MANET 환경에서 빈번한 경로 단절은 반복된 경로 탐색으로 인해 제어 패킷 오버헤드와 패킷 손실을 증가시킨다. AODV-I는 event driven방식을 이용하여 주기적인 Hello 메시지를 제거함으로써 AODV의 성능을 개선하였다. Hello 메시지와 달리 각 이벤트마다 전송되는 인터럽트 메시지는 이웃노드의 상태를 알 수 있어 링크 단절을 탐지 및 예측도 할 수 있다. 따라서 AODV-I의 성능은 각 인터럽트 메시지 종류에 따라 처리 절차를 추가함으로써 더욱 개선될 수 있고, 또한 AODV의 단일경로로 인한 문제를 백업 경로기법을 추가하여 개선하는 것도 가능하다. 본 연구에서는 경로 탐색 수와 전송 지연을 줄이기 위해 개선된 백업 경로방식과 인터럽트 메시지 방식을 결합한 AODV-IB를 제안한다. AODV-IB는 각 인터럽트 메시지마다 링크 단절 예측과 탐지에 대한 처리 절차를 추가하여 AODV-I를 개선한다. 또한 추가적인 제어 패킷 없이 지연을 최소화하도록 개선한 백업 경로 방식도 구현한다. QualNet 5.0을 사용하여 구현한 시뮬레이션 결과는 AODV-I에 비해 제안하는 AODV-IB가 더 좋은 성능을 나타낸다.
SAR (Synthetic Aperture Radar) 원격탐사 관측 자료는 폭우나 태풍으로 인해 넓은 지역에 걸쳐 발생할 수 있는 산사태 피해 지역을 신속하게 탐지하는데 매우 유용한 도구이다. 본 연구의 목적은 산사태 발생 이후에 관측이 수행된 다중 편광 SAR 자료를 이용하여 산사태 지역을 자동으로 분류하는 효과적인 알고리즘을 개발하는 것이다. 실험적인 분석을 바탕으로 SAR 관측 자료로부터 산사태를 탐지하기 위해서는 SAR 영상의 스펙클 현상을 줄여주는 스펙클 필터와 경사진 지형에서의 기하왜곡을 보정하는 정사보정이 필수적임을 확인하였고, IDAN 필터를 적용하여 스펙클을 줄이고 다중 편광 파라미터를 추정한 후에 정사보정을 수행하는 것이 산사태 탐지를 위해 적합한 처리 과정임을 제시하였다. 또한 다양한 다중 편광 파라미터에 대한 탐지 성능 분석을 통해 entropy 파라미터가 산사태 탐지에 좋은 성능을 보임을 파악하였다. 이러한 분석을 토대로 다중 편광 파라미터에 대한 자동적인 문턱값 설정과 DEM을 보조적으로 사용하는 산사태 탐지 알고리즘을 제안하였다. 탐지 알고리즘은 2011년 9월 태풍 탈라스에 의해 발생한 산사태에 대해 관측을 수행한 ALOS-2위성의 PALSAR-2 자료를 이용하여 실험적인 평가를 수행하였고, 약 82%의 탐지율과 3%의 오경보율로 산사태를 탐지 할 수 있음을 확인하였다.
글로벌 IT 시장조사기관인 IDC의 조사에 따르면 국내 융합보안 시장은 2010년 기준으로 1조 7,000 억 원 규모였으며, 이후 매년 32%씩 성장해서 2018년에는 12조 8,000 억 원 규모가 될 것으로 전망하고 있다. 이처럼 전 세계적으로 융합보안의 중요성은 증가하고 있다. 기존의 융합보안관제 솔루션은 다양한 솔루션시스템(방화벽, 네트워크 침임 탑지 시스템 등) 및 장비들(CCTV, Access Control System 등)로부터 수집된 데이터를 기반 하여 이벤트를 발생시키고, 이를 보안관제 요원들이 상황을 판단 및 조치하는 방식으로 구성되어 있다. 하지만 최근 IoT 산업의 발전으로 IoT 장비들의 수가 급격히 증가하고 있고, 이러한 장비들이 보안관제에 사용될 수 있음에 따라 발생할 수 있는 이벤트의 양 역시 증가할 것이다. 물론 많은 이벤트들을 통해 보다 더 많은 상황에 대한 판단 및 조치를 할 수 있는 이점은 있지만, 반대로 너무 많은 이벤트들을 처리해야 하는 부담감 역시 존재한다. 따라서 본 논문에서는 융합보안관제 시스템에서 발생 할 수 있는 이벤트들을 3가지 종류로 구분 짓고, 효과적으로 이벤트들을 분류 및 처리할 수 있는 모델을 제안하여 융합보안관제 시스템의 효율성을 향상시키고자 한다.
