Earticle

무선 위치 추적 시스템은 모바일, 로봇 추적 시스템 및 인터넷 위치 기반 서비스(LBS) 애플리케이션과 같은 응용분야에서 사용할 수 있다. GPS 시스템은 가장 잘 알려진 위치 추적 시스템이지만 실내에서의 사용이 용이하지 않 다. 실내 위치 추적 시스템에 대한 비용 효율적인 측면에서 무선 주파수 식별(RFID) 위치 추적 방법을 연구하였다. RFID 시스템 대부분은 소모성 배터리를 사용하는 능동형 RFID 태그를 사용지만, 본 논문에서는 패시브 RFID 태그를 사용하는 저렴한 실내 위치 추적 시스템을 개발하였다. 정밀한 추적 알고리즘을 사용하기 위하여 패턴인식에 의한 위치 추적 방법과 회귀곡선을 생성하여 위치를 추적하는 시스템을 연구하였다. 시스템은 잡음으로 인한 오류 수준을 검증하 여 테스트하였다. 회귀식에 의해 생성된 3차원 곡선은 미분방정식에 의해서 확률적으로 설명력이 높은 좌표를 추정하였 다. 이 제안된 시스템은 모바일 로봇 시스템, AGV 및 휴대전화 LBS에도 적용될 수 있다.

Location positioning systems are available in applications such as mobile, robotic tracking systems and Wireless location-based service (LBS) applications. The GPS system is the most well-known location tracking system, but it is not easy to use indoors. The method of radio frequency identification (RFID) location tracking was studied in terms of cost-effectiveness for indoor location tracking systems. Most RFID systems use active RFID tags using expendable batteries, but in this paper, an inexpensive indoor location tracking system using passive RFID tags has been developed. A pattern matching method and a system for tracing location by generating regression curves were studied to use precision tracking algorithms. The system was tested by verifying the level of error caused by noise. The three-dimensional curves are produced by the regression equation estimated the statistically meaningful coordinates by the differential equation. The proposed system could also be applied to mobile robot systems, AGVs and mobile phone LBSs.

오용 탐지(misuse-detection) 기반의 침입 탐지 시스템에서 패턴 비교 부분은 많은 수행시간 및 자원을 필요로 하며, 전체 시스템 성능 상의 병목 현상을 유발한다. 더 나아가 이것은 서비스-거부-공격의 표적이 될 여지도 있다. 본 논문에서는 첫째, 서비스 거부 공격에 강한 침입탐지시스템 구성 방안을 살펴보고, 둘째, 특별히 웹서버 시스템에서 효율적으로 탐지를 수행하는 방안을 제안한다. 이 두 가지 방안을 함께 이용함으로써 웹서버 시스템을 서비스 거부 공격을 포함한 침입에 대항하여 효율적으로 안전하게 유지할 수 있다.

The pattern matching part of Intrusion Detection System based on misuse-detection mechanism needs much processing time and resources, and it has become a bottleneck in system performance. Moreover, it derives denial-of-service attack. In this paper, we propose (1) framework architecture that is strong against denial-of-service attack and (2) efficient pattern matching method especially for web server system. By using both of these 2 methods, we can maintain web server system efficiently secure against attacks including denial-of-service.

digitalized. To make it worse, the development of various contents that be illegally copied and plagiarized are resulting in the increasing infringement on and the plagiarism of the intellectual property. This dissertation tries to put forth the method and the theory to effectively detect any plagiarism of the source code of programs realized in various languages. This dissertation analyzes the advantage and disadvantage of the plagiarism test software, and especially, presents a method to detect possible plagiarism by using the Pattern Matching to overcome its disadvantage. And it also intends to introduce more developed automatic detection system by overcoming the problems with the method of Pattern Matching.

