시그니처 기반 필터링(Signature based filtering)은 이미 알려진 공격으로부터 방어하는 방법으로, 침입방지 시스템을 통과하는 패킷의 페이로드와 시그니처라 불리는 공격 패턴들과 비교하여 같으면 그 패킷을 폐기한다. 그러나 시그니처의 개수가 증가함에 따라 하나의 들어온 패킷에 대하여 요구되는 패턴 매칭 시간은 증가하게 되어 패킷의 지연현상이 발생한다. 고성능 침입방지 시스템을 위해서는 보다 효율적인 패턴 매칭 알고리즘이 필요하며, 패턴 매칭의 수행 성능 향상을 위해 가장 중요한 부분은 처리해야 하는 패킷이 도착했을 때, 해당 패킷의 데이터를 룰의 시그니처와 비교하는 횟수를 줄이는데 있다. 이에 본 논문에서는 고성능 침입방지 시스템의 개발을 위해 기존의 제안된 시그니처 해싱 기반의 침입방지 시스템에 패킷 분류를 위한 다차원 검색을 튜플 공간이라는 이차원 공간을 이용하여 검색하는 튜플 공간 패킷 분류 알고리즘과 블룸 필터를 적용한 패턴 매칭 방법을 제안한다.
최근들어, 커널 기법(kernel method)은 패턴 분류, 함수 근사 및 비정상 상태 탐지 등의 분야에서 상당한 관심을 끌고 있다. 특히, 서포트 벡터 머신(support vector machine)이나 커널 주성분 분석(kernel principal component analysis) 등의 방법론에서 커널의 역할은 매우 중요한데, 이는 고전적인 선형 머신이 비선형성을 효과적으로 다룰 수 있도록 일반화 해줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 커널 기반 가우시안 프로세스(gaussian process) 함수근사 기법과 서포트 벡터 학습을 이용하여 레이더와 강우계의 관측 데이터를 융합하는 문제를 고려한다. 그리고, 국내의 강원, 경북 및 충북에 걸쳐있는 지역에 대한 레이더 자료 및 강우계 자료를 대상으로 하여 본 논문에서 고려하는 방법론들에 의해 데이터 융합을 수행한 결과를 제시하고, 성능비교를 수행한다.
Purpose: For improving outgoing quality, this study presents a novel sampling framework based on predictive analytics. Methods: The proposed framework is composed of three steps. The first step is the variable selection. The knowledge-based and data-driven approaches are employed to select important variables. The second step is the model learning. In this step, we consider the supervised classification methods, the anomaly detection methods, and the rule-based methods. The applying model is the third step. This step includes the all processes to be enabled on real-time prediction. Each prediction model classifies a product as a target sample or random sample. Thereafter intensive quality inspections are executed on the specified target samples. Results: The inspection data of three Samsung products (mobile, TV, refrigerator) are used to check functional defects in the product by utilizing the proposed method. The results demonstrate that using target sampling is more effective and efficient than random sampling. Conclusion: The results of this paper show that the proposed method can efficiently detect products that have the possibilities of user's defect in the lot. Additionally our study can guide practitioners on how to easily detect defective products using stratified sampling
망분리 네트워크에서 보안관제를 할 경우 내부망 또는 위험도가 높은 구간에서는 평시 이상징후 탐지가 거의 이루어지지 않는다. 그렇기 때문에 보안 네트워크 구축 후 최적화 된 보안구조를 완성하기 위해서 망분리된 내부방에서의 최신 사이버 위협 이상징후를 평가할 수 있는 모델이 필요하다. 본 연구에서 일반 네트워크와 망분리 네트워크에서 발생하는 사이버 취약점과 악성코드를 데이터셋으로 발생시켜 평가하여, 망분리 내부망 사이버 공격에 위협 분석 및 최신 사이버 취약점을 대비 할 수 있게 하고, 특성에 맞는 사이버 보안 테스트 평가 체계를 구축하였다. 이를 실제 망분리 기관에 적용 가능한 평가모델을 설계 하고, 테스트 망을 각 상황별로 구축하여 실시간 보안관제 평가 모델을 적용하였다.
분산 컴퓨팅이란 다수의 서버로 구성된 분산 시스템에서 데이터를 효율적으로 저장 및 처리하는 기술이다. 따라서 분산 시스템을 구성하는 서버의 상태에 따라 분산 컴퓨팅의 성능에 큰 영향을 미친다. 본 논문은 분산 시스템에서 실시간으로 발생하는 시스템 자원의 로그 데이터를 수집하고 이상을 탐지하여 결과를 시각화하는 자가 진단 시스템을 제안한다. 먼저, 자가 진단 과정을 수집, 전달, 분석, 저장, 시각화의 다섯 단계로 구분한다. 다음으로, 자가 진단 과정이 실시간성, 확장성, 고가용성의 목표를 만족하도록 실시간 자가 진단 시스템을 설계한다. 본 시스템은 대표적인 실시간 분산 기술인 Apache Flume, Apache Kafka, Apache Storm을 기반으로 구현되어 실시간성, 확장성, 고가용성의 세 가지 목표를 만족할 수 있다. 또한, 자가 진단 과정에서 로그 데이터 처리의 지연을 최소화하도록 간단하지만 효과적인 이동 평균 및 3-시그마 기반 이상 탐지 기법을 사용한다. 본 논문의 결과를 통해, 분산 시스템 내에서 서버 상태를 실시간으로 진단할 수 있는 분산 실시간 자가 진단 시스템을 구축할 수 있다.
