승차 공유, 카풀, 렌터카의 이용률이 증가하면서 많은 사용자가 동일한 차량에 로컬 액세스 할 수 있는 시나리오가 더욱 보편화됨에 따라 차량 네트워크에 대한 공격 가능성이 커지고 있다. 차량용 CAN Bus Network에 대한 DoS(Denial of Service), Fuzzy Attack 및 Replay Attack과 같은 공격은 일부 ECU(Electronic Controller Unit) 비활성 및 작동 불능 상태를 유발한다. 에어백, 제동 시스템과 같은 필수 시스템이 작동 불가 상태가 되어 운전자에게 치명적인 결과를 초래할 수 있다. 차량 네트워크 침입 탐지를 위하여 많은 연구가 진행되고 있으나, 기존 화이트리스트를 이용한 탐지 방법은 새로운 유형의 공격이 발생하거나 희소성이 높은 공격일 때 탐지하기 어렵다. 본 논문에서는 인공신경망 기반의 CAN 버스 네트워크 침입 탐지 기법을 제안한다. 제안하는 침입 탐지 기법은 2단계로 나누어 진다. 1단계에서 정상 패킷 분포를 학습한 VAE 모형이 이상 탐지를 수행한다. 이상 패킷으로 판정될 경우, 2단계에서 인코더로부터 추출된 잠재변수와 VAE의 재구성 오차를 이용하여 공격 유형을 분류한다. 분류 결과의 신뢰점수(Confidence score)가 임계치보다 낮을 경우 학습하지 않은 공격으로 판단한다. 본 연구 결과물은 정보보호 연구·개발 데이터 첼린지 2019 대회의 차량 이상징후 탐지 트랙에서 제공하는 정상 및 3종의 차량 공격시도 패킷 데이터를 대상으로 성능을 평가하였다. 실험을 통해 자동차 제조사의 규칙이나 정책을 사전에 정의하지 않더라도 낮은 오탐율로 비정상 패킷을 탐지해 낼 수 있음을 확인할 수 있다.
개인정보보호법이 새로 제정이 되어 기업 및 기관에서 이에 대한 준비와 대책 마련이 활발히 전개되고 있다. 개인정보를 취급하는 정보시스템에 대하여 개인정보 침해의 위협을 사전에 예방 및 점검을 수행하는 개인정보영향평가를 K병원의 분석 사례를 통해 연구하였다. 결론적으로 K병원의 개인정보 영향평가 분석을 수행한 결과 평가영역별로는 대상기관관리체계는 79.0, 대상시스템의 보호수준은 97.9, 개인정보처리단계의 결과는 67.4이고 CCTV는 90.0으로 나타났다. 개인정보보호수준이 가장 낮은 항목은 개인정보생명주기관리 항목의 저장 및 보유단계 50.0, 이용 및 제공 64.1 및 파기 단계 66.7로 나타났다. 위험도 분석결과 고위험도 항목은 개인정보처리구역 항목 11.0과 개인정보생명주기 영역의 저장 및 보유단계 항목이12.5, 파기단계 항목이 13.0으로 높은 수치가 나왔다. 종합적으로 보면 고위험도이면서 저보호수준인 항목은 저장 및 보유단계와 파기단계로 파악이 되었다.
영-한 기계번역 중 변환 단계에서 한국어 문장을 생성하기 위해서는 구구조 변환 후 조사 및 대역어 선택으로 이루어진다. 그러나 하나의 영어 단어는 여러 개의 한국어 의미들을 가지고 있기 때문에 문장에서 사용된 영어의 정확한 의미에 해당하는 한국어 대역어를 선택하는 것은 번역의 질을 높이고 시스템의 성능에 매우 중요한 역할을 한다. 특히 용언 및 체언의 대역어 선택은 문장에서 서로 간의 의미적인 관계를 고려하여야 올바른 대역어를 선택할 수 있다. 기존에는 전자 사전에 용언과 체언간의 연어 정보(collocation information)를 구축하여 대역어 선택의 문제를 해결하려고 하였으나 연어 정보가 사전에 존재하지 않을 때 올바른 대역어를 선택할 수 없었다. 또한 용언과 체언의 관계를 나타내는 조사를 선택하기 위하여 격(case)을 세분화하여 사전을 구축하였으나 격의 분류 및 사전을 구축할 경우 격을 선택하는 어려움이 있었다. 이에 따라 본 논문에서는 문형(sentence pattern)에 의한 방법으로 용언의 대역어 및 용언이 갖는 필수격 체언의 조사와 대역어 선택방법을 제안한다. 문형의 구조적인 정보에는 용언과 체언의 의미적 역할(thematic role)을 하는 조사 및 용언이 갖는 필수격 체언의 의미 자질(semantic feature)을 갖고 있다. 이러한 의미 자질을 wordnet과 한/영 및 영/한 사전을 이용하여 의미 지표(semantic marker)를 갖는 문형 사전을 구축한다. 또한 의미 지표를 갖는 문형 사전을 기반으로 조사 및 대역어 선택 알고리즘을 개발한다.
