본 논문은 악성코드의 이미지화와 전이학습을 이용한 악성코드 분류 방안을 제안한다. 공개된 악성코드는 쉽게 재사용 또는 변형이 가능하다. 그런데 전통적인 악성코드 탐지 기법은 변형된 악성코드를 탐지하는데 취약하다. 동일한 부류에 속하는 악성코드들은 서로 유사한 이미지로 변환된다. 따라서 제안하는 기법은 악성코드를 이미지화하고 이미지 분류 분야에서 검증된 딥러닝 모델을 사용하여 악성코드의 부류를 분류한다. Malimg 데이터셋에 대해 VGG-16 모델을 이용하여 실험한 결과 98% 이상의 분류 정확도를 나타냈다.
악의적인 소프트웨어 역공학으로부터 프로그램이 가지는 코드를 보호하기 위해서 코드 난독화가 제안되었다. 이것은 기존에 존재하는 프로그램 코드를 어렵게 변환시키는 것으로 프로그램 코드에 대한 악의적인 정적 분석을 어렵게 만든다. 코드 난독화는 난독화 목적에 따라 레이아웃, 데이터, 제어 난독화로 분류되어진다. 이 중 제어 난독화는 프로그램이 가지는 제어 흐름에 대한 추상적인 정보를 보호하는 것으로 다양한 종류의 개별 제어 흐름 난독화 변환이 제안되었지만, 이를 효과적으로 적용할 수 있는 방법은 제안되지 않았다. 본 논문에서는 제어 흐름 난독화 변환을 프로그램에 효과적으로 적용할 수 있는 난독화 전략을 제안하고, 실험을 통해서 제안한 난독화 전략의 효용을 보였다.
벡터 양지화(VQ)는 신호 처리분야에서 정보의 압축을 위해 사용하는 아주 잘 알려진 방법이다. 벡터 양지화는 정보를 대량으로 줄이면서 그 효율을 떨어 뜨리지 않는 방향으로 발전해 왔다. VQ코드북의 크기가 커지면 하나의 코드워드를 찾기위한 시간이 증가하게 된다. 코드북의 빠른 검색을 위하여 다른 방법에 제안 되기도 했으나 최적 검색 방법이라고는 볼 수 없다. 본 고에서는 음성인식에 적용할 목적으로 기존의 방법으로 구성된 코드북의 구성을 변형 하지 않고 검색 속도를 증가 시킬 수 있는 방법을 기수랗고 그 효율에 대해서 설명한다.
영상 자료는 일반적으로 많은 정보량을 가지기 때문에 저장 공간과 전송 시간의 문제 등이 발생한다. 이 문제를 해결하기 위해 영상 압축 기법이 사용되며 그 방법 중의 하나로 벡터 양자화가 있다. 벡터 양자화는 압축률은 높지만 시간이 많이 걸리는데, 전체 처리 시간 중에서도 영상의 각 블록에 해당하는 코드벡터를 찾기 위해 주어진 코드북을 탐색하는 단계에 소요되는 시간이 가장 큰 비중을 차지한다. 본 논문에서는 코드북 탐색에 소요되는 시간을 줄여 벡터 양자화를 빠르게 하기 위한 방법으로 삼각 부등식을 이용하는 빠른 코드북 탐색법을 제안한다. 제안된 방법은 삼각 부등식을 이용해 구한 하한값을 기준으로 불필요한 계산을 줄여서 탐색 속도를 증가시킨다. 제안된 방법의 평가를 의해 100장의 256$\times$256, 256 레벨 흑백 영상을 사용하였고, 기존의 전체 탐색 방법에 비해 배 이상의 속도 향상을 얻을 수 있었다.
본 연구에서는 퍼지사상화(fuzzy mapping)에 의한 사상된(mapped) 코드북을 사용하는 화자적은 음성합성 알고리즘을 제안한다. 입력화자와 기준화자의 코드북은 신경망 클러스터링 알고리즘인 자율경쟁 학습을 사용하여 작성된다. 사상된 코드북은 입력 음성벡터에 대한 두 화자의 대응 코드벡터의 소속갑(membership value)으로 퍼지 히스토그랩을 작성하여 이들을 1차 결합함으로써 얻어지는 퍼지사상화에 의하여 작성된다. 음성합성시에는 사상된 코드북을 사용하여 입력화자의 음것을 퍼지 벡터양자화한 다음, CFM 연산으로 합성함으로써 입력화자에 적응된 합성음을 얻는다. 실험에서 여러 입력화자로 30대의 남성, 20대의 여성음을 사용하였고 기준음석으로 입력음성과는 다른 20대의 여성음성을 사용하였다.실험에 사용된 음성데이타는 문장/안녕하십니까/와/굿모닝/이다. 실험결과는 각각의 입력화자에 기준화자 음성이 적응된 합성음을 얻었다.