패턴매칭 연산은 네트워크 보안, 바이오 인포매틱스와 같은 분야에서 광범위하게 사용되는 중요한 연산이다. 많은 패턴 매칭 알고리즘 들 중에서 Aho-Corasick (AC) 알고리즘이 위와 같은 분야에서 집중적으로 활용되고 있어, AC 알고리즘의 실행을 가속화하고 실시간 실행을 위한 성능 상의 요구사항을 만족시키기 위하여 효율적인 병렬화 기법을 개발하는 것이 필수적이다. 본 논문에서는 AC 알고리즘의 실행에 활용되는 입력 텍스트 데이터와 비교의 대상이 되는 2-차원 배열로 구성된 레퍼런스 데이터를 모두 GPU 상의 on-chip 메모리 (또는 캐시)에 적재하여 병렬 패턴 매칭을 실행하는 기법을 개발한다. 이러한 새로운 접근법의 개발에 있어 데이터를 on-chip의 shared memory에 적재할 때 필요한 메모리 접근들을 효율적으로 스케쥴링 함으로써 데이터 적재에 드는 오버헤드를 크게 감소시킨다. 따라서 새 접근법은 데이터 적재에 드는 메모리 대기시간을 크게 줄이고, 이에 따라 큰 폭의 성능 향상을 얻게 된다. NVidia 9500 GT GPU를 활용한 실험결과, 본 논문의 접근법을 활용한 병렬실행 결과 순차실행 결과(Intel Core2Duo 범용 마이크로프로세서를 활용한)와 비교하여15배까지 성능을 향상시킬 수 있었다.

Pattern matching is a common and important operation in many applications including network security, bioinformatics, etc. Among many pattern matching algorithms, Aho-Corasick (AC) algorithm is intensively used in these applications. In order to speed up and meet the real-time performance requirement for AC algorithm, developing an efficient parallelization technique is essential. In this paper, we develop a new parallelization approach to cache both the input text data and the reference data organized as a 2-dimensional table in the on-chip memories (or caches) on the Graphic Processing Unit (GPU). The new approach also schedules memory accesses carefully to minimize the overhead in loading data to the on-chip shared memory. The approach significantly cuts down the memory latency to load the data and leads to impressive performance improvement. Experimental results on NVidia GT9500 GPU shows up to 15x speedup compared with a serial version on 2.2Ghz Core2Duo Intel processor.

바둑은 적어도 2,500년 이상의 역사를 지녔고 그동안 인간 고유의 게임 영역으로 여겨왔으나, 2016년 컴퓨터 바둑인 알파고에 의해 제압된 마지막 보드게임이 되었다. 바둑에서의 사활문제는 컴퓨터 바둑을 구축 시 반 드시 해결해야 되는 기본 문제 영역이 된다. 연역적 추론은 이미 알고 있는 판단을 근거로 새로운 사실을 추 론하는 논리학의 용어이다. 본 논문에서는 연역적 추론을 위해 제약 충족 방법을 활용하여 사활문제와 직결 되는 3궁, 4궁, 5궁, 6궁의 원형 안형을 표현하는 4-튜플의 형식을 찾고자 했다. 이후 생성된 4-튜플의 형식 을 갖고 점 패턴 매칭을 활용하여 각 궁도의 원형 안형의 갯수를 파악하고자 했다. 실험 결과에 따른 4-튜플 형식의 갯수는 3궁 1개, 4궁 3개, 5궁 4개, 6궁 8개가 있음을 알 수 있었다. 또한 각 궁도의 원형 안형의 갯 수는 3궁 2개, 4궁 5개, 5궁 12개, 6궁 35개가 존재함을 찾아냈다. 마지막으로 컴퓨터 바둑에서의 사활문제 해결을 위해 원형 안형들을 4-튜플 형식의 변형인 5-튜플 형식으로도 제시하였다.

