• 제목/요약/키워드: 소프트웨어 진화

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빅데이터를 활용한 재난전조감지 방안 (The Plan of Sensing of Disaster Signs Analyzing Big Data)

  • 최선화;최승용
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2012년도 학술발표회
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    • pp.801-801
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    • 2012
  • 최근 과학 IT 패러다임은 기존 하드웨어, 소프트웨어 중심에서 폭발적으로 증가하는 데이터를 활용하여 정치 사회 경제 등 제반 이슈와 연계된 분석 예측으로 진화하고 있으며, 모바일 인터넷과 소셜 미디어 등장으로 데이터가 경제적 자산이 되는 빅데이터 시대가 도래하였다. 급속히 변화하고 복잡해진 사회구조와 재난환경으로 인해 인력에만 의존한 재난관리의 사각지대가 대형재난으로 이어질 우려가 크므로 다양한 재난전조(前兆)를 체계적으로 관리하여 선제적으로 예방하는 체계가 필요하다. 본 연구는 인터넷에 존재하는 재난관련 언론보도, 민원, 제보, 소셜 미디어 등의 비정형 데이터와 재난관련 정형 데이터(DB)를 융합 분석하여 재난전조를 사전에 감지하고 위험요소를 신속히 제거하는 빅데이터 기반 재난전조감지 체계를 제안한다. 최근 피해가 급증하고 있는 도시내수침수 피해 위험 예방을 위해 제안한 재난전조감지 체계를 적용하여 피해발생 위험요소 및 전조, 긴급 이슈 등을 감지하는데 활용하는 방안을 제안한다. 이는 전조를 감지하고 사전 침수 피해를 예측하여 피해 최소화 및 복구비용 절감, 저감능력 강화의 효과뿐만 아니라 위험요인 사전 차단 및 확산방지가 가능할 것으로 기대된다.

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5G 네트워크 기술 진화에 따른 새로운 5G 보안 도전과제와 해외 보안 아키텍처 연구 동향

  • 김환국;최보민;고은혜;박성민
    • 정보보호학회지
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    • 제29권5호
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    • pp.7-20
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    • 2019
  • 2019년 4월, 4세대 이동통신보다 최대 20배 빠른 속도, 10배 많은 IoT 기기의 연결, 10배 짧은 저지연 서비스를 제공하기 위해 5세대 이동통신이 세계최초로 상용화되었다. 5G 이동통신기술은 고속 대용량의 음성 및 데이터 통신을 제공할 뿐만 아니라 지연 속도와 신뢰성에 민감한 IoT 기기를 수용하기 위해 다양한 최신 기술을 적용하는 기술적 진보가 있었다. 그러나 5G 네트워크 및 서비스가 개방성, 확장성, 유연성을 제공하기 위해 분산 코어 네트워크 구조와 소프트웨어기반 아키텍처(SDN NFV, MEC, 클라우드 컴퓨팅 등)로의 기술적 변화는 새로운 공격 접근 경로와 네트워크 슬라이싱과 같은 논리적인 계층의 복잡한 보안 가시성 이슈 등 사이버보안관점에서 새로운 도전(Challenges)이 되고 있다. 본 논문에서는 5G 모바일 네트워크의 기술적 변화에 따른 보안도전과제와 해외 5G 보안 아키텍처 연구들을 분석하여 5G 보안 설계 및 운영 고려사항을 고찰하고자 한다.

빅데이터 기반의 인사 데이터 분석을 통한 맞춤형 HRM 시스템 설계 (Design of Personalized HRM System by HR Data Analysis Based on BigData)

  • 강민영;박석천;홍석우;김태엽
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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    • pp.1218-1221
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    • 2013
  • 최근 기업들은 빅데이터 활용을 통해 얻은 분석결과를 고객 마케팅 및 영업 전략 수립에 적극 활용함으로써 수익성 증대 및 비용 절감이라는 기대 효익를 달성하고 있다. 이러한 흐름에 따라 기업 내 시스템 사용자를 고객으로 두고 있는 HRM시스템 역시 인사데이터 분석을 기반으로 사용자의 기호와 요구사항을 반영한 가치 있는 정보를 제공해줌으로써 기존 기업 고객 이외에 잠재적인 고객층을 확보할 수 있는 맞춤형 HRM 시스템으로 진화해야 할 것이다. 본 연구에서는 빅데이터 기반의 인사데이터 분석의 필요성과 국외 인사데이터 분석 활용사례를 살펴보고 이를 기반으로 빅데이터 분석기술을 활용하여 사용자에게 가치 있는 정보를 제공해주는 개인화된 맞춤형 HRM시스템을 제안 및 설계하고자 한다.

