IT 기술의 발달로 다양한 인터넷 서비스를 사용하게 되면서 개인정보의 유출 등 위협이 증가하고 있다. 이에 개인정보의 중요도가 높아지면서 정보보안에 대한 관심도 높아지고 있다. 현재까지 많이 사용되고 있는 인증기술들은 단일 요소 인증으로 다중 인증(multi-factor authentication) 기술에 비하면 취약하다. 본 논문에서는 행위기반 바이오 인증 기술들 중 다중 인증을 하는데 이용 가능한 기술들에 대해 분석하고, 특성을 제시한다.
실버용 로봇은 종래의 일반적인 로봇하고는 달리 매우 다양하고 복잡한 기능이 요구된다. 실버용 로봇이 주어진 작업을 성공적으로 수행하기 위해서는 인간의 두뇌작용에 해당하는 지능제어시스템과 이를 바탕으로 한 자율기능, 높은 수준의 인간과 로봇과의 통신을 위한 적절한 인터페이스, 고기능 센서를 이용한 감각기능, 로봇의 활동범위를 넓혀주는 이동기능, 조작을 위한 매니퓰레이션기능, 그리고 임무수행을 위한 처리기능 등이 필요하다. 이러한 다양하고 복잡한 작업을 수행하기 위해서는 지능적인 제어가 요구된다.(중략)
최근 5G 네트워크의 발전으로 사물인터넷의 활용도가 커지며 시장이 급격히 확대되고 있다. 사물인터넷 기기가 급증하면서 이를 대상으로 하는 위협이 크게 늘며 사물인터넷 기기의 보안이 중요시 되고 있다. 그러나 이러한 사물인터넷 기기는 기존의 ICT 장비와는 다르게 리소스가 제한되어 있다. 본 논문에서는 이러한 특성을 갖는 사물인터넷 환경에 적합한 보안기술로 네트워크 학습을 통해 사물인터넷 기기의 이상행위를 탐지하는 경량화된 인공신경망 기술을 제안한다. 기기 별 혹은 사용자 별 네트워크 행위 패턴을 분석하여 특성 연구를 진행하였으며, 사물인터넷 기기의 정상행위를 수집하고 학습데이터로 활용한다. 이러한 학습데이터를 통해 인공신경망 기반의 오토인코더 알고리즘을 활용하여 이상행위 탐지 모델을 구축하였으며, 파라미터 튜닝을 통해 모델 사이즈, 학습 시간, 복잡도 등을 경량화 하였다. 본 논문에서 제안하는 탐지 모델은 신경망 프루닝 및 양자화를 통해 경량화된 오토인코더 기반 인공신경망을 학습하였으며, 정상 행위 패턴을 벗어나는 이상행위를 식별할 수 있었다. 본 논문은 1. 서론을 통해 현재 사물인터넷 환경과 보안 기술 연구 동향을 소개하고 2. 관련 연구를 통하여 머신러닝 기술과 이상 탐지 기술에 대해 소개한다. 3. 제안기술에서는 본 논문에서 제안하는 인공신경망 알고리즘 기반의 사물인터넷 이상행위 탐지 기술에 대해 설명하고, 4. 향후연구계획을 통해 추후 활용 방안 및 고도화에 대한 내용을 작성하였다. 마지막으로 5. 결론을 통하여 제안기술의 평가와 소회에 대해 설명하였다.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
본 논문에서는 온라인 대화 행위에서 다양한 미디어를 지원하기 위하여 XML(eXtensible Markup Language)을 이용하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 미디어 정보를 XML 기반 메시지로 변환하여 기존 텍스트 기반 메시지와 유사하게 처리한다. 이때 XML 기반 메시지와 미디어는 서버에 저장되며, XML 기반 메시지는 하나의 XML 문서로 통합된 후 XSLT 문서를 적용하여 HTML 문서를 생성한다. 각 클라이언트의 대화자는 HTML 문서의 하이퍼링크를 이용하여 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법은 온라인 대화 행위에서 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등의 다양한 미디어의 사용을 효율적으로 지원하고, 또한 XML 태그의 확장 및 변경에 따라 텍스트 기반 메시지의 글자 크기, 색깔, 스타일 등의 유지보수에 효율적이다. 적용 예로서, 온라인 대화 행위에서 미디어를 지원하기 위하여 클라이언트-서버구조를 가지는 시스템을 구현하였으며, 각 대화자는 웹 브라우저에서 JAVA 애플릿과 서블릿을 사용하여 텍스트 및 미디어 기반 메시지를 입력하며, 대화자가 메시지를 입력할 때마다 대화 메시지가 자동으로 갱신되도록 하였다. 대화자는 사용자 인터페이스상의 대화 메시지에서 하이퍼링크의 클릭으로 미디어를 재생 및 프레젠테이션 한다. 제안한 방법의 응용 분야로는 원격 교육, 게임, 협업 등이다.
