정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.
근원섬유단백질의 열안정성에 대한 pH의 영향에 있어서 소의 근육의 경우에 fiber type에 따라 차이를 보이지 않으나, 닭의 근육의 경우에는 fiber type에 따라 안정 pH 범위에 차이를 나타내었다. 한편, 이온강도 및 유기용매의 농도변화에 따른 영향에 있어서는 이온강도가 증가함에 따라 그리고 유기용매의 농도가 증가함에 따라 변성속도가 증가하였으며, 또한 actomyosin의 열안정성이 myosin과 HMM의 열안정성보다 높은 것으로 나타났다. 열안정성에 대한 열역학량$(D\;value,Z\;value,\;{\Delta}H^{\ddag},\;{\Delta}S{\ddag},\;{\Delta}G^{\ddag})$은 red muscle과 white muscle 사이에 명백한 차이를 보였으며 white muscle이 red muscle보다 높은 열안정성을 나타내었으며, 동물의 종류에 따라서도 현저한 차이를 보였다.
소의 근육과 닭의 근육으로부터 각각 myosin을 추출, 정제하고 그 생물활성의 특징을 fiber type에 따라 비교 하였다. Myosin의 Ca-ATPase활성, EDTA-ATPase 활성 및 PH에 따른 활성도의 변화는 소의 경우 fiber type에 따라 뚜렷한 차이를 보였으나, 닭의 경우 그 차이가 관찰되지 않았다. 그러나 trypsin에 의한 myosin의 가수분해율에서 fiber type에 따라 차이가 나타났다. 즉, 소의 myosin에서는 white muscle쪽이 가수분해율이 높았으나 닭의 myosin에서는 red muscle쪽이 가수분해율이 높았다. 또한 근원섬유단백질의 기질친화성 및 탈인 산속도도 동물의 종류 및 fiber type에 따른 차이를 확연하게 보이고 있었다. Ethanol의 농도에 따른 myosin ATPase활성의 중감효과는 동물의 중류 및 fiber type에 따라 차이를 보이고 있으나 HMM ATPase 활성은 유전항수의 변화에 대하여 차이를 보이지 않았다.
수자원공학에서 일강수량 모의기법은 다양한 목적으로 활용되고 있지만, 일반적으로 홍수와 가뭄의 영향을 고려할 수 있는 수공구조물의 위험도 및 신뢰성 평가 및 수자원 계획을 수립하기 위한 입력 자료생성을 목적으로 활용된다. 유역 단위의 분석시 단일 지점에 대한 강수 모의 기법을 적용할 경우 각각의 지점에서 관측된 강수 자료의 시계열 및 통계치 특성이 효과적으로 재현되지만 공간적으로 발생하는 즉, 지점 간의 종속관계를 재현하지 못하는 문제가 발생한다. 이러한 이유로 공간적인 전이 특성이 있는 가뭄 분석 및 유역내 유출량의 공간적 변동 특성 분석에 단일지점별 모의 결과를 이용할 경우 관측 자료와 상반된 공간적 변동성으로 인하여 잘못된 가뭄 및 유출 분석 결과가 도출되는 문제점이 있다. 따라서, 실제적으로 발생하는 강수 특성을 반영한 유역 단위의 홍수 및 가뭄 등의 수문 분석을 위해서는 지점간의 종속성을 반영할 수 있는 다지점 강수 모의 모형의 적용이 필수적이다. 본 연구에서는 다지점 모의에 있어서, Wilks 모형의 지점별 시변동 특성과 공간상관성 재현 능력, HMM 모형이 갖는 강수 사상별로 분포된 양적 분포 패턴 재현 능력을 복합적으로 나타낼 수 있는 새로운 다지점 일강수량 모의 모형인 기계학습 기반 범주화 기법을 이용한 다지점 일강수량 모의 모형(ML-MRS)을 개발하였다. 또한, 지점별 강수량에 적용되는 확률분포모형은 Gamma 분포로 구성된 혼합모형을 적용하여 단일 확률 분포 모형의 자료 적합 문제를 개선하였다. 모의를 통한 일강수량 시계열 자료는 일 강수자료의 통계량을 효과적으로 모의하였으며, 다지점 모형의 모의 결과를 적용한 가뭄 모의 결과 관측 자료에서 나타나는 공간적 패턴이 재현되었다. 본 모형은 시 공간적 사상을 효과적으로 재현함으로서 지역의 변동특성을 반영한 가뭄, 홍수, 기상 현상 분석 등 활용도가 매우 높을 것으로 판단된다.
USN은 모든 사물에 컴퓨팅과 통신기능 및 센싱 기능을 부여하여 언제, 어디서나, 통신이 가능한 환경을 구축하는 네트워크로서, 향후에는 다양한 센싱 기능이 추가되어 이들 간의 네트워크가 구축되는 형태로 발전할 것이다. 따라서 본 논문에서는 무선 센서 네트워크를 무인 경비 시스템에 적용할 경우 나타날 수 있는 정보 보안상의 취약점을 도출하고, 현재 제안된 보안 프로토콜 중에서 SNEP(Secure Network Encryption Protocol)을 사용하여 안전한 무선 센서네트워크를 만들고자 한다. 그러나 SNEP에 사용한 CBC-MAC은 메시지의 길이가 가변일 경우 안전하지 못하기 때문에, 오직 한 개의키를 갖으면서도 임의의 길이 메시지도 안전하게 취급할 수 있는 OMAC(One-Key CBC-MAC)를 SNEP에 적용한 새로운 기법인 OMAC-SNEP을 제안하고, 구현하였다. 따라서 본 OMAC-SNEP 기법은 무인 경비시스템은 물론 기타의 무선 센서 네트워크에서도 널리 활용이 가능할 것이라 생각된다.
