기존 침입탐지시스템에서는 구현의 용이성 때문에 오용침입탐지 기법이 주로 사용되었지만, 새로운 침입에 대처하기 위해서는 궁극적으로 비정상행위탐지 기법이 요구된다. 그 중 HMM기법은 생성메커니즘을 알 수 없는 이벤트들을 모델링하고 평가하는 도구로서 다른 침입탐지기법에 비해 침입탐지율이 높은 장점이 있다. 하지만 높은 성능에 비해 정상행위 모델링 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데, 본 논문에는 실제 해킹에 사용되고 있는 다양한 침입패턴을 분석하여 권한이동시의 이벤트 추출방법을 이용한 모델링 기법을 제안하였고 이를 통하여 모델링 시간과 False-Positive 오류를 줄일 수 있는 지 평가해 보았다. 실험결과 전체 이벤트 모델링에 비해 탐지율이 증가하였고 시간 또한 단축됨을 알 수 있었다.
인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
태양전파폭발위치감지기(KSRBL)는 단일 안테나 전파분광기로써 미 뉴저지공과대학과의 협력으로 2009년 8월에 한국천문연구원에 개발 설치되었다. 1 MHz 스펙트럼 분해능과 1초의 시간 분해능을 가지고 있고 관측할 수 있는 주파수 대역은 245, 410 MHz 와 0.5-18 GHz에 이르는 광대역이다. 또한 태양 전면 태양 폭발 위치를 감지할 수 있다. 전파 관측은 LabVIEW와 IDL 프로그램에 의해 미리 짜여진 관측 스케줄에 따라 매일 자동으로 진행된다. 데이터 분석을 위해 필요한 플럭스, 안테나, 전파 이득에 대한 눈금조정 작업을 위한 소프트웨어를 개발하였다. 2009년 설치이후 지금까지 12개의 이벤트를 관측하였고 그 중 5개의 이벤트를 가지고 관측된 스펙트럼의 모듈레이션 패턴을 분석하여 태양면상에서 전파 폭발의 위치 값을 구했다. Solar Dynamics Observatory(SDO) AIA 이미지와 비교해 KSRBL의 위치감지 성능을 분석하였다.
본 논문에서는 성능 분석과 검증을 위한 방법으로 가상화 기법을 이용하여 성능을 분석할 수 있는 도구를 제안한다. 가상 머신의 성능 분석을 통해 원하는 이벤트들의 발생 양상에 따른 시스템의 성능을 호스트 머신에서 파악할 수 있다. 즉 가상 머신에서 사용하는 자원과 발생하는 이벤트에 대한 정보를 호스트 머신에서 확인할 수 있고, 가상 머신에서 발생한 사용자 입력을 호스트 머신이 임의로 재생시킬 수 있다. 이러한 기능을 통해 사용자 입력 패턴에 따른 시스템 자원의 상태 및 성능을 분석하여, 해당 시스템의 안정성을 시험할 수 있는 검증 환경을 제공한다.
순차 패턴 탐사 기법은 순서를 갖는 패턴들의 집합 중에 빈발하게 발생하는 패턴을 탐사하는 기법이다. 순차 패턴 탐사 분야 중에 동적 가중치 순차 패턴 탐사는 가중치가 시간에 따라 변화하는 컴퓨팅 환경에 적용 가능한 탐사 기법으로 동적인 가중치 변화를 탐색 과정에 적용하여 다양한 환경에서 활용 가능하다. 이 논문에서는 다양한 순차 데이터가 들어오는 스트림 환경에서 동적 가중치를 적용하여 빈발한 이벤트들을 탐사하는 새로운 순차 패턴 탐사 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 시간 순서에 의한 상대적인 동적 가중치를 사용하여 탐색해야 하는 후보 패턴을 줄여주고 해시 구조를 통한 데이터 입출력으로 빈발한 순차 패턴을 빠르게 탐사할 수 있다. 이 기법을 사용하면 기존 가중치를 적용하는 방식보다 메모리 사용과 처리 시간을 줄여줘 매우 효율적이다. 제안하는 기법은 다른 가중치 순차 패턴 탐사 기법과의 비교를 통해 동적 가중치 탐사 기법의 중요성을 보인다.
본 논문에서는 MVC 패턴에 기반한 클래스 다이어그램 저작도구의 설계와 구현을 제시하고자 한다. 클래스 다이어그램 저작도구의 설계는 ClassInformation, ScreenDisplay, ToolManager에 대한 정의를 하고 구조를 기술한다. ClassInformation은 다이어그램의 정보를 가공하거나 처리하는 부분을 담당한다. ScreenDisplay는 저작도구의 화면을 구성하기 위해서 GUI를 담당한다. ToolManager는 저작도구의 입출력 처리위해 이벤트 처리를 담당한다. MVC 패턴을 바탕으로 저작도구의 ClassInformation, ScreenDisplay, ToolManager는 각각의 역할이 독립적으로 나눠져 있고, 결합도를 낮추기 때문에 새로운 기능 추가에 유연하게 대처한다.