기존 금융정보유출 행위를 탐지하기 위해 보안솔루션에서 생성한 행위 로그를 수집하여 패턴분석으로 정보유출 이상행위를 탐지하고 차단하는 활동에서 발생되는 한계점을 극복하고, 효과적으로 대응하기 위한 방안으로 첫 번째, PC에서 정보유출 경로(외부에서 읽기, 외부로 저장하기, 외부로 전송하기 등)로 이용되는 PC내 실행 프로그램들을 실시간으로 모니터링하고 두 번째, 해당 프로그램이 실행하는 시점에 연관된 보안 통제 프로세스와 상호 연동하여 정상 통제예외 통제우회 행위인지를 파악한 다음 마지막 단계인 시나리오 기반으로 생성한 처리 절차를 통해 금융정보유출 위험을 통제할 수 있는 위험 관리 모델을 제안함으로서 정보 보호 측면의 보안성 강화 및 업무 효율성 향상의 기대효과를 창출하고자 한다.
최근 지능화 고도화 되고 있는 사이버위협으로부터 기업의 정보자산을 안전하게 보호하기 위해서는 기술적인 분야뿐만 아니라 관리적, 환경적 분야 등 전방위적 대응체제를 구축하여야 한다. 본 연구에서는 보안적으로 안전한 망 설계를 위해 물리적 망분리와 논리적 망분리등 보안 망 이론에 대한 사례를 분석하여 기업 환경에 적합하고 상시적 대응 및 관리가 가능한 정보보호 관리 모델을 제안한다. 특히, 제안 모델은 기존 망에서의 개선사항을 도출하고, 개선사항이 적용된 망을 설계하기 위해서 중앙 관리성을 향상시킨 실시간 보안 대응 능력, 보안 위협 발생 시 선제 탐지 및 능동적 대처, 중요 장비 이중활르 통한 고가용성, 고성능, 고신뢰성 확보, 개별 네트워크의 보안 정책 통합 관리, 개별 네트워크의 망 분리로 보안성 향성 등의 기능을 적용하였다.
실제 대규모 네트워크에서 사이버 공격으로 인한 보안시스템의 성능을 검증하기는 어렵다. 일반적으로 새로운 보안시스템이나 공격기법은 시뮬레이션을 통해 검증을 한다. 본 논문에서는 보안시스템 및 공격기법을 시뮬레이션 하기 위해 SSFNet을 사용하였다. SSFNet은 프로세스 기반 사건 중심 시뮬레이션 시스템이면서, 대규모 네트워크를 쉽게 표현할 수 있는 장점을 가지고 있다. 하지만 보안시스템이나 패킷을 조작할 수 있는 API를 제공하고 있지 않다. 본 논문에서는 보안 시스템으로 주로 사용하고 있는 방화벽과 IPS 클래스를 개발하여 SSFNet 구성요소로 추가하였다. 방화벽은 패킷 필터링 기반 보안 방화벽 시스템을 모델링하였다. IPS는 탐지 기능과 이상 패킷에 대한 드롭 기능을 가지고 있다. 확장된 SSFNet내에 네트워크를 모델링하여 방화벽과 IPS의 기능을 검증하였다. 방화벽은 패킷의 주소와 포트의 규칙을 통해 패킷을 차단하였다. 그리고 라우터에 기술된 IPS의 로그화면을 통해 패킷의 상태와 이상 패킷이 차단되는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 윈도우 환경에서 블랙박스 테스트 기법을 사용하여 GUI 기반 테스트를 자동화하는 테스트 자동화 프로그램 도구를 제안 및 개발한다. 제안된 테스트 자동화 프로그램 도구의 주요한 특징은 다음과 같다. 첫째, 에러 상태를 이미지로써 지정하고, 테스트 스텝마다 화면을 캡처하여 이미지 유사도 비교를 통해 에러 메시지 검출 여부를 확인한다. 둘째, 실행 중 이벤트 대기시간이나 각 테스트 스텝 간 좌표 증가 값 등 여러 옵션 설정을 지원한다. 이러한 블랙박스 테스트 자동화 연구는 안드로이드나 웹 등의 환경에서는 많았지만 윈도우 환경에서는 그렇지 않았다. 제안된 시스템의 성능평가 결과 제안된 시스템은 이미지 비교 모듈로써 GUI 테스트 자동화를 수행하고, 프로세스 상태 확인과 에러 이미지 검출 여부를 확인함으로써 테스트를 정상적으로 수행함을 확인하였다.
