본 연구에서는 개별차량의 구간통행시간 정보를 이용한 독립교차로의 실시간 신호제어 알고리즘을 개발하였다. DSRC와 같이 개별차량의 ID와 검지시각 정보를 수집할 수 있는 검지체계를 적용하였으며, 개별차량의 통행시간 정보로 부터 도착교통류율, 지체, 적색시간 변화에 따른 지체 변화량을 산정하기 위한 모형을 정립하였다. 통행시간기반 신호제어 알고리즘은 교차로 지체를 최소화 시키기 위한 현시별 적색시간 변화량을 결정하며, 선형계획모형을 적용하여 신호시간의 최적화 과정을 수행한다. 알고리즘의 효과평가를 위해 CORSIM과 RUN TIME EXTENSION을 적용한 미시적 시뮬레이션 분석을 시행하였으며, 이동류의 포화상태를 확인하여 지체 최소화를 위한 신호시간이 산정됨을 확인하였다. 또한 Probe 차량의 비율에 따라 이동류의 지체추정 성능을 확인하였으며, 특정 시나리오에 한정된 결과이나 40% 이상 Probe 차량 비율이 확보되는 경우 효과적 신호제어가 가능함을 확인하였다. 최근 국내 교통관리분야에서는 하이패스, 첨단교통관리시스템(ATMS), 광역교통정보사업(UTIS) 등 개별차량의 구간정보를 수집할 수 있는 검지체계가 급격히 확산되고 있으며, 본 연구는 실시간 신호운영 분야에서 검지체계의 변화를 수용하기 위한 방안으로서 새로운 형태의 신호제어 방법론을 제시하였다는데 의의가 있겠다.
최근 인터넷 게시판의 실명 및 익명 사용에 대한 논쟁은 주요 이슈가 되고 있다. 실명을 사용할 경우 자유로운 토론 및 프라이버시 침해할 우려가 있는 반면에, 익명을 사용하는 경우에 있어서는 악성 댓글 폭력이라든지, 존재하지 않는 허위 사실 유포 등의 인터넷의 역기능이 나타날 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SSO의 기술 중 하나인 XML 토큰 방식을 사용하여 개인정보의 분산을 막고 단일 로그인이 가능하게 하였고 토큰 발급 시 가상 아이디와 경로구성을 통해 익명성 및 조건부 추적이 가능한 익명 게시판을 제안 하였다. 성능분석 결과 접속자 수에 따른 인증시간에서 그룹 서명 방식을 사용한 익명 게시판은 평균 응답 속도가 0.72초, 제안하는 방식은 0.18초를 나타내었다. 즉 인증시간에서 4~5배 정도 빠른 응답 속도를 보였다. 또한 제안하는 시스템은 단일 인증을 제공하고 사용자가 서명을 하지 않아도 되기 때문에 사용자 편의성에서 월등히 뛰어나며, 익명 게시판 환경에서의 사용자 편의성은 제안하는 시스템이 더 적합함을 알 수가 있었다.
일반적으로 자동차드라이버의 스마트폰을 통한 데이터전송은 자동차운전자의 핸드폰은 데이터를 실시간으로 원격데이터 센터에 전송하는 경우에 용량 의존적인 순위를 가지고 있다. 생성되는 진단보드 데이터들은 드라이버의 폰에서의 모바일 진단 어플리케이션에 임시적으로 저장하고, 인터넷에 연결 되었을 때 데이터 센터에 전송한다. 클라우드에서 실행에 방해하는 다른 태스크들이 없는 원격 자동차 어플리케이션 사용방법을 위한 node.js는 모바일 네트워크을 통한 클라우드에서 데이터 저장업무를 다루기 위하여 적합하다. 우리는 외부 어플리케이션으로부터 driver inputs and delivers output을 패스하는 원격 유저와 운용하는 스마트폰 어플리케이션에서 자동차와의 어플리케이션 interface 방법을 사용하는 실시간 분석 안드로이드 어플리케이션 반응을 시뮬레이션 통해 제안된 아키텍쳐의 유효성을 입증한다. 이 논문에서, 우리는 이벤트 루프 접근을 기반으로 하는 이것은 웹서버 구조를 특징으로 하는 원격 자동차 결함 진단 시스템 연구를 제안한다.
