최근 악성코드로 인한 피해가 증가하고 있다. 악성코드는 악성코드가 속한 종류에 따라서 대응하는 방법도 다르기 때문에 악성코드를 종류별로 분류하는 연구도 중요하다. 기존에는 악성코드 시각화 과정을 통해서 생성된 악성코드의 글로벌 이미지를 사용해 악성코드를 각 종류별로 분류한다. 글로벌 이미지를 악성코드로부터 추출한 바이너리 정보를 사용해서 생성한다. 하지만, 글로벌 이미지만을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류하는 경우 악성코드의 종류별로 중요한 특징을 고려하기 않기 때문에 분류 정확도가 떨어진다. 본 논문에서는 악성코드의 글로벌 이미지에 악성코드의 종류별 특징을 나타내기 위한 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용한 악성코드 분류 방법을 제안한다. 첫 번째, 악성 코드로부터 바이너리를 추출하고 추출된 바이너리를 사용해서 글로벌 이미지를 생성한다. 두 번째, 악성 코드로부터 로컬 특징을 추출하고 악성코드의 종류별 핵심 로컬 특징을 단어-역문서 빈도(Term Frequency Inverse Document Frequency, TFIDF) 알고리즘을 사용해 선택한다. 세 번째, 생성된 글로벌 이미지에 악성코드의 패밀리별 핵심 특징을 픽셀화해서 적용한다. 네 번째, 생성된 로컬 특징 기반 글로벌 이미지를 사용해서 컨볼루션 모델을 학습하고, 학습된 컨볼루션 모델을 사용해서 악성코드를 각 종류별로 분류한다.
플라즈마 시뮬레이션을 수행하기 전에 현 컴퓨터의 계산 능력범위 내에서 물리적으로 타당하게 설명할 수 있는 수치 해석 방법을 먼저 정한다. 예를 들면, 가스 반응이 많고 각 가스 반응 중에 중요가스 반응을 빠르고 선택적으로 선별하고자 할 때, 혹은 외부 입력 변화에 따른 플라즈마 종의 온도 또는 밀도를 대략적으로 파악하고자 할 때는 공간적인 분포를 고려하지 않는 0차원 global 모델링을 이용한다. 압력이 높고 충돌이 빈번한 경우에는 플라즈마를 유체적인 관점에서 기술이 가능하므로, 볼츠만 방정식에서 속도에 관한 0차, 1차, 2차 모멘텀을 이용하여 유도된 유체 방정식을 이용한다. 반대로 압력이 낮고 충돌이 거의 없는 경우에는 플라즈마 입자를 개별적으로 추적하는 입자 전산 모사 방법을 이용한다. 지금까지는 앞에서 언급한 예와 같이, 개별 플라즈마 상태에 맞는 시뮬레이션 코드를 각각 만들어야 했고, 각 코드를 개별적으로 유지 보수해야 했다. 하지만, 개별적으로 코드를 유지 보수를 해야 할 경우에는, 동일한 기능을 하는 함수를 반복적으로 각 코드에 입력해야 하는 불편함이 따르고, 각 수치해석 방법의 장점을 모은 하이브리드 방법과 같은 전사모사를 개발할 때 각 기능을 통합해야 하는 어려움이 따른다. 또한 지금까지 개발된 대부분의 플라즈마 코드는 외부 입력에 대해 유연하지 못한 대처로 새로운 가스 반응을 추가하거나 새로운 수치해석 방법을 추가할 경우에는 코드를 전체적으로 수정해야 하는 어려움이 있었다. 따라서 코드를 통합적으로 관리할 수 있고, 외부 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있는 시뮬레이터가 필요했다. 여기에서는 객체 지향 언어인 C++ 언어를 이용하여, 사용자 입력에 대해 유연하게 대처할 수 있고, 복잡한 화학 반응을 특정 수치 해석 방법에 상관없이 통합적으로 관리할 수 있는 코드를 개발하였다.
기하급수적으로 증가하고 있는 변종 악성코드에 대응하기 위한 식별 연구가 다양화 되고 있다. 최근 연구에서는 기존 악성코드 분석 기술 (정적/동적)의 개별 사용 한계를 파악하고, 각 방식을 혼합한 하이브리드 분석으로 전환하는 추세이다. 나아가 변종 식별이 어려운 악성코드를 더욱 정확하게 식별하기 위해 기계 학습을 적용하기에 이르렀다. 이에 따라, 본 논문에서는 변종 악성코드 식별을 위해 각 연구에서 활용한 기계 학습 기술과 사용한 악성코드 특징을 중심으로 변종 악성코드 식별 연구를 분류 및 분석한다.
