본 논문에서는 네트워크를 통해 이루어지고 있는 DDoS공격을 감지하고 이를 방어할 수 있는 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 경고 에이전트(Alert Agent), 공격분석 에이전트(Attack Analyzer Agent), 방어 에이전트(Defence Agent)의 3-티어(3-tier) 시스템으로 구성한다. 경고에이전트는 서버에서 서버의 자원이 부족해지는 시점에 공격분석에이전트로 서버의 트래픽을 복사하여 전송한다. 공격분석 에이젼트로 전송되는 트래픽은 송수신자 주소 및 패킷번호만을 처리하여 분석에이젼트의 부하를 감소한다. 공격분석 에이전트는 받은 트래픽을 분석하여 DDoS의 패턴과 일치하는지 검사한 후 DDoS공격으로 판단하면 방어에이전트에게 해당 발신자의 트래픽을 소멸하도록 지시한다. 이 시스템에서는 서버가 DDoS공격으로 인하여 과부하가 발생하여 작동이 중지되더라도 공격분석 에이전트가 DDoS트래픽을 선별하여 방어 에이젼트에게 차단하도록 지시하여 서버가 최대한 빨리 복구되도록 동작한다.
SDR(Software Defined Radio, 소프트웨어 기반 무선 통신) 포럼에서 표준으로 인정된 SCA(Software Communication Architecture)는 내장형 시스템 소프트웨어의 설계 패턴을 잘 활용한 프레임워크를 제공하고 있다. 그러나 SCA는 (1) 컴포넌트 인터페이스를 표현하고 이를 구현하는 방법에 대하여 정의하는 컴포넌트 모델과 (2) 배치 단위에 무엇을 어떻게 패키지할 지에 대하여 정의하는 패키지 모델, 그리고 (3) 배치 환경과 절차를 정의하는 배치 모델에 대한 명시적인 표준을 제시하지 않고 있어 컴포넌트 프레임워크로서 부족한 문제점이 있다 본 논문에서는 SCA를 기반으로 하여 SDR을 위한 컴포넌트 프레임워크를 제시한다. 구체적으로 (1) 객체 관리 기능을 지원하는 특성화된 CORBA 객체로서의 컴포넌트를 정의하는 컴포넌트 모델, (2) SCA의 XML 디스크립터를 활용하는 패키지 모델, (3) SCA 기반의 배치 환경, 배치 상태를 복구하는 시동 절차, 느린 응용 인스턴스화와 동적 컴포넌트 교체를 지원하는 배치 절차를 정의하는 배치 모델을 제시한다.
오디오 텍스처 합성은 주어진 짧은 오디오 클립으로부터 임의의 길이를 갖는 새로운 오디오 클립을 생성하는 방법이다. 이는 애니메이션이나 영화에서 비디오와 정확한 동기화를 이루는 사운드 효과를, 혹은 임의의 길이를 갖는 배경 음악을 효율적으로 만들 수 있는 방법이다. 최근 Lie Lu는 주어진 예제 오디오 클립을 여러 조각으로 나눈 후, 이 조각들을 그래프 형태로 연결하고, 생성된 그래프를 탐색하면서 임의의 길이를 가지는 오디오 클립을 합성하는 방법을 제안하였다. 비교적 간단한 방법으로도 원본 오디오 클립과 비슷한 느낌의 오디오 클립을 만들어낸다는 장점이 있지만, 이는 원본 내의 여러 오디오 조각들이 단지 지속적으로 연결되는 형태로 합성되기 때문에 종종 반복되는 느낌을 받는다는 단점이 있다. 본 논문에서는 Lie Lu의 방법과는 달리 주어진 예제 오디오 클립을 직접 합성함으로써 반복성을 줄이면서도 원본과 비슷한 느낌을 갖는 결과 오디오 클립을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 특히 본 논문에서는 정확한 합성을 위하여 EM 최적화 방법을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 합성 방법은 먼저 예제 오디오 클립을 일정 단위로 나누고 이렇게 나눠진 부분들을 일정 길이만큼 서로 겹쳐지게 합성하여 임의의 길이의 오디오 클립을 만든다. 그 후 만들어진 오디오 클립을 예제 오디오 클립과 부분 부분을 비교하여 확장된 오디오 클립과 최대한 비슷한 부분을 예제 오디오 클립에서 찾는다. 그 다음 찾아진 결과를 결과 오디오에 다시 합성하여 오디오 클립을 만든다. 이런 과정을 반복하여 최적화된 가장 적절한 결과값을 구한다. 이 결과는 분할된 부분들이 가장 자연스럽게 이어지는 결과가 된다. 본 논문에서는 최적화를 사용하여 오디오를 합성하기 때문에 합성 결과를 쉽게 조정할 수 있다는 장점이 있다. 최적화 문제에 특정 제약 조건을 넣음으로써 사용자가 원하는 부분의 음악이 결과 사운드의 특정 부분에 위치 할 수 있게 하고 이로써 특정 흐름을 만들어낼 수 있으며, 일부가 손실된 사운드 데이터의 복구를 가능하게 하는 등의 결과를 생성할 수 있다. EM 최적화를 사용한 오디오 텍스처 합성 방법은 기존의 합성 방법에 비해 질적인 측면에서 보다 좋은 결과를 생성할 수 있고, 비교적 반복이 덜한 패턴들을 만들어 낼 수 있다. 이를 입증하기 위해 이에 대한 사용자 설문 조사 결과가 제시된다.
