본 논문은 영상 검지기에서 얻은 영상을 이용하여 화면상에 보이는 차량의 사고상황을 자동 검출하는데 목적이 있다. 사고 검지를 위해 별도의 장비 설치 없이 영상 검지기를 통해 얻은 도로 영상을 토대로 추돌사고, 고장으로 인한 정차, 갓길 불법 정차 등의 돌발 상황을 자동으로 검지 하는 알고리즘을 구현한다. 차량 사고가 발생할 가능성이 높은 관심 영역을 설정하여 화면에 가상의 트랩을 설치하고, 가상의 트랩상에서 발생하는 화소값의 변화와 차량의 움직임을 분석하여 사고상황을 자동 검지 하도록 한다. 제안된 방식의 효과를 검증하기 위해 도로에서 사고 상황을 재현하고 설치된 영상 검지기를 통해 사고상황 영상을 획득하여 사고상황에 대한 자동 검지 결과를 제시한다.
본 논문에서는 일반화추정방정식(GEE)모형에 대한 부스트랩 방법의 적용에 대하여 살펴본다. 다양한 부스트랩 방법들 중 GEE모형에 적용이 가능한 잔차, 쌍 및 점수함수 부스트랩 방법을 가상 및 실제 자료들에 적용한 결과 회귀계수들에 대한 추정치와 표준오차가 점근값들과 차이를 보이는 것으로 나타났다. 따라서 표본수가 크지 않은 경우 부스트랩 방법을 통하여 GEE모형에서의 회귀계수에 대한 추정치화 표준편차를 구하는 것이 효과적임을 알 수 있다.
SNMP는 네트워크의 장비들 사이에서 관리 정보를 주고받는 응용 계층 프로토콜로 동작 방법은 매우 간단하다. SNMP는 PDU를 통해서 관리 정보의 이름과 값을 서로 교환한다. 지금까지 네트워크 관리는 SNMP를 이용해 콘솔 기반으로 관리되었기 때문에 매우 불편했다. 이 논문에서는 새롭게 디자인된 사설 MIB와 GUI를 통한 웹 기반 SNMP 망 관리 시스템을 구현한다. 또한 확장성 문제를 해결하기 위해 가상 에이전트를 제안하고 구현한다. 제안된 가상 에이전트를 사용함으로써, 무분별한 트랩 발생에 대한 필터링과 계층적인 망 관리가 가능하게 된다.
최근 클라우드 플랫폼을 효율적으로 사용하기 위한 컨테이너 기술들이 주목을 받고 있다. 컨테이너 가상화 기술은 기존 하이퍼바이저와 비교하였을 때 이식성이 뛰어나고 집적도가 높다는 장점을 가지고 있다. 하지만 컨테이너 가상화 기술은 하나의 커널을 공유하여 복수개의 인스턴스를 구동하는 운영체제 레벨의 가상화 기술을 사용하기 때문에 인스턴스 간 공유 자원 요소가 많아져 취약성 또한 증가하는 보안 문제를 가지고 있다. 컨테이너는 컴퓨팅 자원의 효율적 운용을 위해 호스트 운영체제의 라이브러리를 공유하는 특성으로 인해 공격자는 커널의 취약점을 이용하여 호스트 운영체제의 루트 권한 획득 공격이 가능하다. 본 논문에서는 컨테이너가 사용하는 특정 메모리 영역의 변화를 감지하고, 감지 시에는 해당 컨테이너의 동작을 중지시키는 메모리 트랩 기법을 사용하여 컨테이너 내부에서 발생되는 호스트 운영체제의 루트 권한 탈취 공격을 효율적으로 탐지 및 대응하기 위한 프레임워크를 제안한다.
