As intellectual terror threats increase, we feel the limit in coping with those threats and the things we do are placing traditional X-ray machines & ETD and increasing aviation security staffs. In fact, even if air transportation system is the fast and most efficient transportation methods, it is true that there are many inconveniences to endure due to terror threats. In the name of security, even if we make a lot of efforts and time to screen both good-natured passengers, baggage, cargo and suspicious passengers, it is impossible to screen perfectly and it is not an efficient methods. Therefore, we introduce profiling system that reduce the effort to screen good-natured passengers but focus on screening dangerous passengers and baggages. Profiling system strengthens aviation security, using the concept "Selection & Concentration". Israel started to introduce manual profiling system in aviation security, which is interviewing suspicious passengers and it has been used in crime investigation since 1960. And it has been upgraded and diversified to CAPPS(Computer Assisted Passenger Screening Program) and SPOT(Screening Passenger by Observation). So, this theses is to study on the concept & kind of profiling and profiling methods adopted in airlines. Also it presents the method of introduction of profiling system in Korea and the necessity of making law on it.
내장형 시스템의 요구사항이 증가함에 따라 내장형 시스템에서 동작하는 프로그램의 복잡도가 증가하고 있다. 이는 최적의 성능을 발휘하는 소프트웨어의 작성을 어렵게 만드는 요인이 된다. 본 논문은 내장형 시스템에 적합한 호스트/타겟 구조의 프로파일링 도구를 제안한다. 제안하는 도구는 교차 개발환경을 사용하는 내장형 시스템에 적합하도록 호스트에서 작성한 프로그램에 로그를 발생시키는 소스를 삽입하여 타겟 시스템에서 실행한다. 발생된 프로파일링 로그는 통신으로 호스트 시스템에 전송하고 전송한 로그 데이터는 호스트 시스템에서 분석하여 XML 형태로 저장하고 보고서를 생성한다. 보고서는 GUI 기반의 그래픽 뷰어를 통해 개발자에게 제공한다. 제안하는 도구는 자원이 적은 타겟 시스템의 로드를 줄이고 생성하는 로그 XML은 XSLT를 이용하여 다른 형태로 변환하기 용이하다. 또한 제안하는 도구는 이클립스 플러그인 기반으로 이클립스의 다양한 기능을 그대로 사용할 수 있는 장점을 가진다.
한정된 자원을 여러 사용자에게 공유해야하는 슈퍼컴퓨터와 같은 시스템은 응용프로그램의 실행을 최적화하는 방안이 필요하다. 이를 위해 시스템 관리자가 수행할 응용프로그램에 대한 사전 정보를 파악하는 것이 유용하다. 대부분의 고성능 컴퓨팅 시스템 운영에 있어 작업을 실행할 때 사용자로부터 실행 기간, 자원 요구사항들에 대한 정보를 제공 받거나 시스템 사용 통계 값을 사용하여 필요한 정보를 생성하는 등의 프로파일링 기술을 바탕으로 시스템 활용률을 높이는데 활용하고 있다. 본 논문의 선행연구에서는 하드웨어 성능 카운터를 이용하여 소스코드에 대한 별도의 이해 없이 응용프로그램 특성분석을 실행하고, 이 결과를 바탕으로 작업 스케줄링 알고리즘을 최적화하는 기술을 개발한 바 있다. 본 논문에서는 슈퍼컴퓨터 최적 실행지원을 위한 프로파일링 테스트베드 클러스터를 구축하고 구축한 클러스터 환경에서 하드웨어 성능 카운터를 기반으로 응용프로그램의 특성을 분석하는 프로파일링 기법의 확장성을 실험하였다. 이를 통해 응용프로그램의 문제크기를 축소하거나 프로파일링에 사용되는 노드수를 최소화하여도 개발한 하드웨어 성능 카운터 기반의 프로파일링 기법이 확장성 있게 동작하여 실제 스케줄링 최적화시에 활용될 수 있음을 보이고자 한다. 실험을 통해 프로파일링에 사용되는 노드의 수를 1/4로 줄여도 전체 노드를 사용한 프로파일링 대비 응용프로그램의 실행 시간이 1.08% 증가할 뿐 스케줄링 최적화 성능은 순차실행 대비 최대 37% 향상되었다. 또한 응용프로그램의 문제크기를 축소하여 프로파일링한 결과 프로파일링 데이터 수집 단계의 시간적 비용을 1/4배 이상 낮추면서 최대 35% 성능 향상 효과를 얻었다.
본 논문에서는 범죄수사에서 사용되는 프로파일링 기법을 이용한 모바일 악성코드 행위 프로파일링을 통하여 효율적인 모바일 악성코드 분류 방법론 Andro-profiler를 제안한다. Andro-profiler는 클라이언트/서버 형태로, 클라이언트 앱이 모바일기기에 설치되어 사용자가 사용하고 있는 앱에 대한 정보를 서버에 전송하고, 서버에서는 해당 앱을 동적 분석 도구인 Droidbox가 설치된 에뮬레이터에서 실행시키면서 발생되는 시스템 콜과 에뮬레이터 로그를 이용하여 해당 앱의 행동을 프로파일링하며, 해당 앱의 프로파일링 목록을 저장된 악성코드 프로파일링 DB와 비교하여 악성유무를 판단하고, 악성코드로 판단될 경우 분류를 실시하여 클라이언트에게 결과를 통보한다. 실험결과, Andro-profiler는 1MB의 악성코드를 분류하는데 평균 55초가 소요되었고, 99%의 정확도로 악성코드를 분류하는 것을 확인하였으며, 기존 방법론보다 더 정확하게 악성코드를 분류할 수 있다.
