공간적으로 다양하게 재구성되며 이동하는 분산/이동/실시간 시스템을 명세 및 분석하기 위한 기존의 프로세스 대수들은 명세/분석 과정에서 텍스트 기반의 명세 언어를 사용한다. 이로 인하여 프로세스 사이의 이동성과 프로세스들의 공간적 분포를 대한 명세 및 분석 방법은 매우 큰 복잡도가 존재한다. 이를 극복하기 위하여 일반 프로세스 대수를 시각적인 형태로 표현하는 다양한 기법들이 제안되었다. 이러한 시각화 언어들은 시스템의 특정 상태를 명세하거나, 시스템의 속성을 공간적 분포와 링크정보로 분리하는 방법들이 사용되었지만, 명세하고자 하는 시스템의 전체 행위에 대한 효율적인 명세 방법이 존재하지 않고, 시각화 언어임에도 불구하고 텍스트기반의 프로세스 대수와 병행되어 사용되어야만 하는 제약들이 존재한다. 이러한 제약들을 극복하기 위한 하나의 방법으로 본 논문에서는 프로세스 대수를 위한 새로운 시각화 언어인 Onion Visual Language를 제안한다. Onion Visual Language는 프로세스 사이에서 발생하는 이동과 상호작용 등의 전체 행위를 원형의 양파껍질과 같은 형태로 표현하며, 각 프로세스들 사이에서 발생하는 행위들의 관계를 액션으로 표현한다. 또한, 계층화된 프로세스 구조, 프로세스의 상태정보, 프로세스의 미래 행위 정보, 비결정적 행위정보를 포함하여 매우 복잡한 시스템의 특징을 효율적으로 명세/분석 가능하도록 하였다.
사이버 공간 활용을 위한 여러 연구 분야 중 아바타 활용 기술 분야 역시 나날이 발전을 하고 있다. 본 논문에서는 이러한 아바타의 행위 표현 및 제어를 효율적으로 하기 위해 다양한 도메인 환경에서 적용할 수 있는 아바타 행위 표현의 계층적인 방식에 대한 간단한 소개, 기존의 연구들을 비교 분석함으로써 이전 연구에서 제시하고 있는 행위 표현 방식에서 제공되지 않고 있는 동시진행 가능한 모션들 간의 우선순위 분야와 모션 간 동기화 문제를 해결할 수 있는 방법에 대해 제안한다. 기존 연구에서 사용되었던 XML 기반의 스크립트 언어를 재사용 함으로써 효용성을 높일 수 있다. 아바타 동작에 대한 행위 우선순위 지정 및 동기화를 통하여 하위레벨에서 정의된 동작들을 조합하여 상위레벨에서 재사용 가능하게 되므로 좀 더 효율적으로 동작의 생성이 가능친지고 하위레벨 스크립트의 재사용성을 높일 수 있다.
지능형 학습 시스템은 학습자의 학습 과정에서 수집된 데이터를 분석하여 학습자에게 맞는 전략을 세우고 적합한 서비스를 제공하는 시스템이다. 학습자에게 적합한 서비스를 위해서는 학습자 모델링 작업이 우선시 되며, 이 모델 생성을 위해서 학습자의 학습 과정에서 발생한 데이터를 수집하고 분석하게 된다. 하지만, 수집된 데이터가 학습자의 일관되지 못한 행위나 비예측 학습 성향을 포함하고 있다면, 생성된 모델을 신뢰하기 어렵다. 본 논문에서는 학습자에게서 수집된 데이터를 거리기반 이상치 선별 방법인 k-NN을 이용하여 이상치를 선별한다. 실험에서는 홈 인테리어 컨텐츠 기반에 학습자의 학습 행위에 대한 학습 성향을 진단하기 위한 DOLLS-HI를 이용하여, 수집된 학습자의 데이터에서 이상치를 분류하고 학습 성향 진단을 위한 모델을 생성하였다. 생성된 모델은 이상치 분류전과 비교하여 신뢰가 향상된 것을 확인하였다.
약할기반 접근통제는 현재 가장 많이 사용외는 임의적 겁근통제 및 강제적 접근통제에 비하여 유연성을 제공하며 접근통제 기법이 정교하다. 따라서, 역할기반 접근통제는 금융 및 기업 등과 같은 상업적 분야 및 행정적인 분야에서 많이 사용될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 기존에 제안된 역할기반 접건통제 메커니즘에 역할의 속성을 정의하여 새로운 형태의 역할기반 접근통제 메커니즘을 제안하였다. 제안된 역할기반 메커니즘은 기존의 역할기반 메커니즘이 실생활에 잘 적용되지 않는 단점을 극복하였으며, 특히 살라미 공격, 내부자의 부정행위 방지에 효과적으로 적용 가능하다. 또한 역할을 부여받는 사용자의 역할 중복 방지를 위하여 차이 연산자를 정의하였다.
스마트폰 사용자가 증가함에 따라 스마트폰 사용자를 노리는 악성코드 또한 증가하고 있다. 국내의 다양한 스마트폰 운영체제 중 특히 안드로이드의 경우 오픈소스 정책 및 다양한 기기의 보급을 통해 사용자가 증가함에 따라 악성코드 또한 증가하고 있다. 현재 대부분의 악성코드 탐지 프로그램의 경우 위변조 혹은 새로운 악성코드에 대응이 어렵다는 문제점이 존재한다. 이에 본 논문에서는 행위기반 탐지 및 머신러닝 기법 적용을 통한 악성코드 탐지 방법을 제시하고자 한다.
