• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1106-1116
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• 2007

최근 들어 웹을 이용한 e-Commerce의 거래는 그 크기나 복잡도면에서 급속도로 확산되고 있다. 그러므로 웹사이트의 설계나 웹 서버 설계 등이 복잡해지고 있다. 또한 웹 사용자가 많은 웹 이동경로를 이용하기 때문에 웹 사용자에 대한 데이터를 분석하는 일이 쉽지 않다. 기존 논문에서는 연관 규칙 탐사는 항목들간의 상관성을 찾아내는 것으로 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 상관성이 높은 모든 항목들을 찾아낸다. 그러나 사용자들은 종종 자신이 관심 있는 연관 규칙들만을 찾길 원한다. 하지만 기존의 알고리즘을 그대로 사용하여 찾아낸 모든 연관 규칙들 중에서 원하는 규칙들만을 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웹 사용자의 이동경로의 사용자 패턴을 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙을 이용하여 사용자에게 맞는 이동경로를 구한 후 모든 경로를 이어주기 위해 시차 연관규칙을 이용하여 각 노드들을 이어주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 시차 연관규칙 기법을 통해 웹 사용자의 이동 경로를 사용자의 특성에 맞는 개인화 또는 고객 세분화된 사이트를 구축 가능하게 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권11호
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• pp.11-19
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• 2019

본 논문에서는 새로운 미디어 관리 및 전송 운용에 적합한 네트워크 형태인 Hybrid CDN/P2P 아키텍처 기반 하에서 전송 지연과 패킷 손실을 최소화하는 동시에 안정적인 망 운용 정책을 제안한다. 또한 실시간으로 대용량, 고품질의 미디어를 효과적으로 전송하고 네트워크 품질을 향상시킬 수 있도록 하기 위해 전송 스케줄링과 사용자의 요구 패턴을 기반으로 한 끊김 없는 데이터 전송 그리고 이를 통한 트래픽 및 로드를 관리하는 방법을 함께 제안한다. 제안하는 영상 전송기법의 효율성 및 적용 적합도를 검증하기 위해 수행된 실험결과에 따라 제안하는 방법이 기존에 제안된 방법에 비해 비교적 좋은 성능 평가가 이루어졌음을 확인하였다. 이는 프록시 서버 간의 협력적 운용 방법을 통해 보유 데이터 정보를 상호 공유하고 이를 통해 각 노드가 원하는 데이터를 전송받도록 하는 동시에 실행 버퍼 전송 기법을 통해 데이터 전송 과정에서 전달된 데이터의 재사용성을 높이고 있기 때문이다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.471-476
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• 2024

다양한 스마트 기기 및 컴퓨팅 디바이스의 보급에 따라 빅데이터 생성이 광범위하게 일어나고 있다. 기계학습은 데이터의 패턴을 학습하여 추론을 수행하는 알고리즘이다. 다양한 기계학습 알고리즘 중에서 주목을 받는 알고리즘은 신경망 기반의 딥러닝 학습이다. 딥러닝은 다양한 응용이 발표되면서 빠른 성능 향상을 달성하고 있다. 최근 딥러닝 알고리즘 중에서 그래프 구조를 활용하여 데이터를 분석하려는 시도가 증가하고 있다. 본 연구에서는 그래프 구조를 활용하여 딥러닝 네트워크에 전달하기 위한 그래프 생성 방법을 제시한다. 본 논문은 그래프 생성 과정에서 노드의 속성과 간선의 가중치를 일반화하고 행렬화 과정을 제시하여 딥러닝 입력에 필요한 구조로 전환하는 방법을 제시한다. 그래프 생성 과정에서 속성과 가중치 정보를 보전할 수 있는 선형변환 매트릭스 적용 방법을 제시한다. 마지막으로 일반 그래프의 딥러닝 입력 구조를 제시하고 성능 분석을 위한 접근법을 제시한다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권3호
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• pp.417-430
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• 2024

