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단계적 비정상 트래픽 대응 기법 설계 및 이론적 분석 (Design and Theoretical Analysis of a Stepwise Intrusion Prevention Scheme)

  • 고광선;강용혁;엄영익
    • 정보보호학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.55-63
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    • 2006
  • Nimda, Code Red, 그리고 SQL Slammer 등과 같은 웜에 의한 피해 사례가 증가하면서 이를 방어하기 위한 대응 기술 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 웜에 의해 발생한 비정상 트래픽을 효과적으로 차단할 수 있는 네트워크 대역폭 조절 방식의 단계적 대응 시스템 설계 내용을 보이고, 기존 패턴 기반 비정상행위탐지 방식의 이원적(True/False) 대응 기법과 이론적으로 비교하고자 한다. 일정 시간동안 특정 네트워크를 통과하는 정상 트래픽 비율과 오탐지 트래픽 비율을 비교 기준으로 하여 두 기법을 이론적으로 비교한 결과, 임의의 시간 동안 전체 네트워크 트래픽에서 비정상 트래픽이 차지하는 비율을 $\beta$라고 할 경우, 이원적 대응 기법에 비하여 단계적 대응 기법의 평균 정상트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 증가하고, 평균 오탐지 트래픽 비율은 (1+$\beta$)/2만큼 감소함을 알 수 있었다.

윈도우 PE 포맷 바이너리 데이터를 활용한 Bidirectional LSTM 기반 경량 악성코드 탐지모델 (Bidirectional LSTM based light-weighted malware detection model using Windows PE format binary data)

  • 박광연;이수진
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.87-93
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    • 2022
  • 군(軍) PC의 99%는 윈도우 운영체제를 사용하고 있어 안전한 국방사이버공간을 유지하기 위해서는 윈도우 기반 악성코드의 탐지 및 대응이 상당히 중요하다. 본 연구에서는 윈도우 PE(Portable Executable) 포맷의 악성코드를 탐지할 수 있는 모델을 제안한다. 탐지모델을 구축함에 있어서는 탐지의 정확도보다는 급증하는 악성코드에 효율적으로 대처하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트에 중점을 두었다. 이에 학습 속도를 향상시키기 위해 복잡한 전처리 과정 없이 최소한의 시퀀스 데이터만으로도 악성코드 탐지가 가능한 Bidirectional LSTM(Long Short Term Memory) 네트워크를 기반으로 탐지모델을 설계하였다. 실험은 EMBER2018 데이터셋을 활용하여 진행하였으며, 3가지의 시퀀스 데이터(Byte-Entropy Histogram, Byte Histogram, String Distribution)로 구성된 특성 집합을 모델에 학습시킨 결과 90.79%의 Accuracy를 달성하였다. 한편, 학습 소요시간은 기존 탐지모델 대비 1/4로 단축되어 급증하는 신종 악성코드에 대응하기 위한 탐지모델의 신속한 업데이트가 가능함을 확인하였다.

Ensemble of Nested Dichotomies 기법을 이용한 스마트폰 가속도 센서 데이터 기반의 동작 인지 (Ensemble of Nested Dichotomies for Activity Recognition Using Accelerometer Data on Smartphone)

  • 하으뜸;김정민;류광렬
    • 지능정보연구
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    • 제19권4호
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    • pp.123-132
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    • 2013
  • 최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

비주거용 건물의 외피 리모델링을 통한 에너지성능향상 방안에 관한 연구 (A Study on the Non-residential Building Envelope Remodeling for Energy Efficiency)

