본 논문에서는 중요 프로세스(privileged process)의 시스템 호출 순서(system call sequence)를 이용한 침입탐지 시스템을 제안한다. 기존 연구의 정상행위 기반 침입탐지 시스템은 정상행위를 모델링하여 시스템을 구성하고, 이와 비교를 통해 프로세스의 이상(anomaly) 여부를 결정한다. 이러한 방법은 모델링되지 않은 미지의 행위에 대한 적절한 판단을 행할 수 없으므로, 높은 오류율(false-positive/negative)을 보인다. 본 논문에서는 현재까지 알려진 공격에서 공통적으로 나타나는 윈도우들을 수집하여 침입예상윈도우를 구축하고, 이를 기존의 침입탐지 시스템에 부가적으로 사용하여 효과적으로 오류율(false-positive/negative)을 낮출 수 있음을 보인다. 실험 결과 제안된 방법을 통한 침입탐지는 기존의 방법에 비해 공격 탐지율은 증가하고 정상행위에 대한 오류율은 감소하였다.
최근 홀스타인 경산우는 체격이 대형화함과 동시에 유전적 개량에 의해 비유량이 증가하고 있으나, 비유량이 증가하는 한편, 번식성적의 저하가 전 세계적인 문제로 되고 있다. 미국의 경우, 젖소의 첫 인공수정 수태율은 1951년의 약 65%에서 1996년 약 40%까지 저하하였다는 보고도 있다(Butler 등). 또한 영국에서도 과거 25년간에 수태율이 약 50%에서 35%까지 저하하여 40%를 밑돌고 있으며(Cook 등), 일본의 경우도 마찬가지로 북해도 젖소의 첫 수정 수태율은 40%를 밑돌고 있다는 것으로 미루어 우리나라의 경우도 이와 유사한 성적이나 좋지 않을 것으로 사료된다. 더구나 수태율의 저하와 아울러 분만간격(평균공태일수)는 매년 연장되고, 현재 고능력 젖소에서 번식 성적의 향상은 해결과제로, 세계각국에서는 번식성적저하의 요인 및 대책에 대한 많은 연구가 이뤄지고 있다. 따라서 고능력 젖소에서 유량, 부(負, -)에너지 균형 및 BCS 등이 번식성적에 미치는 영향 등에 대해 국내 외의 수집 논문, 자료 등을 정리하여 대동물임상수의사들에게 도움을 주고자 소개하고 저 한다.
우리나라의 III영급과 IV영급의 산림면적은 총면적에 약 65%를 차지하고 있어 목재자원의 경제적인 조성 및 관리를 위해서는 가장 중요한 시기이다. 가치 있는 숲을 조성하기 위하여 조림, 숲가꾸기, 솎아베기(간벌), 임목수확작업 등 여러 작업들이 적기에 꾸준히 이루어져야 한다. 이러한 산림작업을 효율적으로 실행하기 위하여 기계 장비의 이동통로 및 작업공간으로 활용할 수 있는 임내도로망의 확충이 필요하다. 특히, 작업로는 작업자 및 작업장비 등이 작업지까지의 도달시간을 단축시켜 실작업시간을 증대시킴은 물론, 임목수집을 위한 집재거리를 단축시켜 효율적인 작업이 가능해지고, 이용구역이 확대되어 목재의 수집율을 증대시킬 수 있다. 적정 임내도로망을 배치하기 위하여 지형도, 임도망도, 작업구역도, 임소반도, 임상도 등의 기초자료를 이용하여 주요 통과점(중 소 집재장) 선정하고, 이들을 최단경로 연결하는 임내도로망 배치기술을 개발하였다. 또한 적정 임내도로망 배치방법의 적정성을 검토한 바, 벌채구역이 현행과 동일한 조건일 때 임내도로 밀도는 현행방법 79 m/ha인데 반하여 개선방법은 42 m/ha로 현행방법보다 1/2수준으로 설치하여도 두 방법 모두 수집가능재적 및 수집율은 각각 568 $m^3$, 100%로 차이가 없었다. 또한 벌채구역을 연접한 무육간벌 대상지로 확대한 경우에는 임내도로 밀도는 현행방법 34 m/ha, 개선방법 33 m/ha로 두 방법 모두 유사한 수준이었으나, 가중평균 집재거리는 현행방법은 117 m인데 반하여 개선방법은 57 m로 현행방법의 1/2수준으로 단축되었고, 수집량은 현행방법에 비하여 400 $m^3$ 증가하는 것으로 나타났다.
