네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와, 패킷으로 정상 또는 비정상 행위패턴을 정확히 모델링한 모델 생성이 전체성능을 판단하는 중요한 요소가 된다. 네트워크 기반 비정상행위 판정 침입탐지시스템에서는 이러한 탐지모델 구축을 위해 주로 감독학습 알고리즘을 사용한다. 본 논문은 탐지모델 구축에 사용하는 감독 학습 방식이 가지는 문제점을 지적하고, 그에 대한 대안으로 비감독 학습방식의 학습알고리즘을 제안한다. 감독 학습을 사용하여 탐지모델을 구축하기 위해서는 정상행위의 패킷을 취합해야 하는 사전 부담이 있는 반면에 비감독 학습을 사용하게 되면 이러한 사전작업 없이 탐지모델을 구축할 수 있다. 본 논문에서는 비감독학습 알고리즘을 비교 분석하기 위해서 COBWEB, k-means, Autoclass 알고리즘을 사용했으며, 성능을 평가하기 위해서 비정상행위도(Abnormal Behavior Level)를 계산하여 에러율을 구하였다.
네트워크 기반 침입탐지시스템은 연속적으로 발생하는 패킷의 무손실 축소와 행위패턴을 정확히 모델링 할 수 있는 Event 의 생성이 전체성능을 결정하는 중요한 요인이 된다. 또한 공격이나 비정상 행위의 판별을 위해서는 효과적인 탐지모델의 구축이 필요하다. 본 논문은 네트워크기반에서 패킷을 분석해 비정상행위 수준을 관리자에게 보고하는 시스템의 설계에 관한 논문이다. 속성을 생성하고 선택하는 방법으로는 전문가의 경험을 바탕으로 결정하였고, 탐지모델구축은 COBWEB 클러스터링 기법을 사용하였다. 비정상행위 수준을 결정하기 위해 트레이닝 셋에 정상과 비정상의 비율을 두어 클러스터링 이후 탐지모드에서 새로운 온라인 Event 의 비정상 수준을 결정할 수 있게 하였다
MOnCa2는 스마트폰에 장착된 센서와 온톨로지 추론 기반의 지능형 스마트폰 어플리케이션 구축을 위한 프레임워크다. 기존에 연구되었던 MOnCa는 온톨로지 인스턴스로 등록된 센서 값에 대한 정보를 바탕으로 사용자의 현재 상황을 판단 및 추론하였다. 이러한 방식은 사용자의 공간 정보나 주변에 존재하는 객체가 무엇인지 판단하는 것은 가능하나 사용자의 물리적인 콘텍스트(이동 행위, 이동할 목적지 등등) 판단하는 것은 불가능했다. 본 논문에서 설명하는 MOnCa2는 사용자 개개인의 물리적인 콘텍스트를 판단 및 추론하기 위해 스마트폰의 장착된 센서를 바탕으로 행위 및 이동 상황에 대응하는 인지 모델을 구축하고, 구축된 모델을 기반으로 사용자의 실시간 행위 및 이동 상황에 대해 1차적인 추론을 수행하며, 추론된 1차적인 콘텍스트에 대해 온톨로지 기반의 2차 추론을 통해 지능형 어플리케이션에 필요한 고수준 사용자 콘텍스트를 생산한다. 따라서 본 논문은 스마트폰의 가속도 센서를 기반으로 사용자의 이동에 필요한 행위를 인지하는 기법, 스마트폰의 GPS 신호를 바탕으로 이동 목적지와 경로를 예측하는 기법, 온톨로지 실체화를 적용하여 고수준 콘텍스트를 추론하는 과정에 초점을 맞추어 설명을 한다.
본 연구는 여중생을 대상으로 건강행위 기반 월경전증후군 중재교육을 실시하고, 월경지식, 월경대처, 월경증상을 확인하고자 수행되었다. 비동등성 대조군 전후실험설계로 진행되었으며, 일 지역 2학년 여중생을 대상으로 실험군 31명과 대조군 33명 총 64명을 자료 수집하였다. 연구 결과에 따르면 건강행위 기반 월경전증후군 중재교육을 받은 실험군은 받지 않은 대조군보다 월경지식과 월경대처는 통계적으로 유의미하게 향상되는 것으로 나타났고, 월경증상은 감소하였으나 통계적으로 유의미한 차이를 보이지는 않았다. 따라서 여중생을 대상으로 한 건강행위 기반 월경전증후군 중재교육은 효과적이었다고 볼 수 있으며, 대다수 월경전증후군을 경험하면서도 적절한 중재요법을 적용하지 못하고 있는 여중생을 위해 바람직한 건강 행위를 기반으로 한 중재교육을 개발하고 적용한 점은 보건의료적인 측면에서 매우 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.
