오늘날 스마트 홈은 네트워크 센서, 가전 기기 등에 자동화된 서비스를 부여하여 사용자의 인지 없이 지능형 서비스를 제공하는 것이 목적이다. 이와 같은 지능형 홈 네트워크 서비스를 제공하기 위한 기존의 연구들은 온톨로지 기반의 컨텍스트 모델을 통해서 시맨틱 컨텍스트 표현, 추론, 지식 공유를 통해서 자동화된 서비스를 제공하는데 초점을 두고 있다. 그러나 이러한 연구들은 장치가 제공하는 서비스에 대한 자동화에 초점을 두고 있지만 진정한 지능형 홈 네트워크 서비스는 사용자의 다양한 패턴에 따라서 시간순으로 서비스를 자동으로 제공해야만 한다. 이러한 관점에서 본 논문은 사용자 패턴에 따른 자동화된 서비스를 사용자에게 지능적으로 제공하는 지능형 흠 네트워크 서비스를 제공하는 시스템 설계에 초점을 둔다. 이러한 자동화된 서비스를 제공하기 위하여 본 논문은 데이터 마이닝 기법을 사용하여 사용자 패턴 분석 기법을 제안할 것이다.
본 연구에서는 표제면과 판권지의 서지요소의 레이아웃 특성과 구문적 특성을 이용하여 서지요소의 종류를 패턴인식 지식베이스와 전거화일들을 이용하여 자동 인지하고 인지된 서지요소를 한국문헌자동화목록형식(KORMARC)과 한국문헌자동화목록법(KORMARC) 기술규칙에 기초하여 KORMARC 형태로 출력해 주는 편목전문가시스템을 구축하였다.
금형연마 자동화기술 논의에서 KIST에서 개발된 금형연마 로봇시스템에 대한 분석과 세계적으로 대표적인 금형연마 자동화시스템의 가급적 정량적인 비교를 하여 독자들의 이해를 돕고자 했다. 금형연마 공정의 자동화를 통한 생산성의 향상 없이는 금형생산성 향상에 한계가 있으며 자동 화를 통한 생산성 향상은 금형 종류, 크기, 복잡성 등 여러 가지 고려인자들이 있지만 간략화하여 5-8배 정도의 결과를 낼 수 있다. 금형연마 자동화기술의 핵심은 자동화에 적합한 연마패턴의 개발과 실현화에 있으며 금형연마 자동화에의 로봇의 적합성과 그 유연성을 통해 효과를 향상 시킬 수 있다. 현재 국내 산업계에서도 금형연마 자동화에 상당한 관심과 투자를 하고 있는 상 황이다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.
다양한 플랫폼 상에서 응용 시스템에 대한 개발, 배포, 운영의 고생산성과 고품질을 얻기 위해서는 소프트웨어 구성 요소들의 체계적인 재사용 접근과 자동화된 도구의 지원이 요구된다. 함수나 클래스 라이브러리에서 설계 패턴과 프레임워크, 그리고 최근의 상업적인 비즈니스 컴포넌트에 이르기까지 여러 재사용 방법이 제시되었으나 기대만큼의 확실한 효과를 얻을 수 없었다. 설계 패턴은 설계 경험에 대한 캡슐화된 빌딩 블록으로 개발 응용의 표준화된 아키텍쳐 제공을 통해 응용 도메인의 한정성과 클래스 수준의 재상용의 복잡성을 극복할 수 있다. 응용 개발의 표준 아키텍쳐로서의 웹을 통한 재사용 요소들의 공유는 여러 개발자들에 의한 다양한 도메인 요소로서의 전개와 동적이며 실시간적인 라이브러리 관리가 가능하다. 본 논문에서는 웹 환경 하에서 자동화된 설계 패턴 재사용 환경 구축을 목적으로 한다. 그러므로 For Reuse 관점에서 서버 상에 각 도메인별 패턴 라이브러리를 구축하며 With Reuse 관점에서 패턴 검색, 이해, 획들 그리고 재구조화를 통한 응용으로의 재사용 지원기를 구축한다. 본 시스템은 패턴의 공유에 의한 유사 도메인 응용의 표준화를 유도하고 사용자의 패턴 재정의에 의한 자생적을 확장 가능한 패턴 라이브러리 제공이 가능하다. 또한 이를 위해 도메인 분석을 통한 패턴의 행위와 의도를 기준으로 설계 패턴들을 분류, 카탈로깅하여 재사용 라이브러리를 제시한다.