모바일 디바이스(mobile device)를 통한 전자금융거래가 급속하게 증가하면서 이를 대상으로 한 공격시도도 점차 늘어나고 있다. 다양한 보안수단들이 적용되고 있지만, 모바일뱅킹(mobile banking)에 사용되는 디바이스에 원격으로 침입을 한 뒤 공격하는 방법 및 디바이스를 물리적으로 획득하여 전자금융사고를 유발할 수 있는 위험이 여전히 존재한다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에서의 전자금융사고 예방 대책으로 개인별 입력패턴을 분석하여 본인에 의한 전자금융거래 시도인지 유무를 판단하여 선제적으로 대응할 수 있는 방안을 제안한다. 화면 터치(touch)를 통해 입력하는 모바일 디바이스의 특성상 터치 시간이나 압력 등의 패턴(pattern)은 개인별로 차이가 있으므로 이를 모니터링(monitoring) 함으로써 정상적인 모바일뱅킹 고객과 공격자를 구분할 수 있다. 본 논문에서 제시된 방안의 효용성을 증명하기 위해 모바일 디바이스에서의 개인별 입력패턴 정보를 실제 수집하여 실험하였고, 실험결과 입력패턴 정보 분석을 통해 전자금융사고를 효과적으로 예방할 수 있음을 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 이러한 입력패턴 정보의 모니터링을 이용하여 불법적인 전자금융거래에 실시간으로 대응하는 방안도 제안한다.
최근 COVID-19가 확산하고 외출 자제 권고와 같은 방역지침에 따라 집에서 생활하는 시간이 늘고 있다. 이에 따라 집에서 생활하는 1인 가구가 증가하고 있지만 1인 가구는 다인 가구보다 집 안에서 위급한 상황이 발생할 때 외부에 알리기 어렵다. 본 연구는 집안에서 발생하는 다양한 상황을 라이다, 영상, 음성 센서로 수집하고 센서에 따른 데이터를 각각의 알고리즘을 통해 분석하였다. 이를 이용해 위급상황 등의 비정상 패턴을 분석하여 사람의 이상징후를 탐지하는 연구를 진행했다. 각 센서에 따른 사람의 이상징후를 탐지하는 인공지능 알고리즘을 연구하였으며 센서에 따른 이상징후 탐지 정확도를 측정했다. 또한, 본 연구는 다양한 상황에 대한 센서의 탐지 가능 여부를 실험하여 센서 간의 장단점을 보완한 융합 방식을 제안한다.
리튬이온 배터리(LIB)는 다른 배터리에 비해 수명이 길고, 에너지 밀도가 높으며, 자체 방전율이 낮아, 에너지 저장장치(ESS)로 선호되고 있다. 하지만, 2017~2019년 기간 동안 국내에서만도 28건의 화재사고가 발생하였으며, LIB의 운영 중 안전성 및 신뢰성을 보장하기 위해 LIB의 정확한 용량추정은 필수요소이다. 본 연구에서는 LIB의 충방전 cycle에 따른 용량변화를 예측하는 기계학습 기반 모델의 설계에 있어 중요한 요소인 최적 머신러닝 모델의 선정을 위해, Decision Tree, 앙상블학습법, Support Vector Regression, Gaussian Process Regression (GPR) 각각을 이용한 예측모델을 구현하고 성능비교를 실시하였다. 학습을 위해 NASA에서 제공하는 시험데이터를 사용하였으며, GPR이 가장 좋은 예측성능을 보였다. 이를 바탕으로 추가 시험데이터 학습을 통해 개선된 LIB 용량예측과 잔여 수명추정 모델을 개발하여, 운영 중 이상 감지 및 모니터링 성능을 높여, 보다 안전하고 안정된 ESS 운용에 활용하고자 한다.
세균 감염에서 적절한 항생제를 선택하려면 배양검사가 매우 중요하다. 저자들은 복부 연조직 감염의 농양을 혈액배양병을 사용하여 시행한 배양검사에서 Actinomyces radingae와 Clostridium ramosum이 배양된 증례를 경험하여 보고하고자 한다. 이전에 건강하였던 13세 남자 환자가 배꼽주변에 발생한 통증, 발적 및 발열을 주소로 응급실에 내원하였다. 환아는 복부 수술 및 외상의 병력은 없었다. 컴퓨터 단층 촬영에서 배꼽주위에 농양을 동반한 피부 연조직염이 확인되었고 선천성 기형은 없었다. 초음파 유도 흡인을 하여 8.5 mL의 화농성 농양이 흡인되었고, 농양은 혈액배양병을 이용하여 배양하였다. 농양 배양검사에서 A. radingae와 C. ramosum이 확인되었다. 감염증의 원인이 드문 세균일 가능성이 있는 경우 농양 배양을 할 때 일반적인 농양배양의 방법 보다는 혈액배양병을 사용하는 것이 원인균이 분리될 가능성을 높이고 더 빨리 확인할 수 있을 것으로 사료된다.
부동산 가격은 국가, 기업, 가계에 영향을 미치며 최근 급등하는 부동산 가격에 부동산 버블에 관한 연구가 많이 시행되고 있다. 하지만 부동산 버블 예측에서 단순히 부동산 가격만을 비교하거나, 부동산 매매에서 핵심적인 심리적 변수를 반영하지 못한다면 버블 예측 모형의 정확성이 떨어진다 판단할 수 있다. 본 연구는 오토인코더 기법을 사용하여 지역별 부동산 버블 상황을 설명할 수 있는 예측 모형을 설계하는 것이 목적이다. 기존의 부동산 버블 분석 연구들이 가격에 영향을 미치는 다양한 종류의 변수를 설정하지 못하였고 주로 선형 모형을 기반으로 연구를 진행했다는 부분에서, 본 연구는 기존 부동산 버블 연구에 사용되지 않았던 기법과 변수들의 도입 가능성을 시사한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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