2008년 9월 기반시설부담구역 지정과 관련한 조항이 국토계획법에 신설되면서 정부는 개정 시행령을 통해 개발행위허가 건수 증가율에 따른 기반시설부담구역 지정기준을 고시한 바 있다. 그러나 개발 행위허가는 개발계획을 가진 개별 토지주의 신청에 의해 산재한 개별필지 단위로 발급되기 때문에 개발행위 급증지역을 국지적으로 선별하기란 기술적으로 매우 어려운 문제이다. 이에 본 연구는 특정 사례 지자체의 3개 연도 개발행위허가대장 자료를 한국토지정보체계(KLIS)의 필지정보와 결합하여 속성자료를 구축하고 이를 다시 지형 레이어 및 기반시설 레이어와 연동한 후 지자체 전체 평균 개발행위허가 증가율에 대한 법정기준을 상회하는 구역을 찾아냄으로써 기반시설부담구역 지정을 위한 실무적 방법론을 제시하였다.
2008년 9월 기반시설부담구역 지정과 관련한 조항이 국토계획법에 신설되면서 정부는 개정 시행령을 통해 개발행위허가 건수 증가율에 따른 기반시설부담구역 지정기준을 고시한 바 있다. 그러나 개발행위허가는 개발계획을 가진 개별 토지주의 신청에 의해 산재한 개별필지 단위로 발급되기 때문에 개발행위 급증지역을 국지적으로 선별하기란 기술적으로 매우 어려운 문제이다. 이에 본 연구는 특정 사례 지자체의 3개 연도 개발행위허가대장 자료를 한국토지정보체계(KLIS)의 필지정보와 결합하여 속성자료를 구축하고 이를 다시 지형 레이어 및 기반시설 레이어와 연동한 후 지자체 전체 평균 개발행위허가 증가율에 대한 법정기준을 상회하는 구역을 찾아냄으로써 기반시설부담구역 지정을 위한 실무적 방법론을 제시하였다.
전통적인 모델 기반 제어 방법은 로봇의 센서계로부터 유추한 현 상황과 로봇이 가지고 있는 주변 환경에 대한 모델을 비교하고 이를 토대로 정교한 경로 계획에 따라 로봇을 구동하는 방식이다. 이러한 방식은 로봇의 주변 환경이 바뀌거나 동적으로 변화하는 경우에는 적용하기 어렵기 때문에 미리 알려져 있고 고정되어 있는 환경이 아니면 로봇이 성능을 발휘하기가 어렵다. 이에 반하여 행위기반 제어는 로봇이 처해있는 주변 환경에 대한 모델이나 경로 계획에 의존하지 않고 로봇의 특정한 센서 출력에 대하여 특정한 행위를 즉각적으로 수행하도록 구성되어 있어서 비구조적인 환경이나 동적으로 변화하는 환경에서 로봇에 적용하기가 좋다. 본 논문에서는 로봇이 처한 상황에 따라서 행위를 달리하는 상황의존형 행위기반 제어 구조를 제안하고 이를 1:1 2족 축구 로봇에 적용하여 그 효용성을 보인다.
로봇의 활동 영역이 사람의 활동 영역과 점점 더 크게 겹쳐지면서 로봇이 사람과 무리없이 공존하는데 필요한 기술에 대한 요구가 심화되고 있다. 행위가독성은 겉으로 드러난 로봇의 행위를 기반으로 얼마나 쉽고 빠르게 로봇의 행위 의도를 판단할 수 있는지를 나타내는 지표로서 로봇과 상호작용하는 사람의 심리적이고 물리적인 부담을 최소화하는데 결정적인 요소로 받아들여지고 있다. 많은 연구를 통해 로봇 행위의 가독성이 높으면 사람이 더 빠르고 명료하게 로봇의 의도를 인지할 수 있고 그 결과 사람의 안전과 심리적 안정이 향상될 뿐 아니라 사람과 로봇 간 협업의 효율도 높아진다는 사실이 밝혀졌다. 이 글에서는 행위가독성의 개념을 소개하고 행위가독성을 향상하는 대표적 연구 사례들을 살펴본다.
인터넷의 발달로 많은 정보에 쉽게 접근할 수 있게 되었지만, 이에 따라 악의적인 목적을 가진 프로그램의 침입 경로가 다양해졌다. 그리고 전통적인 시그니처 기반 백신은 변종 및 신종 악성코드의 침입을 탐지하기 어렵기 때문에 많은 사용자들이 피해를 입고 있다. 시그니처로 탐지할 수 없는 악성코드는 분석가가 직접 실행시켜 행위를 분석해 볼 수 있지만, 변종의 경우 대부분의 행위가 유사하여 비효율적이라는 문제점이 있다. 본 논문에서는 변종이 대부분의 행위가 유사하다는 것에 착안하여 기존 악성코드와의 행위 유사성을 이용한 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 변종들이 공통적으로 가지는 행위 대상과 유사한 행위 대상을 갖는 프로그램을 탐지하는 것이다. 1,000개의 악성코드를 이용해 실험한 결과 변종의 경우 높은 유사도를 보이고, 아닐 경우 낮은 유사도를 보여 행위 유사도로 변종을 탐지할 수 있음을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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