본 논문에서는 커널수준의 침입탐지를 위한 동적 침입탐지 규칙 변경 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 침입탐지 규칙은 규칙타입 프로토콜 타입, 패킷 헤더와 패킷 페이로드에 대한 검사를 수행하기 위한 규칙들로 세분화하여 LVR로 표현하고 이들 LVR이 계층적으로 구성된 IDRL로 관리한다. 침입탐지는 IDRL을 이용하여 수행하며, 규칙에 대한 변경은 변경된 규칙에 대한 LVR을 구성하고 LV를 이용한 포인터 변경을 이용하여 IDRL에 반영하는 방법이다. 제안하는 기법은 IDRL을 이용한 침입탐지와 탐지규칙의 변경을 IDRL에 최소한의 비용으로 수행하고, LVR을 이용하여 침입탐지 규칙을 디스크와 메모리에 동일한 형태로 저장 및 관리하여 탐지규칙 초기화 비용과 변경 비용을 최소화할 수 있다. 이를 통하여 보다 안전한 커널 수준에서의 네트워크 보안을 위한 효율적인 동적 침입탐지 규칙 변경을 지원할 수 있다는 장점을 가진다.
본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
본 논문은 데이타베이스의 동적 기능을 모형화하기 위해서 동적 규칙을 사건과 동적 규칙 객체로 취급하여 개념적 스키마에 표현하는 동적 객체지향 데이타 모델을 제안한다. 제안된 모델에서 정적 구조와 동적 구조에 대한 개념들을 정의하고 모형화 과정에서 사용자의 이해도를 증진시키는 모델의 구성요호에 대한 그래픽 다이어그램을 제시하였다. 그리고 동적 규칙이 데이타베이스 구조에 포함됨으로써 발생가능한 정보의 불법적인 노출 또는 변경을 방지하기 위해서 BLP모델의 보안 정책을 확장하여 제안된 모델에 대한 11가지 종류의 다단계 보안 성질들을 정의하였다. 또한, 정의된 다단계 보안 성질들이 타당한가를 조사하기 위해서 패트리네트를 확장하여, 보안 성질의 검증작업을 수행하였다.
사회복지기관에 근무하는 사회복지인력들의 행동은 기관의 공식적 지침들에 의해서 뿐만 아니라 공식적으로 명문화되어 있지 않은 숨은 규칙, 불문율, 또는 관행들에 의해서도 실질적으로 많은 영향을 받는다. 본 연구는 사회복지기관의 실제적인 운영에 영향을 미치는 복지기관 내 "숨은 규칙" 존재의 정도를 양적으로 측정해 보고, 그 규칙들이 기관에서 일하고 있는 사회복지 인력들의 기관헌신도, 만족도, 소진에 어떤 영향을 주는지를 탐색해 보았다. 또한, 복지 기관 종사자들이 기관에 존재하는 숨은 규칙들을 따르지 않았을 경우 받게 되는 개인적 피해, 숨은 규칙의 존재 정도에 따른 기관의 이익/피해 상황도 함께 살펴보았다. 연구 결과 우리 사회의 사회복지기관에는 숨은 규칙이 심각한 정도로 존재하지 않는 것으로 나타났다. 숨은 규칙의 미 준수로 인한 개인피해도 심각하지 않은 것으로 나타났다. 다만, 숨은 규칙이 많이 존재할수록 기관은 여러 가지 피해를 입을 수 있음이 밝혀졌다. 또한, 숨은 규칙이 많이 존재할수록 사회복지사들의 기관에 대한 헌신 및 만족도가 낮아지고, 소진의 수준은 높아지는 것으로 나타났다. 숨은 규칙들 영향력이 상대적으로 크게 나타난 내용은 사회복지사는 전문적 업무수행보다는 무슨 일이든 다하도록 요구받고 있다는 것과 근무시간 외 근무를 당연시하고 있다는 것이었다. 명시적 규칙이 있는 그대로 잘 지켜지고 있는 부분은 사회복지실천 윤리와 관련된 내용이었다. 영향력 있는 숨은 규칙들을 중심으로 사회복지실천 내실화 방안이 간략히 제시되었다.
이 논문에서는 비공유 병렬구조에서 이행적 종속성을 갖는 선형적 재귀규칙의 병렬평가에 대한 패러다임을 제안한다. 병렬평가를 위해 우리는 모든 노드가 메시지 교환을 위해 연결망만을 공유하는 비공유 병렬구조를 고려한다. 여기서 정규화된 규칙의 평가는 그 규칙의 중명-이론적 의미의 계산이다. 이행적 종속성올 갖는 정규 화된 선형적 재귀규칙을 정의하고, 그 규칙이 등가의 표현식으로 변환될 수 있음을 보이고, 등가의 표현식을 근거로 결합, 분할, 이행성폐포 연산을 이용하여 정규화된 규칙에 대한 병렬평가를 위한 패러다임을 제안하고 시간 복잡도를 분석하였다.
인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
최근 규칙베이스 추론과 사례베이스 추론의 통합화에 의한 추론이 다양하게 시도되 고 있다. 본 논문에서는 규칙과 사례를 동일한 형태로 표현하고, 규칙베이스와 사례베이스를 통합한 새로운 통합 추론 방법을 제안한다. 지식은 논리의 기하학적 모델을 이용하여 정보 를 논리적으로 해석하며, 동일한 형태로 표현된 규칙과 사례를 Boole 함수의 미분 및 전개 방법을 이용하여 추론하는 방법을 제안하고 응용예를 통하여 확인하다.
새로운 복합페로브스카이트계 고용체 (1-x)Ba(Mg1/3Ta2/3)O3-xLa(Mg2/3Ta1/3)O3(x=0.0-1.0)를 설계하고 조성에 따른 고용체의 결정구조의 변화 및 MPB(Morphotropic Phase Boundary)를 분말 XRD를 이용하여 분석하였다. 초격자회절선의 변화로부터 MBT에 10mol%의 LMT를 치환함에 따라 1:2에서 1:1로의 규칙화타입의 전이가 일어남을 알 수 있었다. 면심입방정구조 영역(0.10.8조성의 경우, 주회절선의 피이크분리 및 새로운 회절선들로부터 격자비틀림의 형태가 단사정임을 알 수 있었다.
이 논문에서는 온톨로지로 표현한 트랜잭션으로부터 연관 규칙을 생성하고 이를 기반으로 추론을 수행하여 개인화 의류 추천을 제공하는 시스템을 제안한다. Onto-Apriori 알고리즘을 이용한 연관 규칙 생성은 유행에 따른 구매성향 변동을 능동적으로 분석할 수 있다. 생성된 규칙은 온톨로지에 메타 노드로 표현하고 이를 기반으로 추론함으로써 사용자의 질의에 맞는 추천 항목을 찾아낼 수 있다. 시스템을 평가하기 위하여 추론 소요시간과 추천 정확도 2가지 요소를 기준으로 시뮬레이션을 수행하여 유효성을 증명하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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