본 연구에서는 인공신경망을 이용하여 배관이나 배관요소의 작동상태를 예측할 수 있는 진단방법을 제안한다. 입자영상유속계 기술을 이용하여 얻어진 배관의 검사부위의 진동에 의한 이동량을 인공신경망의 학습용으로 사용한다. 측정시스템은 카메라, 조명, 인공신경망이 탑재된 호스트컴퓨터로 구성된다. 구축된 모니터링시스템이 제대로 작동하는지 이미 알고 있는 진동원(2개의 휴대폰)에 대하여 적용하였다. 진동가속도의 최소값, 최대값, 평균값을 인공신경망의 학습에 사용해 본 결과, 평균값이 진동상태의 실시간 모니터링에 적합함을 확인하였다. 구축된 진단시스템은 실제 가스배관의 작동상태에 대하여 모니터링 가능함이 확인되었다.
인터넷의 지속적인 보급/발전과 인터넷을 이용한 다양한 서비스의 증대를 통해 네트워크를 통한 보안취약점 공격과 정보획득을 위한 사이버테러 시도가 증가하고 있는 추세이다. 이는 침입탐지시스템의 적용환경에도 많은 영향을 끼치게 되었다. 일반적인 네트워크 기반 침입탐지 시스템은 네트워크 디바이스를 통해 유입되는 패킷에 대하여 시그너춰 기반 침입 탐지 모듈을 통하여 침입을 탐지하게 된다. 현재까지의 네트워크상의 정보보호는 주로 보안 호스트, 특정 보안 시스템에 대한 지역적인 정보보호였으나 전세계에 연결된 인터넷 시스템들의 침해에 대한 방어능력이 취약한 상태이다. 특정 도메인에 국한하여 서브 네트워크 상에 적용되었던 보안을 네트워크 전체에 확장시킬 수 있는 보안 메커니즘이 제공되어야 한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 DARPA의 과제를 분석하고, 그 분석을 통한 침입탐지관련 기술을 살펴본다. 또한, 상기에 지적한 보안 문제점들을 해결하기 위해 Policy 기반으로 보안집행이 수행되는 정보보호 서비스 구조를 설계하고, 각 모듈별 제공 기능에 대하여 살펴본다. 보안정책의 집행은 AS내의 네트워크 유입지점인 게이트웨이 장치에 설치된 침입탐지시스템을 통해 수행되며, 추가되는 정책정보가 중앙의 보안제어서버를 통하여 실시간으로 반영되어 처리된다. 이를 통하여 관리도메인에 대한 집중적인 보안정책의 설계 및 집행이 수행된다.
본 논문에서는 유비쿼터스 센서 네트워크의 핵심인 RFID에 대한 응용기술을 개발하기 위하여 대상을 놀이공원으로 잡고, 공원에 출입하는 입장객들이 각 놀이 기구에 입장한 시간과 나가는 시간을 자동으로 입력 받아서 데이터베이스에 저장한 후에 전체적인 놀이공원 인원 배치에 관한 합리적인 지시, 명령을 도출하도록 하는 프로그램을 개발하는 시스템을 개발하였다. 이를 위하여 본 논문에서는 13.25Mhz 대의 RFID 센서와 마이크로소프트사의 MSSQL 데이터베이스와 IIS 웹서버를 기반으로 하는 시스템 구축을 수행하였다. 이를 위하여 SkyeTek사의 RFID 리더를 기반으로 시스템을 구축하여 호스트 PC와 연동 프로그램을 C++ 언어를 이용하여 개발하였고, ASP.NET과 $C\#$을 이용한 웹사이트 구축하였으며, RFID 리더의 태그 인식 범위를 확장하기 위한 외장형 안테나를 제작한 $30\~40$ cm 수준의 인식 거리를 보장하는 동판형 안테나를 개발하였으며, 시스템에 적용한 결과 성능의 우수함을 확인하였다.