교수-학습 발화는 발화 턴 간에 규칙화된 인과관계가 강하고 자연 발화에서의 출현율이 낮다. 일반적으로 어휘부, 표현 제시부, 대화부로 구성되며 커리큘럼과 화제에 따라 구축된 언어자원이 필요하다. 기존의 말뭉치는 이러한 교수-학습 발화의 특징을 반영하지 않았기 때문에 한국어 교육용 튜터링 챗봇을 개발하는 데에 활용도가 떨어진다. 이에 따라 이 논문에서는 자연스러운 언어 사용 수집, 도구 기반의 수집, 주제별 수집 및 분류, 점진적 구축 절차의 원칙에 따라 교수-학습의 실제 상황을 반영하는 준구어 말뭉치를 구축한다. 교실에서 발생하는 언어학습 상황을 시나리오로 구성하여 대화 흐름을 제어하고 채팅용 메신저와 유사한 형태의 도구를 통해 말뭉치를 구축한다. 이 연구는 한국어 튜터링 챗봇을 개발하기 위해 말뭉치 구축용 챗봇과 한국어 학습자, 한국어 교수자가 시나리오를 기반으로 발화문을 생성한 준구어 말뭉치를 최초로 구축한다는 데에 의의가 있다.
진화되고 위협적인 사이버공격 및 피해가 증가함에 따라 기업이나 기관의 정보보호에 대한 책임도 증가하게 되었다. 이에 종합적인 컴퓨터 범죄 재현과 정확한 침입경로 및 피해규모, 정보의 신뢰성을 파악하기 위한 컴퓨터 포렌식에 대한 연구가 활발해 지고 있다. 이에 대부분의 기업이나 조직에서 이기종의 보안장비에서 발생하는 다량의 경보와 이벤트를 효과적으로 수집, 통합하고 상호연관분석 할 수 있는 통합보안관리시스템(ESM)을 도입하여 운영하고 있으나 많은 경보발생으로 인해 적절한 판단이나 분석 및 효율적인 대응이 이루어지고 있지 않다. 이에 본 논문에서는 수집되는 증거의 범위를 재 정의하고, 이벤트 상관분석을 통해 발생된 침해경보에 대해 경보검증을 적용하여 경보의 오탐율을 감소시켰으며, 검증된 경보에 대해서 신속히 분석 및 대응이 이루어지는 포렌식 모델을 제안한다. 이를 통해 오탐율 감소는 물론 신속하고 신뢰성 있는 탐지 및 침해 분석이 가능하다.
본 논문은 에너지 빅데이터를 분석하기 위해 대용량의 시계열 데이터를 처리하는 시스템의 설계, 구축 방법을 제시한다. 이미 사용 중인 건물이나 공장의 에너지 효율화를 위해서 정부는 효율자원 시장 지원 사업을 수행하고 있다, 에너지 소비 설비에 따라 고효율 자원으로 변경 설치하는 데 필요한 자금의 일부를 지원하고 있다. 정부지원으로 고효율 설비로 변경함에 따라 실증 사이트에서는 측정 데이터를 수집하여, 효율화 정도를 파악하기 위한 에너지 데이터 분석 시스템을 구축하여 운영하였다. 해당 측정 정보는 IoT 전력량계를 통해 수집되며, 수집된 데이터는 클라우드 시스템에서 다양한 머신러닝 알고리즘에 적용되어, 에너지 소비 효율 평가에 필요한 성능 지표를 연산한다. 구현된 진단 시스템은 기축 건물의 에너지 효율향상 상황을 분석하는데 기여할 수 있다. 빅데이터 기반의 에너지 분석 기능을 사용하여 에너지 고효율 장비의 운영시간, 부하율 등의 효율성과 성능통계를 연산할 수 있다.