This paper proposes an expert system based on the pattern recognition method which can enhance the accuracy and effectiveness of real-time bus reconfiguration strategy for the transfer of faulted load when a main transformer fault occurs in the automated substation. The minimum distance classification method is adopted as the pattern recognition method of expert system. The training pattern set is designed MTr by MTr to minimize the searching time for target load pattern which is similar to the real-time load pattern. But the control pattern set, which is required to determine the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set is designed as one table by considering the efficiency of knowledge base design because its size is small. The training load pattern generator based on load level and the training load pattern generator based on load profile are designed, which are can reduce the size of each training pattern set from max L/sup (m+f)/ to the size of effective level. Here, L is the number of load level, m and f are the number of main transformers and the number of feeders. The one reduces the number of trained load pattern by setting the sawmiller patterns to a same pattern, the other reduces by considering only load pattern while the given period. And control pattern generator based on exhaustive search method with breadth-limit is designed, which generates the corresponding bus reconfiguration strategy to these trained load pattern set. The inference engine of the expert system and the substation database and knowledge base is implemented in MFC function of Visual C++ Finally, the performance and effectiveness of the proposed expert system is verified by comparing the best-first search solution and pattern recognition solution based on diversity event simulations for typical distribution substation.
최근 데이터의 생산량은 폭발적인 증가를 이루어왔고, 빅데이터를 안전하고 빠르게 저장하기 위한 대용량 저장 시스템이 다양하게 발전하고 있다. 저장시스템의 대표적인 구성은 빠른 데이터 처리속도를 가지고 있는 SSD를 신뢰성 높은 데이터 유지 보수가 가능한 RAID 그룹으로 사용하는 것이다. 그러나 SSD를 구성하는 낸드 플래시 메모리는 특정 횟수 이상 쓰기를 반복할 경우 열화가 발생하는 특징이 있기 때문에 RAID 그룹의 여러 SSD에서 동시에 불량이 발생할 가능성을 증가시킬 수 있다. 그리고 이러한 동시성 불량은 데이터를 복구할 수 없는 심각한 신뢰성의 문제를 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 RAID 그룹 내에서 각 SSD가 차등으로 수명 마감이 유도되도록 IO를 조절하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 SMART를 활용하여 각 SSD의 상태와 사용된 데이터 패턴에 따라 할당되는 IO 횟수를 단계별로 조절한다. 그리고 이 방법은 SSD의 차등 수명마감을 유도하기 때문에 RAID에서 대량의 동시성 불량이 발생하는 것을 방지하는 장점이 있다.