역방향 탐색을 사용하는 하이브리드 분석 기법에 관한 연구 (A Study of Advanced Hybrid Execution Using Reverse Traversal)

  • 장성수;최영현;임헌정;정태명
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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    • pp.883-885
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    • 2011
  • 소프트웨어 분석 기법이 발전하며 다양한 종류의 악성 코드를 점검할 수 있게 되면서 이를 회피하기 위한 기술들이 등장하였다. 실행 시 스스로 코드를 변경하는 등의 진화된 악성 코드들로부터 시스템을 보호하기 위해 프로그램에 존재하는 실행되지 않는 경로에 대해서도 검사를 할 수 있는 기법을 제시한다. 제안하는 기법은 프로그램을 읽어 CFG를 생성하고, 각 종료 지점에서부터 이를 역방향으로 순회하여 모든 실행 경로를 얻는다. 여기서 발생하는 오버헤드는 멀티코어 프로세서를 활용하는 다중 작업으로 완화시킬 수 있다.

V2X 환경에 적합한 차량 식별 및 추적 기술에 관한 연구 (A Study on Vehicle Identification and Tracking Technique in V2X Environments)

  • 이준택;김찬민;서지원
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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    • pp.170-172
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    • 2023
  • 최근 자동차는 자율주행차 혹은 스마트카로 진화하며 다양한 외부 통신 인터페이스를 포함하고 있습니다. 각 기능 통제를 위해 차량 소프트웨어의 복잡성과 자동차 기술 발전에 따라 통신 인터페이스의 증가로 인하여 자동차에 대한 사이버 공격 가능성 및 위험성이 꾸준히 증가하고 있습니다. 특히, 커넥티드카의 안전을 위한 V2X(Vehicle to Everything)통신이 보안 취약점을 가질 경우, 이는 탑승자의 생명에 직접적인 위협을 초래할 수 있습니다. 그러나, 지능형 교통 시스템에서는 익명성을 위해 일정 시간이 지나면 차량의 식별정보를 변경해 공격자를 찾는데 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 지능형 교통 시스템 내에서 이상행위를 유발하는 차량을 탐지하기 위해 V2X에 활용되는 표준 메시지 정보를 통해 식별하여 추적하는 기술을 제안하고자 한다.

웹 화면통합 기반의 Visual Web Service 프레임워크에 대한 연구 (A Study on Visual Web Service Framework with Web UI Integration Base)

  • 김태훈
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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    • pp.413-416
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    • 2008
  • 본 연구에서는 일반적인 시스템 통합 프로젝트에서 발생하는 문제점들을 살펴보면서 새로운 UI 기반의 시스템 통합에 대한 방법을 제시하고자 한다. 시스템통합 프로젝트 진행 시 많은 비용과 시간이 소요되고 있으며 업무시스템의 통합 및 인터페이스 산출물에 대한 검증으로 다양한 이슈들이 발생하고있다. 특히 통합 요구사항의 출현 및 EAI(Enterprise Application Integration), B2Bi(Business-to-Business Integration)에 대한 다양한 요구사항으로 일반적인 어플리케이션 통합프로젝트의 구성에 대한 논의와 새로운 시스템통합 방법론에 대한 정의가 필요하다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 기존 방식에서 좀더 진화된 비주얼한 웹 화면통합 기반의 SOA(Service Oriented Architecture) 구축결과 물을 기반으로, VISUAL SOA 기반 프레임워크를 제안하고자 한다.

사이버안보 강화를 위한 소프트웨어 공급망 보안 정책 연구: SBOM 정책 추진 사례를 중심으로 (A Study on the Software Supply Chain Security Policy for the Strengthening of Cybersecurity: Based on SBOM Policy Cases)

  • 손효현;김동희;김소정
    • 디지털융복합연구
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    • 제20권2호
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    • pp.9-20
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    • 2022
  • 공급망 공격은 주요기반시설을 타겟하여 피해 규모가 크고 공공 안전 및 국가안보를 위협하는 요소로 진화하고 있다. 이에 사이버안보 전략 및 정책 수립 시 공급망 위험관리를 명시하여 보안성을 제고하고 있으며, 2021년 미(美) 바이든 행정부가 발표한 국가 사이버안보 강화를 위한 행정명령에서는 소프트웨어 공급망 보안 강화를 위한 지침 중 일부로 SBOM을 언급하였다. 정부 차원에서 SBOM을 의무화하여 공급망 보안 검증 도구로 활용한다면, 향후 국내 조달체계에도 영향을 받을 수 있으며 정책 시행 경과에 따라 국내 공급망 보안 체계 수립 시에도 참고 가능할 것으로 보인다. 이에 따라 본 논문에서는 소프트웨어 공급망 보안 강화 방안으로써 SBOM 정책을 추진 중인 국가를 선정하여 관련 사례를 중점으로 분석하였다. 또한, 국외 SBOM 정책 동향의 비교·분석을 통하여 국내 SBOM 도입 시 기술, 정책, 법률측면에서의 활용 방안을 고찰하였다. 향후 공급망 무결성·투명성 검증 도구로 SBOM의 활용 가치가 기대되는바 SBOM에 대한 국제적 표준화 정립 및 정책 개발에 관한 지속적인 동향 파악과 표준 형식 개발 연구가 요구된다.