본 논문에서는 가상현실 기술을 이용한 범죄 프로파일링 시뮬레이션 교육 및 평가 시스템을 제안한다. 국내에서는 지난 10년 동안 강력범죄의 발생비가 45.2% 증가함에 따라 프로파일링의 중요성이 대두되었다. 하지만 기존 교육과정 문제로 인해, 국내 프로파일러의 수는 서른여섯 명으로 매우 적은 수준이다. '범죄 재현 학습'은 프로파일링을 교육하는 대표적인 방법이지만, 여러 제약사항이 존재해 실질적인 교육이 이루어지지 못하는 실정이다. 따라서 본 시스템은 기존의 제약사항을 해결하고자 가상현실 기술을 활용하였으며, 사용자는 가상현실로 구현된 범죄 현장에서 상호작용을 통한 몰입형 체험으로 프로파일링에 대한 시뮬레이션 교육과 평가를 받을 수 있도록 하였다. 본 시스템의 활용으로 많은 기관에서 프로파일링 교육이 활성화될 수 있을 것이며, 다양한 프로파일링 기법을 교육받은 우수한 프로파일러를 양성하는 데 크게 기여할 것으로 기대된다.
최근 클라우드 컴퓨팅이 확산되면서 주목 받고 있는 기술 중 하나는 가상화(virtualizaion) 기술이다. 가상화 기술을 이용하여 시스템을 구축할 경우 하나의 호스트 운영체제에서 복수개의 운영체제를 구동시킬 수 있으며 효율적인 컴퓨팅 자원의 관리를 용이하게 한다는 장점이 있지만 하이퍼바이저(Hypervisor) 위에서 구동하는 운영체제들이 많아질수록 가상화 시스템의 전반적인 성능을 측정하는 것이 필요하며 이는 중요한 기술로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 가상화 시스템의 효율적인 성능측정을 위해 기존 프로파일링 도구의 주요 기능을 분석하여 가상화 시스템에서 발생할 수 있는 이벤트에 대하여 모니터링 도구들이 수행할 수 있는 프로파일링 커버리지를 측정하고 분류하였으며, 더 나아가 모니터링을 수행하는 원격 시스템에서 수신 된 정보에 따라 가상화 시스템에 성능측정이 필요할 경우 적합한 프로파일링 도구를 게스트 시스템에 적재시켜 성능측정을 할 수 있도록 하는 프레임워크를 연구하였다.
본 논문에서는 프로파일링 기술을 교육 분야에 융합하여 스마트 교안 제작을 위한 시스템을 구축하기 위해 필요한 제반 요소에 대해 살펴보고, 이에 부합되는 기술인 프로파일링 기술, 기술 동향, 제품 동향에 대하 살펴보았다. 이를 기반으로 구현에 필요한 요소인 스마트 교안 제작 및 편집기술, 스마트 교안 관리기술, 교안 편집 및 연동기술에 대해 제안을 하였다. 제안된 기술을 기반으로 시스템이 구축되면 수업 교안 저작, 콘텐츠 파일 관리, 수업 강의 기능이 복합적으로 구성되며, 수업 진행을 원활히 수행하고 개개인의 학습 능력에 따라 이해도가 향상될 수 있다.
건강정보의 교환, 통합, 공유, 검색의 표준을 개발하는 Health Level Seven(HL7)에서 발표된 표준들은 글로벌한 의료정보 서비스에 성공적으로 사용되고 있다. 그러나 V2.x Message와 V3 Clinical Document Architecture(CDA)는 습득하고 개발하는 데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 개선된 Fast Healthcare Interoperability Resources(FHIR)를 사용함으로써 이러한 문제점을 해결할 수 있는 방법인지 모색한다. 개인건강기록이 사회적인 관심을 끌고 있고, 스마트폰 보급률이 급격히 증가하는 점을 반영하여 스마트폰으로 접속 가능한 개인건강기록 프로파일링 시스템을 개발한다. Furore에서 개발한 FHIR Profile editor tools을 통해 profile의 생성, 변경의 개선점을 찾아본다. 이와 같은 시스템을 구축하기 위해서 Electronic Medical Record(EMR) 시스템과 Personal Healthcare Record(PHR) 시스템 간의 정보교류를 FHIR Open API로 구성한다. PHR 프로파일링 시스템에서는 이들 트랜잭션을 RESTful 서비스로 제공한다. 본 연구에서는 FHIR를 통해 PHR 프로파일링 시스템 개발의 효율성을 검증한다.
인터넷이 일반화되면서, 컴퓨터 시스템을 침입으로부터 효과적이면서 종합적으로 보호하기 위해 침입탐지 시스템이 필요하게 되었다. 본 연구에서는 이상행위 탐지를 기반으로 한 침입 탐지 시스템을 위한, 정상행위 프로파일링 기준을 제시한다. 프로파일링 과정에서 내재하고 있는 과탐지의 원인을 제시하고 이를 제어할 수 있는 침입 탐지 방안을 제안한다. 마지막으로, 사용자의 행위 패턴에 대해 정상행위 패턴 데이터베이스로부터 이상행위 여부를 판단할 수 있는 유사도 함수를 제안한다.
The ‘AEIPR’(Accelerometer Established Inertial Profiling Reference) method has been applied to measure the road profile. The dynamic road profiling method using AEIPR has the advantages of cost effectiveness, measuring speed and relatively high reliability. However, it is required to improve the double integration algorithm to get the measurement results with the accuracy of hither level. In the first part of this paper, the effective double integration algorithm is suggested and the ‘Road Profiler’ software is developed on the basis of the algorithm. Road profiling tests are performed using the developed ‘Road Profiler’ system on the specially designed tracks for the durability tests and the various types of pubic roads. Test results are shown and evaluated by the international road evaluation indicies and classification.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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