이 연구는 NTFS 파일시스템에서 디스크의 에러를 복구를 위해 사용하는 저널링 파일($LogFile)에 기록되어 있는 로그 레코드들을 컴퓨터포렌식에 활용하는 방법에 관한 것이다. $LogFile에는 파일 연산의 과정을 그대로 담고 있어서 포렌식의 관점에서는 증거의 보고이다. 그러나 이 구조는 완전하게 공개되어 있지 않아서 구조를 정확히 알고 있지 않다는 어려움이 있다. 이 연구에서는 로그레코드들 기록된 주소 영역에 대해서 역공학적 방법으로 주소 데이터의 구조를 명확히 밝히고 로그레코드마다 그에 관련된 대상 파일이 어떤 것인지 분석하여 포렌식 대상 파일을 식별하고 포렌식 정보를 취득에 활용한다.
한 개인이 일상 생활을 하면서 겪는 사건을 자동으로 기록하고 탐색하는 시스템은 비교적 최근에 활발히 연구되고 있는 분야이다. 개인 미멕스(personal memex) 또는 라이프로그(life log)라 불리는 이러한 시스템은 MyLifeBits 프로젝트의 센스캠(SenseCam)처럼 보통 이를 위한 전용 디지털 기기를 수반한다. 본 연구에서는 개인의 일상 생활을 담는 매체로서 이러한 현대인이 일상적으로 사용하는 휴대폰, 신용카드, 디지털 카메라 등의 매체를 주목하였다. 이러한 매체에 직접 기록되는 일상 생활 또는 이러한 매체를 통해 상용 서비스를 제공하는 업체의 사이트 (예를 들면 휴대폰 회사 통화 기록)에 기록되는 일상 생활을 전송받아 체계적으로 저장하고 추후 빠르게 참조할 수 있도록 하였다. MyMemex라 불리는 본 시스템의 데이터 수집 에이전트는 이러한 싸이트에서 제공하는 웹 서비스를 이용하여 개인의 라이프로그 '웹 데이터'를 수집하여 서버에 저장한다. 또한 디지털 기기에 저장되는 '파일 데이터'를 로드하여 서버에 저장한다. 본 연구에서는 이러한 웹 데이터 또는 파일 데이터를 4W1H로 기술되는 하나의 미멕스 사건으로 보아 각 서비스마다 다른 형태를 가지는 데이터를 4 W1H 미멕스 사건 데이터로 변환한다. 이러한 변환에는 미멕스 사건 온톨로지를 사용한다. 웹 기반으로 제공되는 본 시스템에서 사용자는 자신의 일상 기록을 시간 순으로 볼 수 있고 특정 키워드를 이용하여 검색할 수 있다. 또한 미멕스 사건들이 문장으로 변환되어 일기 또는 이야기 형식으로 전개될 수 있다. 관련된 일련의 미멕스 사건들은 '에피소드'로 자동으로 군집화되어 보여진다. 저자 중 한명의 실제 라이프로그 데이터를 사용하여 에피소드 군집화를 실험한 결과 높은 정확도를 보였다.
이벤트 로깅은 시스템 및 네트워크 관리에 있어 그 역할이 증대되고 있으며, syslog는 해당 분야에 있어 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 로그 분석은 반구조적 특징을 보이는 로그 형식으로 인하여 빈번히 출현하는 패턴에만 집중하고 있다. XML은 syslog 데이터를 구조화하는 데 있어 유용한 방식을 제공하고 정보 탐색을 용이하게 해 준다. 하지만 이전의 XML 형식들 및 어플리케이션들은 로그 데이터를 위한 순위 기반 검색이나 유사도 측정 등과 같은 의미론적 접근에 적합하지 않다. 본 논문에서는 XML 기반의 순위 키워드 검색 기법을 기초로, 새로운 로그 데이터 모델링을 통해 syslog 데이터를 위한 XML 트리 구조를 제안한다. 그리고 기존의 XML 구조보다 의미론적 검색에 적합함을 보인다.
이벤트 로그(Event Log)는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식으로 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 그러한 이벤트 로그는 시스템의 시작과 종료뿐만 아니라 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등 행위의 근거로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 PC 종료 관련 실험을 통해 이벤트 로그와 ID를 분석하였다. 분석 결과를 통해 PC의 정상 및 비정상 종료 여부를 판단하여, 현장 압수·수색 시 해당 저장매체에 대해 선별압수·매체압수의 해당 여부 식별이 가능하다. 본 연구는 현장수사관이 디지털증거 압수·수색 시 절차적 적법성과 증거능력 확보의 근거 활용에 기여할 수 있다.
This paper is about the method by which Power Control Unit(PCU) of Control Rod Control System(CRCS) logs events in the system and the real-time monitoring display. This method enables the functions like the event logging of Control Rod Drive Mechanism(CRDM)/power Cabinet, the off-line show of the event data logged and the on-line show by communication between the PCU and the monitoring display. Operators in a nuclear power plant must be able to grasp any possible abnormal states correctly. Because our newly designed system has a good ability to log and display the kinds, tine, and the prior and posterior states of urgent or non-urgent events, the operators can judge, maintain and repair the abnormal event more easily.
