정보 은닉 기술은 최근 들어 주목받고 있는 기술이다. 정보 은닉 기술을 보유하고 사용하는 것은 보안이 요구되는 통신 환경에서 경쟁력이 되기 때문이다. 본 논문에서는 2007년 초에 출시된 Microsoft Office 2007 파일에 정보를 은닉하는 것이 가능함을 보이고자 한다. Microsoft Office 파일 형식(format)이 Open XML을 따름을 고려할 때, Open XML의 특징을 이용하여 Microsoft Office 파일에 정보를 숨길 수 있다. Open XML 형식에서는 파트(Part)와 각 파트간의 관계를 사용자가 정의할 수 있는데, 이러한 사용자 정의의 파트와 사용자 정의의 관계가 Microsoft Office 2007 파일에 정보를 숨기는 데에 핵심적인 역할을 한다. Microsoft Office 응용 프로그램으로 만들어진 파일에는 이러한 사용자 정의의 파트와 파트간 관계가 존재하지 않으므로 이러한 요소의 존재 여부로, 정보가 은닉되었는지의 여부를 판단할 수도 있다.
DDoS 공격과 APT 공격은 좀비 컴퓨터들로 정해진 시간에 동시에 공격을 가하여 사회적 혼란을 유발하였다. 이러한 공격에는 공격자의 명령을 수행하는 많은 좀비 컴퓨터들이 필요하며 좀비 컴퓨터에는 안티바이러스 제품의 탐지를 우회하는 알려지지 않은 악성코드가 실행되어야한다. 그동안 시그니처로 탐지하던 안티바이러스 제품을 벗어나 알려지지 않은 악성코드 탐지에 많은 방법들이 제안되어 왔다. 본 논문은 디지털 포렌식 기법을 활용하여 알려지지 않은 악성코드 탐지 방법을 제시하고 정상 파일과 악성코드의 다양한 샘플들을 대상으로 수행한 실험 결과에 대하여 기술한다.
Previous walking pattern generation methods could generate walking patterns that allow only straight walking on flat and uneven terrain. They were unable to generate modifiable walking patterns whereby the sagittal and lateral step lengths and walking direction can be changed at every footstep. This paper proposes a novel walking pattern generation method to realize modifiable walking of humanoid robots on unknown uneven terrain. The proposed method employs a walking pattern generator based on the 3-D linear inverted pendulum model (LIPM), which enables a humanoid robot to vary its walking patterns at every footstep. A control strategy for walking on unknown uneven terrain is proposed. Virtual spring-damper (VSD) models are used to compensate for the disturbances that occur between the robot and the terrain when the robot walks on uneven terrain with unknown height. In addition, methods for generating the foot and vertical center of mass (COM) of the 3-D LIPM trajectories are developed to realize stable walking on unknown uneven terrain. The proposed method is implemented on a small-sized humanoid robot platform, DARwIn-OP and its effectiveness is demonstrated experimentally.
This paper describes the development of a 6-axis robot's finger force/moment sensor, which measures forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously, for stably grasping an unknown object. In order to safely grasp an unknown object using the robot's gripper, it should measure the force in the gripping direction and the force in the gravity direction, and perform the force control using the measured forces. Thus, the robot's gripper should be composed of 6-axis robot's finger force/moment sensor that can measure forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously. In this paper, the 6-axis robot's finger force/moment sensor for measuring forces Fx, Fy, Fz, and moments Mx, My, Mz simultaneously was newly modeled using several parallel-plate beams, designed, and fabricated. The characteristic test of made sensor was performed. and the result shows that interference errors of the developed sensor are less than 3%. Also, Robot's gripper with the 6-axis robot's finger force/moment sensor for the characteristic test of force control was manufactured, and the characteristic test for grasping an unknown object was performed using it. The fabricated gripper could grasp an unknown object stably. Thus, the developed 6-axis robot's finger force/moment sensor may be used for robot's gripper.