  • 장현숙;이상호
    • 한국건설관리학회논문집
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    • 제13권6호
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    • pp.3-12
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    • 2012
  • 최근 민간건축 경기 침체가 거듭되면서 '신축' 시장 대비 비용 절감 효과는 물론, 자원절약 및 환경보호 효과를 거둘 수 있다는 긍정적인 반응과 함께 에너지성능향상형 리모델링 시장의 규모가 확대되고 있다. 서울시의 경우 2008년 시범사업을 시작으로 기존 건물에 대해 '건물에너지이용합리화사업(BRP)'를 추진, 시설개선사업을 통해 에너지 절감 및 이용 효율을 향상시킬 수 있도록 융자지원을 하고 있다. 2012년 보도자료에 따르면 254개소의 민간건축물이 참여, 친환경녹색건축물로 조성됨에 따라 온실가스 4만 1천톤/년을 감축, 석유환산 시 1만4천 TOE의 절감에 해당되어 매년 75억원의 에너지비용 절감효과를 보이고 있다고 한다. 본 연구는 기존 건물의 에너지 효율화 대책으로 리모델링 시 우선적으로 고려해야 할 에너지성능향상 방안 중 건축적 요소인 외피를 연구범위로 설정, 그 방안을 모색하였다. 그리고 해석모델에 적용, 분석함으로써 기존 건물의 에너지 절감효과, 즉 건물의 에너지성능향상 효과를 제시하였다. 연구의 범위가 외피 리모델링만을 고려한 건물의 에너지사용량을 감소시키는 단열보강 등의 목적지향적인 방법일 수 있겠으나, 대부분의 비주거용 업무시설의 경우 임대형이라는 점을 고려하였을 때 건축적 기술만을 적용한 방법의 모색은 실제 리모델링 시 가장 보편적인 기초자료가 될 수 있으므로 연구의 의미가 있다고 할 수 있다.

섬유조직염 환자의 질병 특성과 치료행태 (Disease Characteristics and Behavior Pattern of Treatment for Patient with Fibromyalgia)

  • 한상숙;강현숙
    • 근관절건강학회지
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    • 제6권1호
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    • pp.22-36
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    • 1999
  • The purpose of the study was to identify disease characteristics and behavior pattern of treatment for patients with Fibromyalgia. This study was carried out between May to Aug. in 1998 through direct interview in Rheumatism clinic at H. University Hospital and subject in this study were 125 outpatients diagnosed with Fibromyalgia. Collected data were analyzed by descriptive statistics and t-test, ANOVA using SPSS Window program. The results of this study are as follows. 1. General Characteristics : All of the persons with Fibromyalgia were female who were mostly in their forties(37.5%). A third of them(38.4%) were graduated from high school. The greatest part of them(54.4%) were christians but little part of them(16.8%) were employed 2. Disease Characteristics : They have struggled with Fibromyalgia for 10 years on an average. About half of them(56.9%) suffered from Fibromyalgia only but the others had another diseases which were in greatest part occupied by Osteoarthritis. The number of tender point which is a feature of Fibromyalgia differed according to measuring criteria. Yunus criteria. however, was proved to be the most proper measuring criteria than any other method as it showed high correlations between symptoms and physical activities. The most serious symptoms that complained the patients among subjective symptoms are pain, sleep disorder, and fatigue in sequence, and activities most hard to do among physical activities are washing by hand, scrubbing by hand, and shopping in sequence. 3. Behavior Pattern of Treatment : The largest part of them(42.4%) had received medical treatment after they were determined to have the disease and most of them were taking medicine as prescribed by physician(88.8%) or other medicines(16.8%), Of them, two thirds stated that the medicine they took were effective. Around a third of them took exercises mostly composed of swimming. The medical institution they visited in the past were orthopedic surgical department, Oriental hospital, physical therapy department in sequence and, in a slight percent(11.4%), psychiatric department. 4. Relations between Disease Characteristics and Behavior pattern of Treatment : It shows that number of tender point and level of symptom are significantly different according to duration of disease and medical intervention. As a results, it can be suggest that persons with Fibromyalgia need to take exercises and medicine continually regardless of medical treatment as it is a chronic disease whose symptoms are hardly mitigated.