현대 기술의 발전과 인터넷의 보급이 확대되면서 사이버 위협도 증가하고 있다. 이러한 위협에 효과적으로 대응하기 위해 CTI(Cyber Threat Intelligence)의 활용에 대한 중요성이 커지고 있다. 이러한 CTI는 과거의 사이버 위협 데이터에 기반하여 새로운 위협에 대한 정보를 제공하지만, 데이터의 복잡성과 공격 패턴의 변화 등 다양한 요인으로 인해 분석의 어려움을 겪고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구는 다차원적 관계를 포괄적으로 나타낼 수 있는 그래프 데이터의 활용하고자 한다. 구체적으로는 악성코드 데이터를 대상으로 이기종 그래프를 구축하고, metapath2vec의 노드 임베딩 방법을 활용하여 사이버 공격 그룹을 더 효과적으로 식별하고자 한다. 결론적으로 토폴로지 정보를 기존 악성코드 데이터에 추가로 활용하였을 때 탐지성능에 미치는 영향을 분석함으로써, 사이버 보안 분야에 새로운 실질적 적용 가능성을 제시하며, CTI 분석의 한계를 극복하는 데 기여하고자 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.353-378
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• 2014

본 연구는 구조적 정의에 의한 학술 용어 사전 데이터베이스 구축을 위해 학술용어의 의미관계 형성에 미치는 요인이 무엇인지를 찾아내고 이러한 요인이 어떠한 영향을 미치고 있는지를 밝히고자 하였다. 이를 위해 2007년부터 2011년 사이에 한국연구재단 등재학술지에 등재된 학술논문에서 학술논문 주제어를 추출하여 이를 대상으로 주제복합성, 언어 네트워크 특성, 출현빈도, 출현패턴을 분석하고 구축된 STNet의 의미관계 형성정도인 용어의 의미적 연결관계 노드의 수와 유형의 수와의 영향 관계를 살펴보았다. 가설 검증을 통해 구조적 학술용어사전의 구축에 있어 의미관계 형성정도에 주요한 영향을 미치는 요인으로 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기라는 것을 알 수 있었다. 그리고 용어의 중요성은 일반적으로 알려진 출현빈도를 통한 방법 외에도 연결정도 중심성, 근접 중심성, 매개 중심성, 위세 중심성과 같은 측정방법에 따라서도 판단할 수 있음을 확인하였다. 또한 주제복합성은 직접적으로 의미관계 형성정도에 영향을 미치지는 않지만 용어의 근접 중심성에 영향을 미치기 때문에 크게 4가지의 요인을 고려하여 용어를 선정할 경우 의미관계 형성정도는 높아질 수 있는 것으로 파악 되었다. 본 연구의 결과는 지금까지 용어를 선정하는 프로세스의 주된 방법론인 용어의 출현빈도를 활용하는 방법 이외에도 용어 네트워크상에서의 용어의 위치나 주제복합성 같은 방법론을 적용하여 용어를 선정할 수 있다는 것을 보여준다. 따라서 전문용어 사전을 구축할 때 용어의 네트워크에서의 매개 중심성, 출현빈도, 구조적 공백성의 효과크기, 용어의 주제복합성을 면밀히 판단하여 다각도로 용어를 선정할 경우 전문용어 사전의 질적인 향상과 완성도가 높아질 것을 기대할 수 있다.

• 한국도로학회논문집
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• 제7권4호
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• pp.41-47
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• 2005

교통량, 속도, 차종 등으로 대표되는 교통자료는 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 교통자료를 기준으로 해당 도로의 장래 서비스수준을 예측하며, 신설 및 확장될 도로의 기하구조가 결정되기 때문이다. 1985년 이후부터 건설교통부에서는 일반국도에 대해서 수시 교통량 조사와 상시 교통량 조사를 병행하고 있다. 이러한 교통조사는 일반국도와 일반국도 또는 일반국도와 고속국도가 만나는 네트웍 상의 노드를 중심으로 교통조사 구간을 설정하고, 이들 교통조사 구간에 대해서 교통량 조사를 수행하고 있다. 이러한 교통조사구간 설정 방법은 주요 도로가 만나는 결절점 사이의 구간에서는 교통량 변화패턴이 유사하다는 것을 전제로 하고 있다. 최근 우회도로의 신설, 중앙분리대 설치 등의 도로 기하구조 및 교통 시설물의 설치로 인하여 기존 구간의 특성이 변화되었다. 따라서 전국 일반국도를 대상으로 교통조사 구간의 유사성을 평가하여 국도의 동질성 구간에 대한 분석을 수행하였다. 유사성 평가를 위해서는 유전자 알고리즘을 적용한 모형을 구축하고, 모형의 적용을 통해 교통조사 구간을 정의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권12호
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• pp.111-121
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• 2014