본 논무에서는 HMM과 VQ를 이용한 고립단어에 대한 화자종속 및 화자독립 음성인식시스템을 만들고 여기에 화자적응을 하는 방법에 대한 연구를 했다. 화자적응방법에는 크게 VQ코드북을 적응시키는 방법과 HMM패러미터블 적응시키는 방법이 있다. 코드북적응을 하는 방법으로서 기존코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화한 뒤 각 코드벡터에 해당하는 적응음성의 평균을 구해서 새로운 화자의 코드북을 구해주는 방법과 기준코드북에 대해 새로운화자의 적응음성을 양자화할 때 HMM의 각 상태에서 각각의 코드벡터를 발생할 확률을 거리오차의 계산에서 고려해 비록 거리오차는 크지만 그 코드벡터를 발생할 확률이 매우 높으면 적응음성이 그 코드벡터에 index되게해서 각 코드벡터에 해당하는 모든 적응음성데이타의 평균을 새로운 코드북으로 하는 두가지 알고리즘을 제안한다. 이렇게 함으로써 기존의 기준코드북을 초기 코드북으로해서 LBG알고리즘을 사용해서 적응음성데이타에 대한 새로운 코드북을 만드는 방법에 비해 5-10배의 계산시간을 감소하게 된다. 이 새로운 코드북으로 적응음성데이타를 다시 index해서 이 index된 음성렬로 HMM패러미터를 적응했다. 제안된 알고리즘이 코드북적응을 하는 경우에 기존의 적응방법에 비해 5-10배의 계산 시간을 단축하면서 인식률에서는 더 나은결과를 얻었다. 또 같은 적응방법에 대해서 화자종속모델 보다는 화자독립모델에 대해서 화자적응하는 것이 더 나은 인식결과를 보여주었다.
ACELP 구조의 음성 압축기는 우수한 음질을 제공하지만 최적의 코드 벡터를 구하기 위한 계산량이 상당히 많은 단점이 있다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 AMR 음성 압축기의 코드북을 매우 효율적으로 검색하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 코드북 검색 방법은 완전 순차적인 검색 방법을 사용하여 대략적인 코드 벡터를 구하고, 코드 벡터의 각 펄스들의 중요도를 계산하여 중요도가 낮은 펄스를 새로운 펄스로 교환하는 펄스 교환 과정을 수행하여 코드 벡터의 성능을 향상시키는 방법을 사용한다. 또한, AMR 음성 압축기의 구조에 맞도록 트랙별로 이동하면서 순차적으로 코드북을 검색하여 다수의 대략적인 코드벡터를 찾은 후, 각 코드 벡터에 대하여 펄스 교환 과정을 수행하여 최적의 코드 벡터를 구한다. 제안한 코드북 검색 방법을 AMR 음성 압축기의 모든 모드에 적용하여 코드북 검색을 위한 계산량과 성능을 측정하였으며, 모든 모드에 대하여 매우 적은 계산량으로 동등한 성능을 가지는 것을 확인하였다
현재 국내의 바코드 체계는 거의 모든 항목에 관하여 KAN-13 코드의 체계를 이용하고 있으며, 이는 상품정보에 관련하여 국가코드, 제조업체코드, 상품품목코드, 체크디지트의 4개 부분에 각각의 성질에 따른 내용을 담아 그 상품의 특성을 나타낸다. KAN-13은 상품 각각의 성질을 나타내는 데에는 문제가 없지만 매입, 매출 및 재고업무 관리 등의 물류정보에 관련된 정보를 자동화·전산화하기 위해서는 적합하지 못하다. 이를 보충하기 위해 KAN-13 코드의 체계에 한 자리의 물류 식별코드가 추가되어 박스 단위를 표시할 수 있는 EAN-14 코드 체계의 도입이 필연적이다. 본 논문에서는 기존의 국내외 각 분야에 사용되어 진 EAN-13 코드와 EAN-14 코드의 사례를 비교 분석하여 국내의 EAN-14 코드 사용의 필연성을 제시하였고, 각 분야 중 특히 의약품의 사례를 중심으로 살펴보았다. 향후 EAN-14 코드의 체계는 좀더 구체적이고 광범위한 정보를 담고 있는 바코드 체계인 EAN-128 코드 체계의 구현을 위한 기반을 조성하게 될 것이다.
본 논문에서는 센서 네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus를 기반으로 수행되는 센서 네트워크를 위한 프로그램의 코드를 자동으로 생성하는 기법을 제시한다. 즉, 센서 네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 코드를 자동으로 생성하도록 하는 기법을 제시한다. 센서 네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서 네트워크의 각 노드에 대한 속성을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 이를 위하여 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 제공한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서 네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서 네트워크를 이용하는 어플리케이션을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여, 오류를 찾아내어 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계 및 구현한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크 상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.
자바 클래스 파일은 각 플랫폼에 독립적인 중간 코드 형태의 바이트코드와 자료 구조로 구성됨으로서 네트워크를 통하여 플랫폼에 독립적으로 인터프리티브 컴파일링 시스템에서 실행된다. 그러나 클래스 파일을 생성하는 자바 컴파일러는 각 플랫폼에 독립적인 바이트코드 표현에 제약을 받기 때문에 효율적인 코드를 생성하는데 한계가 있다. 또한, 자바 가상 기계에서 동적 링킹을 지원하기 위하여 고안된 상수 풀(constant pool)의 크기가 상대적으로 큰 특징을 갖는다. 따라서 자바 클래스 파일이 네트워크와 같은 실행 환경에서 효과적으로 실행되기 위해서는 작은 크기와 효율적인 코드에 대한 변환이 요구된다. 본 논문에서는 자바 클래스 파일이 인터넷 및 분산환경 시스템에서 효율적으로 실행되기 위해서 클래스 파일의 크기를 줄이는 방법과 자바 컴파일러가 생성한 바이트코드에 대해 최적화를 수행하는 최적화 방법론을 제시하고, 코드 최적화기를 설계한다. 최적화된 클래스 파일은 코드 크기를 줄이고, 효율적인 코드를 생성함으로서 네트워크상의 전송 속도뿐만 아니라 가상 기계에서 좀 더 빠르게 실행할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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