A behavior-based control and learning architecture is proposed, where reinforcement learning is applied to learn proper associations between stimulus and response by using two types of memory called as short Term Memory and Long Term Memory. In particular, to solve delayed-reward problem, a knowledge-propagation (KP) method is proposed, where well-designed or well-trained S-R(stimulus-response) associations for low-level sensors are utilized to learn new S-R associations for high-level sensors, in case that those S-R associations require the same objective such as obstacle avoidance. To show the validity of our proposed KP method, comparative experiments are performed for the cases that (ⅰ) only a delayed reward is used, (ⅱ) some of S-R pairs are preprogrammed, (ⅲ) immediate reward is possible, and (ⅳ) the proposed KP method is applied.
임베디드 시스템이 일상생활 및 각종 산업에 밀접하게 연관되어 개인 정보 및 국가 기술 등 지적 자산에 대한 보안의 필요성이 나타나고 있다. 이러한 문제점은 임베디드 시스템에 들어가는 소프트웨어의 역공학으로부터 초래된다. 따라서 본 논문은 소스 코드에 대해 제어 흐름 평탄화라는 난독화 알고리즘을 설계하는 방법을 제안한다. 이는 독자적으로 작성된 난독화 알고리즘이기 때문에 오픈 소스로 공개되어져 있는 다른 난독화 도구들에 비해 안전한 특징을 가진다. 제어 흐름 평탄화는 프로그램의 기능을 유지하면서 소스 코드의 정적 분석을 어렵게 하는 기법으로, 데이터를 탈취하려는 악의적인 행위를 사전에 예방할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 제어 흐름 평탄화 알고리즘은 하나의 기본 블록으로 이루어진 단순한 소스 코드를 여러 개의 기본 블록으로 분할하고, 조건문을 통해 연결하는 방법을 사용하여 알고리즘의 복잡도를 높였다. 이처럼 새롭게 작성된 Pass를 통해 소스코드 난독화를 적용시켜 임베디드 시스템의 보안성을 향상시킬 수 있다.
본 논문에서는 IEC 61850 기반 자동화 변전소 네트워크에서의 이상 징후 탐지를 위한 MMS/GOOSE 패킷 정상행위 프로파일링 방법을 제안한다. 기존에 주로 사용되고 있는 시그니처(signature) 기반의 보안 솔루션은 제로데이(zero-day) 취약점을 이용한 APT 공격에 취약에 취약할 수밖에 없다. 최근 제어시스템 환경에서의 이상 탐지(anomaly detection) 연구가 이뤄지고 있지만, 아직까지 IEC 61850 변전소 환경에서의 이상 탐지에 대한 연구는 잘 알려져 있지 않다. 제안하는 기법은 MMS/GOOSE 패킷에 대한 3가지 전처리(3-phase preprocessing) 방법과 one-class SVM 알고리즘을 이용한 정상 행위 모델링 방법을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 방법은 IEC 61850 변전소 네트워크에 대한 APT 공격 대응 솔루션으로 활용될 것을 기대한다.
위임(delegation)은 접근제어 분야에서 중요한 보안 정책 중의 하나이다. 본 논문에서는 분산 접근제어 환경에서 위임을 구현하기 위해 위임정책을 관리 역할기반 접근제어(ARBAC) 모델에 통합한 모델을 제안한다. 이를 위해 PBDM 위임 모델과 ARBAC97 모델이 통합된 새로운 모델을 제시하고 새로운 모델에서 위임이 가질 수 있는 보안 위협 요소를 제어하기 위한 위임 무결성 규칙을 제안하였다. 제안된 ARBAC-위임 통합 모델은 사용자들에게 필요시 보안 관리자의 개입 없이 주어진 범위 안에서 자유롭게 자신의 권한을 다른 사용자에게 위임 할 수 있게 하면서 동시에 보안 관리자들에게는 사용자들의 위임 행위를 제어할 수 있는 수단을 제공한다.
현재 응급 의료 시스템에서는 환자의 소재를 파악하기 힘들 뿐만 아니라, 환자의 이송과정에서도 환자를 치료할 수 없는 병원에 이송하는 등의 문제점을 지닌다. 또한 이송을 위한 대기중인 구급차가 없거나, 환자의 병명에 따른 시한을 지키지 못함으로써 환자를 위급한 상태까지 이르게 하는 경우도 존재한다. 본 논문은 이러한 문제를 해결하기 위해 자동화된 중앙 관리 체계를 기반으로 한 u-EMS의 시공간 환경과 행위를 명세 및 분석하기 위한 CARDMI기반의 HAP 스케줄러를 제안한다. 이를 통해 응급 의료 시스템에서 발생할 수 있는 문제점을 u-EMS를 통해 환자를 적시적소에 EMS서비스를 제공할 수 있도록 스케줄링 하였다.