컴퓨터 포렌식스에서 파일 시스템은 사이버범죄의 증거를 수집할 수 있는 대상이다. 이에 따라 파일 시스템을 복구하고 중요한 정보를 찾는 방법은 많이 제시되고 있다. 그러나 조각난 파일이나 파일 지스러기 공간에서 악성 파일을 찾는 방법은 제시되고 있지 않다. 본 논문에서는 파일 조각이 악의적인 파일인지를 조사하는 방법을 제시한다. 조각 파일 내의 기계어 코드 비율을 검사하여 실행파일인지를 판단하고, 명령어 시퀀스 유사도를 비교하여 악성파일인지를 판단한다. 명령어 시퀀스 유사도를 검사하기 위해, HMM을 이용하여 악성 파일을 프로파일링하고 연속된 평가값을 비교하는 방법을 제시한다. 이러한 방법을 적용하여 적절한 임계 수준에서 버퍼오버플로우 공격 특성을 갖는 악의적인 실행 파일을 정확히 가려낼 수 있었다.
This paper presents the analysis of the speed-power performance in the real sea using a large container vessel data provided as a test bed from a shipping company. To perform a speed trial of the vessel during a commercial voyage, the on-board measuring device and various operation data acquisition systems were mounted on the vessel for long-term performance monitoring and the voyage operated under the container loading condition close to the design draft was adopted. The content of this paper consists of Part I and Part II. Part I, such as this paper, contains the speed trial method and analysis results of the operating vessel. Part II contains the analysis of the speed-power characteristics change over time and before and after hull cleaning using operation data measured from the voyage operated under a condition similar to the speed trial.
The control rod drive system is critical to the reactor's reliable operation. The performance of its control system and mechanical system will gradually deteriorate because of operational and environmental stresses, thus increasing the reactor's operational risk. Currently there are few researches on the aging-related degradation of the entire control rod drive system. Because it is difficult to quantify the effect of various environmental stresses and establish an accurate physical model when multiple mechanisms superimposed in the degradation process. Therefore, this paper investigates the aging-related degradation of a control rod drive system by integrating Dynamic Object-Oriented Bayesian Network and Hidden Markov Model. Uncertainties in the degradation of the control system and mechanical system are addressed by using fuzzy theory and the Hidden Markov Model respectively. A system which consists of eight control rod drive mechanisms divided into two groups is used to demonstrate the method. The aging-related degradation of the control rod drive system is analyzed by the Bayesian inference algorithm based on the accelerated life test data, and the impact of different operating schemes on the system performance is also investigated. Meanwhile, the components or units that have major impact on the system's performance are identified at different operational phases. Finally, several essential safety measures are suggested to mitigate the risk caused by the system degradation.
본 논문에서는 일상 공간에서 발생할 수 있는 인간의 일상생활 행위(ADL: Activities of Daily Living)들을 인지하는 분산 모델을 제시한다. 사용자의 환경, 위치 및 행위 정보를 간단한 센서들이 부착된 가정용 기기 혹은 식기들을 통해 무선 센서 네트워크로 수집하며 분석하고, 이 정보를 기반으로 사용자의 생환패턴, 건강상태 등을 파악하여 이에 요구되는 라이프케어 서비스를 제공한다. 하지만 서비스의 제공을 위해서는 높은 수준의 행위인지 데이터가 요구되나 충분히 분석되어지지 않은 센싱 데이터들은 고차원 상창 추론을 위한 일상생활 행위 인지 모델의 구축을 어렵게 한다. 그러나 수집 데이터의 순서를 통해 행위를 인지할 수 있다는 것에 착안하여 센서 데이터들의 순서를 특정 행위 패턴을 분석하는 데 활용하고, 이를 기반으로 한 분산 선형 시간추론 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 가정, 사무실 및 병원과 같은 소규모 환경에서 행위를 인지하는 데 적절하다. 제안한 알고리즘의 성능평가를 위해서 MIT Media Lab에서 제공하는 공개 데이터를 사용하였으며, 75% 이상의 평균 행위 인지 정확도를 보였다.
국제해운에서의 선박으로부터 배출되는 온실가스에 대한 규제는 가일층 강화되고 있으며 국제해사기구에서 수립한 온실가스 저감목표는 기술적 및 운항적 측면에서 해운선사에는 커다란 도전으로 작용하고 있다. 국제해사기구는 탄소집약도 기준 2008년 대비하여 2030년 까지 30% 및 2050년 까지 70%를 감축하고 총배출량 기준 50%까지 감축하는 것을 목표로 삼고 있다. 이의 실현을 위해 IMO는 단기 및 중장기 조치를 일부 채택하여 2023년부터 현존선에 대한 에너지효율 지표인 EEXI 적용과 일부 선형에 대한 EEDI 3단계 조기 적용 등의 기술적 조치 채택하였으며 선박의 탄소집약지수인 CII를 채택하여 운영적 측면도 온실가스 저감을 위한 조치를
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[게시일 2004년 10월 1일]
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