초고속 RF IC의 핵심소자인 SiGe 에피텍시층을 가진 이종양극트란지스터(hetero junction bipolar transistor: HBT)를 0.35㎛급 Si-Ge BiCMOS공정으로 제작하였다. 낮은 VBE영역에서의 current gain의 선형성을 향상시키기 위하여 SiGe에피텍시층의 결함밀도를 감소시킬 수 있는 캐핑실리콘의 두께와 EDR온도의 최적화 공정조건을 알아보았다. 캐핑 실리콘의 두께를 200Å과 300Å으로 나누고 초고속 무선통신에서 요구되는 낮은 노이즈를 위한 EDR(Emitter Drive-in RTA)의 온도와 시간을 900-1000℃, 0-30 sec로 각각 변화시키면서 최적조건을 확인하였다. 실험범위 내에서의 최적공정조건은 300Å의 capping 실리콘과 975℃-30sec의 EDR 조건을 확인하였다.
The EDR(Event Data Recorder) is a part of the ACU(Airbag Control Unit) functions mounted on a vehicle. EDR data have pre-crash data and post-crash data. Pre-crash data are recorded within 5 sec from time zero(AE) with 0.5 sec resolution, and reveal vehicle speed, engine rotation speed, throttle opening, brake pedal operation, acceleration pedal position and steering angle, etc. Using this EDR data, the investigation of a traffic accident can become more objective and scientific. Crash tests of three vehicles equipped with EDR function had been performed successfully. Evaluation of EDR data reliability had also been performed using Vbox and PC-Crash's sequence table function. Based on the results, we could confirm EDR data's reliability and availability for Traffic Accident Analysis by the series of this process.
공격자의 무기가 점차 지능화 및 고도화되고 있어 기존 백신만으로는 보안 사고를 막을 수 없으므로 endpoint까지 보안 위협이 검토되고 있다. 최근 endpoint를 보호하기 위한 EDR 보안 솔루션이 등장했지만, 가시성에 중점을 두고 있으며, 이에 대한 탐지 및 대응 기술은 부족하다. 본 논문에서는 보안 관리자 관점에서 효과적인 분석과 분석 대상을 선별하기 위해 실 환경 EDR 이벤트 로그를 사용하여 지식 기반 MITRE ATT&CK 및 AutoEncoder 기반 Anomaly Detection 기술을 종합적으로 사용하여 이상 공격징후를 탐지한다. 이후, 탐지된 이상 공격징후는 보안 관리자에게 로그정보와 함께 alarm을 보여주며, 레거시 시스템과의 연계가 가능하다. 실험은 5일에 대한 EDR 이벤트 로그를 하루 단위로 탐지했으며, Hybrid Analysis 검색을 통해 이를 검증한다. 따라서, EDR 이벤트 로그 기반 언제, 어떤 IP에서, 어떤 프로세스가 얼마나 의심스러운지에 대한 결과를 산출하며, 산출된 의심 IP/Process에 대한 조치를 통해 안전한 endpoint 환경을 조성할 것으로 기대한다.
엔드포인트를 대상으로 하는 사이버 공격이 표적형, 지능형 공격으로 정교하게 진화하면서 산업용 사물인터넷(IIoT, Industrial Internet of Things)을 겨냥하는 지능형 지속 공격(APT, Advanced Persistent Threat)이 증가하고 있다. APT 공격을 효과적으로 방어하기 위하여 룰 기반으로 악성 행위를 탐지하는 기존의 보안 도구를 결합하고 보완하는 머신러닝 기반의 엔드포인트 탐지 및 대응(EDR, Endpoint Detection and Response) 솔루션이 주목을 받고 있다. 하지만 범용 EDR 솔루션은 오탐률이 높고, 높은 수준의 분석가가 방대한 양의 경보를 모니터링 및 분석해야 하는 문제점이 존재한다. 따라서, IIoT 특성과 취약성을 반영한 머신러닝 기반의 EDR 솔루션 최적화 과정이 필수적이다. 본 연구에서는 IIoT 대상의 APT 공격의 흐름과 영향을 분석하고 머신러닝 기반 APT 탐지 EDR 솔루션을 비교 분석한다.
As a popular mathematical framework for modeling decision making, Markov decision process (MDP) has been widely used to solve problem in many engineering fields. MDP consists of a set of discrete states, a finite set of actions, and rewards received after reaching a new state by taking action from the previous state. The objective of MDP is to find an optimal policy, that is, to find the best action to be taken in each state to maximize the expected discounted reward of policy (EDR). In practice, MDP is typically unknown, so simulation-based policy improvement (SBPI), which improves a given base policy sequentially by selecting the best action in each state depending on rewards observed via simulation, can be a practical way to find the optimal policy. However, the efficiency of SBPI is still a concern since many simulation samples are required to precisely estimate EDR for each action in each state. In this paper, we propose a method to select the best action accurately in each state using a small number of simulation samples, thereby improving the efficiency of SBPI. The proposed method accumulates the simulation samples observed in the previous states, so it is possible to precisely estimate EDR even with a small number of samples in the current state. The results of comparative experiments on the existing method demonstrate that the proposed method can improve the efficiency of SBPI.