최근 분산시스템 환경에서 다양한 사용자의 요구에 부응하고 통신망의 효과적인 관리를 위해서는 네트워크 자원의 관리에 대한 정책기반 통신망관리시스템이 요구된다. 본 논문에서는 다양한 통신망의 효율적인 관리와 일관된 관리정책을 적용하기 위해 ECA(Event-Condition-Action) 규칙을 갖는 능동특성의 정책기반 관리객체정보를 모델링하였다. 본 논문에 기술된 정책에는 하나의 외부요인이 발생하였을 때 외부요인이 수행되기 위한 하나이상의 조건과 그 조건이 만족된 경우 수행되는 행위들로 구성된 규칙들을 기술한다. 그리고 실질적인 환경에서 적용되고 있는 ATM 관리객체 중 폭주제어 모델에 정책의 구성요소를 적용함으로써 관리객체의 동적 수행 기능이 체계적이고 정형적으로 기술되는 장점을 제시하였다.
무선 네트워크와 모바일 컴퓨팅 응용의 급속한 보급과 더불어, 최근 네트워크 보안의 배경도 많은 변화를 가져왔다. 특히 이동성이 높은 차량 노드들로 네트워크 위상을 유지하는 차량 애드 혹 네트워크(Vehicular Ad Hoc Networks: VANETs)는 일반적으로 불안정한 통신 링크를 갖는 자기 조직화 P2P 망으로, 고정된 인프라 구조나 중앙 통제 라우팅 장비 없이 자동으로 망을 구성하고, 시간에 따라 고속으로 이동하며 망에 결합하거나 이탈하는 개방 망이므로 중앙 집중 제어 없이 누구나 접속이 허용되기 때문에 네트워크상에 해로운 비정상 행위 노드들에 대한 침입에 매우 취약하다. 본 논문에서는 VANETs에서의 노드들의 활동에 대한 비정상 행위를 효율적으로 식별하여 침입을 탐지할 수 있는 러프집합을 이용한 가중치 기반 침입탐지 방법을 제안하고, 그 성능을 모의실험을 통해 임계 허용 오차 ${\epsilon}$에 대한 비정상 행위로 인한 침입 탐지율과 거짓 경고율로 평가한다.
대규모 시스템 명세의 올바름을 검증하기 위한 유한상태 LTS(Labeled Transition System)에 기반을 둔 CTL(Computation Tree Logic) 논리 적용의 문제점은 시스템 내부의 병렬 프로세스간 상호 작용으로 인한 상태폭발이다. 그러나 medal mu-calculus 논리를 시스템 안전성 및 필연성 특성 명세에 사용하면, 행위에 의한 순환적 정의가 가능하므로 상태폭발 문제가 해결된다. 본 논문에서는 LTS 로 명세화 된 철도 신호제어용 프로토콜 모델의 안전성 및 필연성 특성을 모형 검사 기법에 의해 검증하기 위해 시제 논리로 사용된 modal mu-calculus를 사용하여 해당 검정 알고리즘을 구현 및 적용하였다.
원자력 발전소와 같이 시스템 오작동으로 인하여 엄청난 재난을 불러 올 수 있는 시스템은 시스템을 구축하기 이전에 완전한 설계 및 검증이 절대적으로 필요하다. 특히 긴급성을 요하는 원자력 발전소의 긴급 차단 시스템과 같은 실시간 safety-critical 시스템은 시스템 행위의 유기적인 측면뿐만 아니라, 시간적 제약을 고려하여 엄격하게 명세하고 분석해야 한다. 본 논문에서는 시각적 기반의 설계 명세 언어인 STATECAHRT를 이용하여 원자력 발전소 제어 시스템을 명세하고 이를 모델 체킹 검증 도구인 SMV로 검증함으로써 시스템의 신뢰성을 높이고 실시간 safety-critical 시스템의 설계 및 검증에 대한 방법론을 제시한다. 본 연구에서는 [6]의 논문의 명세 오류를 수정하여 명세 및 검증을 수행하였다.
본 논문에서는 로봇을 하나의 에이전트로 보고 로봇에 필요한 기능-환경인지, 지능, 행동-등을 부-에이전트로 하는 로봇 구조를 제안하였다. 각각의 부 에이전트들은 로봇 기능의 기초단위를 구성하는 마이크로 에이전트로 구성된다. 로봇의 제어 구조는 행위기반 반사행동 제어 형태와 행동 선택 에이전트로 구성되며, 행동 선택 에이전트에서의 행동 선택은 행동 우선순위, 수행성능, 강화학습에 의한 학습기능을 부가하였다. 제시된 로봇 구조는 다중 부-에이전트 구조로 각각의 기능에 대하여 지능을 부여하기 쉬우며 다중 로봇 제어를 위한 새로운 접근 방법이다. 제시된 로봇을 장애물을 회피와 chaotic한 탐색을 목표로 하여 모의실험을 수행하였으며 8bit 마이크로 콘트롤러를 이용하여 제작 실험하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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