Go has a history of at least 2,500 years and has been regarded as a unique game field for humans, but in 2016 it became the last board game to be overpowered by alphaGo, a computer Go. The life-and-death problem in Go becomes a fundamental problem domain that must be solved when implementing a computer Go. Deductive reasoning is a term in logic that infers new facts based on known judgements. In this paper, we tried to find the 4-tuple forms representing the prototypical eye shapes of 3-eyes, 4-eyes, 5-eyes, and 6-eyes, which are directly related to the life-and-death problems, by using the constraint satisfaction method for deductive reasoning. Afterwards, we tried to figure out the number of prototypical eye shapes of each eyes by using point pattern matching with the generated 4-tuple form. According to the experimental results, we can see that the 4-tuple forms have 1 for 3-eyes, 3 for 4-eyes, 4 for 5-eyes, and 8 for 6-eyes. We also found that the numbers of prototypical eye shapes for each eyes are 2 for 3-eyes, 5 for 4-eyes, 12 for 5-eyes, and 35 for 6-eyes. Lastly, for solving the life-and-death problem in computer Go, we also presented prototypical eye shapes as the 5-tuple forms which are variants of 4-tuple forms.

압축패턴매칭문제는 원본 텍스트 T 를 압축한 압축 텍스트 Z 와 찾으려는 패턴 P 가 주어질 때, T 안에 발생하는 모든 P 의 위치를 찾는 문제이다. 본 논문에서는 LZ78 알고리즘이나 LZW 알고리즘과 같이 사전을 기반으로 압축된 텍스트에 대한 Boyer-Moore-Horspool 기반의 압축패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 기존의 압축패턴매칭 알고리즘들의 문자 비교 순서를 변경한 알고리즘들을 제시한다. 다양한 수행시간 비교 실험을 통해 알파벳의 크기와 같은 텍스트의 특성에 따라 가장 효과적인 압축패턴매칭 알고리즘이 달라질 수 있음을보인다.

Given a pattern P and a compressed text Z generated from a text T , the compressed pattern matching problem is to find all occurrences of pattern P in T , using P and Z . We present an algorithm for the compressed pattern matching problem based on the Boyer-Moore-Horspool algorithm when text T is compressed by dictionary-based compression algorithms such as LZ78 or LZW compression. We also present modified algorithms changing orders of character comparisons for previous compressed pattern matching algorithms. Then we show, by various experiments, that the most effective compressed pattern matching algorithms can be different according to properties of texts such as the size of alphabets.

네트워크 대역폭과 침입기술의 발달하는 상황에서 침입탐지 시스템의 패턴 매칭 방식으로는 대용량 화된 모든 패킷을 기존의 침입탐지 시스템의 패턴 매치 방식으로 패턴을 분석하는 것에는 한계가 발 생한다. 패킷들이 단편화되어 수신될 때 패킷들을 효율성 있게 탐지하기 위해서 Esnort (1)와 같은 운 영체제에 일치되는 패킷들의 패턴만 매치하는 방법이 제시되었다. Esnort의 기본 매커니즘인 NMAP 을 이용하여 동일한 네트워크의 시스템의 운영체제를 스캔하여 스캔된 정보와 수신된 패킷과 동일한 운영체제만을 선별하여 패턴 매치를 적용하여 패턴 매치의 성능을 개선하였다. 하지만 운영체제의 종 류가 다양해지고 nmap의 운영체제 식별의 오류로 수신된 패킷이 무시되어 인입되는 경우가 발생할 수 있다. 본 연구에서는 유동적인 사용자의 시스템 환경과 독립적으로 침입탐지 시스템의 패턴의 해시 화를 통해 해시테이블을 생성하여 패턴 매치의 시간을 단축는 개선된 침입탐지 시스템을 제시하고 검 증하고자 한다.

In the environment of development of network bandwidth and intrusion technology there is limit to the pattern analysis of all massed packets through the existing pattern matching method by the intrusion detection system. To detect the packets efficiently when they are received fragmented, it has been presented the matching method only the pattern of packets consisting with the operation system such as Esnort. Pattern matching performance is improved through the use of NMAP, the basic mechanism od Esnort, by scanning the operation system of the same network system and appling pattern match selectively scanned information and the same operation system as the received packets. However, it can be appeared the case of disregarding the receivied packets depending on the diversity of the kind of operaation systems and recognition mistake of operation system of nmap. In this paper, we present and verify the improved intrusion detection system shortening the pattern matching time by the creation of hashy table through the pattern hash of intrusion detection system independently with the users system environment .in the state of flux.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 n인 텍스트 T와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

