본 논문에서는 Wavelet/VQ 코딩 기법에 효율적인 두 가지의 고속 VQ 코드북 탐색 알고리즘을 제안한다. 웨이브렛 계수 블록 내에서 코드북의 코드워드들의 원소, 즉 웨이브렛 계수가 큰 값을 가질 확률이 적다. 이러한 특성을 코드북 탐색에 이용하기 위하여 각 서브밴드에서 코드워드의 에너지 크기로 재정렬된 인덱스 테이블을 이용한다. 코드북 탐색 시 인덱스 테이블을 이용하여 코드워드의 큰 계수 값과 그에 대응하는 입력벡터의 원소를 먼저 비교함으로써 PDE의 탈출 조건을 조기에 만족하게 되어 탐색 시간이 줄어들게 된다.
악성코드인지의 가부가 나지 않은 실행 파일이 언제, 어떻게 동작하는지 여부를 판단과 수집을 위해 분석가들은 악성코드에 노출되기 쉬운 환경으로 조성된 PC를 이용하여 악성코드를 수집, 분석을 해왔다.이러한 PC를 악성코드의 인큐베이터라고도 할 수 있겠다. 이러한 PC를 두는 것은 시간 등에 큰 제약을 받게 되며, 분석이 쉬운 환경이 아니다. 이러한 환경 개선을 위해서 앞선 분석가들은 샌드박스 형태의 도구를 이용하고자 했다. 하지만 샌드박스 형태의 도구는 굉장히 제한적인 기능만을 제공하고 악성코드의 가부가 결정된 실행 파일에게만 적용시킬 수 있는 등의 단점을 가지고 있었다. 이 후 제안된 방법은 실제 PC와 근접한 수준의 환경을 제공하는 가상 PC이다. 이러한 가상 PC는 분석자에게 많은 편의를 제공하였으나 시간적인 부분에서 가지는 제한점은 기존과 동일하다. 본 논문에서는 가상 PC 분석 환경에서 시계를 가속하여 이러한 시간적인 부분에 대해 분석시간을 단축할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법을 적용할 경우 특정 시기 혹은 특정 시간 뒤에 동작하는 악성 코드의 활동시기와 조건을 가속한 시간만큼 단축하여 확인할 수 있다. 즉, PC를 감염시킨 뒤에 48시간이 지난 뒤에 공격 활동을 시작하는 악성코드가 시계를 2배로 가속하는 가상머신이라면 24시간 뒤에 행위를 탐지할 수 있다.
최근 IT 산업의 지속적인 발전으로 사용자들을 위협하는 악성코드, 피싱, 랜섬웨어와 같은 사이버 공격 또한 계속해서 발전하고 더 지능화되고 있으며 변종 악성코드도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 지금까지의 시그니처 패턴 기반의 탐지법으로는 이러한 방대한 양의 알려지지 않은 악성코드를 탐지할 수 없다. 따라서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법들이 제안되고 있다. 이에 본 논문에서는 CNN 모델 중 낮은 인식 오류율을 지닌 모델을 선정하여 정확도(Accuracy)와 F1-score 평가 지표를 통해 비교하고자 한다. 두 가지의 악성코드 이미지화 방법을 사용하였으며, 2015 년 이후 ILSVRC 에서 우승을 차지한 모델들과, 추가로 2019 년에 발표된 EfficientNet 을 사용하여 악성코드 이미지를 분류하였다. 그 결과 2 바이트를 한 쌍의 좌표로 변환하여 생성한 256 * 256 크기의 악성코드 이미지를 ResNet-152 모델을 이용해 분류하는 것이 우수한 성능을 보임을 실험적으로 확인하였다.
악성코드를 분석하는 기존 기법인 정적분석은 빠르고 효율적으로 악성코드를 탐지할 수 있지만 난독화된 파일에 취약한 반면,, 동적분석은 난독화된 파일에 적합하지만 느리고 비용이 많이 든다는 단점을 가진다. 본 연구에서는 두 분석 기법의 단점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 활용한 난독화에 강한 정적분석 모델을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법은 원본 코드 및 난독화된 파일을 grayscale 이미지로 변환하여 데이터셋을 구축하고 AutoEncoder 를 사전학습시켜 encoder 가 원본 파일과 난독화된 파일로부터 원본 파일의 특징을 추출할 수 있도록 한 이후, encoder 의 output 을 fully connected layer 의 입력으로 넣고 전이학습시켜 악성코드를 탐지하도록 하였다. 본 연구에서는 제안한 방법론은 난독화된 파일에서 악성코드를 탐지하는 성능을 F1 score 기준 14.17% 포인트 향상시켰고, 난독화된 파일과 원본 파일을 전체를 합친 데이터셋에서도 악성코드 탐지 성능을 F1 score 기준 7.22% 포인트 향상시켰다.
이 논문은 Gabor 필터를 이용하여 두 서명 사이의 유사도를 계산하는 온라인 서명 검증 방법을 제안한다. 온라인 서명들의 유사도를 계산하기 위해서는 두 입력 서명의 각 위치 사이의 시간적인 대응 관계를 정확하게 구하는 것이 중요하다. 그러나 DP(dynamic programming) 매칭을 이용하는 기존의 포인트 매칭 방법은 시간이 많이 소요되는 단점이 있었다. 이 논문에서는 Gabor 필터의 위상 출력을 이용하여 두 서명 사이의 시간적인 대응 관계를 빠르게 추정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 서명의 상이도로서 두 가지 척도를 정의한다. 첫째, 추정된 지역적 시간 변이로부터 두 서명사이의 시간적 상이도를 구하고, 둘째, 두 서명 특징 프로파일의 시간적 대응 관계를 이용하여 시간 정보가 보정된 특징 프로파일 상이도를 구한다. 제안된 방법은 고정된 길이의 코드로 코드화되어 기존의 DP 매칭을 사용하는 시간적 변이 추정 방법보다 30배 이상 빠른 속도로 서명을 비교할 수 있다.