전용 목적의 임베디드 자바 시스템은 일반적으로 프로그램을 이루는 모든 클래스 파일들이 호스트 컴퓨터 상의 ROMiaer에 의해 하나의 ROM 이미지로 변형되고, ROM에 적재된 이미지를 임베디드 시스템의 자바가상기계가 실행하는 모델을 따른다. 제한된 크기의 메모리 자원과 낮은 성능의 프로세서를 갖는 임베디드 시스템에서는 이 ROM 이미지를 어떤 형식으로 정의하는가 하는 것이 매우 중요하다. 그 형식에 따라 원래의 클래스 파일보다 휠씬 적은 크기의 메모리 만으로도 전체 클래스 정보를 담을 수 있게 되며, 또한 클래스 내부 정보에 신속하게 접근할 수 있게 되기 때문이다. 본 논문에서는 simpleRTJ라고하는 임베디드 자바가상기계에서 구현된 ROMizer와, 특히 그것이 생성하는 RON 이미지의 형식에 대해 분석해보았다. 분석 결과 ROMizer는 원래 클래스 파일에 비해 절반 이상의 메모리 절감 효과를 얻게 하며, 최대 6배 이상의 속도로 클래스 내부 정보를 접근할 수 있게 하는 것으로 밝혀졌다. 이 연구의 결과는 ROM 기반의 임베디드 자바 시스템을 위한 보다 효율적인 ROMizer 의 개발에 적용되어질 수 있을 것으로 기대된다.
최근, 바이오 관련 장비, 기술들이 발전함에 따라, 바이오 관린 데이터나 그것을 제공하는 호스트들이 급속하게 증가하고 있나. 또한, 이러한 데이터들은 개발 커뮤니티들의 수만큼, 분산되고 이질적인 면을 가시고 있어서, 바이오 관련 데이터베이스의 통합과 연동기능의 세공이 중요한 문제가 되고 있다. 그러나, 현재까지 진행되고 있는 많은 통합 연구 시스템의 대부분이 링크기반, 데이터웨어하우징 구축 기반으로 하고 있어서, 데이터 스키마나 데이터의 변경시, 실시간 업데이트와 같은 문제점을 보인다. 이러한 비효율적인 면을 개선시키고자, 플랫폼. 스키마의 변화에 구애 받지 않고 서비스를 가능하게 하는 웹 서비스 기술을 이용한 통합 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서도 이러한 흐름에 맞추어, 웹 서비스를 이용한 바이오 서열 데이터의 데이터베이스와, 통합 검색 시스템을 개발하였다 개발된 시스템은 BSML을 포함한 다양한 포맷의 데이터로 서열정보를 제공하며, 또한 외부 데이터베이스의 검색을 병렬로 처리하여, 검색 성능을 향상시키도록 하였다.
본 연구에서는 조직화된 공격 주체가 수행하는 APT 공격을 효과적으로 탐지하기 위하여, 공격체인을 구성하여 공격을 탐지하는 시스템을 구축하였다. 공격체인 기반 APT 공격 탐지 시스템은 다양한 호스트 및 네트워크 모니터링 도구에서 생성하는 이벤트를 수집하고 저장하는 '이벤트 수집 및 저장부', 이벤트로부터 MITRE ATT&CK®에 정의된 공격기술 수준의 단위공격을 탐지하는 '단위공격 탐지부', 단위공격으로 생성된 이벤트로부터 Provenance Graph 기반의 인과관계 분석을 수행하여 공격체인을 구성하는 '공격체인 구성부'로 구성하였다. 시스템을 검증하기 위하여 테스트베드를 구축하고 MITRE ATT&CK Evaluation 프로그램에서 제공하는 모의공격 시나리오를 수행하였다. 실험 결과 모의공격 시나리오에 대해 공격체인이 효과적으로 구성되는 것을 확인하였다. 본 연구에서 구현한 시스템을 이용하면, 공격을 단편적인 부분으로 이해하기보다 공격의 진행 흐름 관점에서 이해하고 대응할 수 있을 것이다.
지문 정보 등의 생체 정보를 이용하는 생체 인식 기술은 컴퓨터 시스템의 로그인, 출입 ID, 전자 상거래 보안등의 여러 서비스에서 사용자의 안전한 인증(authentication)을 위해 널리 사용되고 있다. 근래에 이르러, 생체 기술은 비밀 번호와 같은 기존의 개인 인증 방법에 비해 안전하면서도 자동화를 가져 올 수 있다는 장점으로 인해, 보안 토큰, 스마트 카드와 같은 소형의 임베디드 시스템에 탑재되고 이용되는 추세이다. 본 논문에서는 임베디드 시스템의 형태인 보안 토큰을 개발하고 지문 정보를 이용한 사용자 인증 시스템을 구현하며 시험한 결과를 기술하였다. 보안 토큰과 호스트와의 통신은 USB를 이용하여 시험 및 검증하였으며 보안 토큰 상에서의 지문 정합 프로그램의 수행 시간과 수행 메모리를 측정하고 성능 개선에 대해 기술하였다. 또한, 보안 토큰에서 매치온 카드(match-on-card)로의 전이를 위해 필요한 내용을 언급하였다.