유해화학물질 취급시설을 설치, 운영하는 모든 사업장은 화학물질관리법에 따라 2015년부터 2019년까지 유해화학물질 취급량에 따라 단계적으로 취급설비의 안정성에 대한 장외영향평가서를 작성, 제출하고 화학물질안전원에서 만약의 사고가 발생시 사업장 외부의 사람이나 환경에 미치는 영향이 없도록 적합하게 설치되어 있는지 검토 및 검사를 받게 되어 있다. 뿌리기업 중 대부분의 표면처리업, 특히 년간 유해화학물질 취급량이 100톤 미만의 소규모 업체는 2019년까지 유예기간이 있지만 사전 대비책을 세워야 한다.
KVM에서의 검증단계는 크게 두가지로 나된다. 일반적으로 처리되는 Off-device에서의 사전검증과 실제 VM에 탑재되어 수행되는 in-device에서의 검증이다. 전자의 경우, 실행시 검증을 쉽게 하기 위해서 클래스 파일에 특별한 속성을 가진 스택맵을 추가한다. 이렇게 추가된 스택맵은 KVM상에서 보다 효율적인 검증을 위한 것으로써, 본 논문에서는 이러한 스택맵을 분석하였다.
해상통항로상 각종 공사가 선박의 안전항해에 미치는 영향을 사전에 평가하도록 하는 해상교통안전진단제도가 도입 시행된 이후 다수의 안전진단이 실시되고 있다. 또한 제도 시행초기에 도출된 개선사항을 반영하여 해사안전법 및 해상교통안전진단시행지침을 전부 개정하여 정착단계에 있다. 하지만 안전진단 수행 전단계의 정형화된 업무처리 절차가 없어 진단대상사업 및 진단항목에 대한 공통적이고 잦은 민원이 발생하고, 해사안전법 전부개정 및 진단전문기관 지정에 따른 업무 절차의 정형화가 필요한 시점이다. 이에 본 연구에서는 제도시행과정에서의 주요 민원사항을 분석하고, 주요 법령 개정사항을 고려하여 진단시행 주체별 역할을 고려하여 효율적인 업무처리절차 방안을 제시하여 향후 제도운영 및 발전방향에 대해 모색하고자 한다.
본 논문은 사전에 기반한 질의변환 교차언어 문서검색에서, 대역어 중의성 문제를 해결하기 위한, 질의어 가중치 부여 및 구조화 방법을 제안한다. 제안하는 방법의 질의 변환 과정은 다음의 세 단계로 이루어진다. 첫째, 대역어 클러스터링을 통해 먼저 질의어 단어의 적합한 의미를 결정짓고, 둘째, 문맥정보와 지역정보를 이용하여 후보 대역어들간의 상호관계를 분석하며, 셋째, 각 후보 대역어들을 연결하여, 후보 질의어를 만들고 각각에 가중치를 부여하여 weighted Boolean 질의어로 생성하게 된다. 이를 통해, 단순하고 경제적이지만, 높은 성능을 낼 수 있는 사전에 의한 질의변환 교차언어 문서검색 방법을 제시하고자 한다.
MATES/CK는 기계번역 시스템에서 전통적으로 사용하고 있는 세 단계(분석/변환/생성)에 의해서 중한 번역을 수행하는 시스템이다. MATES/CK는 시스템 성능을 높히기 위해 패턴 기반과 통계적 정보를 이용한다. 태거(Tagger)는 중국어 단어 분리를 최장일치법으로 수행하기 때문에 일부 단어에 대해 오류를 범하게 되고 품사(POS : Part Of Speech) 태킹 시 확률적 정보만 이용하여 특정 단어가 다 품사인 경우 그 단어에 대해 특정 품사만 태깅되는 문제점이 발생한다. 또한 중국어 및 외국어 인명 및 지명에 대한 미등록들에 대해서도 올바른 결과를 도출하지 못한다. 사전에 있어서 텍스트 기반으로 존재하여 이를 관리하기에 힘이 든다. 본 논문에서는 단어 분리 오류 및 품사 태깅 오류를 해결하기 위해 중국어 태킹 제약 규칙을 적용하는 방법을 제시하고 중국어 및 외국어 인명/지명에 대한 미등록어 처리방법을 제시한다. 또한 중국어 사전 관리에 대해 알아본다.
인간이 가진 개념을 지식베이스화하려는 시도 중 하나로 의미망이 구축되고 있다. 한국어를 대상으로 한 어휘 의미망 중 프린스턴 대학의 WordNet을 대역한 KorLex는 1,2단계에서 한국어 어휘의미의 특성을 반영하여 개념 및 의미구조를 재구조화하고 있다. 그러나 현재 KorLex의 동의어 집합을 구성하는 어휘 의미에는 논항정보를 따로 구성할 수 없었다. 본 연구는 세종 전자 사전 격틀정보내의 선택제약조건(selectional restriction)으로 사용되고 있는 의미 부류와 KorLex의 명사 어휘 의미망을 자동 맵핑하는 방안을 제안함으로써 KorLex에서 세종 전자 사전 격틀정보를 활용할 수 있는 가능성을 제공한다.
다수의 상품평 요약은 인터넷 쇼핑몰 고객에게 편의를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 상품평 요약 시스템의 성능 향상을 위한 방안을 제안한다. 시스템은 크게 상품평의 평가 항목 추출과 극성 사전 생성, 극성 판별 단계로 구성된다. 평가 항목 추출에서는 외부 연관도의 영향력을 줄이고, 극성 사전 생성에서는 단어 거리 평균을 적용한다. 제안한 방식을 사용하였을 때 평가 항목에 대한 문장의 극성 판별 시 90.8%의 정확율을 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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