빠르게 발전하고 있는 정보화 시대에 맞춰 교육환경에서도 많은 발전과 영향이 있다. 이에 대표적으로 이러닝(E-Learning)이 있다. 그러나 이러닝은 직접적인 교류와 참여율이 낮아 집중을 유지하기가 어렵고, 교수자 또한 학습자의 집중 여부를 파악하는데 한계가 있다. 본 논문은 이러닝을 사용하는 학습자의 집중도를 사용자 눈 개폐와 정수리 인식을 통하여 집중도 측정할 수 있는 시스템을 개발하였다. 본 시스템은 눈과 정수리를 인식하여 집중도를 측정하고 지표화하여 교수자에게 제공한다. 눈과 정수리를 인식한 경우 이벤트가 발생하고 사용자의 반응 결과에 따라 집중도가 지표화된다. 시스템 검증을위해 실험집단과 통제집단으로 실험하였고 집중도 지표가 90% 이상의 정확도를 보였다.
최근 스마트폰 사용자가 증가함에 따라 특히 안드로이드 기반 모바일 단말을 대상으로 다양한 어플리케이션들이 개발 및 이용되고 있다. 하지만 악의적인 목적으로 개발된 악성 어플리케이션 또한 3rd Party 오픈 마켓을 통해 배포되고 있으며 모바일 단말 내 사용자의 개인정보 또는 금융정보 등을 외부로 유출하는 등의 피해가 계속적으로 증가하고 있다. 따라서 이를 방지하기 위해서는 안드로이드 기반 모바일 단말 사용자를 대상으로 악성 앱과 정상 앱을 구별할 수 있는 방법이 필요하다. 이에 본 논문에서는 앱 실행시 발생하는 시스템 콜 이벤트를 추출해서 악성 앱을 탐지하는 기존 관련 연구에 대해 분석하였다. 이를 토대로 다수의 모바일 단말에서 앱이 실행되는 과정에서 발생하는 커널 계층 이벤트들에 대한 발생 순서간 유사도 분석을 통해 악성 앱을 판별하는 기법을 제안하였으며 상용 단말을 대상으로 실험 결과를 제시하였다.
농업과 ICT융합 기술이 접목된 스마트팜은 우리나라에서 타 산업보다 낮은 단계에 머물러 있지만 가장 활발한 연구개발이 추진되는 분야이기도 하다. 스마트팜은 농업과 ICT기술 간의 융합을 통해 농업 분야의 각종 정보를 수집하고 가공, 분석하여 단계별 효율성 향상을 높이는데 목적이 있다. 이 연구에서는 원예작물인 딸기의 스마트팜 구성을 위해 수확기에 수확이 가능한 딸기를 색상으로 구분할 수 있는 영상 처리 방법에 대해 연구를 진행 하였다. 딸기 재배 과정에서 딸기 수확은 많은 노동력을 필요로 한다. 이 연구에서는 딸기 수확기에 노동력 절감에 필요한 정보 수집을 목표로 하고 있다. 그 선행 연구로서 빛의 조사 방향 및 밝기 값에 따라 색 온도가 변화하는 형태를 파이썬을 이용한 OpenCV 색상 검출을 통해 구현 해 볼 계획이다. 향후에는 색 온도 변화에 보상 값을 적용하여 수확에 적합한 딸기색상 값을 찾는 연구를 계획하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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