현재 네트워크 기반의 침입 탐지는 대부분 오용 탐지 기법을 사용한다. 하지만 이는 알려지지 않은 침입을 탐지하는 능력이 떨어지는 기법으로서 이를 보완할 수 있는 비정상행위 탐지 기법을 찾는 것이 필요하다. 따라서 수집된 감사 자료로부터 정상행위를 프로파일링하고 침입임을 판정하는데 통계적인 기법을 사용하였다. 수집된 로그로부터 통계적인 방법으로 정상행위를 프로파일링하기 위해 우선 패킷으로부터 수집되는 감사 자료의 통계적인 특성을 대변하는 분포와 파라미터를 추정하고 카이스퀘어 검정법을 사용하여, 감사 자료가 가설하는 이론적인 분포의 특성을 가지고 있다고 판정되면 이를 정상행위의 기준으로 삼는다. 이후에 수집되는 감사자료를 감시하기 위해 추정된 분포와 파라미터를 따르고 있는지의 여부를 Kolmogorov-Smirnov 적합도 검정을 이용하여 판별하고, 이를 벗어나는 경우 침입으로 판정할 수 있도록 한다.
시스템의 특성을 이해하고 신뢰성 있는 제어를 위해서는 시스템에 대한 정확한 모델을 필요로 한다. 이러한 목적을 위해서 많은 연구자들에 의한 다양한 방법의 모델링 방법이 계속되어 연구되어지고 있다. 현재 많이 사용하는 모델링 방법 중에는 통계적 기법을 이용하는 것, first principle 방법을 이용하는 것, 지능형 기법을 이용하는 방법 등이 있다. 본 연구에서는 통계적 방법인 fractional factorial 방법을 이용한 모델, Taguchi 방법을 이용한 모델, 그리고 지능형 방법인 신경회로망을 이용한 모델의 3가지 모델을 사용해서 각 모델의 학습오차와 예측오차 등의 특성을 비교하였다. 모델에 사용된 데이터는 비선형 시스템인 플라즈마 화학 증착 장비(Plasma-Enhnaced Chemical Vapor Deposition : PECVD)에 의해 증착된 산화막 실험 데이터이다. 각 모델에 대해서 PECVD 데이터를 사용하여 모델을 만들었을 때 각 모델의 학습오차와 학습오차 변위, 그리고 예측오차와 예측오차변위를 조사하였다. 세가지 모델 모두 학습오차가 예측오차보다 작았으며 변위 또한 학습오차변위가 예측오차변위보다 작았다. 본 연구 결과는 일반적으로 신경회로망에 의한 오차가 다른 통계적인 방법에 의한 오차보다 작음을 보여준다.
중 저준위 방사성패기물 처분장 부지의 지하수 시스템을 개념화하기 위해 부지 내 유동성 배경 단열의 통계적 특성을 분석하였다. 이를 위해 부지 내 시추공에서 얻어진 시추공 로깅 자료의 배경 단열의 주향과 경사 자료를 분석하여 부지 내 배경 단열들을 4개의 단열군으로 분류하였다. 그리고 시추공에서의 수리 시험 결과로 얻어진 시추공 구간별 투수량계수 분포 자료로부터 배경 단열의 투수량계수 분포를 추정하였다. 각 단열군의 단열 크기 분포는 관찰된 단열 밀도와 지표지질조사 자료로부터 유추하였다. 이렇게 얻어진 배경 단열의 통계적 특성을 부지에서 관찰된 투수량계수 분포와 분석 된 통계적 특성을 이용하여 생성된 단열망 모형으로부터 계산된 투수량계수 분포를 비교하여 검증하였고, 검증 결과 관측치와 계산치가 비슷함을 확인하였다.
본 연구에서는 초기재령 고강도 콘크리트의 수화발열 특성 및 자기수축 특성의 직접적인 상관관계를 분석하기 위한 기초연구로서, 우선 초기재령 콘크리트의 수화온도와 자기수축의 발현 특성을 정량적으로 표현할 수 있는 통계적 방법에 대해 고찰하였다. 우선 수화발열 특성 및 자기수축 특성을 표현할 수 있는 정량적인 계수로서 수화온도와 자기수축이 급격하게 증가하는 구간의 기울기인 수화발열상승속도와 자기수축증가속도를 설정하였으며, 이 두 계수는 통계적 수법을 활용하여 일정범위의 결정계수를 갖는 회귀계수로 산정하는 것으로 제안하였다. 또한 설정된 통계적 분석방법의 유효성을 검증하기 위해 실제 측정된 수화온도 및 자기수축 데이터를 분석하였으며, 그 결과 초기재령 고강도 콘크리트의 수화발열 특성 및 자기수축 특성을 보다 정량적으로 분석할 수 있었으며, 두 가지 특성의 상관관계를 정량적인 수치로 비교 분석하는 것이 가능하였다.
