'Study Note/Terms Note'에 해당되는 글 8건

  1. 2015.04.07 Drive by Download
  2. 2010.09.02 Non-parametric Method
  3. 2010.08.11 Underactuated system
  4. 2010.08.10 Motor Primitives / Movement Primitives
  5. 2010.07.08 Manipulator
  6. 2010.07.07 Machine Learning
  7. 2010.07.06 Incremental Learning
  8. 2010.07.06 Locally Weighted Regression

Drive by Download

Study Note/Terms Note 2015. 4. 7. 17:28
※ Drive by Download

◎ Drive By Download 란?
악성코드를 사용자 컴퓨터에 감염시키는 방법의 일종으로 기존의 Email, P2P를 이용하던 방식이 아닌 누구나 광범위하게 접근하는 웹페이지를 이용하여 유포하는 방식이다. 대표적인 악성프로그램으론 랜섬웨어(Ransomware)가 있다. 이 방식의 문제는 웹페이지를 통해 사용자의 동의 없이 설치가 가능하기 때문에 단순 접속 또는 이메일 열람 등 만으로도 Drive by Download 공격을 받을 수 있다.

◎ 공격 방법
사용자가 해킹된 웹서버에 접속을 하게되면 iframe, frame, javascript, redirection 등을 이용하여 경유지를 거처 배포서버로 자동으로 접근하하여 object, embed 등을 통해 유포된다.

◎ 대응기술
크게 정적분석, 동적분석으로 나뉠수 있으며, 정적 분석은 페이지 정보를 분석하는 방식으로 패턴패칭, 메타정보분석등이 있으며, 동적 분석으로는 구조 및 실행결과, 시스템 변화등을 분석하는 DOM파싱, 스크립트 에뮬레이션, 가상머신기방 검증 등이 있다.


◎ 출처1
제목 : Drive-by download 공격 및 대응 기술 동향
◎ 출처2
제목 : 랜섬웨어란 무엇입니까?


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Non-parametric Method

Study Note/Terms Note 2010. 9. 2. 01:41
※ 비-모수적인 방법(Non-parametric Method)

◎ 비-모수적인 방법이란?
모수적 통계는 모집단의 정상분포성, 동변량성, 측정치의 연속성과 등간성(等間性)을 가정 또는 조건으로 하는 통계이다. 이런 통계방법들은 정규분포의 가정을 만족하지 않을 지라도 큰 문제가 되지 않는 경우가 많다. 그럼에도 정규분포에서 심하게 벗어나는 경우는 결과를 왜곡할 수 있다. 정규분포의 가정을 헤치게 되면 1종 오류의 가능성이 줄어들게 된다. 이는 좋은 일처럼 보일지도 모르나 결과적으로 검정력의 저하를 낳게 된다.
표본이 얻어진 모집단의 분포에 대해 가정하지 않는 통계방법이 있으며 이를 분포로 부터 자유로운 검중 또는 비분포가정의 검정(distribution-frre test)이라고 한다. 비분포가정의 검정은 비모수적 검정(nonparametric test)라고도 하며 모집단의 분포가 정상분포를 따르지 않거나 동변량이 아니라도 적용될 수 있고 또한 명명변수나 서열변수에도 적용될 수 있다.
비모수적 통계는 측정치 자체를 사용하지 않고 흔히 측정치의 부호나 순위를 사용하여 통계적으로 검정하며, 이 때문에 정보의 손실이 일어나 효율성이 떨어지리라 생각 될 수 있다. 그러나 실제로는 통계적 검정의 효을성이 크게 떨어지지 않으며 상당히 안전한 방법이며, 모집단에 대한 가정이나 조건에 구애받지 않기 때문에 자료가 정상 분포에서 벗어난 경우에 전통적인 모수적 통계기법보다 나은 검정력을 나타낸다.


◎ 출처1
제목 : 통계자료분석 기법들(1) - 비모수적 방법
게제 : 통계분석의 빠른길 누리원
◎ 출처2
제목 : chapter10 강의노트 - 10. 비모수적 추론
게제 : Bioinformatics And Biostatistics
◎ 출처3
제목 : 비모수 통계학
게제 : Research Information Center for Health
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Underactuated system

Study Note/Terms Note 2010. 8. 11. 17:08
※ 구동기가 부족한 시스템(Underactuated System)

◎ 구동기가 부족한 시스템이란?
구동기가 부족한 시스템은(underactuated system)은 시스템의 실제 자유도(degree of freedom / DOF) 보다, 구동기(actuator)의 수가 적은 시스템을 말한다. 즉, 적은 수의 구동기를 이용해서 보다 많은 자유도를 가진 시스템을 의미한고 볼 수 있다. 바꿔 말하면, 적은 수의 구동기를 가지고도, 구동기 수보다 많은 관절을 가진 시스템을 말한다.


