본 논문에서는 유전자 알고리즘(genetic Algorithm)을 사용하여 벡터 양자화(vector quantization : VQ)를 수행하는 방법을 제안하고자 한다. 벡터 양자화를 수행하여 코드북(codebook)을 생성할 때 생성된 코드북과 학습벡터(training vector)사이에는 반드시 양자화 오차(quantization error)가 발생하는데 기존의 K-means 알고리듬을 사용하여 코드북을 생성했을 경우 양자화 오차를 줄이는데 한계가 있었다. 본 논문에서 제안하는 유전자 알고리즘을 이용한 벡터 양자화는 이 양자화 오차를 감소시키기 위해서 연구되었다. 제안한 방법의 성능을 평가하기 위해 음성데이터를 기존의 K-means 알고리즘에서 클러스터의 중심을 선택하는 방법중의 하나인 Minimax방법으로 코드북을 생성하여 제안한 방법과 양자화 오차를 비교한 결과 양자화 오차가 감소됨을 알 수 있었다.
우리나라는 원자력발전 3대 핵심기술인 원전계측제어시스템(MMIS), 원자로냉각재펌프(RCP), 원전설계핵심코드의 국산화를 추진하고 있다. 지난해 가장 먼저 MMIS가 국산화에 성공했으며, IAEA로부터 우수성을 평가받을 정도로 기술적 우위를 확보했다. 원전설계핵심코드 중 노심설계코드도 2010년에 개발을 완료하였다. RCP도 일부 구성품은 이미 국산화에 성공하였으며, 2012년에 순수 국산제품 개발이 완료될 예정이다.
난독화 기술은 프로그램의 기능성은 그대로 유지하면서 자료구조, 제어흐름 등 내부 로직을 변형함으로써 프로그램의 분석을 지연시키는 기술이다. 그러나 이러한 난독화 기술을 악성코드에 적용함으로써 안티바이러스 소프트웨어의 악성코드 탐지율을 저하시키는 사례가 빈번하게 발생하고 있다. 소프트웨어 지적재산권을 보호하기 위하여 적용되는 난독화 기술이 역으로 악성코드에 적용됨으로써 악성코드 탐지율을 저해할 뿐만 아니라 이의 분석을 어렵게 하여 악성코드의 기능성 파악에도 어려움을 주게 되므로 난독화가 적용된 코드를 원본에 가깝게 복원할 수 있는 역난독화 기술의 연구 또한 꾸준히 지속 되어야 한다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구 중 대중적으로 널리 알려져 있는 도구인 VMProtect 3.4.0에서 제공하는 세부 난독화 기술 중 Pack the Output File, Import Protection의 옵션이 적용되어 난독화 된 코드의 특징을 분석하고 이의 역난독화 알고리즘을 제시하고자 한다.
출입국 관리 절차를 간소화하는 방안의 하나로 퍼지 신경망을 이용한 여권 인식 시스템을 제안한다. 제안된 여권 인식 방법은 소벨 연산자와 수평 스미어링, 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 코드의 문자열 영역을 추출한다 여권의 문자열 영역은 OCR 문자 서체로 구성되어 있고, 명도 차이가 다양하게 나타난다. 따라서 추출된 문자열 영역을 블록 이진화와 평균 이진화를 각각 수행하고 그 결과들을 AND 비트 연산을 취하여 적응적으로 이진화한다. 이진화된 문자열 영역에 대해서 개별 코드의 문자들을 복원하기 위하여 CDM(Conditional Dilation Morphology) 마스크를 적용한 후, 역 CDM마스크와 HEM(Hit Erosion Morphology)마스크를 적용하여 잡음을 제거한다 잡음이 제거된 문자열 영역에 대해 수직 스미어링을 적용하여 개별 코드의 문자를 추출한다. 추출된 개별 코드의 인식은 퍼지 ART 알고리즘을 개선하여 RBF 네트워크의 중간층으로 적용하는 퍼지 RBF 네트워크와 개선된 퍼지 ART 알고리즘과 지도 학습을 결합한 퍼지 자가 생성 지도 학습 알고리 즘을 각각 제안하여 여권의 개별 코드 인식에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위해서 실제 여권 영상을 대상으로 실험한 결과, 제안된 추출 및 인식 방법이 여권 인식에서 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 RGB 컬러 정보와 퍼지 이진화를 이용하여 차량 번호판의 개별 코드를 추출하는 방법을 제안한다 제안된 방법은 비영업용 차량 영상에서 차량 번호판 영역을 추출하기 위해 녹색의 분포가 밀집되어 있는 영역을 번호판의 후보 영역으로 설정하고 번호판의 후보 영역에서 흰색의 밀집도가 높은 부분을 번호판의 영역으로 추출한다. 개별 코드 추출은 추출된 번호판 영역에서 3×3 소벨 마스크를 이용하여 잡음을 제거하고 퍼지 이진화 방법을 적용하여 번호판의 영역을 이진화 한다. 이진화된 번호판 영역을 윤곽선 따라가기 알고리즘을 적용하여 개별 코드를 추출한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위하여 실제 비영업용 차량 번호판에 적용한 결과, 기존의 방법보다 번호판 영역에서 개별 코드의 추출률이 개선된 것을 확인하였다.
