인지 무선(cognitive radio) 시스템은 스펙트럼 감지(spectrum sensing) 과정을 통하여 주 사용자(primary user)의 출현 여부를 판단하는데, 스펙트럼 감지와 데이터 전송을 동시에 수행하기는 어렵기 때문에 통상적으로 스펙트럼 감지와 데이터 전송을 번갈아 가면서 실시한다. 이런 시스템 구조에서 협력 스펙트럼 감지(cooperative spectrum sensing)를 함께 사용할 때 부 사용자의 데이터 전송량을 최대로 할 수 있는 스펙트럼 감지 시간 및 그에 따른 최대 전송 용량에 대한 연구 결과가 이미 발표된 바 있다. 하지만 이 결과는 개별 부 사용자 단말과 융합 센터 사이에 이상적인 전송 채널을 전제로 한 것이어서 전송 오류에 따른 영향을 반영하고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 부 사용자와 융합 센터간의 데이터 전송 환경을 이진 대칭 채널(binary symmetric channel)로 모델링한 후, 부 사용자가 확보할 수 있는 전송 용량과 이를 최대로 하는 스펙트럼 감지 시간을 분석하였다. 분석 결과 AND 융합 규칙을 사용하는 경우가 OR 융합 규칙을 사용하는 경우보다 전송 오류로 인한 전송 용량(throughput)의 손실이 작은 것으로 나타났다.
IDS는 네트워크를 통해 외부에서 들어오는 공격을 감지하고 차단하는 시스템으로 Snort는 대표적으로 널리 이용되고 있는 비상업적 IDS이다. Snort는 서버로 들어오는 패킷과 침입탐지 규칙을 비교하여 네트워크 공격을 탐지한다. 네트워크 공격이 다양해지고 인터넷 사용이 증가하면서 탐지할 대상이 많아졌기 때문에 Snort의 성능을 유지하기 어려워지고 있다. 따라서 소프트웨어적으로 탐지엔진의 알고리즘을 성능을 향상시키거나 하드웨어적으로 패킷처리 능력을 향상시키는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 소프트웨어나 하드웨어적인 성능 향상과는 달리 침입탐지 규칙에 기반하여 이를 좀 더 명확하고 효율적으로 정하고 관리하여 Snort의 성능을 향상시키는 접근방법을 제안하였다. 이를 위해 우선적으로 Snort의 침입탐지 규칙에 대해 분석하였고 그 중 개선할 수 있는 Snort 규칙에 대해서 새로운 침입탐지 규칙을 제안을 하였다.
유비쿼터스 환경에 대한 관심이 높아짐에 따라 모바일에 관련된 하드웨어 개발은 물론 소프트웨어에 대한 관심도 마찬가지로 높아지고 있다. 소프트웨어에 대해 높아지고 있는 관심 중에서도 자원의 공유 혹은 접근에 대한 보안은 매우 중요한 이슈로 떠오르고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 소프트웨어를 개발하기 위한 더 나은 프로그래밍 환경을 제공할 수 있는 정책 기술 언어로 작성된 정책 명세에 포함되는 권한의 제어를 위한 접근 제어 규칙(Access Control Rule)과 변화되는 상황을 감지하기 위한 상황 적응 규칙(Adaptation Rule)을 검사하여 규칙 사이의 안전성을 검사하기 위한 방법을 제시한다. 또한 규칙 사이의 안전성을 말하기 위해 사용되는 타입 시스템에 대해서도 설명한다.
본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.
이 논문에서는 라인 트레이스 차량의 주행 제어를 위한 퍼지 제어기를 설계하였다. 라인을 감지하는 센서들의 감지 상태에 따라 센서값을 산출하고 이 센서값은 조향각 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 조향각을 제어값으로 산출한다. 또한 산출된 조향각은 다시 모터속력 제어 퍼지 규칙의 입력으로 사용되어 주행 속도 결정을 위한 모터속력을 제어값으로 산출하게 된다. 제안한 퍼지 제어 기법을 이용하여 조향각만을 제어한 경우와 조향각과 모터속력을 함께 제어한 경우를 각각 실험한 결과, 모터속력을 함께 제어한 경우가 트랙을 이탈하지 않으면서 더욱 빠르게 주행함으로써 제안한 기법에 효과적임을 보였다.
본 논문에서는 글의 응집성을 포착하기 위하여 개연규칙을 활용한다. 개연규칙은 문장 구성성분들의 문장간 개연적 연결상황을 나타내고, 글의 인과 성향이나 담화작용을 반영한다. 글을 이해하기 위한 대표적인 속성에는 글에 긴밀성을 부여하는 응집성이 있다. 글의 응집성을 파악하기 위한 대표적인 언어학적 도구나 지식으로는 어휘사슬을 들 수 있다. 이에 본 논문에서는 주어진 예문의 어휘사슬을 개연규칙으로 찾아낸 개연사슬과 비교해 보았다. 그 결과, 중요도가 높은 어휘사슬과 대응하는 개연사슬을 발견할 수 있었다. 개연사슬은 종래의 어휘사슬의 기능을 포함할 뿐만 아니라, 줄거리 단위, 단서구 용법, 문장사이의 개연성 등을 감지하여 문장간의 의미적 연관성을 포착할 수 있다. 이는 개연규칙을 활용하여 글의 화제문을 효과적으로 선별할 수 있음을 보인다.