순위다중패턴매칭문제는 길이가 인 텍스트 와 패턴들의 집합 가 주어졌을 때, 에 속한 패턴들과 순위동형인 의 모든 부분문자열들을 찾는 문제이다. 개의 연속적인 문자인 -그램, 에서 가장 짧은 패턴의 길이를 , 가장 긴 패턴의 길이를 , 모든 패턴들의 길이의 합을 이라 할 때, -그램과 계승수체계를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘이 제시되었다. 본 논문에서는 이진인코딩된 텍스트의 핑거프린트를 이용하여 시간에 순위다중패턴매칭문제를 해결하는 알고리즘을 제시한다. 또한, 시간에 탐색 과정을 수행하는 병렬 구현 방법을 제시한다. 실험 결과, 가 커질수록 제시한 알고리즘의 기존 알고리즘보다 수행시간이 느려지지만 공간사용량은 적어졌다. 제시한 병렬 구현 방법은 기존 알고리즘보다 공간효율적이면서 수행시간은 유사하다.

길이가 같은 두 문자열에서 같은 위치에 있는 문자의 상대적인 순위가 모든 위치에서 일치하면 두 문자열은 순위동 형이라 한다. 순위패턴매칭문제는 대소 비교가 가능한 텍스트 T 와 패턴 P 가 주어졌을 때, P 와 순위동형인 T 의 모든 부분문자열의 위치를 찾는 문제이며 시계열 데이터 분석에 활용될 수 있다. 본 논문에서는 다양한 시계열 데이터 에 대한 순열 엔트로피를 계산하고, 각 데이터별로 순열 엔트로피 분포에 따른 순위패턴매칭 알고리즘들의 성능을 비교한다.

Two strings of the same length are called order-isomorphic if the relative order of characters at the same position is identical for all positions. The order-preserving pattern matching problem is finding the positions of all substrings in text T that are order-isomorphic to pattern P. This problem can be applied in time series data analysis. In this paper, we compute the permutation entropy for various time series data and compare the performance of order-preserving pattern matching algorithms based on the permutation entropy distribution for each dataset.

다중순위패턴매칭 문제는 주어진 패턴 집합에 속한 패턴 중 하나와 일치하는 텍스트 내의 모든 부분문자열을 찾는 문제이다. 이 문제에 대한 연구는 금융, 기후, 환경 등 다양한 분야에서 측정된 시계열 데이터 분석에 응용될 수 있 다. 본 논문에서는 다중순위패턴매칭 문제를 해결하는 알고리즘들에서 사용되는 핵심 연산들을 순위통계트리, 스플 레이트리, 세그먼트트리, 해시테이블과 같은 다양한 자료구조를 사용하여 구현한 후. 여러 시계열 데이터에 대한 실 험을 통해 시계열 데이터의 특성에 따라 어떤 자료구조 기반의 구현이 가장 적합한지를 분석한다.

The multiple order-preserving pattern matching problem is to find all substrings in a text that match any of the patterns in a given set of patterns. Research on this problem can be applied to the analysis of time series data measured in various fields such as finance, climate, and the environment. In this paper, we implement the core operations used in algorithms that solve the multiple order-preserving pattern matching problem using various data structures such as orderstatistic trees, splay trees, segment trees, and hash tables. Furthermore, through experiments on various time series datasets, we analyze which data structure-based implementation is most appropriate depending on the characteristics of the time series data.