인터넷 사용자의 급증으로 웹 어플리케이션은 해커의 주요 공격대상이 되고 있다. 웹 공격을 막기 위한 기존의 WAF(Web Application Firewall)는 공격자의 전반적인 행위보다는 HTTP 요청 패킷 하나하나를 탐지 대상으로 하고 있으며, 새로운 유형의 공격에 대해서는 탐지하기 어려운 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 알려지지 않은 패턴의 공격을 탐지하기 위해 기계학습을 활용한 사용자 행위 기반의 웹 공격 탐지 기법을 제안한다. 공격자가 정상적인 사용자인 것처럼 위장할 수 있는 부분을 제외한 영역에 집중하여 사용자 행위 정보를 정의였으며, 벤치마크 데이터셋인 CSIC 2010을 활용하여 웹 공격 탐지 실험을 수행하였다. 실험결과 Decision Forest 알고리즘에서 약 99%의 정확도를 얻었고, 동일한 데이터셋을 활용한 기존 연구와 비교하여 본 논문의 효율성을 증명하였다.
최근 들어 두드러지고 있는 승조원의 승선 기피현상에 따른 항해인력 부족현상을 근원적으로 해결하기 위하여 선박 항해 전반에 걸친 자동화 및 지능화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 선박의 자동화된 항해를 위해서는 영역전문자 수준의 안전성과 정확성이 보장된 충돌회피 시스템이 요구된다. 충돌회피는 자선에서 이루어지는 해상 장애물들에 대한 피항 행위로 그 판단 기준은 각 장애물에 대한 충돌 위험도에 기반한다. 본 연구에서는 DCPA와 TCPA를 이용한 기존의 기법에 변침도(VDH: Variation Degree of Heading)의 개념을 추가하여 새로운 충돌 위험도 산출 기법을 제안한다. 입력변수가 되는 DCPA, TCPA, VDH의 퍼지 소속함수를 산출하고, 이를 기반으로 퍼지 규칙을 이용하여 세부적인 충돌 위험도를 산출한다. 본 연구에서 제안하는 기법은 충돌 위험도 산출시 장애물의 직선운항뿐만 아니라 곡선운항에 대한 경로예측이 가능하다는 장점을 지닌다. 과거의 변침도가 다음시점의 변침에 영향을 끼침으로써 장애물의 이동 경로에 대한 예측이 이루어지고, 이를 기반으로 보다 세분화된 충돌위험도 산출이 이루어진다. 제안된 기법은 DCPA와 TCPA만으로 충돌위험도를 산출해 낸 연구와 비교.평가하여 성능을 검증한다.
최근 고성능 센서가 집적된 스마트폰과 웨어러블 디바이스 기술이 부각됨에 따라 이와 같은 플랫폼을 활용한 차세대 모바일 컴퓨팅 기술이 크게 주목받고 있다. 기존 행위인지는 지속적인 움직임에 따른 고유 패턴을 포착하는 반면, 자세인지는 급격한 순간 변화나 신체 방향의 변화를 포착하는 방법으로 접근되어 왔다. 그러나 이 두 가지의 패턴을 함께 고려하고 실제 활용 가능한 수준의 성능 확보와 그 시스템에 대한 연구는 다소 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 최근 부각되는 스마트폰과 웨어러블 디바이스의 센서 데이터를 함께 고려하고 각각이 갖는 장점을 혼합한 사용자 행위 및 자세인지 기법과 스마트폰 플랫폼을 기반으로 실제 환경에서의 그 활용 방법을 제안한다. 스마트폰과 웨어러블 센서 데이터를 함께 운용하기 위한 전처리 방법을 설계하고 고유 진동 패턴과 수직, 수평 방향 패턴 특징을 혼합적으로 활용하여 인지 모델을 구축하였다. 이 과정에서 자전거 타기와 빠르게, 천천히 걷기, 뛰기와 같이 보다 다양한 행위와 서기, 앉기, 누워있기와 같은 자세 패턴을 고려하였다. 실험 결과 제안하는 기법의 성능과 타당성을 입증하였고 실제 환경에서의 적용을 통해 그 활용 가능성을 보였다.
인터넷망을 이용한 정보 전달의 대표적인 수단인 이메일 서비스 등을 통한 보안위협이 급증하고 있다. 이러한 보안위협의 공격 경로는 첨부된 문서파일에 악성코드를 삽입하고, 해당 응용프로그램의 취약점을 이용하여 사용자의 시스템을 감염시키게 된다. 따라서 본 연구에서는 파일 전송과정에서 위장악성코드의 감염을 차단하기 위해, 논리적 망 분리인 FTS(File Transfer System)를 이용한 무결성 검증 및 행위기반 탐지 시스템을 제안하고, 기존의 보안기법과의 비교 및 검증하고자 한다.
스마트폰 카메라 성능이 좋아지고 클라우드 서비스가 보편화되면서 사용자는 자신의 일상을 기록하고 저장하기가 더욱 편리해졌다. 이러한 라이프로그 기술의 출현은 인터넷 서비스의 이용 뿐 아니라 패러다임을 변화시키고 개인 맞춤형 서비스의 중요성을 강조하고 있다. 라이프로그 데이터의 양이 방대해질수록, 방대한 정보를 관리하고 저장할 수 있도록 효과적인 방법이 필요하게 된다. 본 논문은 무선 네트워크 환경에서 사용자 이동행위를 기반으로 저 전력 라이프로그 관리기법을 제안한다. 제안기법에선 스마트 폰의 전력소모를 최소화하기 위해서 사용자의 이동패턴을 기반으로 라이프로그 수집 및 전송 주기를 조정한다. 수학적 분석결과 제안된 기법은 기존의 라이프로그 관리 기법보다 더 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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