본 논문에서는 트리 기반의 타임 슬롯을 사용한 하이브리드 쿼리 트리 구조를 제안한다. 제안 알고리즘은 8-ary tree 구조이며, 리더의 질의에 대한 태그 ID 응답 시, 디지털 코딩 방식을 Manchester 코드를 적용하여, 충돌 위치와 충돌 비트수를 검출할 수 있다. 또한 이 알고리즘은 고정된 4개의 슬롯을 사용하여, 한 번의 질의에 다수의 태그를 인식할 수 할 수 있다. 제안 알고리즘은 리더가 응답 받는 태그 ID의 첫 번째 비트 ($[prefix+1]^{th}$, F ${\in}$ {'0' or '1'})와 태그 ID의 두 번째 ~ 세 번째 비트($[prefix+2]^{th}{\sim}[prefix+3]^{th}$, $B_2{\in}$ {"00" or "11"}, $B_1{\in}$ {"01" or "10"})에서 비트 충돌 패턴을 이용해 4개의 타임 슬롯에 응답하게 함으로써, 한 번에 8개의 태그를 인식할 수 있다. 본 논문은 알고리즘의 질의 노드(prefix) 수의 worst case를 분석하여 다중 태그를 인식하는데 걸리는 지연 시간을 추출한다. 제안 알고리즘의 인식 지연 시간은 질의-응답 수와 질의 비트 수를 기준으로 하며, 각 알고리즘의 수식을 바탕으로 산출하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2006

네트워크상에서 발생하는 다양한 형태의 대량의 데이터를 정확하고 효율적으로 분석하기 위해 설계되고 있는 마이닝 시스템들은 목표지향적으로 훈련데이터들을 어떻게 구축하여 다룰 것인지에 대한 문제보다는 대부분 얼마나 많은 데이터 마이닝 기법을 지원하고 이를 적용할 수 있는지 등의 기법에 초점을 두고 있다. 따라서, 점점 더 에이전트화, 분산화, 자동화 및 은닉화 되는 최근의 보안공격기법을 정확하게 탐지하기 위한 방법은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 유비쿼터스 환경 내에서 발생 가능한 문제 중 복잡하고 지능화된 침입패턴의 탐지를 위해 데이터 마이닝 기법과 결함허용방법을 이용하는 개선된 학습알고리즘과 후처리 방법에 의한 RTPID(Refinement Training and Post-processing for Intrusion Detection)시스템을 제안한다. 본 논문에서의 RTPID 시스템은 active learning과 post-processing을 이용하여, 네트워크 내에서 발생 가능한 침입형태들을 정확하고 효율적으로 다루어 분석하고 있다. 이는 기법에만 초점을 맞춘 기존의 데이터마이닝 분석을 개선하고 있으며, 특히 제안된 분석 프로세스를 진행하는 동안 능동학습방법의 장점을 수용하여 학습효과는 높이며 비용을 감소시킬 수 있는 자가학습방법(self learning)방법의 효과를 기대할 수 있다. 이는 관리자의 개입을 최소화하는 학습방법이면서 동시에 False Positive와 False Negative 의 오류를 매우 효율적으로 개선하는 방법으로 기대된다. 본 논문의 제안방법은 분석도구나 시스템에 의존하지 않기 때문에, 유사한 문제를 안고 있는 여러 분야의 네트웍 환경에 적용될 수 있다.더욱 높은성능을 가짐을 알 수 있다.의 각 노드의 전력이 위험할 때 에러 패킷을 발생하는 기법을 추가하였다. NS-2 시뮬레이터를 이용하여 실험을 한 결과, 제안한 기법이 AOMDV에 비해 경로 탐색 횟수가 최대 36.57% 까지 감소되었음을 알 수 있었다.의 작용보다 더 강력함을 시사하고 있다.TEX>로 최고값을 나타내었으며 그 후 감소하여 담금 10일에는 $1.61{\sim}2.34%$였다. 시험구간에는 KKR, SKR이 비교적 높은 값을 나타내었다. 무기질 함량은 발효기간이 경과할수록 증하였고 Ca는 $2.95{\sim}36.76$, Cu는 $0.01{\sim}0.14$, Fe는 $0.71{\sim}3.23$, K는 $110.89{\sim}517.33$, Mg는 $34.78{\sim}122.40$, Mn은 $0.56{\sim}5.98$, Na는 $0.19{\sim}14.36$, Zn은 $0.90{\sim}5.71ppm$을 나타내었으며, 시험구별로 보면 WNR, BNR구가 Na만 제외한 다른 무기성분 함량이 가장 높았다.O to reduce I/O cost by reusing data already present in the memory of other nodes. Finally, chunking and on-line compression mechanisms are included in both models. We demonstrate that we can obtain significantly high-performanc