본 논문에서는 복합 이벤트 처리를 적용하여 비즈니스 활동 분석(BAM)을 위한 이벤트 분석 방안을 제안한다. 이는 프로세스 관리자가 프로세스가 종료되기 이전에 발생 가능한 위험을 감지하고 모니터링하기 위하여 실시간에 진행되는 이벤트에 대하여 조기 경보를 제공하기 위하여 개발되었다. 본 연구에서는 의미 있는 위험을 가지는 이벤트를 추출하는, 프로세스 기반의 이벤트 모니터링 과정을 제시하였다. 복합 이벤트 패턴은 과거 누적된 이벤트 로그를 바탕으로 정의되며, 이벤트의 위험도는 그 패턴들에 기반하여 평가된다. 제안된 방법론은 홈쇼핑업체의 서비스 프로세스의 예를 이용하여 설명한다.
Zhou, Cong;Chase, J. Geoffrey;Rodgers, Geoffrey W.;Xu, Chao;Tomlinson, Hamish
Smart Structures and Systems
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제16권1호
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pp.163-181
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2015
This research investigates the structural health monitoring of nonlinear structures after a major seismic event. It considers the identification of flag-shaped or pinched hysteresis behavior in response to structures as a more general case of a normal hysteresis curve without pinching. The method is based on the overall least squares methods and the log likelihood ratio test. In particular, the structural response is divided into different loading and unloading sub-half cycles. The overall least squares analysis is first implemented to obtain the minimum residual mean square estimates of structural parameters for each sub-half cycle with the number of segments assumed. The log likelihood ratio test is used to assess the likelihood of these nonlinear segments being true representations in the presence of noise and model error. The resulting regression coefficients for identified segmented regression models are finally used to obtain stiffness, yielding deformation and energy dissipation parameters. The performance of the method is illustrated using a single degree of freedom system and a suite of 20 earthquake records. RMS noise of 5%, 10%, 15% and 20% is added to the response data to assess the robustness of the identification routine. The proposed method is computationally efficient and accurate in identifying the damage parameters within 10% average of the known values even with 20% added noise. The method requires no user input and could thus be automated and performed in real-time for each sub-half cycle, with results available effectively immediately after an event as well as during an event, if required.
Emerging social networking services provide a new paradigm for human-to-human communication. However, these services are centralized and managed by single service provider. In this paper, we propose MicroPost, a decentralized event notification service architecture for social applications based on publish/subscribe model. In our design space, event brokers are structured as an overlay network which provides the substrate of distributed peer-to-peer lookup service for storing and retrieving subscriptions with hashed keys. Event clients interact with event brokers to publish or subscribe social messages over the wide-area network. Using XML standards, we present an efficient algorithm to forward events for rendezvous-based matching in this paper. In our design space, the cost of routing is O(${\omega}log_kN$), where N is the number of event brokers, ${\omega}$ is the number of meta-data obtained from event messages, and k is a constant, which is selected by our design, to divide the identifier space and to conquer the lookup of given key. Consequently, what we achieved is an asynchronous social messaging service architecture which is decentralized, efficient, scalable, and flexible.
보안 장비에서 발생하는 로그는 그동안 ESM(Enterprise Security Management) 기반으로 통합적으로 데이터를 분석하였으나 데이터 저장 용량의 한계와 ESM자체의 데이터 처리 성능의 한계로 빅데이터 처리에 부적합하기 때문에 빅데이터 플랫폼을 이용한 보안로그 분석 기술이 필요하다. 빅데이터 플랫폼은 Hadoop Echosystem을 이용하여 대용량의 데이터 수집, 저장, 처리, 검색, 분석, 시각화 기능을 구현할 수 있다. 현재 ESM기술은 SIEM(Security Information & Event Management)방식으로 기술이 발전하고 있으며 SIEM방식의 보안기술을 구현하기 위해서는 현재 보안장비에서 발생하는 방대한 로그 데이터를 처리할 수 있는 빅데이터 플랫폼 기술이 필수적이다. 본 논문은 Hadoop Echosystem 이 가지고 있는 빅데이터 플랫폼 기술을 활용하여 보안로그를 분석하기 위한 시스템을 어떻게 구현할 수 있는지에 대한 모델을 연구하였다.
정보 기술이 적용된 장비 및 운영 시스템의 발달로 실시간 운영 데이터를 수집할 수 있게 되었으며, 현재 많은 터미널이 생산성 분석을 위해 상세한 작업이력을 추적하고 있다. 터미널 운영자는 수집된 작업이력 데이터를 통해 운영 중 발생하는 문제점들을 해결할 수 있는 방안을 도출하기 원하지만, 방대한 양의 자료를 수작업으로 분석하기는 쉽지 않다. 본 연구에서는 터미널 운영 중 획득된 작업이력을 바탕으로 터미널 운영자가 원하는 컨테이너 터미널의 성능지표를 손쉽게 도출하기 위한 방안을 제시한다. 이를 위해 다양한 컨테이너 터미널의 환경과 운영 방식, 운영 장비 등을 지원하기 위해 범용적으로 사용될 수 있는 형식 프레임워크(formal framework)를 고안하였다. 본 연구에서 제안하는 프레임워크는 컨테이너 처리 객체라는 개념을 기반으로 터미널 형태, 로그 데이터, 장비의 워크플로우, 통계 처리 및 보고서를 각각 정의하는 사용자 명세 부분으로 구성된다. 그리고 제안된 프레임워크를 기반으로 터미널 성능 분석 시스템을 개발하여 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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