대부분의 임베디드 시스템은 기계장치와 전자기기 장치가 함께 작동되는 물리 장치로써, 이기종 네트워크, 복잡한 보안체계 등을 고려하여 가상화 기반 사이버훈련 환경이 구성되어야 한다. 또한, 차량을 대상으로 물리적인 실험환경에서 모의침투 등 사이버훈련을 수행한다는 것은 교통사고를 비롯한 안전사고 발생에 있어 위험이 존재한다. 본 논문에서는 가상 개발환경에서의 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크를 제안하고자 한다. 먼저, 공격 기반 차량용 사이버훈련 프레임워크의 작동은 자동 활성화되는 가상의 CAN 네트워크 인터페이스로 시작된다. 가상의 CAN 네트워크 인터페이스는 가상 머신에서 간단한 부트스트랩 명령어 실행을 통해 파이썬 패키지와 Ubuntu 서비스 목록 설치 명령이 자동으로 실행되면서 설치된다. 이후 내부 네트워크 시뮬레이터와 공격모듈과 관련된 UI가 자동으로 Ubuntu Systemd에 의해 백그라운드에서 실행되어 시작과 동시에 준비 상태를 유지하게 된다. 사이버훈련 UI 내 공격 모듈은 사용자에 의한 공격 선택 및 파라미터 셋팅 이후 차량의 이상 상태를 사이버훈련 UI에 다시 출력되게 된다. 본 논문에서 제안하는 가상 개발환경 기반의 차량용 사이버훈련 프레임워크는 자율주행 차량 사고의 위험이나 다른 특수한 제약 없이 사용자의 학습 경험을 확장시킬 수 있다. 또한, 기존의 가상화 기반 사이버훈련 교육 콘텐츠와는 달리 일반 사용자들이 접근하기 쉬운 형태로 확장 개발이 가능하다.
최근 휴대전화 문자스팸 차단 강화로 인한 풍선효과로 휴대전화 음성스팸이 지속적으로 증가하고 있고, 2015년 3월부터는 음성스팸 건수가 문자스팸 건수를 역전해서 급속도로 증가하고 있어 효율적으로 음성스팸을 차단할 수 있는 시스템 구축의 필요성이 대두되고 있다. 이에, 음성스팸 신고번호와 음성스팸 가상 트랩(실제 존재하지 않는 가상의 휴대전화번호를 적용)을 통해 탐지된 내용을 기반으로 음성스팸 전화번호 차단리스트를 생성하고 이를 이통사에게 제공하여 일정기간 동안 음성호를 차단하는 음성스팸 실시간 차단시스템을 설계하고자 한다.
프레일티모형에 대한 기존의 추론방법은 동측치가 많은 경우에 그 성능이 떨어진다. 그 이유는 사용된 경험적 우도함수가 동측치가 많은 자료에는 적합하지 않기 때문이다. 본 논문에서는 동측치가 많은 프레일티 모형에서의 새로운 추론방법을 제안한다. 이항형태의 경험적우도함수를 바탕으로 베이지안 부스트랩을 사용하여 모수의 사후분포를 구한다. 제안된 방법의 장점은 기존에 제안된 주변최대우도추정량에 비하여 계산이 수월하고 안정적인 결과를 제공하는데 있다. 이를 실증적으로 비교하기 위하여 제안된 방법을 주변최대우도추정량과 가상실험을 통하여 비교한다.
이메일을 기반으로 좀비PC 및 봇넷그룹을 탐지하는 알고리즘은 기존에 연구가 되었으나, 기존의 검증방식은 가상의 메일계정을 이용해 스팸메일을 수집하는 스팸트랩 시스템에서 추출한 이메일을 대상으로 하였다. 본 논문에서는 상용환경의 이메일을 대상으로 좀비PC를 탐지하고, 좀비PC를 이용한 추가 사이버 공격을 예방하기 위해 기존의 알고리즘을 보완하고, 이에 대한 좀비PC 탐지결과를 분석한다. 이를 통해, 주요 포탈 및 기업의 메일서버에서 수신하는 이메일을 대상으로 좀비IP를 탐지하여, 스팸메일을 차단하고 ISP와 연계하여 실제 조치를 유도할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 대학생들의 내현적 자기애가 SNS중독경향성에 미치는 영향에서 분노표현의 매개효과를 검증하기 위해 수행되었다. 이를 위해 서울에 소재한 대학의 대학생 252명을 대상으로 내현적 자기애와 분노표현 및 SNS중독경향성을 조사하였으며, 매개효과는 Preacher와 Hayes(2008)의 SPSS Macro를 이용하여 붓스트랩 방법을 통해 분석하였다. 연구결과, 첫째, 내현적 자기애와 분노표현 및 SNS중독경향성 간에 모두 유의한 정적 상관관계가 나타났다. 둘째, 내현적 자기애와 SNS중독경향성 간의 관계에서 분노표출의 매개효과는 유의하였다. 셋째, 내현적 자기애와 일상생활장애, 몰입 및 내성, 부정정서의 회피 간의 관계에서 분노표출의 매개효과는 유의하였다. 넷째, 내현적 자기애와 가상세계지향성 및 금단 간의 관계에서 분노억제와 분노조절의 매개효과는 유의하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 내현적 자기애가 SNS중독경향성에 미치는 영향에서 분노표현의 매개효과에 대한 시사점 및 후속연구에 대한 제언을 논의하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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