflectometry) 알고리즘을 통해 배선이 어떤 상태인지를 보여 주는 시스템이다. 그리고 제안된 진단 시스템으로부터 얻은 신호를 분석하여 이상 종류에 따라 분류하는 시스템을 통해 지능형 차단 시스템을 제안한다. 일반적으로, TFDR을 통해 알아 낼 수 있는 이상의 종류는 damage, open 그리고 short 이다. 각 상황에 대한 효율적인 분류를 위하여 IF-THEN 규칙에 기반 한 분류기가 사용된다. 기존 TFDR이 수행되었던 통신선 케이블의 실험 데이터에 기반 한 실험을 통해 본 제안 내용의 우수성을 보이게 된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2004년도 춘계종합학술대회
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• pp.541-544
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• 2004

지식정보사회로의 변천은 우리의 삶을 보다 편리하고 윤택하게 해주고 있지만 미처 예상하지 못했던 부작용 또한 적지 않게 발생하고 있어 이에 대한 해결방안을 모색하는 것이 시급한 실정이다. 아직 인성이 발달되지 못한 청소년들이 정보통신망을 통해서 유통되고 있는 수많은 음란물과 폭력물과 같은 유해정보에 무방비상태로 노출되고 있는 것도 정보화사회의 대표적인 역기능 중의 하나라고 할 수 있다. 이 문제점 해결을 위해 본 논문에서는 사이트 상에서 제공되어지는 내용을 AC 머신을 이용하여 유해 단어를 추출하고 유해 정보 데이터베이스를 이용해서 유해 단어에 가중치를 부여했다. 그 결과로 유해 정보를 포함한 사이트는 90%의 차단률을 보여 효율적인 시스템으로 판명되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.543-546
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• 2023

봇넷은 지속적으로 사이버 범죄에 이용되고 있으며 네트워크 환경에 큰 위협이 되고 있다. 기존에는 봇들이 C&C 서버와 통신하는 것을 방지하기 위해 블랙리스트를 기반으로 DNS 서버에서 봇넷 도메인을 탐지하는 방식을 주로 사용하였다. 그러나 도메인 생성 알고리즘(DGA)을 이용하는 봇넷이 증가하면서 기존에 사용하던 블랙리스트 기반의 도메인 차단 방식으로는 더 이상 봇넷 도메인을 효율적으로 차단하기 어려워졌다. 이에 따라 봇넷 도메인 생성 알고리즘을 통해 생성되는 도메인의 특성을 분석하고 이를 토대로 봇넷 도메인을 식별하고 차단하고자 하는 시도가 계속되고 있다. 특히 연속적인 데이터 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘을 이용하여 봇넷 도메인의 특징을 효과적으로 추출하고 정확도가 높은 탐지 모델을 구축하고자 하는 연구가 주를 이루고 있으며, 탐지뿐만 아니라 봇넷 그룹(Family) 분류까지 연구가 확장되고 있다. 이에 본 논문에서는 봇넷 도메인 생성 알고리즘에 의해 생성되는 봇넷 도메인을 식별 및 분류하기 위해 딥러닝 기술을 적용한 최근 연구 동향을 조사하고 앞으로의 연구 방향성을 논의하고자 한다.