• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.490-493
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• 2020

오늘날 정보통신 기술이 급격하게 발달하면서 IT 인프라에서 보안의 중요성이 높아졌고 동시에 APT(Advanced Persistent threat)처럼 고도화되고 다양한 형태의 공격이 증가하고 있다. 점점 더 고도화되는 공격을 조기에 방어하거나 예측하는 것은 매우 중요한 문제이며, NIDS(Network-based Intrusion Detection System) 관련 데이터 분석만으로는 빠르게 변형하는 공격을 방어하지 못하는 경우가 많이 보고되고 있다. 따라서 HIDS(Host-based Intrusion Detection System) 데이터 분석을 통해서 위와 같은 공격을 방어하는데 현재는 침입탐지 시스템에서 생성된 데이터가 주로 사용된다. 하지만 데이터가 많이 부족하여 과거에 생성된 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency) 침입 탐지 평가 데이터 세트인 KDD(Knowledge Discovery and Data Mining) 같은 데이터로 연구를 하고 있어 현대 컴퓨터 시스템 특정을 반영한 데이터의 비정상행위 탐지에 대한 연구가 많이 부족하다. 본 논문에서는 기존에 사용되었던 데이터 세트에서 결여된 스레드 정보, 메타 데이터 및 버퍼 데이터를 포함하고 있으면서 최근에 생성된 LID-DS(Leipzig Intrusion Detection-Data Set) 데이터를 이용한 분석 비교 연구를 통해 앞으로 호스트 기반 침입 탐지 데이터 시스템의 나아갈 새로운 연구 방향을 제시한다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.305-313
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• 2011

Due to the expansion of high-speed Internet access, the need for secure and reliable networks has become more critical. The sophistication of network attacks, as well as their severity, has also increased recently. As such, more and more organizations are becoming vulnerable to attack. The aim of this research is to classify network attacks using neural networks (NN), which leads to a higher detection rate and a lower false alarm rate in a shorter time. This paper focuses on two classification types: a single class (normal, or attack), and a multi class (normal, DoS, PRB, R2L, U2R), where the category of attack is also detected by the NN. Extensive analysis is conducted in order to assess the translation of symbolic data, partitioning of the training data and the complexity of the architecture. This paper investigates two engines; the first engine is the back-propagation neural network intrusion detection system (BPNNIDS) and the second engine is the radial basis function neural network intrusion detection system (BPNNIDS). The two engines proposed in this paper are tested against traditional and other machine learning algorithms using a common dataset: the DARPA 98 KDD99 benchmark dataset from International Knowledge Discovery and Data Mining Tools. BPNNIDS shows a superior response compared to the other techniques reported in literature especially in terms of response time, detection rate and false positive rate.

• 자원환경지질
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• 제53권1호
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• pp.111-120
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• 2020

괄목할만한 과학기술성과는 이종분야간 초융합 또는 융합의 융합에서 주로 나타나고 있으며, 기술경쟁국들은 고위험 고수익 연구생태계를 추진하고 있다. 구글은 실패를 두려워하지 않는 관점에서 수많은 새로운 도전을 수행하고 있고, 미국 고등연구계획국(DARPA)의 혁신적인 연구추진은 지금까지 인터넷, GPS, 반도체, 마우스, 자율주행차, 드론 등과 같은 획기적인 성과물을 만들었다. 중국은 달기지 개척, 세계 최대 규모의 핵융합 에너지와 초대형 입자가속기 프로젝트를 추진 중이며, 일본도 '문샷형 기술개발연구제도'를 착수하여 파괴적 혁신창출을 추진하려 한다. 우리나라도 글로벌 과학난제의 도전과 해결을 위해 신규 연구프로그램을 준비하고 있다. 따라서 지질자원기술 연구자가 중심이 되어 도전하고 해결하며 공감할 수 있는 과학난제의 주제 발굴과 이들 주제에 관한 사전연구 등이 필요하다. 이를 위해서는 신진연구자 중심의 장기 창의연구사업, 우수한 과제책임자 선정, 선행연구나 참고문헌도 없는 획기적 주제 도출, 과제제안절차 간소화, 아이디어 중점 선정시스템 혁신, 컨퍼런스 형태의 집단지성에 의한 결과평가 등이 필요하다고 사료된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제45권1호
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• pp.10-19
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• 2022