KFD 웹 데이터베이스 시스템은 가족미술치료사들의 요구사항을 반영하여, 방대한 평가 자료의 관리 및 효율적인 사정평가 과정의 지원을 위해 개발된 프로토타입 시스템이다. 그러나 KFD 웹 데이터베이스 시스템은 내담자가 그림을 그리는 동안의 행동패턴, 얼굴 표정, 그리고 음성 정보등과 같은 중요한 관찰요소들에 관한 정보는 얻을 수 없다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 카메라와 그림판 툴을 이용하여 내담자의 KFD 작업 과정을 녹화하고, 녹화된 영상 내의 주요 이벤트들을 인덱싱하여 가족미술치료사가 KFD 동영상을 분석하고 검색할 수 있도록 온톨로지 기반의 이벤트 분석 및 검색 시스템을 제안한다. 즉 새롭게 제안된 시스템에서는 가족 구성원에 관한 내담자의 이벤트 및 행동분석에 관한 요약 보고서와 함께 비디오 검색 서비스가 제공된다. 제안된 KFD 동영상 내의 이벤트 분석 및 검색 시스템은 가족치료사에게 내담자의 작업태도 및 행동, 그리고 KFD 작성과정에 대한 정량적이고, 객관적인 정보를 제공함으로써 보다 강화된 KFD 사정 평가를 지원할 수 있다.
최근 철도차량에도 객관적이고 신속 정확하게 사고 원인을 분석하고, 사고를 미리 예방하기 위하여 여러 나라에서 철도 차량의 운행정보가 기록되는 블랙박스 즉, 이벤트 레코더의 설치를 법제화하고 있고, 이에 대한 연구를 진행하고 있다. 또한 사고에 대한 정확한 판단을 위하여 저장된 데이터를 분석하고 표현할 수 있는 분석 소프트웨어가 요구된다. 따라서 본 논문에서는 이벤트 레코더에 기록된 데이터를 분석하고 음성과 영상을 재생하는 분석 소프트웨어를 개발하였다. 본 논문의 이벤트 레코더 분석 소프트웨어는 신속하고 정확하게 사고 원인을 규명할 수 있고, 구간별 운행 패턴과 기관사의 습관 등을 파악할 수 있다. 또한 이미 발생한 사고 상황에 대해 영상과 음성을 함께 분석함으로써, 차후 발생할 수 있는 사고를 미연에 방지할 수 있을 것으로 기대한다.
최근의 많은 컴퓨터 기술의 발전과 센서 기술의 발전의 결합으로 매우 다양한 형태의 사용자 경험에 기반한 사용자 인터페이스(User interface) 기술들이 출현하고 있다. 본 연구에서는 적외선 영상을 이용한 스마트 터치 프로젝터 시스템 기술에 관한 연구와 그 결과를 소개한다. 제안된 시스템에서는 사용자가 빔 프로젝터를 사용할 때 적외선 펜을 이용하여 이벤트를 발생시키면 적외선 영상센서를 통하여 그 이벤트를 인식하여 마우스 이벤트를 발생시키는 기법을 제안한다. 입력되는 펜의 움직임 추출과 추적을 기반으로 움직임 이벤트 패턴을 설계하였으며, 입력 영상 화면과 실제 사용하는 하드웨어의 해상도에 차이가 있기 때문에 이 오차를 최소화 하기 위해서 화면 좌표보정 알고리즘을 제안한다. 이러한 기술은 빔 프로젝터에 간단한 프로세서만 장착이 된다면 다른 이동식 노트북 등이 필요 없이 언제든지 회의나 발표 등을 진행할 수 있는 차세대 휴먼-컴퓨터 상호작용(Human-Computer Interaction) 기술이다.
도시에 많은 사람들이 밀집하여 살아가면서 기존에 예측하지 못했던 범죄, 사고, 감염병 등의 비정상 이벤트가 발생은 도시 내 이용자 수요에 영향을 미치게 된다. 이러한 불확실성(uncertainty)이 내포된 정보를 기반으로 도시 내 이용자 수요에 대한 시계열적 예측을 수행한다면 신뢰성 있는 결과 도출이 불가능하다. 특히, 2020년 초 발발한 COVID-19는 비정상적인 이동통행패턴의 변화를 불러 일으키며 시계열 수요예측을 어렵게 만들었기에 이러한 변화를 검지하고 이를 반영하여 정확한 수요를 예측 수행할 수 있는 방법론의 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구는 COVID-19로 인한 비정상적 이벤트를 자동으로 검지하고 예측하는 모형 파이프라인을 구축하였다. 이는 도시 내 다양한 분야에서의 불규칙적이고 비정상적인 이벤트로 인한 수요변화가 일어나는 상황에 폭넓게 활용될 수 있을 것으로 생각된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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