산업 및 통신기술이 급속히 발전함에 따라, 다양한 형태의 침입기법을 통해 클라이언트-서버 구조의 정보 공유 및 서비스 개념으로 운영되는 시스템상에서 중요한 정보에 대한 유출 및 파괴로 인한 역기능이 심각할 정도로 증가하고 있다. 따라서, 정보시스템에서의 정보의 불법유출을 방지하고 문서나 시스템에 대한 불법행위를 감지할 수 있는 감사추적 기법이 요구된다. 이 논문에서는 능동데이타베이스의 능동규칙을 기존 기법보다 효과적으로 침입자를 감지할수 있는 새로운 감사추적 및 분석시스템 모델을 제안하였다. 이 모델은 시스템사용자에 의해서 발생되는 감사자료의 비정상 여부를 판단할수 있는 기법과 유형별 침입자를 감지하는 알고리즘을 제시하여 정상적인 사용자의 이탈된 행동을 판단할 수 있는 바업을 제시한다.
오늘날 사회가 발달하면서 기술 뿐 아니라 인적/물적 피해를 야기하는 여러 사건과 사고 또한 증가하고 있다. 상황인식 기반의 침입 감지 시스템의 효율적 개발이 가능하고 사건 및 사고를 사전에 방지하고 피해를 최소화 하는 수단이 될 것이다. 기존의 감시 시스템은 감시 관리자가 모니터링 장비 앞에서 상주하며 감시 장비가 전해오는 정보를 관리자가 직접 받으면서 스스로 판단해야만 했다. 이러한 방식은 인적 자원의 낭비를 초래하고 매우 비효율적이다. 또한 인적 자원에 의한 과실이 발생하기 쉽다는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 센서 등의 장비들을 통하여 정보를 수집하고 정의된 규칙에 따라 침입 상황을 감지하여 적절한 후속 조치를 취하는 상황 인식 기반의 침입 감지 시스템을 제안한다.
지능 홈-케어 시스템 또는 외부 통신 채널의 환경 인식이 가능한 모바일 통신기기와 같은 상황 인식 시스템이 외부 상태를 감지하여 현재 상창을 인식하고 대처하기 위해서는 수 백개 이상의 규칙들을 이용한 추론을 필요로 한다. 이들 규칙들의 효과적인 추론을 위해서는 룰-베이스 시스템에 기반을 둔 추론 기법을 적용시킬 수 있다 이 룰-베이스 시스템의 추론 규칙의 매칭을 위해서 RETE 알고리즘이 사용되어 왔다. 하지만 RETE 알고리즘은 그 특성상 Von Neumann 구조의 컴퓨터 시스템에서는 규칙의 증가에 따른 그 성능의 저하가 필연적이다. 본 논문에서는 RETE 네트워크를 이용한 추론을 효과적으로 수행할 수 있는 RETE 네트워크 하드웨어 가속기의 구조에 대해서 논한다. 이 RETE 네트워크 하드웨어 가속기은 Von Neumann의 구조적 제약점을 병렬처리 구조를 사용하여 제거하였다.
대형 화재 발생과 그로 인한 피해가 증가하고 있는 상황에서, 화재감지 시설에 대한 신뢰는 낮아지고 있다. 현재 널리 사용되는 화학 화재감지기는 오경보가 빈번하게 발생하며, 비디오 기반 딥러닝 화재감지는 시간과 비용이 많이 소요되는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 오토인코더 모델을 활용한 화재감지 모델을 제안한다. 오경보를 최소화하고 신속 정확한 화재감지를 목표로 한다. 제안된 모델은 오토인코더 방법론을 이용해 화재 데이터 없이 정상 데이터만으로 모델을 학습시킬 수 있어 새로운 환경에 적용이 용이하다. 5가지 센서 데이터를 종합적으로 반영하여 화재를 신속하고 정확히 감지할 수 있다. 다양한 초모수 조합을 실험하여 최적의 초모수를 선정하였으며, 오경보 문제를 줄일 수 있는 화재 시점 판단 규칙을 제안하였다. 제안한 모델로 화재감지 실험을 진행한 결과, 14개의 시나리오 중 13개의 시나리오에서 오경보 문제가 발생하지 않았고, 동일한 데이터로 임계치 비교 알고리즘과 결과를 비교하였을 때 더 빠른 화재 감지 성능을 보였다. 이를 통해 화재로 인한 피해를 최소화하고, 화재감지 시설의 신뢰도를 높일 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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