심규석 교수
Kyu Seok Shim
서울대학교 전기·정보공학부 · 컴퓨터과학
연구실 소개
심규석 교수의 연구실은 대용량 데이터 처리 및 분석 기반의 스마트 네트워크 관리와 환경 모니터링 기술을 핵심으로 연구를 진행하고 있습니다. 특히, MapReduce 기반의 대규모 데이터 분석 알고리즘, 자동 트래픽 시그니처 생성, 그리고 고해상도 대기오염 물질 측정 기술을 융합한 실시간 분석 시스템 개발에 주력하고 있습니다. 또한, 핵심 기술로는 스마트한 네트워크 보안, 환경 데이터의 정밀 분석, 그리고 복잡한 시스템의 전주기 시뮬레이션 기법을 적용하고 있습니다. 연구는 실생활 응용에 초점을 맞추어, 산업 현장과 환경 보호에 실질적인 기여를 목표로 하고 있습니다.
연구 현황
연구 성과 추이
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
주요 논문
15There is a growing trend of applications that should handle big data. However, analyzing big data is a very challenging problem today. For such applications, the MapReduce framework has recently attracted a lot of attention. Google's MapReduce or its open-source equivalent Hadoop is a powerful tool for building such applications. In this tutorial, we will introduce the MapReduce framework based on Hadoop, discuss how to design efficient MapReduce algorithms and present the state-of-the-art in Ma
효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다. The importance of application tra
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