전자파가 대기를 통과할 때 대기를 형성하고 있는 다양한 요인들에 의해 그 특성이 변동하게 된다. 전파 특성에 영향을 미치는 대기의 주요 요인으로는 수증기, 안개, 산소와 같은 대기 입자, 강우, 강설 및 그 외 여러 종류의 에어로졸을 들 수 있으며, 이러한 것들은 지형 및 지역적 특성에 따라 다르게 분포한다. 따라서 대기 환경에서의 전파 특성을 예측하기 위해서는 주어진 환경에 대한 기온, 습도, 기압, 풍속, 에어로졸 및 강우율 등의 통계적 분석이 중요하다. 본 논문에서는 국내 대기 환경에 대한 통계적 분석을 수행하였으며, 이를 바탕으로 국내 대기 환경에서의 전파 특성을 분석하였다.
제주도 고산은 지역자체내의 대기오염물질이 거의 없는 우리나라의 대표적인 배경농도지역이며, 지리적 특성상 동북아시아에서 대기오염물질의 장거리이동 특성을 규명하는데 적합한 지역으로 알려져 있다. 고산에 대한 활발한 연구를 통해 장기간 TSP 측정자료가 모아졌으나, 아직까지 그 해석에 대한 통계적인 분석과 이동특성에 관한 해석을 위한 역궤적 분석은 미흡하다. 이에 본 발표에서는 1992년 3월부터 2002년 2월까지 고산에서 측정한 입자상 무기이온 성분의 농도를 장기간의 역궤적 분석결과와 함께 통계적인 방법으로 해석하고자 하였다. (중략)
실외에서 영상기반의 화재감지는 시간, 날씨 변화에 따른 조도와 그림자 등에 의하여 성능에 영향을 받는다. 본 논문에서는 주간에 화재감지를 위하여 외부조명 변화에 강건한 배경추정 알고리즘과 결합된 연기검출 방법을 제안한다. 혼합 가우스 모델(mixture Gaussian model)을 배경추정에 적용하고 분리된 후보영역에 대하여 연기의 통계적 특성을 적용하여 연기를 검출한다. 주간 야외에서 획득한 영상에 대하여 제안하는 방법이 실외 연기검출에 유용한 것을 확인한다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
본 논문에서는 파노라믹 적외선 영상에서의 영상 향상 기법을 제안하였다. 제안한 기법에서는 먼저 파노라믹 적외선 영상을 작은 부영상으로 나누고, 각 부영상의 통계적 특성을 이용하여 각 부영상에 대하여 대조 확장을 행한다. 그러나 이때 통계적 특성이 다른 인접하는 부영상의 경계 영역에서는 블럭화 현상이 나타난다. 이러한 블럭화 현상을 제거하기 위하여 제안한 기법에서는 수평적으로 인접하는 부영상의 통계적 특성을 이용하여 부영상의 경계영역에 대하여 대조 확장을 행한다. 실험을 통하여 제안한 기법이 효율적으로 시각적인 화질을 개선하였음을 확인하였다.
본 논문에서는 최소 계승 선형 예측 방식의 에지 방향성을 이용하여 공간영역에서의 다양한 움직임 벡터 예측기를 적응적으로 설정하는 방식을 제안하고자 한다. 적응 움직임 예측 방식은 동영상 움직임 벡터가 국부 통계적인 특성의 돌연한 변화로 특징지어진다는 것을 바탕으로 예측기를 움직임 벡터의 통계적인 특성에 따라 전환하는 방식이다. 본 논문에서 사용된 최소 계승 예측 방식은 움직임 벡터의 다양한 통계적 특성을 이용하여 국부적으로 움직임 벡터 예측 계수를 최적화 하지만 최적화 과정에서 매우 큰 계산량을 갖게 됨으로 실제적으로 적용하기가 어려웠다. 그러므로 본 논문에서는 최소 계승 예측 방식을 에지 방향성의 관점에서 재해석하여 적응적으로 움직임 벡터 예측기를 개선하므로 계산량을 줄이면서 일정한 성능을 유지함을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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