악기 연주는 장시간의 꾸준한 학습이 필요하다. 피아노나 기타와 같이 박자와 가락을 동시에 연주 할 수 있는 악기는 다양한 표현을 낼 수 있지만 그만큼 학습에 시간과 노력을 투자해야 한다. 본 논문은 악기 연주에 대한 새로운 인터페이스를 제안한다. 특히, 사용자가 악기 연주를 학습하는 것에 긴 시간과 많은 노력을 투입하지 않고, 전문 지식 없이도 중급 이상의 퍼포먼스를 낼 수 있도록 하는 것이 목표이다. 제안된 악기 인터페이스는 음악 코드를 선택하는 코드선택기와 실질적인 연주가 이루어지는 건반으로 구성되어있다. 코드선택기는 사용자가 코드를 선택하면 그에 해당하는 음들을 건반에 배치하며, 이후 진행할 수 있는 후보코드를 사용자에게 알려준다. 건반은 사용자의 연주를 미디메시지로 변환하여 출력한다. 이 두 장치는 사용자가 학습에 많은 어려움을 느끼는 가락을 만들고 진행하는 부분에 대해 좀더 쉬운 솔루션을 제공할 것으로 기대된다.
본 논문에서는 참고문헌 11에서 제안한 세미랜덤 인터리버를 사용한 터보코드의 성능을 분석하였다. 그리고 현재 이동통신시스템에서 사용하고 있는 길쌈부호의 비터비 복호 알고리즘과 구속장이 일정할 때 두 부호의 복호 성능을 비교 분석하였다. 그 결과 길쌈부호와 터보코드가 BER = $10^{-4}$ , 구속 장이 5일 때 세미랜덤 인터리버를 사용한 터보코드가 길쌈부호보다 약 $E_{b/}$$N_{o}$ =4.7[㏈] 우수함을 입증하였다.다.
프로그램 소스코드 표절 검사에 대한 기존 방법은 크게 지문(finger-print)법과 구조기반 검사법으로 나뉘며, 주로 단어의 유사성이나 발생빈도를 사용하거나 소스코드 구조상의 특징으로 두 소스간의 유사성을 비교한다. 본 연구에서는 프로그래밍 언어의 예약어 시퀀스를 사용하여 소스코드들 간의 유사성을 비교하고, 이 결과를 FCA(Formal Concept Analysis)를 통해 해석하고 시각화 하는 방법을 제시한다. 일반적인 VSM(Vector Space Model)과 같은 단일 단어 분석으로는 단어의 인접성을 구분할 수 없으므로 단어의 시퀀스 분석이 가능하도록 알고리즘을 구성하였으며 이러한 방식은 지문법의 단점인 소스코드의 부분적인 표절 탐지의 난점을 해결할 수 있고 함수의 호출 순서나 수행 순서에 상관없이 표절을 탐지할 수 있는 장점을 가진다. 마지막으로 유사도 측정결과는 FCA를 이용하여 격자(lattice)로 시각화됨으로써 이용자의 이해도를 높일 수 있다.
본 논문에서는 실시간 데이터 및 보안데이터, 영상데이터 통을 전송할 때 잡음으로 인해 발생되는 데이터 오류를 효과적으로 복원하기 위해 오류 정정 능력이 뛰어난 터보코드를 적응하여 신뢰성 있는 영상전송 시스템을 실현하였다. 영상처리 시스템에서는 CCTV, 비디오 카메라 등에서 나오는 NTSC(National Television System Committee) 영상 신호를 비디오 디코더를 통해 A/D 변환하여 출력하였다. 변환된 디지털 영상정보는 두 개의 영상필드로 출력되며 그중 하나의 필드가 선택되는 알고리즘을 EPLD(Erasable Programmable Logic Device) 로직회로로 구성하여 디지털 영상 데이터를 절반으로 줄이는 시스템을 구현하였다. 터보코드의 부호기, 복호기 시스템에서는 실수연산이 가능한 DSP(Digital Signal Processor)를 사용하여 터보코드를 구현하였으며, 터보코드의 성능을 좌우하는 인터리버부분은 블록 인터리버를 적용하여 설계하였다.
IMT-2000에서는 이미 터보코드가 채널코딩 기법으로 제안되어 있으며 특별히 3GPP 규격에서는 제한길이 4인 1/3 터보코드가 채택되어 있다. 기존의 논문에서는 일반적인 터보 코드의 성능에 대한 분석이 많이 제시되어 왔으나, 3GPP 규격의 터보 복호를 위한 SOVA 복호기의 성능 파라미터 추출과 그에 따른 성능 분석 수행되지 않았다. 본 연구에서는 효율적인 구조의 3GPP SOVA 복호기를 설계하기 위해서 외부정보의 스케일링과 신뢰도 갱신길이 라는 두 가지 파라미터에 따른 SOVA 복호기의 성능을 분석하고 최적의 파라미터 값을 제시하고자 한다. 이 파라미터의 최적화를 위하여 C++를 이용한 모의실험 결과, 3GPP 규격의 (13,15) 1/3 코드에서 스케일링 값은 1/2로 신뢰도 갱신길이는 10으로 최적화 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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