It is highly desirable to explore efficient algorithms for detecting structural damage of large size structural systems with limited input and output measurements. In this paper, a new structural damage detection algorithm based on substructure approach is proposed for large size structural systems with limited input and output measurements. Inter-connection effect between adjacent substructures is treated as 'additional unknown inputs' to substructures. Extended state vector of each substructure and its unknown excitations are estimated by sequential extended Kalman estimator and least-squares estimation, respectively. It is shown that the 'additional unknown inputs' can be estimated by the algorithm without the measurements on the substructure interface DOFs, which is superior to previous substructural identification approaches. Also, structural parameters and unknown excitation are estimated in a sequential manner, which simplifies the identification problem compared with other existing work. Structural damage can be detected from the degradation of the identified substructural element stiffness values. The performances of the proposed algorithm are demonstrated by several numerical examples and a lab experiment. Measurement noise effect is considered. Both the simulation results and experimental data validate that the proposed algorithm is viable for structural damage detection of large size structural systems with limited input and output measurements.
본 논문은 퍼지 모델을 이용한 불확실한 카오스 시스템의 적응 동기화 기법을 제안한다. 카오스 동기화 시스템은 마스터 시스템과 슬레이브 시스템으로 구성되며 각각의 시스템은 Takagi-Sugeno (T-S) 퍼지 모델을 통해 표현된다. 마스터 시스템은 파라미터가 미리 알려지지 않은 불확실한 모델로 가정되므로 불확실한 파라미터를 추정하기 위해 적응 기법을 적용하여 슬레이브 시스템을 설계한다. 동기화 오차 시스템을 안정화하고 불확실한 파라미터를 추정하는 적응 규칙을 이용한 제어기를 설계하며 Lyapunov 이론을 통해 안정도를 해석한다. 제안된 퍼지 적응 동기화 기법의 효과를 확인하기 위해서 Duffing 시스템과 Lorenz 시스템에 대해 모의 실험을 수행한다.
Electric-hydraulic sever cylinders are used in many offshore applications such as wind energy farms, solar farms and plants. Jack-up barges are often used for these offshore system operations. Jack-up barge control is up/down by hydraulic cylinder position control. Working in harsh environments can lead to changes in internal parameters. This nonlinearity makes precise control difficult. In order to overcome the problems, we proposed a method of unknown-parameter estimation algorithm based on measurements obtained by system. In this paper, we employee Unscented Kalman filter (UKF) to estimate states and unknown-parameter from augmented nonlinear equation. Performance of estimation results is verified in simulation on an environments of Matlab. The estimation results of the state and unknown-parameter show that the estimation error of unknown-parameter is reduced according to decreasing the state estimation error.
A two-dimensional transient inverse heat conduction problem involving the estimation of the unknown location, ($X^*$, $Y^*$), and timewise varying unknown strength, $G({\tau})$, of a line heat source embedded inside a rectangular bar with insulated boundaries has been solved simultaneously. The regular conjugate gradient method, RCGM and the modified conjugate gradient method, MCGM with adjoint equation, are used alternately to estimate the unknown strength $G({\tau})$ of the source term, while the parameter estimation approach is used to estimate the unknown location ($X^*$, $Y^*$) of the line heat source. The alternate use of the regular and the modified conjugate gradient methods alleviates the convergence difficulties encountered at the initial and final times (i.e ${\tau}=0$ and ${\tau}={\tau}_f$), hence stabilizes the computation and fastens the convergence of the solution. In order to examine the effectiveness of this approach under severe test conditions, the unknown strength $G({\tau})$ is chosen in the form of rectangular, triangular and sinusoidal functions.
본 논문에서는 한국어 형태소 분석의 성능향상을 위해서, 어절에서 미등록어를 인식하여 자동으로 사전을 구축하는 방법을 제안한다. 제안하는 사전 구축 방법은 전문 분석 기반 사전 구축 방법과 웹 출현빈도 기반 사전 구축방법으로 구성되어 있다. 전문 분석 기반사전 구축 방법은 전체 문서에서 반복적으로 나타나는 문자열을 미등록어로 인식하고, 웹 출현빈도 기반사전 구축 방법은 반복되지 않은 문자열을 웹 문서에서 검색하여 그 출현빈도를 바탕으로 미등록어를 인식한다. 실험결과 전문 분석만을 바탕으로 하는 기존 접근방법에 비해서 웹 문서에서의 출현빈도도 함께 고려하여 제안하는 사전 구축 방법은 32.39% 정도 재현율이 높게 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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