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건물의 높이 정보 분석을 위한 WorldView-2 스테레오 영상의 정합점 추출방법 평가 (Evaluation on Tie Point Extraction Methods of WorldView-2 Stereo Images to Analyze Height Information of Buildings)

  • 김예지;김용일
    • 한국측량학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.407-414
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    • 2015
  • 특징점은 주로 높이의 변화가 있는 위치에 존재하여 DSM 생성에 의미 있는 화소일 수 있으며, 정확하고 신뢰할 만한 정합 결과를 도출하는 중요한 역할을 한다. 이러한 특징점을 위성영상 내의 건물에서 추출하고 스테레오 영상 간의 정합을 수행하기 위해 사용자의 주관적인 분석을 통한 방법이 주로 쓰여 왔으나 경제적 및 시간적 비용이 드는 단점이 있다. 이러한 부분을 보완하기 위해 본 연구에서는 건물의 높이 정보를 추출하기 위해서 Harris-affine 특징점 추출기법과 SIFT 서술자를 사용한 스테레오 위성영상의 정합점 추출방법을 제시하였다. Harris-affine 추출기법으로 건물에 존재하는 특징점을 추출하고, 스케일 등의 영향이 적은 SIFT 서술자를 활용하여 효과적으로 정합점을 추출하였다. 또한, 탐색범위를 사용하고 영상 내 정합쌍의 각도를 고려하여 좀 더 효과적인 정합점 추출 방법을 제시하였다. 제안방법으로 추출된 정합점을 사용하여 영상 내에 존재하는 건물의 높이 정보를 실제로 분석하여 제안 방법이 수동 방법과 비교하여 2m 미만의 RMSE 값을 가지는 것을 확인하였다.

깊이맵의 정보 분해와 경계 평탄 필터링을 이용한 다시점 영상 생성 방법 (Generation of Multi-view Images Using Depth Map Decomposition and Edge Smoothing)

  • 김성열;이상범;김유경;호요성
    • 방송공학회논문지
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    • 제11권4호
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    • pp.471-482
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    • 2006
  • 본 논문은 깊이맵의 정보 분해(information decomposition)와 적응적 경계 평탄 필터링(adaptive edge smooth filtering)을 이용하여 다시점 영상을 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 깊이맵의 경계 영역에 평탄 필터링을 수행한 후, 깊이맵을 네 가지 종류의 분해 영상, 즉, 규칙 메쉬 영상, 경계 영상, 특징점 영상, 계층의 수 영상으로 변환한다. 그런 다음, 네 가지의 분해 영상에 3차원 메쉬 표현법을 적용하여 3차원 장면을 생성하고, 3차원 공간에서 가상 카메라의 위치를 변경하여 생성한 3차원 장면으로부터 다시점 영상을 추출한다. 실험 결과는 제안한 방법이 rubber-sheet 문제를 최소화하여 다시점 영상을 성공적으로 생성할 수 있었고, 깊이맵의 정보 분해를 통해 실시간으로 3차원 장면을 렌더링할 수 있었음을 보여준다. 또한, 제안한 방법은 기존의 방법과 달리 깊이맵 정보를 보존하기 때문에, 깊이 키잉(depth keying)과 같이 깊이 정보를 이용하는 3차원 응용에 활용할 수 있다.

포인팅 벡터를 이용한 역시간 구조보정 (Reverse-time migration using the Poynting vector)

  • 윤광진
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제9권1호
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    • pp.102-107
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    • 2006
  • 최근 급속히 발전하는 하드웨어로 인해 역시간 구조보정을 다양한 현장자료의 영상화에 적용할 수 있게 되었다. 양방향 파동방정식을 이용하는 파동방정식 구조보정 방법으로, 역시간 구조보정은 다중 도달파 뿐 아니라 급경사 및 수직 이상의 경사를 갖는 반사면도 영상화가 가능하다. 그러나 쌍곡선 파동방정식의 양방향 전파라는 성질로 인해 역시간 구조보정은 잡음을 발생시킨다. 연속적으로 입사각이 증가하여 지표로 전파되는 파, 선두 파, 역 산란 파 등과의 영 지연 상호상관은 의사영상을 만든다. 이러한 큰 진폭의 의사영상은, 상호상관되는 각 점에서 볼 때, 순 전파 및 역전파되는 두 파동장들이 거의 정 반대방향으로 전파한다는 공통점을 갖고 있다. 이는 순 전파하는 파동장과 역 전파하는 파동장의 두 전파경로가 거의 일치함으로써 발생한다. 본 논문에서는 음원 모음 역시간 구조보정에서의 의사영상을 제거하는 몇 가지 시도들을 소개하고자 한다. 구조보정 전에 실시하는 음원모음자료의 간단한 뮤팅 또는 초동 주시 이후의 시간 창 이내에서만 상호상관을 실시하는 파면 구조보정은 이러한 의사영상을 제거하는데 효과적이다. 포인팅벡터로부터 계산한 파동방정식의 전파방향을 이용하면 큰 진폭의 의상영상을 제거할 수 있는 새로운 영상화 조건을 적용할 수 있고 반사각에 따른 공통영상모음을 구할 수 있다.