오늘날 사용되고 있는 소프트웨어의 규모는 옛날과는 비교가 안 될 정도로 커졌다. 또한, 소프트웨어는 여러 개발자의 협업을 통해 만들어지게 된다. 이러한 개발 구조는 코드 이해를 도와주는 '방법'의 필요성을 요구하게 되었다. 코드 시각화는 그 방법의 하나로, 커다란 코드를 도형 등을 이용해 쉽게 이해할 수 있도록 한다. 이러한 시각화 방법은 널리 사용되고 있는 언어에 대해서는 많은 방법이 제공되고 있지만, 한글 프로그래밍 언어에 대해서는 제공되고 있는 방법이 없다. 이 논문에서는 한글 프로그래밍 언어인 '새싹'을 대상으로 하는 코드 시각화 방법을 제안한다.
이 논문은 사람 눈의 공막컬러코드와 공막혈관징후패턴코드 생성에 의한 공막진단시스템 구현에 관한 연구이다. 시스템은 고성능 DSP 영상처리 프로세서를 기반으로 PGC 프로그램어불 게인제어 선처리 및 RISC SD프레임저장 메모리 등으로 구성된다. PGC는 RGB신호를 최적화하고 그래리 영상에서 에지가 검출된다. 판별 및 매칭 처리알고리듬은 공막컬러코드화 및 혈관징후패턴코드 생성을 실행된다. 공막컬러코드는 메모리 맵의 위치에서 YCbCr값을 구하고 허용오차 범위를 적용하여 생성된다. 혈관징후패턴코드는 24시간등분과 13환형등분 구역에 의해 디지털화 되고 중첩매칭과 허용오차 적용에 의해 코드화된다. 실험결과 성능에서 시스템은 40ms로 동작하고 진단오차는 컬러판별이 평균 약20%, 혈관징후패턴 매칭이 약 24%이다. 이 시스템 및 기술은 세분화와 환자데이터베이스화 하면 공막진단 의용시스템으로 사용 할 수 있다.
프로그램 소스코드는 텍스트를 기반으로 하는 정보이며 동시에 논리 구조를 포함하고 있는 복잡한 구문의 집합체이다. 특히 소스코드의 규모가 수만 라인에 이르는 경우 구조적, 논리적인 복잡함으로 인해 기존의 빅데이터 시각화 기법이 잘 적용되기 힘들다는 문제가 발생한다. 본 논문은 소스코드가 갖는 구조적인 특징을 시각화하는데 있어 필요한 절차를 제안한다. 이를 위해 본 논문은 파싱 과정을 거쳐 생성된 추상구문트리를 대상으로 프로그램의 구조특징을 표현하기 위한 자료형의 정의, 함수간 호출관계를 표현한다. 이들 정보를 바탕으로 제어 정보를 네트워크 형태로 시각화함으로써 모듈의 구조적인 특징을 개괄적으로 살펴볼 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 대규모 소프트웨어의 구조적 특징을 이해하거나 변경을 관리하는 효과적인 수단으로 활용할 수 있다.
자바 바이트코드는 타겟 머신이 아닌 자바 가상머신 상에서 동작된다. 이러한 자바 바이트코드는 바이너리 코드보다 고수준 표현을 사용하고 있어서 대부분의 자바 바이트 코드는 다시 자바 소스 파일로 바꿀 수도 있다. 난독화란 기본적으로 코드를 이해하기 어렵게 만드는 기술을 의미한다. 자바 코드의 보호를 위해서는 난독화가 사용될 수 있다. 그러나 프로그램을 복잡하게 만드는 난독화 기법은 대부분 프로그램의 크기를 증가시키고 실행 속도 또한 느려지게 만드는 원인이 된다. 본 논문에서는 대입문 병합 기법을 이용한 효율적인 자바 난독화 기법을 새롭게 제안한다. 대입문 병합 기법이 적용되면 대입문에 부작용(side effects)이 추가되어 대입문을 이해하기 어렵게 된다. 추가적으로 바이트코드의 크기가 줄어드는 장점도 있다.
본 논문은 파운틴 코드를 기반으로 하는 응용계층 순방향오류정정을 설계하고 무선 네트워크 사용자에게 효율적으로 정보를 전송하기 위한 방안에 관하여 논한다. 파운틴 코드는 이진 대칭 소실 (erasure) 채널에서 데이터 전송을 효율적으로 하기 위해 개발된 채널 부호화 방식이다. 송신단은 원 정보를 부호화하여 전송하고, 수신단은 일정량 이상의 부호화된 데이터 수신한 후 원 정보를 복원한다. 파운틴 코드의 복호화 성능은 정해진 변수 c값에 따라 달라질 수 있으며, 적절한 값으로 설정되지 않을 경우, 필요이상의 부호화된 데이터를 수신하게 될 수 있다. 본 논문에서는 파운틴 코드의 특성을 분석하고, 실험을 통하여 원하는 복호화 성능을 유지할 수 있는 적절한 c의 값을 찾는다. 또한, 무선 네트워크 테스트베드 환경에서 파운틴 코드 기반의 응용계층 순방향오류정정을 구현하고 부호화 및 복호화 성능을 평가한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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