분산 컴퓨팅 환경에서 모바일 서로게이트 시스템은 보안상의 문제로 인하여 널리 사용되고 있지 못하고 있다. 현재 가장 널리 사용되고 있는 그리드 미들웨어인 글로버스에서도 모바일 단말기를 인증하는 방법이 제공되고 있지 않아 그리드의 강력한 컴퓨팅 능력을 모바일 클라이언트까지 확장하는 것을 어렵게 하는 중요한 요인이 되고 있다. 본 논문에서는 PDA와 같이 컴퓨팅 파워가 미약한 모바일 단말기기와 그리드 호스트 간의 인터페이스 역할을 하는 게이트웨이를 두고 모바일 클라이언트가 이동 중 그리드 서비스를 이용할 수 있도록 하는 안전한 모바일 그리드서비스 프레임워크를 설계 구현하였다. 아울러, 이를 구현하여 ECG 신호처리를 위한 헬스케어 시스템에 적용하였다. 이 시스템은 이동 환경에서 환자의 생체 신호를 그리드 컴퓨팅으로 분석하여 원격에 있는 의료진이 진단할 수 있는 모바일 헬스케어에 활용가능하다.
최근, 딥러닝을 사용 가능한 임베디드 디바이스가 상용화됨에 따라 임베디드 시스템 영역에서도 딥러닝 활용에 대한 다양한 연구가 진행되고 있다. 그러나 임베디드 시스템을 고성능 PC 환경과 비교하면 상대적으로 저사양의 CPU/GPU 프로세서와 메모리를 탑재하고 있으므로 딥러닝 기술의 적용에 있어서 많은 제약이 있다. 본 논문에서는 다양한 최신 딥러닝 네트워크들을 임베디드 디바이스에 적용했을때의 성능을 시간과 전력이라는 관점에서 실험적으로 평가한다. 또한, 호스트 CPU와 GPU 디바이스간의 메모리를 공유하는 임베디드 시스템들의 아키텍처적인 특성을 이용하여 메모리 복사를 줄임으로써 실시간 성능과 저전력성을 높이는 방법을 제시한다. 제안된 방법은 대표적인 공개 딥러닝 프레임워크인 Caffe를 수정하여 구현되었으며, 임베디드 GPU를 탑재한 NVIDIA Jetson TK1에서 성능평가 되었다. 실험결과, 대부분의 딥러닝 네트워크에서 뚜렷한 성능향상을 관찰할 수 있었다. 특히, 메모리 사용량이 높은 AlexNet에서 약 33%의 이미지 인식 속도 단축과 50%의 소비 전력량 감소를 관찰할 수 있었다.
일반적으로 무선 환경에서의 이동성은 단말, 개인, 세션, 서비스 이동성의 네 가지로 구분 및 정의 될 수 있다. 이러한 이동성 중 단말 이동성 지원을 위하여 네트워크 계층에서의 모바일 IP(MIP) 기반의 해결 방안과 응용 계층의 SIP 기반 해결 방안이 제안되어 왔다. MIP는 삼각형 라우팅, 각 호스트의 홈 IP 주소의 필요, 터널링과 캡슐화에 따르는 오버헤드 등의 문제점이 존재하고, 실제 네트워크에서의 배치가 제한적으로 이루어지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 하위 프로토콜에 독립적인 SIP 기반의 이동성 지원 개념을 제시하곤 계층적인 등록 구조를 지원하는 SIP 시스템을 설계한다. 그리고, 차세대 네트워크의 표준을 따르는 JAIN 기술 기반으로 멀티미디어 응용을 위한 시스템을 구현한다. 본 시스템은 ITU-T 의 권고 기준을 만족시킨다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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