The New X-ray Induced Electron Emission Spectrometer

  • Yu.N.Yuryev;Park, Hyun-Min;Lee, Hwack-Ju;Kim, Ju-Hwnag;Cho, Yang-Ku;K.Yu.Pogrebitsky
    • 한국결정학회:학술대회논문집
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    • 한국결정학회 2002년도 정기총회 및 추계학술연구발표회
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    • pp.5-6
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    • 2002
  • The new spectrometer for X-ray Induced Electron Emission Spectroscopy (XIEES) .has been recently developed in KRISS in collaboration with PTI (Russia). The spectrometer allows to perform research using the XAFS, SXAFS, XANES techniques (D.C.Koningsberger and R.Prins, 1988) as well as the number of techniques from XIEES field(L.A.Bakaleinikov et all, 1992). The experiments may be carried out with registration of transmitted through the sample x-rays (to investigate bulk samples) or/and total electron yield (TEY) from the sample surface that gives the high (down to several atomic mono-layers in soft x-ray region) near surface sensitivity. The combination of these methods together give the possibility to obtain a quantitative information on elemental composition, chemical state, atomic structure for powder samples and solids, including non-crystalline materials (the long range order is not required). The optical design of spectrometer is made according to Johannesson true focusing schematics and presented on the Fig.1. Five stepping motors are used to maintain the focusing condition during the photon energy scan (crystal angle, crystal position along rail, sample goniometer rail angle, sample goniometer position along rail and sample goniometer angle relatively of rail). All movements can be done independently and simultaneously that speeds up the setting of photon energy and allows the using of crystals with different Rowland radil. At present six curved crystals with different d-values and one flat synthetic multilayer are installed on revolver-type monochromator. This arrangement allows the wide range of x-rays from 100 eV up to 25 keV to be obtained. Another 4 stepping motors set exit slit width, sample angle, channeltron position and x-ray detector position. The differential pumping allows to unite vacuum chambers of spectrometer and x-ray generator avoiding the absorption of soft x-rays on Be foil of a window and in atmosphere. Another feature of vacuum system is separation of walls of vacuum chamber (which are deformed by the atmospheric pressure) from optical elements of spectrometer. This warrantees that the optical elements are precisely positioned. The detecting system of the spectrometer consists of two proportional counters, one scintillating detector and one channeltron detector. First proportional counter can be used as I/sub 0/-detector in transmission mode or by measuring the fluorescence from exit slit edge. The last installation can be used to measure the reference data (that is necessary in XANES measurements), in this case the reference sample is installed on slit knife edge. The second proportional counter measures the intensity of x-rays transmitted through the sample. The scintillating detector is used in the same way but on the air for the hard x-rays and for alignment purposes. Total electron yield from the sample is measured by channeltron. The spectrometer is fully controlled by special software that gives the high flexibility and reliability in carrying out of the experiments. Fig.2 and fig.3 present the typical XAFS spectra measured with spectrometer.

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스마트폰 다종 데이터를 활용한 딥러닝 기반의 사용자 동행 상태 인식 (A Deep Learning Based Approach to Recognizing Accompanying Status of Smartphone Users Using Multimodal Data)

  • 김길호;최상우;채문정;박희웅;이재홍;박종헌
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.163-177
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    • 2019
  • 스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.