이산화 과정을 배제한 실수 값 인자 데이터의 고차 패턴 분석을 위한 진화연산 기반 하이퍼네트워크 모델 (Evolutionary Hypernetwork Model for Higher Order Pattern Recognition on Real-valued Feature Data without Discretization)

  • 하정우;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권2호
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    • pp.120-128
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    • 2010
  • 하이퍼네트워크는 하이퍼그래프의 일반화된 모델로 학습과정에 있어 진화적 개념을 도입한 확률 그래프 기반의 기계학습 알고리즘으로서 최근 들어 여러 다양한 분야에 응용되고 있다. 그러나 하이퍼네트워크 모델은 데이터와 모델을 구성하는 하이퍼에지 간의 동등비교를 기반으로 하는 학습과정의 특성상 데이터를 구성하는 인자들이 범주형인 경우에만 학습 및 모델링이 가능하고 실수 값으로 표현된 데이터를 학습하기 위해서는 이산화 등의 전처리가 선행되어야 한다는 한계점이 있다. 하지만 데이터 전처리에 있어 이산화 하는 과정은 필연적으로 정보손실이 발생할 수밖에 없기 때문에 이는 분류 예측 모델의 성능 저하를 유발하는 원인이 될 수 있다. 이러한 기존 하이퍼네트워크 모델의 한계점을 극복하기 위해 본 연구에서는 별도의 데이터 전처리 과정을 거치지 않고 실수 인자로 구성된 데이터의 패턴 학습이 가능한 개선된 하이퍼네트워크 모델을 제안한다. 여러 실험 결과를 통해 제안한 하이퍼네트워크 모델은 기존 하이퍼네트워크 모델에 비해 실수형 데이터에 대한 학습 및 분류 결과 성능이 향상되었을 뿐 아니라, 다른 여러기계학습 방법들에 비해서도 경쟁력 있는 성능이 나타남을 확인하였다.

고차상관관계를 표현하는 랜덤 하이퍼그래프 모델 진화를 위한 베이지안 샘플링 알고리즘 (A Bayesian Sampling Algorithm for Evolving Random Hypergraph Models Representing Higher-Order Correlations)

  • 이시은;이인희;장병탁
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제36권3호
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    • pp.208-216
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    • 2009
  • 유전자알고리즘의 교차나 돌연변이 연산을 직접적으로 사용하지 않고 개체군의 확률분포를 추정하여 보다 효율적인 탐색을 수행하려는 분포추정알고리즘이 여러 방법으로 제안되었다. 그러나 실제로 변수들간의 고차상관관계를 파악하는 일은 쉽지 않은 일이라 대부분의 경우 낮은 차수의 상관관계를 제한된 가정하에 추정하게 된다. 본 논문에서는 데이타의 고차상관관계를 표현할 수 있고 최적 해를 좀 더 효율적으로 찾을 수 있는 새로운 분포추정알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘에서는 상관관계가 있을 것으로 추정되는 변수들의 집합으로 정의된 하이퍼에지로 구성된 랜덤 하이퍼그래프 모델을 구축하여 변수들 간의 고차상관관계를 표현하고, 베이지안 샘플링 알고리즘(Bayesian Sampling Algorithm)을 통해 다음 세대의 개체를 생성한다. 기만하는 빌딩블럭(deceptive building blocks)을 가진 분해가능(decomposable) 함수에 대하여 실험한 결과 성공적으로 최적해를 구할 수 있었으며 단순 유전자알고리즘과 BOA (Bayesian Optimization Algorithm)와 비교하여 좋은 성능을 얻을 수 있었다.

잡음이 있고 흐릿한 영상의 블라인드 디컨벌루션을 위한 유전 프로그래밍 기법 (A Genetic Programming Approach to Blind Deconvolution of Noisy Blurred Images)

  • ;추연호;최영규
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제3권1호
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    • pp.43-48
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    • 2014
  • 영상의 디컨벌루션은 보통 감시 시스템에서 모션 블러 (motion blur)나 초점이 맞지 않아 발생하는 블러 (out-of-focus blur) 문제를 줄이기 위해 전처리 과정에서 사용된다. 본 논문에서는 유전 프로그래밍 (Genetic Programming, GP)에 기반한 새로운 블라인드 영상 디컨벌루션 필터링 방법을 제안한다. GP 진화 과정을 통해 영상 복원을 위한 수학적 표현이 만들어지는데, 이것은 블러 영상의 특징들 사이의 관계를 최적으로 조합하여 원래 화소 값을 복원할 수 있는 추정자 함수가 된다. 이를 위해, 먼저 각 화소의 작은 이웃으로부터 특징 벡터를 만들고 추정자 함수를 학습시키는데, 이러한 GP 진화 과정을 통해 지정한 적합성 기준에 따라 유용한 정보들이 자동으로 조합된다. 개발된 함수는 훼손된 영상의 각 화소에 적용하여 원래의 화소 값을 복원하게 된다. 개발된 함수는 다양한 방법으로 훼손된 영상에 적용하여 실험하였는데, 실험 결과 제안된 방법이 기존 알고리즘에 비해 좋은 결과를 나타내는 것을 알 수 있었다.