◎ 동영상



◎ 출처1
제목 : STICKYBOT: A Bio-Inspired Climbing Robot
◎ 출처2
제목 : Underactuation
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Motor Primitives / Movement Primitives

Study Note/Terms Note 2010. 8. 10. 20:07
※ 기본 동작(Motor Primitives)

◎ 기본 동작(모터 좌표 정보)이란?
운동(movement)의 좌표계(coordination)는 계획(planning)된 몇몇의 양식(form)을 요구한다 : 모든 자유도(자유각도, degree-of-freedom / DOF)는 시간상에서 매 순간의 적당한 모터 명령을 받을 필요가 있다. 명령은 원하는 작업(the desired task)을 달성(accomplish)하도록 선택해야 할 뿐만 아니라, 운동 시스템(movement system)의 능력(ability)을 벗어(위배, violate)나지 않아야 한다. 다수(numerous)의 자유도에 기인한 복잡한 운동 시스템과 가능한 시간상의 자유도를 사용하여 가능한 무한한 수(infinite number of possible) 때문에, 어떤 주어진 작업에 대해 실제로 무한에 가까운 운동 계획이 존재한다. 이러한 여유는 어떠한 곳의 상황(situation)을 회피(avoid)하는 운동 시스템을 허락할 때에는 유리(advantageous)한 반면, 자유도의 행동 범위(motion range)를 포화(saturate)시키며, 또한 어느 위치의 장해물(obstacle)은 목표에 도달하기 위하여 회피(circumvente)할 필요가 있다. 그러나 관점의 핵심 학습 양식은, 그것은 항상 극단적(extremely)으로 큰 모든 계획을 위해  상태 공간(state space)으로 파악된 좋은 행동을 찾기 위해 완전(quite)히 복합적(complicate)으로 만든다. 높은 차원(dimensional)의 시스템은 추가적으로 제한(constrain)된 몇몇의 양식과 같은 쉬운 학습을 만들기 위해서 필요한며, 제한은 좋은 해법(solution)을 제거(reduce)하지 않고 합당한(도리에 맞는, reasonable) 방법(way) 안에서 상태 공간들을 줄인다.


◎ 동영상


◎ 출처1
제목 : Computational Learning & Motor Control Lab / Motor Primitives
◎ 출처2
제목 : Learning Motor Primitives for Robotics
개재 : 2009 IEEE International Conference on Robotics and Automation
◎ 출처3
제목 : Learning Movement Primitives
개재 : 2003 
International 
Symposium on Robotics Research


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Manipulator

Study Note/Terms Note 2010. 7. 8. 10:40
※ 매니퓰레이터(제어 가능 장치, Manipulator)

◎ 매니퓰레이터란?
사람의 팔과 비슷한 기능을 가진 기계. 즉, 작업의 대상물을 이동시키는 것을 가리키는 말로 각종 로봇에 공통되는 기본 개념이다. 사람이 조작하는 매니퓰레이터, 같은 동작을 자동적으로 반복하는 고정형, 컴퓨터 명령에 따라 여러가지 복잡한 동작을 하는 수치제어형 등 여러 가지이며 급속하게 복잡, 고도화 되어 가고 있다.


◎ 동영상



◎ 출처1
제목 : 네이트 용어사전
◎ 출처2
제목 : DLR 연구소 / 독일 국립 항공 우주 연구센터

◎ 그외 검색 자료
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Machine Learning

Study Note/Terms Note 2010. 7. 7. 11:33
※ 기계 학습(Machine Learning)

◎ 기계학습이란?
인공지능(링크)의 한 분야로 컴퓨터가 학습 할수 있도록 하는 알고리즘과 기술을 개발하는 분야를 말한다. 즉, 로봇이나 프로그램이 과거의 경험이나 축적된 데이터를 통하여 새로운 지식을 학습하는 기술을 의미한다.


◎ 출처1
제목 : 기계 학습
◎ 출처2
제목 : 기계 학습 : Machine Learning
◎ 그외 검색 자료
1. Lecture 1 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기)
2. Lecture 2 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기)
3. Lecture 3 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기)
4. Lecture 4 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기) 
5. Lecture 5 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기) 
6. Lecture 6 | Machine Learning (Stanford) (동영상보기)
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Incremental Learning

Study Note/Terms Note 2010. 7. 6. 20:13
※ 점진 학습(Incremental Learning)

◎ 점진학습이란?
이용 가능한 자료들을 사용하여 하나 이상의 개념 가설 형성을 한다. 그 이후 점차적으로 추가적인 예제들이 주어져서 이를 이용하여 가설을 개선 한다. 현재 주어진 예와 그에 대한 반증으로부터 지식을 생성하고 계속 새로운 예와 반증이 생길 때마다 점진적으로 현재의 지식을 수정 하는 방향으로 진행되는 학습 방법이다.
- 인간의 개념 학습 방법과 유사
- 여러 개의 개념 습득에 유용


◎ 출처
제목 : Ch.8 기계학습(Machine Learning)
저자 : 차운옥(한성대학교)

◎ 그외 검색 자료


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Locally Weighted Regression

Study Note/Terms Note 2010. 7. 6. 10:58
※ 국지 가중 회기(Locally Weighted Regression / LWR)

◎ 국지 가중 회기란?
Locally Weighted Regression 방법은 학습데이터를 새로운 데이터를 이용한 예측을 수행할 때 마다 다시 이용하는 non-parametric 접근 방식인 메모리 기반(memory-based) 학습 방법 중 하나다. LWR는 예측할 입력 데이터 x0에 가까운 학습 데이터들에 더 많은 가중치를 둠으로써 근사를 수행하는 학습 방법이다. 보통 많이 쓰이는 가중치 방법은 트리큐빅(tricubic)함수(링크/임시)나 가우시안(Gaussia)함수(링크)를 많이 쓴다.


◎ 출처
제목 : 개선된 Support Vector Machine을 이용한 중합 공정 모델링
저자 : 이동언, 송상옥, 이창준, 윤인섭(서울대학교 응용화학부)
개재 : Theories and Applications of Chem. Eng., 2002, Vol. 8, No. 2, p2901~2904

◎ 그외 검색 자료



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