본 연구에서는 다중 전송률을 갖는 WCDMA 시스템에서 OVSF코드를 사용한 새로운 코드 그룹화 간섭제거기를 제안한다. 사용자들은 전송률에 따라 길이가 다른 OVSF 코드를 할당하며 대표코드가 같은 OVSF 코드를 사용하는 사용자들을 그룹화 한다. 제안된 코드그룹화 간섭제거기는 그룹간 간섭을 제거한 후 그룹내 간섭을 차례로 제거한다. 간섭제거기는 간섭사용자들의 정확한 정보 없이 원하는 사용자의 코드 정보만 알고 있어도 간섭제거 및 사용자신호의 검출이 가능하다. 제안된 시스템은 그룹 단위의 처리를 통하여 간섭을 보다 쉽고 간단하게 제거함으로써 성능이 향상되며 기존 방식보다 효율적인 시스템을 구현할 수 있다.
코드 난독화는 프로그램을 해석하거나 위조 또는 변조 방지를 목적으로 프로그램을 쉽게 이해할 수 없도록하는 기술이다. 역난독화는 난독화된 프로그램을 입력으로 받아 원 소스의 의미를 역공학 기술을 통해 분석하는 기술이다. 본 논문은 가상화 기반 환경에서 바이너리 코드에 대한 난독화 및 역난독화 기술에 대한 분석 연구이다. VMAttack를 기반으로 정적 코드분석, 동적 코드분석, 최적화 기법에 대한 구체적인 분석을 통해 난독화 및 역난독화 기술을 구체적으로 분석한 후 실레 바이너리 코드에 대해 난독화와 역난독화 기술을 실험하였다. 본 논문를 통하여 다양한 가상화, 난독화에 대한 연구를 진행할 수 있을 것으로 기대된다. 특히, 스택-기반 가상 머신에서 연구한 것을 레지스터-기반 가상 머신에서 실행될 수 있게끔 기능을 추가하여 연구를 시도해볼 수 있을 것이라 기대된다.
본 논문에서는 MPEG2(Moving Picture Expert Group 2)비디오 디코더에서 영상데이타를 디코딩하는 기술에 관한 것으로, 종래의 동여상 처리기에서는 허프만 코드화 처리를 하여 정지영상을 부호화한 후 분할기반 부호화 방식의 동영상 처리기법을 사용하였으나 1프레임의 코드화시에도 많은 계산 알고리즘이 필요하고 이미지의 닮음정도를 객관적수치로 표현할 수 없으므로 비슷한 이미지를 중복 코드화 작업 및 전송 작업을 하는 결함이 있었다. 본 눈문에서는 이를 해결하기 위하여 이미지의 닮음정도를 수치화하고 기준값 이하의 영상은 코드화 작업을 하지않고 계산된 영상 변화값에 의해 구현된 영상으로 대체하여 저장 및 전송하도록 하여 시각적으로 전혀 거부감이 없는 동영상을 구현하였다.
웹 서비스의 증가와 자동화된 공격 도구의 발달로 최근 대부분의 악성코드 유포 경로는 웹 서비스를 통하여 이루어지고 있다. 또한 웹의 기본 언어인 자바스크립트를 이용한 난독화 기법을 통해 악성코드 은닉 사이트의 URL이나 공격 코드를 숨기기 때문에, 기존 패턴 매칭 기반의 네트워크 보안 솔루션으로는 탐지에 한계가 존재하게 된다. 이를 해결하기 위하여 사용자의 웹브라우저에서 악성 자바스크립트를 탐지하기 위한 여러 방안이 제시되었지만, 최근 APT공격과 같이 특정 기업이나 조직 네트워크에 침투하기 위한 고도화된 공격에 대응하기에는 한계가 존재한다. 이런 유형의 공격에 대응하기 위해, 외부에서 유입되는 트래픽에 대해 난독화된 악성코드가 웹을 통해 유입되는지 일괄적인 탐지가 필요하며, 기존 패턴 매칭 기반 솔루션에서 탐지율의 한계를 극복하기 위해 난독화된 자바스크립트를 복호화 하여 숨겨진 악성코드를 탐지할 수 있는 새로운 방법이 필요하다. 본 논문에서는 오픈소스인 Jsunpack-n[1] 을 개량하여 자바스크립트의 함수 오버라이딩 기법과 별도의 자바스크립트 인터프리터를 통해 악성코드에 적용된 난독화 기법에 상관없이 숨겨진 악성코드를 자동적으로 탐지할 수 있는 도구를 제안한다.
인터넷의 발달로 많은 편리와 이익을 얻었지만 반대로 지능화되는 악성코드로 인하여 사용자의 경제적, 사회적 피해를 주고 있다. 이를 탐지하고 방어하기 위해 대부분 시그니처 기반의 탐지나 방어 프로그램을 사용하지만 지능화된 악성코드의 변종을 막기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 쏟아져 나오는 지능화된 악성코드를 탐지하고 방어할 수 있는 모델을 제안한다. 제안 모델은 악성코드의 특성을 이미지화하여 딥러닝을 이용한 학습을 통해 만들어지며 새롭게 탐지된 악성코드와 악성코드 변종들은 이미지화를 수행한 다음 만들어진 모델에 적용하여 탐지한다. 제안된 모델을 사용하면 기존에 탐지되었던 악성코드와 더불어 유사한 변종도 대부분 탐지됨을 알 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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