기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.
분변토 처리의 기계화 및 자동화 공정 개발을 위하여, 본 연구에서는 슬러지 침출액을 이용한 지렁이 퇴비화 지표에 대하여 고찰하였다. 이 연구에서는 회분식 및 연속식 실험을 위하여 현장 하수 슬러지가 사용되었다. 슬러지 처리방버버에 따른, 발생되는 침출수의 이화학적 특성 변화는 거의 유사함을 나타내었다. 그러나, 산화환원전위, pH, 전기전도도, $NH_3-N$ 항목에서는 퇴비화 전후, 분명한 차이를 보였다. 또한, 지렁이 퇴비화 지표 설정에 가장 적합한 변수들은 ORP과EC임을 알 수 있었다. 이러한 연구 결과들은 실제적으로 분변토 처리가 이루어지는 지렁이 퇴비하 기술로 사용될 수 있을 것이다.
최근 시행되고 있는 호흡동조 방사선치료는 환자의 호흡의 주기를 이용하여 일정 주기에만 방사선을 조사하는 최신 방사선치료기술로 4D Computed Tomography와 RPM (Real-time Position Management) 시스템과 같은 호흡 모니터링 시스템의 개발로 환자들에게 시행이 되고 있다. 그러나 이러한 호흡동조 방사선치료에 대한 정도 관리는 아직 체계적으로 수행되고 있지 않으며 특히 환자에게 계획된 방사선치료선량이 환자의 호흡에 따라서 치료계획된 대로 조사되는지에 대한 정도관리에 대한 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 기관에서는 환자의 호흡신호를 사용하여 환자의 움직임을 동일하게 모사할 수 있는 팬텀을 제작하여 호흡동조 방사선치료의 2차원적 선량 분포를 평가할 수 있는 시스템을 구축하였고 특정환자의 호흡신호와 방사선치료계획을 이용하여 검증하였다. 환자의 호흡신호는 LabVIEW 7.0을 이용하여 모사하였고, 자체 제작한 팬텀 및 Kodak EDR2 필름을 사용하여 방사선을 조사한 뒤 gamma index를 사용하여 2차원 선량 분포를 비교 분석하였다. 본 연구에서 개발된 4D 정도관리 시스템을 좀 더 보완하여 호흡동조 방사선치료 과정에 있어서 조사선량의 적정성을 평가할 수 있는 정도관리 시스템으로 사용할 수 있을 것이라 생각된다.
상용화된 방사선 치료계획 장치에서 제공하는 선량보상체(compensator) 설계 기능의 타당성 을 검증하고자 Cerrobend 재료를 대상으로 한 고밀도의 선량보상체 설계 및 제작과 동적다엽콜리메이터를 활용한 전자 선량보상체(Electronic Compensator)의 구현을 통해 그 기능을 분석하였다. 5개의 두께가 다른 영역으로 구성한 팬텀을 대상으로 전산화단층촬영(CT) 영상을 획득하고, 기준 깊이에서 균일한 선량분포를 형성하도록 방사선치료계획장치(RTP)에서 선량보상체를 설계하였다. Cerrobend 선량보상체 주조 틀을 제작하기 위해 컴퓨터로 자동 제어되는 스티로폼 절삭기를 사용하였고, 전자선량보상체를 구현하기 위해 다엽콜리메이터를 사용하였으며, 선량분포의 측정을 위해서 선량측정용 필름을 사용하였다. 선량보상체를 적용하지 않았을 경우, 선량분포에서 $\pm13.93 cGy$의 편차를 보였으나, Cerrobend 선량보상체와 전자선량보상체를 적용하였을 경우, 각각 $\pm0.99 cGy$와 $\pm1.82cGy$의 편차를 보여 선량분포의 균일도를 높이는 선량보상체로서 기능을 구현함을 증명하였다. 방사선치료계획장치에서 계획된 기준 선량값과의 평균 오차를 분석한 결과, Cerrobend 선량보상체는 $+3.83\%$, 전자 선량보상체는 $-4.37\%$의 오차를 보였으며, 이는 Cerrobend 선량보상체 제조과정에서의 오차와 절대 선량측정 도구로서 필름이 갖고 있는 한계성을 고려할 때, 선량보상체 기능의 정확도 입증에 타당성 있는 결과로 생각한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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