본 연구에서는 YOLOX와 OC-SORT를 기반으로 한 소 행동 인식시스템을 제시하였다. YOLOX는 실시간으로 목표를 감지하고 소의 위치와 행동 정보를 제공한다. OC-SORT 모듈은 비디오에서 소를 추적하고 고유 ID를 할당하는 역할을 한다. 양적 분석 모듈은 소의 행동과 위치 정보를 분석한다. 실험 결과, 우리의 시스템은 목표 감지와 추적에서 높은 정확도와 정밀도를 보여주었다. YOLOX의 평균 정확도(AP)는 82.2%, 평균 재현율(AR)는 85.5%, 매개변수 양은 54.15M, 계산량은 194.16GFLOP이었다. OC-SORT는 복잡한 환경과 가림막 상황에서도 높은 정밀도의 실시간 목표 추적을 유지할 수 있었다. 소의 운동 변화와 승가행동의 빈도를 분석함으로써, 제안 시스템은 소의 발정 행동을 더 정확하게 판별하는데 도움을 줄 수 있다.
최근 지능화된 사이버 위협이 지속적으로 증가함에 따라 기존의 패턴 혹은 시그니처 기반의 침입 탐지 방식은 새로운 유형의 사이버 공격을 탐지하는데 어려움이 있다. 따라서 데이터 학습 기반 인공지능 기술을 적용한 이상 징후 탐지 방법에 관한 연구가 증가하고 있다. 또한 지도학습 기반 이상 탐지 방식은 학습을 위해 레이블 된 이용 가능한 충분한 데이터를 필요로 하기 때문에 실제 환경에서 사용하기에는 어려움이 있다. 최근에는 정상 데이터로 학습하고 데이터 자체에서 패턴을 찾아 이상 징후를 탐지하는 비지도 학습 기반의 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러므로 본 연구는 시퀀스 로그 데이터로부터 유용한 시퀀스 정보를 보존하는 잠재 벡터(Latent Vector)를 추출하고, 추출된 잠재 벡터를 사용하여 이상 탐지 학습 모델을 개발하는데 있다. 각 시퀀스의 특성들에 대응하는 밀집 벡터 표현을 생성하기 위하여 Word2Vec을 사용하였으며, 밀집 벡터로 표현된 시퀀스 데이터로부터 잠재 벡터를 추출하기 위하여 비지도 방식의 오토인코더(Autoencoder)를 사용하였다. 개발된 오토인코더 모델은 시퀀스 데이터에 적합한 순환신경망 GRU(Gated Recurrent Unit) 기반의 잡음 제거 오토인코더, GRU 네트워크의 제한적인 단기 기억문제를 해결하기 위한 1차원 합성곱 신경망 기반의 오토인코더 및 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더를 사용하였다. 실험에 사용된 데이터는 시계열 기반의 NGIDS(Next Generation IDS Dataset) 데이터이며, 실험 결과 GRU 기반의 오토인코더나, 1차원 합성곱 기반의 오토인코더를 사용한 모델보다 GRU와 1차원 합성곱을 결합한 오토인코더가 훈련 데이터로부터 유용한 잠재 패턴을 추출하기 위한 학습 시간적 측면에서 효율적이었고 이상 탐지 성능 변동의 폭이 더 작은 안정된 성능을 보였다.
네트워크 수준에서 정보보호를 위한 침입차단 시스템과 침입탐지 시스템은 조직 내의 컴퓨터 서버 보안 대책으로는 그 한계를 갖고 있다. 이에 따라 보안 운영체제(Secure OS)에 관한 필요성이 점차 사회적으로 공감대를 형성하고 있다. 본 논문에서는 보안 운영체제의 요구사항과 최근 보급되고 있는 리눅스 운영체제의 커널 수준에서의 보안 연구동향을 살펴보고, 본 연구팀에서 구현한 다중등급 보안 리눅스 커널을 주요 기능 중심으로 기술하고 시험 평가로서 접근제어, 성능 및 해킹 시험을 실시하여 안전성을 입증하였다. 이 보안 커널 기반의 리눅스 운영체제는 TCSEC Bl급에서 요구하는 기준 기능 외에 해킹 차단, 실시간 감사 추적, root의 권한 제한, 통합보안관리 등의 추가적 기능을 제공한다.