SITM (See-In-The-Middle)은 부채널 정보를 차분 분석에 활용하는 분석 기법이다. 이 공격은 블록암호 구현시 마스킹 되지 않은 중간 라운드의 전력 파형을 수집하여 공격자의 차분 패턴을 만족하는 평문 쌍을 선별하고 이를 차분 분석에 활용하여 키를 복구한다. NIST 경량 암호 표준화 공모사업의 최종 후보 중 하나인 Romulus는 Tweakable 블록암호 Skinny-128-384+를 기반으로 한다. 본 논문에서는 SITM 공격을 14-라운드 부분 마스킹 구현된 Skinny-128-384에 적용하였다. 이 공격은 기 제안된 결과보다 depth를 한 라운드 증가한 것뿐만 아니라 시간/데이터 복잡도를 214.93/214.93으로 줄였다. Depth는 전력 파형을 수집하는 블록암호의 라운드 위치를 뜻하며, 이 공격에 대응하기 위해 부분 마스킹 기법 적용 시 필요한 적절한 마스킹 라운드 수를 측정할 수 있다. 더 나아가 공격을 Romulus의 Nonce 기반 AE 모드 Romulus-N으로 확장하였으며, Tweakey의 구조적 특징을 이용하면 Skinny-128-384보다 적은 복잡도로 공격할 수 있음을 보인다.
전파천문분야에서 관측데이터의 저장을 위해 대용량 HDD를 RAID로 연결한 디스크 팩을 활용하고 있다. VLBI 관측의 경우 관측속도가 빨라지고 광대역으로 확장되면서 많은 양의 관측데이터를 저장해야 한다. HDD는 사용회수가 많아질수록 고장이 많이 발생하고 있으며, 이것을 찾아서 복구하는데 많은 시간이 소요된다. 또한 고장난 HDD를 계속 사용할 경우 관측데이터의 손실이 발생한다. 그리고 새 HDD를 구입하여 많은 비용도 필요하게 된다. 본 연구에서는 FirmOS를 이용하여 SATA HDD의 무결성 검사 시스템을 개발하였다. FirmOS는 일반 서버보드와 CPU를 갖는 시스템에서 특정목적에만 동작하도록 개발한 OS이다. 개발한 시스템은 FirmOS 기반에서 SATA HDD의 물리적인 영역에 특정 패턴의 데이터를 쓰고 읽는 과정을 수행한다. 그리고 HDD 제어기의 메모리 영역에서 HDD로부터 읽어들인 저장된 패턴 데이터와 비교를 수행하는 방식으로 HDD의 무결성 검사를 확인하는 방법을 채용하였다. 개발한 시스템을 활용하여 VLBI 관측에서 활용하고 있는 디스크 팩의 고장여부를 쉽게 확인할 수 있었으며, 관측효율을 향상시킬 수 있는데 많은 도움이 되고 있다. 본 논문에서는 개발한 SATA HDD 무결성 확인 시스템의 설계, 구성, 시험 등에 대해 자세히 기술한다.
산불 피해는 복구, 보상 및 2차 피해 예방을 위해 빠르고 정확히 조사되어야 한다. 원격탐사 기반의 산불 피해강도 조사 방법으로 주로 산불 전과 후의 반사율 및 분광지수의 차이를 비교하고 있다. 최근 고해상도 위성영상 및 무인기 영상의 활용이 증가하고 있으나, 언제 어디에서 발생할지 예측할 수 없는 산불에 대한 발생 전 영상을 획득하는 것이 쉽지 않다. 본 연구에서는 산불 피해강도 분류에 있어 고해상도 영상과 감독분류 기법의 활용 가능성을 분석하고자 하였다. 산불 후에 촬영된 KOMPSAT-3A 영상과 무인기 다중분광영상에 반사율의 절대값을 이용하는 최대우도법과 반사율의 패턴을 이용하는 분광각매퍼의 두 가지 감독분류 기법을 적용하였다. 그 결과 분류 기법 측면에서 최대우도법이 분광각매퍼에 비해 높은 분류정확도를 보여주었으며, 이는 피해강도 등급 간에 분광반사율의 절대값은 다르지만 패턴이 유사한 등급들이 존재하기 때문인 것으로 판단된다. 공간해상도 측면에서 상대적으로 해상도가 높은 무인기 영상의 분류정확도가 위성영상보다 높게 나타났다. 그러나 무인기와 위성 영상 모두 분류정확도가 매우 높게 나타나고 있어 피해강도 분류에 활용 가능성이 높다고 할 수 있다. 따라서, 피해강도 분류에 있어 산불 후에 촬영된 고해상도 영상들을 이용할 수 있을 것으로 판단된다.