딥러닝(deep learning) 모델은 자율 주행 자동차, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며 최근에는 엣지 디바이스에서 지능형 객체 인식이나 신호 처리를 위해 사용되고 있다. 그러나 물리적으로 관리 시스 템과 멀리 떨어져 동작하는 디바이스의 경우 오류 주입 공격과 같은 위협에 노출되기 쉽다. 본 논문에서는 다중 분 류 DNN(Deep Neural Network) 모델을 32-bit 마이크로컨트롤러에 구현하고, 출력층의 활성화 함수인 softmax에 클럭 글리치(clock glitch) 오류를 주입하는 공격을 시도하여 이미지 오분류 동작을 일으킬 수 있음을 검증하였다. 특히, 펌웨어 명령어 기반 오류 주입 기법보다 보다 현실적인 전력 파형 패턴 매칭 알고리즘을 이용하여 오류 트리 거 생성하도록 구현하였다. 결과적으로, 공격자가 패턴 매칭 기법을 이용하면 디바이스 외부에서 자유롭게 오류 주 입 시점을 정할 수 있어 공격에 용이하고 실용적인 방법으로 DNN의 오분류를 유도할 수 있음을 확인하였다.

Deep learning models are actively utilized in various fields such as autonomous vehicles and smart cities. Recently, they are used for intelligent object recognition and signal processing in edge devices. However, devices that operate physically far away from the management system are easily exposed to threats such as fault injection attacks. In this paper, we implemented a multi-class DNN (Deep Neural Network) model on a 32-bit microcontroller and attempted an attack that injected a clock glitch fault into the softmax algorithm, which is the activation function of the output layer, to verify that image misclassification can be caused. In particular, we implemented a fault trigger generation using a more realistic power waveform pattern matching algorithm than the firmware instruction-based fault injection technique. As a result, we confirmed that an attacker can freely determine the fault injection point outside the device by using the pattern matching technique, which is an easy and practical method to induce misclassification of the DNN.

Finite automata-based algorithms are becoming increasingly important for a wide range of application domains to process large volumes of unstructured data. Current processor technologies are not well suited to accelerate massively parallel operations related to the search and analysis of complex and unstructured data streams pattern identification problems. Hardware designers are exploring new processing technologies to accelerate pattern identification problems. One such technology is the recently introduced Micron Automata Processor (AP), which is a novel and powerful reconfigurable non-von Neumann processor that can be used for direct implementation of multiple Non-deterministic Finite Automata (NFAs) running concurrently on the same input stream. AP has a linear-scalable, two-dimensional MISD (Multiple Instruction Single Data) fabric comprised of thousands of interconnected small processing elements called State Transition Elements (STEs) to analyze complex data streams simultaneously to accelerate solving massively complex problems. The AP is promising future technology which provides new operations and new avenues for exploiting parallelism to accelerate the growing and important class of automata-based algorithms. In this paper, we present a survey of the state-of-the-art in automata processor based hardware accelerators. We describe AP hardware architecture, its programming environments, summarize its current successful applications in a wide range of diverse fields and explore future research trends and opportunities in this increasingly important area of automata computing paradigm.

최근 Web 2.0이 이슈가 되면서 웹 기반으로 제공할 수 있는 서비스에 대한 기술이 빠르게 발전하고 있다. 또한, 웹상의 다양한 플랫폼과 SDK(Software Development Kit)도 여러 분야에서 제공되고 있어서 웹 서비스의 사용자가 급격히 증가하는 추세를 보이고 있다. 그러나 보안 시스템의 발전은 그 속도를 따라가지 못하고 있으며, 이러한 약점을 노려서 웹 서비스에서 제공되는 수많은 정보를 불법적인 방법으로 취득하려는 시도가 다량 발생하고 있는 실정이다. 따라서, 본 논문에서는 웹 서비스에 대한 다양한 불법적인 접근을 확인하기 위하여 접근정보를 분석하였다. 또한, 분석한 결과와 기존의 해킹방법으로부터 분류한 해킹패턴과의 매칭을 통해 해킹을 인지함으로써 위험 사실을 경고하는 시스템을 설계하고 구현하였다.