이 논문에서는 에이전트 기반의 시스템에서 책임행위와 제도를 활용한 의사소통의 체계를 구축할 수 있는 방안과 예를 제안한다. 또한 주요 관리요소로서의 제도와 에이전트들간의 상호작용을 모델링하는 책임행위를 가능하게 하는 분산 모델을 제안한다. 이러한 분산 모델을 위해 공급망 관리 시스템을 예로써 설명한다.
이 논문에서는 웹 기반의 하이퍼미디어 교육시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링 한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.
강화학습기반 Q-learning 알고리즘은 이산적인 상태와 액션의 조합을 사용하여, 한 번에 하나의 행위에 대한 목표를 학습하는데 유용하다. 여러 액션을 학습하기 위해서는 행위 기반 아키텍처를 적용하고 적절한 행위 조절 방법을 사용하면 로봇으로 하여금 빠르고 신뢰성 있는 액션을 가능하게 할 수 있다. Q-learning은 인기 있는 강화학습 방법으로 단순하고, 수렴성이 있고 사전 훈련 환경에 영향을 덜 받는 특성(off-policy)으로 인해 로봇 학습에 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 Q-learning 알고리즘을 램프 로봇에 적용하여 복수 행위(사람인식, 책상의 물체 인식)를 학습시키는데 사용하였다. Q-learning의 학습속도(learning rate)는 복수 행위 학습 단계의 로봇 성능에 영향을 줄 수 있으므로 학습속도 변경을 통해 최적의 복수 행위 학습 모델을 제시한다.
지속적으로 발생하는 기술 유출 사고에 대응하기 위하여 다양한 보안대책이 시행되고 있으나, 대부분의 보안 대책은 내 외부 사이의 경계선을 보안하는데 초점이 맞추어져 있다. 이는 외부로부터 발생하는 공격을 탐지하고 대응하기에 효과적이지만, 내부에서 발생하는 보안 사고에 취약한 실정이다. 본 연구에서는 효과적인 내부유출방지를 위해 사용자 행위정보 중 기술유출 행위에 해당하는 행위를 식별하고 기술유출 행위 탐지 항목을 설계하였다. 설계 방법으로는 선행연구 기반의 기존 기술유출 탐지 방법들을 분석하고, 기술유출 사고 사례를 기술유출 행위 관점에서 분석하여 기술유출 행위로 식별 가능한 탐지 항목들을 도출하였다. 도출한 기술유출 행위 탐지 항목은 통계적 검증을 통해 적합 타당성, 신뢰성을 모두 확보하였으며, 항목 간 상관분석을 통해 항목 간 연관 정도를 확인하였다. 본 연구의 결과물을 통하여 향후 선행연구와 유출경험 사고 사례 기반의 기술유출 시나리오 설계에 기반이 될 수 있을 것으로 기대된다.
가상현실 시스템을 구현하고자 할 때, 그 환경에 존재하는 개체(entity)들의 복잡한 행위(behavior)를 설계 및 기술하는 것이 쉽지 않을 뿐만 아니라, 사용자와의 상호작용까지 고려한다면 매우 복잡하게 된다. 게다가, 이러한 행위와 상호작용의 설계 및 기술에 대한 정형화된 도구조차 찾기 어려운 것이 사실이다. 이 논문에서는 이러한 행위를 설계할 때, 소프트웨어 공학에서 이용되고 있는 도구 중 하나인 Statecharts와 DFD(Data Flow Diagram)을 기반으로 하는 ASADAL/SIM을 이용하여 설계하고 구현한 예를 들어 프로그래밍이 아닌 다른 도구를 통한 가상환경 내의 개체들의 행위 설계와가 가능함을 보이고, 그로 인해 얻을 수 있는 여러 장점에 관하여 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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