무선통신의 발전에 따라 주파수 자원 가치는 더욱 커지고 있다. 또한 정보화 사회 발전에 따라 주파수 자원의 수요가 공급에 비하여 매우 크기 때문에 주파수 부족 현상이 심각한 실정이다. 따라서 사용하지 않는 주파수 자원을 효율적으로 이용하기 위한 기술로서 최근 Cognitive Radio (CR) 기술이 각광 받고 있다. 본 논문에서는 주파수 홉핑 기반 인지무선 애드 혹 네트워크에서 새로운 out-of-band 주파수 센싱 기법과 동적 채널 엑세스 방법에 대해 제안한다. 제안된 방법에서 CR 멤버노드들은 현재 홉핑 시간의 초반부에 다음 홉핑 채널에 대한 센싱을 수행하고, 제안된 주사용자 감지 신호 방송 기법에 따라 각 노드는 현재 채널에 대한 홉핑 시간 연장여부를 결정한다. 주사용자가 발견되어 잠정적으로 사용하지 않았던 채널이 다시 사용가능한 상태가 되면 해당 채널을 원래의 홉핑 패턴에 포함시키는 채널 복구절차를 수행한다. 본 논문에서는 제안된 동적 주파수 센싱과 홉핑 채널 연장 메커니즘에 대해 다양한 무선 환경에서의 성능평가를 수행하였다. 제안된 방식은 기존 방식에 비하여 채널 효율을 높이고 신뢰할 수 있는 채널 관리를 수행할 수 있음을 확인하였다.
지구 온난화가 심화됨에 따라 도시지역에서 집중호우에 의한 침수 피해가 증가하는 추세이다. 이러한 지구온난화에 의한 기후변화의 변동성은 IPCC 5차 보고서(2014)에서도 기술되어 있으며 기후변화에 의한 강수 패턴의 변화, 수문시스템의 변화 등 수자원 불확실성의 증가에 대하여 시사하고 있다. 최근 서울이나 부산과 같은 대도시의 관로의 수용 범위를 초과하는 국지성 호우가 발생하여 큰 피해를 초래하였다. 도시지역의 침수는 1차적으로 우수관거 통수능 부족에 의한 내수범람이 발생하고 방류구와 인접한 하천의 외수범람이 발생한다. 인구가 밀집되어 있는 도시지역에서 발생하는 침수는 인명피해 뿐만 아니라 도로, 교량, 지하공간 침수 및 파괴를 복구하기 위한 사회 경제적 피해를 동반하기 때문에 농촌, 산지 지역에 비해 피해량이 크다. 또한 도시개발에 인한 불투수면적 증가, 강우 유출시 출구부까지의 짧은 도달시간, 배수시설의 통수능부족 등 다양한 원인이 침수피해를 증대시킨다. 본 연구에서는 집중호우에 취약한 지역을 선정하고 XP-SWMM을 이용하여 내수침수 모의를 실시하였다. 또한 시범지역에 관로 개량, 우수저류지 설치, 우수펌프장 설치와 같은 홍수방어대안을 적용하여 각각의 침수모의를 실시하였으며 해당유역을 격자별로 분할하여 대안별 침수데이터를 추출하였다. 또한 격자별로 가장 적합한 구조적 홍수방어대안을 제시하기 위해 침수시간, 최대침수심, 구조물 설치비용을 평가요소로 이용하였으며 MCDM 기법 중 하나인 Compromise Programming 기법을 적용하였다. 본 연구에서는 동일 유역이라도 지리적 여건에 따라 대안의 선호도가 다르다는 점을 반영하고자 하였으며, Spatial Multi-Criteria Decision Making을 적용하여 지역특성을 고려한 홍수방어대안을 선정하는 방법에 대하여 연구하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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