• 한국항만경제학회지
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• 제30권1호
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• pp.73-96
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• 2014

해상과 육상운송의 접점인 항만은 생산, 거래, 물류 및 정보 교류의 필수적인 플랫폼으로 각 항만을 교차하는 공급사슬 시스템의 노드이다. 또한, 항만은 이를 이용하는 선사와 화주에게 경쟁우위를 확보할 수 있도록 하며, 국가 경제에 큰 영향을 미치고 있다. 지금까지 이루어진 항만에 대한 선행연구에서는 항만의 경쟁력을 TEU 단위의 항만처리물동량(Throughput)으로 평가하여 왔다. 그러나 최근 컨테이너 처리물동량이 허브항만으로서의 주된 혹은 유일한 조건인가에 대한 의문이 제기되고 있으며 항만과 항만을 연결하는 해운선사들에 의한 주변 항만들과의 연결성 정도가 지역 내 확실한 허브 항만인지에 대한 판단을 할 수 있는 요인으로 부각되고 있다. 본 연구는 사회네트워크분석(SNA: Social Network Analysis)을 이용하여 2006년부터 2011년까지 19개 선사의 기항패턴과 선박투입량을 대상으로 전 세계 항만 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과로 좁은세상, 멱함수 법칙 등과 같은 항만 네트워크의 구조적인 특성을 파악하고 네 가지 항만중심성을 나타냈으며 시계열 자료(2006년~2011년)를 이용하여 연도별 중심성 추이를 나타내고 있다. 이를 통해 항만운영자 및 선사의 항만개발계획 및 선대운영시 항만물동량만을 기준으로 계획을 세우는 것이 아닌 새로운 개선 정책이 필요할 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제10권9호
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• pp.243-250
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• 2021

최근 클라우드 컴퓨팅이 발전함에 따라 데이터베이스 아웃소싱에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 데이터베이스를 아웃소싱하는 경우, 데이터 소유자의 정보가 내부 및 외부 공격자에게 노출되는 문제점을 지닌다. 따라서 본 논문에서는 프라이버시 보호를 지원하는 병렬 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Paillier 암호화 시스템을 사용하여 데이터 보호, 질의 보호, 접근 패턴 보호를 지원한다. 또한 기존 알고리즘에서 영역 겹침을 확인하는 프로토콜(SRO)의 연산 비용을 줄이기 위해 garbled 서킷(circuit) 을 통해 SRO 프로토콜의 효율성을 향상시킨다. 제안하는 병렬 영역질의 처리 알고리즘은 크게 2단계로 구성된다. 이는 kd-트리를 병렬적으로 탐색하고 질의를 포함하는 단말 노드의 데이터를 안전하게 추출하는 병렬 kd-트리 탐색 단계와 다수의 thread를 통해 질의 영역에 포함된 데이터를 병렬 탐색하는 병렬 데이터 탐색 단계로 구성된다. 한편, 제안하는 알고리즘은 암호화 연산 프로토콜과 인덱스 탐색의 병렬화를 통해 우수한 질의 처리 성능을 제공한다. 제안하는 병렬 영역 질의 처리 알고리즘은 thread 수에 비례하여 성능이 향상됨을 알 수 있고 10 thread 상에서 기존 기법은 38초, 제안하는 기법은 11초로 약 3.4배의 성능 향상이 있음을 보인다.