Recently, web 2.0 is becoming issue can provide a web based services and the technology is developing rapidly. In addition a variety of platforms on the web and SDK(Software Development Kit) is available from various aspects, web services, a trend that is rapidly growing user. But the development of security systems cannot follow the speed and These weaknesses are provided in the Web service by using illegal methods of information acquisition. Therefore, in this paper, we analyzed information for checking a variety of illegal access on Web services. Also, we designed and implemented Web Service-Hacking Pattern Recognition System for which warns the dangerous fact that as recognized hacking through comparisons the hacking patterns which have classified from the hacking method of existing system.

During the past time information on internet increasing enormously which greed the attacker and invite them for attack. In order to provide protection from illegal access the concept of Intrusion Detection System (IDS) is introduced. Intrusion detection system recognized as a powerful tool for identifying malicious attacks over the network. IDS works on the concept of string matching with the help of Detection engine. Detection engine of IDS uses String matching algorithm for comparing against malicious activities. This comparison takes enough processing time nearly 70% of the whole IDS processing time by improving performance of searching algorithm. In this paper, we proposed an enhanced version of Hash-Boyer-Moore-Horspool string matching algorithm by adding a single digit hash function for reduced the number of character comparisons and improve the efficiency of IDS by reducing the number of false positive match.

In the virus world of Internet, it is a challenging and urgent problem that how can we ensure the safety of search engines. A security subsystem of the search engine based on the research of content-based image search engine system V2.0 is developed. A malicious URL (Uniform Resource Locator) detection method based on BM (Boyer-Moore) pattern matching is proposed. The main research contents and results are as follows: Many malicious URLs could be downloaded by web image search, which may cause unnecessary loses to the users. So the malicious URL detection algorithm based on BM pattern matching is proposed. This method is to let the URL source code match the virus characteristics in the database to confirm whether the URL is safe or not. Web image search detects 203 malicious URLs based on this method. By kaspersky scanning, we confirmed 189 URLs to be malicious URLs, and the error rate is 6.9%, and the accurate rate is 93.1%. The experimental results show that the malicious URL detection algorithm provides secure URLs for web image search engine..

Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, and finger-vein have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, and electronic passport. Finger-vein images can be captured under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. Difficulties in recognizing finger-vein images include the use of a complex algorithm for noise reduction, image re-construction, and rotation invariance in the pattern-matching algorithm. In this paper, we use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification.

Biometric techniques for authentication using body parts such as a fingerprint, face, iris, voice, finger-vein and also photoplethysmography have become increasingly important in the personal security field, including door access control, finance security, electronic passport, and mobile device. Finger-vein images are now used to human identification, however, difficulties in recognizing finger-vein images are caused by capturing under various conditions, such as different temperatures and illumination, and noise in the acquisition camera. The human photoplethysmography is also important signal for human identification. In this paper To increase the recognition rate, we develop camera based identification method by combining finger vein image and photoplethysmography signal. We use a compact CMOS camera with a penetrating infrared LED light source to acquire images of finger vein and photoplethysmography signal. In addition, we suggest a simple pattern matching method to reduce the calculation time for embedded environments. The experimental results show that our simple system has good results in terms of speed and accuracy for personal identification compared to the result of only finger vein images.

In this paper, the service execution accuracy was compared by ontology based rule inference method and machine learning method, and the amount of data at the point when the service execution accuracy of the machine learning method becomes equal to the service execution accuracy of the rule inference was found. The rule inference, which measures service execution accuracy and service execution accuracy using accumulated data and pattern matching on service results. And then machine learning method measures service execution accuracy using cross validation data. After creating a confusion matrix and measuring the accuracy of each service execution, the inference algorithm can be selected from the results.

The early detection of brest cancer is clearly a key ingredient for any strategy designed to reduce breast cancer mortality. Microcalcification(MCC) is one of the primary signatures to discriminate between normal and cancerous tissue. The detection and locating procedures can be automated by digital image processing, however, MCCs have various sizes, shapes, and intensity levels in film images, so it is difficult to find accurate locations and sizes. Firstly, we made quantitative analysis for many characteristic features of mammograms that can be used to segment MCCs from normal tissues. Secondly, we developed algorithms proper to segmentation like pattern matching. The performance was evaluated with TP and FP rates.