Recently, the Defense Advanced Research Projects Agency(DARPA) in the United States is studying a new concept of war called Mosaic Warfare, and MUM-T(Manned-Unmanned Teaming) through the division of missions between expensive manned and inexpensive unmanned aircraft is at the center. This study began with the aim of deriving the priority of autonomous functions according to the role of unmanned aerial vehicles in the present and present collaboration that is emerging along with the concept of mosaic warfare. The autonomous function of unmanned aerial vehicles between the presence and absence collaboration may vary in priority depending on the tactical operation of unmanned aerial vehicles, such as air-to-air, air-to-ground, and surveillance and reconnaissance. In this paper, ACE (Air Combat Evaluation), Skyborg, and Longshot, which are recently studied by DARPA, derive the priority of autonomous functions according to air-to-air collaboration, and use AHP analysis. The results of this study are meaningful in that it is possible to recognize the priorities of autonomous functions necessary for unmanned aircraft in order to develop unmanned aerial vehicles according to the priority of autonomous functions and to construct a roadmap for technology implementation. Furthermore, it is believed that the mass production and utilization of unmanned air vehicles will increase if one unmanned air vehicle platform with only essential functions necessary for air-to-air, air-to-air, and surveillance is developed and autonomous functions are expanded in the form of modules according to the tactical operation concept.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2000

어떠한 질문에 대한 구체적 해답을 얻고 싶은 경우, 일반적인 정보 검색이 가지는 문제점은 검색 결과가 사용자가 찾고자 하는 답이라 하기 보다는 해답을 포함하는(또는 포함하지 않는) 문서의 집합이라는 점이다. 사용자가 후보문서를 모두 읽을 필요 없이 빠르게 원하는 정보를 얻기 위해서는 검색의 결과로 문서집합을 제시하기 보다는 실제 원하는 답을 제공하는 시스템의 필요성이 대두된다. 이를 위해 기존의 TF-IDF(Term Frequency-Inversed Document Frequency)기반의 정보검색의 방삭에 자연언어처리(Natural Language Processing)를 이용한 질문의 분류와 문서의 사전 표지(Tagging)를 사용할 수 있다. 본 연구에서는 매년 NIST(National Institute of Standards & Technology)와 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)주관으로 열리는 TREC(Text REtrieval Conference)중 1999년에 열린 TREC-8의 사용자의 질문(Question)에 대한 답(Answer)을 찾는 ‘Question & Answer’문제의 실험 환경에서 질문을 특징별로 분류하고 검색 대상의 문서에 대한 사전 표지를 이용한 정보검색 시스템으로 사용자의 질문(Question)에 대한 해답을 보다 정확하고 효율적으로 제시할 수 있음을 실험을 통하여 보인다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권3호
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• pp.283-298
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• 2022

Synthetic Aperture Radar (SAR)영상은 날씨와 주야에 관계없이 취득될 수 있어 감시, 정찰 및 국토안보 등의 목적을 위한 자동표적인식(Automatic Target Recognition, ATR)에 활용 가능성이 높다. 그러나, 식별 시스템 개발을 위해 다양하고 방대한 양의 시험영상을 구축하는 것은 비용, 운용측면에서 한계가 있다. 최근 표적 모델을 이용하여 시뮬레이션된 SAR 영상에 기반한 표적 식별 시스템 개발에 대한 관심이 높아지고 있다. SAR-ATR 분야에서 대표적으로 이용되는 산란점 매칭과 템플릿 매칭 기반 알고리즘을 적용하여 표적식별을 수행하였다. 먼저 산란점 매칭 기반의 식별은 점을 World View Vector (WVV)로 재구성 후 Weighted Bipartite Graph Matching (WBGM)을 수행하였고, 템플릿 매칭을 통한 식별은 서로 인접한 산란점으로 재구성한 두 영상간의 상관계수를 사용하였다. 개발한 두 알고리즘의 식별성능시험을 위해 최근 미국 Defense Advanced Research Projects Agency (DARPA)에서 배포한 표적 시뮬레이션 영상인 Synthetic and Measured Paired Labeled Experiment (SAMPLE) 자료를 사용하였다. 표준 환경, 표적의 부분 폐색, 랜덤 폐색 정도에 따른 알고리즘 성능을 분석하였다. 산란점 매칭 알고리즘의 식별 성능이 템플릿 매칭보다 전반적으로 우수하였다. 10개 표적을 대상으로 표준환경에서의 산란점 매칭기반 평균 식별률은 85.1%, 템플릿 매칭기반은 74.4%이며, 표적별 식별성능 편차 또한 산란점 매칭기법이 템플릿 매칭기법보다 작았다. 표적의 부분 폐색정도에 따른 성능은 산란점 매칭기반 알고리즘이 템플릿 매칭보다 약 10% 높고, 표적의 랜덤 폐색 60% 발생에도 식별률이 73.4% 정도로 비교적 높은 식별성능을 보였다.