국내에서 발파설계에 적용하고 있는 수식은 외국의 암반조건과 발파환경에 맞게 만들어진 것으로써 암질과 현장조건이 상이한 국내에서는 잘 맞지 않거나 발파패턴의 자동설계에도 적절하지 않은 문제가 있었다. 1998년부터 터널발파설계 자동화를 구현하기 위한 여러 연구가 시행되었고, 이를 통해 개발된 발파 설계식은 이러한 문제들을 해결할 수 있었다. 개발된 발파 설계식은 기존의 수식에 비해 복잡하기는 하지만, 암반상태에 따른 굴진장의 변화를 고려하여 장약량을 변화시킬 수 있고 최외곽공과 전열공의 설계도 다양하게 적용할 수 있는 등 여러 가지 장점이 있다. 이 연구에서는 터널발파설계 자동화를 위해 개발된 설계식에 대해 검토하였다.
터치스크린 기반 스마트 기기가 널리 보급 되면서 모바일 환경을 위한 주요 인증 메커니즘으로 그래픽 패스워드 기법 중 하나인 패턴 락 시스템이 등장했다. 사용자가 잠금 해제를 위하여 패턴 락을 사용한 후의 남아있는 패턴 모양의 흔적은 스머지 공격에 취약하다. 이러한 스머지 공격에 대응하기 위하여 TinyLock을 포함한 다양한 패턴 락이 제안되었다. 본 논문에서는 스머지 공격이 발생할 수 있는 환경에서 획득한 스머지 패턴 이미지를 이용하여 기계 학습을 통한 자동화된 스머지 공격의 유효성에 대하여 실험하고 안드로이드 패턴 락과 TinyLock의 안전성에 대하여 비교 분석하였다. 자동화된 스머지 공격에서 높은 공격 성공률을 보였으며 기존에 많이 사용되고 있는 안드로이드 패턴 락이 TinyLock보다 더 안전하지 않음을 검증하였다.
빠르게 진화하는 웹 생태계에서 테스트는 안정성과 생산성향상을 위한 필수과정이다. 복잡하게 얽혀 있는 웹 콘텐트(content)와 유저 인터페이스(user interface)에 대한 테스트는 매우 중요하며, 작성된 테스트케이스는 자동화 되어 누구나 쉽게 반복적으로 수행될 때 가장 효과적이다. 하지만 현재까지 나와 있는 대부분의 도구들은 웹 요소에 대한 기술적 접근 가능성에 중점을 두고 있으며, 이해 관계자들 간의 협업(collaboration), 작성된 테스트케이스의 재사용(reusability)에 대한 부분을 간과하고 있다. 본 논문에서는 웹 테스트 자동화에 있어 효율적인 테스트케이스 설계와 이를 공유하고 패턴화시켜 재 사용할 수 있는 테스트 프레임워크(framework)를 제안한다. 오픈 소스를 기반으로 제작된 본 프레임워크는 웹 테스트 자동화와 자동화된 테스트케이스를 지속적으로 수행할 수 있는 통합(integration) 환경을 제공한다.
기존의 침입을 탐지하는 방법은 여러 가지가 있지만, 모든 침입을 다 탐지하지는 못하고 있다. 공격자는 알려지지 않은 취약점을 이용하거나 취득한 패스워드나 ID 계정을 이용하여 공격하고자 하는 시스템에 악의적인 행위를 한다. 이런 침입을 탐지하는 연구는 탐지엔진에 적용될 패턴구성 방법이 핵심이다. 본 논문에서는 기존의 사람이 패턴을 찾는 것을 자동화 시키고, 자동화된 패턴 구축 방법을 직접 시스템에 적용하여 침입을 탐지하는 방법을 제시하고자 한다. 그래서 알려지지 않은 침입을 탐지하기 위해 전문가 시스템을 이용하고 패턴을 지식 베이스화하는 작업과 그 지식을 추론할 수 있는 추론망을 추론망 자동 생성 기법으로 구성하여 비정상적인 침입을 탐지하는 방법을 본 논문에서 제시하고자 한다.
침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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