다크웹을 이용한 사이버 범죄율이 국내외에서 가파르게 상승 중이다. 그러나 다크웹의 특성상 숨겨져 있는 인터넷 영역에서 공유되는 악성코드들을 찾기란 어렵다. 특히 다크웹상 여러 서비스들은 크롤러 bot과 같은 정보 수집을 막고자 다양한 기법을 적용하고 있다. 따라서 우리는 기존의 연구 방법에 따라 다크웹 상의 URL을 수집한 후, 추가적으로 다운로더를 만들어 exe, zip과 같은 특정 형식의 파일을 수집하였다. 앞으로 해당 파일들은 통합 바이러스 스캔 엔진에서 검사하여 의심 파일들을 분별할 예정이다. 의심 파일들은 정적 / 동적 분석을 통해 상세한 보고서를 제출하여 향후 다크웹 내의 악성코드 분포 / 출처 분석에 유의미한 결과를 도출할 수 있다.
교통정보수집 시스템이란 CCTV나 웹캠을 통해 얻어진 영상을 토대로 차선별, 혹은 주행방향별 교통량과 통과 차량들의 속도를 실시간으로 측정하는 시스템이다. 차선별로 각각 두 개의 라인을 설정하고 이를 이용하여 차선별 속도와 교통량을 측정한다. 이 때 차선별로 설정된 두 라인에 해당하는 영역에 대해서 배경 값을 지속적으로 갱신한다. CCTV와 웹캠을 이용하여 수집한 영상을 실험에 사용한 결과 평균 86.2%의 차선별 주행차량 검지율을 보였으며, 검지된 차량들을 차선별 방향별로 구분하여 평균 속도를 측정하였다.
본 논문에서는 능동형 RFID 시스템에서 태그 수집의 성능을 향상시키기 위한 새로운 태그 수집 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서 리더는 인식 슬롯 스캔 과정을 통해 빈 슬롯과 충돌 슬롯의 발생을 검출하고 이들에 의한 시간 낭비를 감소시켜서 태그 수집의 성능을 향상시킨다. 본 논문에서는 실제 환경에서의 실험을 통 해 제안하는 태그 수집 알고리즘의 성능 향상을 평가하기 위해 능동형 RFID 리더와 태그를 구현하였다. 하나의 리더와 60개의 태그를 이용한 실험 결과에서 제안하는 태그 수집 알고리즘은 ISO/IEC 18000-7 표준의 태그 수집 알고리즘에 비해 평균 21.7%의 태그 수집 시간 감소와 평균 28.3%의 인식 처리율 향상을 보였고, 20개의 태그를 대상으로 한 배터리 소모 실험에서는 평균 22.7%의 태그 배터리 소모 감소를 보였다.
가시오갈피의 지역 수집 종간 변이의 정도와 유연 관계를 검토하고자 덕유산, 오대산, 북해도 수집종을 공시하여 RAPD를 실시 한 결과 가시 오갈피 유연관계 분석에 적합한 Primer로 UBC Primer $#200{\sim}300$ #208등 20개의 primer를 선발하였고, 다형화율은 $7.1{\sim}90.9%$를 나타냈으며, 총 증폭된 band 157개 중 113개 의 다형 band를 얻을 수 있었다. 가시오갈피 수집종은 2그룹으로 분류되었으며, 1그룹으로 분류된 덕유산 1, 2, 3, 4, 6, 북해도 7, 8, 오대산 9, 10번 개체내의 유사도는 $0.65{\sim}0.86$으로 나타났으나, 변종으로 추정되는 덕유산 수집종 5번 개체는 다른 수집 종들과의 유사도는 0.27로 극히 낮았다. 또한 동일지역 수집종간에 유사 값은 다른 지역에서 수집된 개체들과 차이가 없었고, 화사길이에 따른 차이도 구분되지 않았다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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