• International Journal of Aeronautical and Space Sciences
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• 제15권1호
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• pp.54-62
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• 2014

The Air and Space Interoperability Council (ASIC) has adopted the European Defence Agency (EDA) process for inter-regulatory military airworthiness authority recognition. However, there are gaps in the application of this process to nations outside of the European Union. This paper proposes a model that can effectively map diverse technical airworthiness regulatory frameworks. This model, referred to as the Product-Behaviour-Process (PBP) Bow-Tie model, provides the systematic structure needed to represent and compare regulatory frameworks. The PBP Bow-Tie model identifies key points of difference that need to be addressed, during inter-agency recognition between the two regulatory authorities. With the intention to adopt global use of the EDA process, the proposed PBP Bow-Tie model can be used as a basis for the successful recognition of regulatory frameworks outside of the European Union. Iris plots produced from the implementation of this model are presented, and proposed as a suitable means of illustrating the outcome of an assessment, and of supporting the comparisons of results. A comparative analysis of the Australian Defence Force and New Zealand Defence Force airworthiness regulatory frameworks is used as a case study. The case study clearly illustrates the effectiveness of the model in discerning regulatory framework differences; moreover, it has offered an opportunity to explore the limitations of the Iris plot.

• 한국추진공학회지
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• 제12권5호
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• pp.79-91
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• 2008

본 문건은 미 공군 연구소가 미국 방위고등연구계획국의 후원으로 개발한 X-51A 스크램제트 엔진실증기에 대한 비교적 상세한 기술적 내용을 국내에 소개하고자 하는 목적으로 작성되었다. 주된 내용은 Hank 등의 논문을 인용하였으며[1] 기타 관련 문헌을 참고하여 내용을 보완하였다. X-51A는 미 공군의 HyTech 프로그램에 의하여 개발된 탄화수소 연료-냉각 스크램제트 엔진의 비행 시험을 위한 극초음속 시험 비행체로서, 2008년까지 관련 지상 시험을 모두 마치고 2009년에 예정된 비행 시험을 마치면 스크램제트 엔진 및 극초음속 비행 기술은 바야흐로 실용화 단계에 접어들게 될 것이다.

• 해양안보
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• 제1권1호
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• pp.215-240
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• 2020

2017년 8월 미(美) 국방성 산하 DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency)는 "모자이크전(mosaic warfare)"이라는 새로운 전투방식을 제안하였다. DARPA의 전략기술국장(Director of Strategic Technology Office) Timothy Grayson에 따르면 모자이크전이란 "지정된 위치에 딱 들어맞아야 제 역할을 할 수 있는 특정 모양의 "퍼즐조각(puzzle pieces, 특정임무가 지정된 플랫폼)"이 아니라 호환 가능한 "타일(tile, 센서 및 타격 기능)"이 복합체계로 구성된 전투방식"이다. 모자이크전 이론 및 최근 동향을 살펴보기에 앞서, 모자이크전에 대한 배경과 몇 가지 핵심전제를 분석하였다. 미 국방성은 중국 A2/AD에 대한 자국 자산의 방호가 극도로 제한된다는 점을 암묵적으로 인정하고 있다. 또한 미국은 여전히 다른 나라의 영토와 영공에서도 완전한 군사적 우위를 추구하고자 한다. 미국은 모자이크전을 통한 재빠른 전투손실 회복력, 인명피해 최소화로 대량의 물량이 필요한 소모전도 감수할 수 있을 것이다. 모자이크전의 핵심은 "의사결정 중심전(Decision Centric Warfare)"이다. 이를 구현하기 위해 아군에게는 적응력과 융통성을, 적에게는 복잡성과 불확실성을 제공하는 것으로, 인간의 "지휘(command)"와 기계의 "통제(control)"를 결합·활용하여 분산된 전력의 신속한 구성 및 재구성한다. 이를 통해 우군에게 더 많은 방책을 제공하고, 궁극적으로 상대의 의사결정 체계(OODA loop)를 붕괴시킨다. 이런 모자이크전 수행을 위한 핵심 요소는 적응형 킬웹(Adaptable kill web), 조합형 전력 패키지, 인공지능, 상황중심 C3 구조 등이 있다. 최근 CSBA(Center for Strategic and Budgetary Assessments)에서는 모자이크전의 의사결정과 관련하여 의미 있는 워게임 결과를 발표했다. 전통적인 전투수행 조직/방식(전통적 팀)과 모자이크전 수행방식의 팀(모자이크팀)간 분명한 차이점이 발견되었는데, 모자이크팀에서 더 많은 동시다발적 작전 수행 및 복잡성으로 상대의 의사결정 체계를 압도하고, 우군의 인명손실은 적었다. 또한 우군의 의사결정 속도를 증가시켜 지휘관 작전적 템포를 보다 신속하게 할 수 있었다. 한국군의 발전방향으로 우선 우리 안보환경을 고려한 '모자이크전'에 대한 연구와 발전이 필요하다. 미래전에 대비하여 영역에 상관없이 전력을 조합할 수 있는 전반적 군 구조를 검토해야 한다. 제한된 국방재원과 예산을 고려하여 선택과 집중이 필요하며, 주변국의 미래전 발전 동향에 대해 예의주시해야 한다.