본 논문은 SOM과 HMM을 이용하여 시스템 호출 수준에서 순서기반의 비정상행위 탐지 센서를 구현하였다. 그리고, 시스템 호출에서 중요한 정보가 무엇이고 임계값은 어떻게 설정해야하는 지를 분석하였다. 본 논문에서 사용한 SOM의 새로운 필터링 규칙과 축약 규칙은 HMM의 입력 크기를 줄일 수 있었다. 이러한 축약은 HMM기반 비정상행위 탐지의 실시간 처리능력을 보장해 준다. 또한, 비정상행위 수라는 개념을 도입하여 HMM의 탐지결과에 대한 민감성을 둔화시켜서, 사용자가 탐지결과를 쉽게 이해하고 false-positive를 줄이는 효과가 있었다. 그리고, 능동적으로 threshold 값을 조정하여 시스템 상황에 따라 탐지센서가 적응할 수 있도록 하였다.
침입행위에 대한 비정상행위 탐지방법은 탐지에 대한 오판율이 높게 나타난다. 즉, 실제 침입이 아닌데 침입으로 판정하는 과탐지와 실제 침입인데 탐지하지 못하는 미탐지에 대한 오판율의 경우이다. 침입탐지의 민감도를 향상시키기 위하여 오용행위 및 비정상행위 탐지센서들 사이의 관련성을 이용하여 오판율을 감소하는 통합탐지의 방법을 연구하였다. 정상행위 및 비정상행위에 대해 하나의 탐지센서로부터의 결과가 다른 탐지센서에 의한 결과와 어떠한 관련성을 갖고 있는지의 반영비율을 오프라인에서 생성하고, 이를 실시간에 탐지된 결과에 적용하여 오판율을 감소하도록 하였다.
현재 커널 기반 데이터인 시스템 호출을 이용하는 호스트 기반 침입 탐지 연구가 많이 진행되고 있다. 시스템 호출을 이용한 침입 탐지 연구는 시퀀스 기반과 빈도 기반으로 시스템 호출을 전 처리 하는 방법이 많이 사용되고 있다. 실시간 침입 탐지 시스템에 적용할 때 시스템에서 수집 되는 시스템 호출 데이터의 종류와 수집 데이터가 많아 전처리에 어려움이 많다. 그러나 비교적 시퀀스 기반 방법보다 전처리 시간이 작은 빈도 기반의 주로 방법이 사용 되고 있다. 본 논문에서는 현재에도 시스템 공격 중 비중을 많이 차지하고 있는 서비스 거부 공격을 탐지 하기위해 빈도 기반의 방법에 사용하는 전체 시스템 호출을 주성분 분석(principal component analysis)을 이용하여 주성분이 되는 시스템 호출들을 추출하여 베이지안 네트워크를 구성하고 베이지안 분류기를 통하여 탐지하는 효율적인 방법을 제안한다.
In this study, we developed two legged multi-joint robot by using wireless servo motor that was applied by wireless sensor network technology, which is widely used recently, and performed an experiment of walking method of two legged multi-joint robot. We constructed the star network with servo motors which were used at each joint of two-legged robot. And we designed the robot for operation by transmission of joint control signal from main control system or by transmission of the status of each joint to the main control system, so it operates with continuously checking the status of joints at same time. We developed the humanoid robot by using wireless digital servo motor which is different from existing servo motor control system, and controlled it by transmitting the information of angles and speeds of robot joints to the motor(node) as a feedback through main control system after connecting power and setting up the IDs to each joint. We solved noisy problem generated from wire and wire length to connection point of the control device by construction of the wireless network instead of using existing control method of wiring, and also solved problem of poor real time response to gait motion by controlling the position with continuous transmission of control signals to each joint. And we found that the effective control of robot is able by performing the simulation on walking motion in advance with the developed control algorithm which was downloaded into installed memory. Also we performed the stable walking with two-legged robot by attaching pressure sensor to robot sole. And we examined the robot gait operated by application of calculated algorithm on robot movement to each joint. In this study, we studied the method of controlling robot gait motion by using wireless servo motors and measured the torque applied to each joint, and found that the developed wireless servo motor by ZigBee sensor network offers easier control of two legged robot gait and better circuit configuration of it than the existing wired control system could do.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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