침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 할 수 있는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 패턴 분석에 이용할 수 있다. 본 논문에서는 경보데이터 패턴 분석을 위해 시퀀스패턴기법을 적용한 경보데이터 마이닝 엔진을 구축한다. 구현된 경보데이터 마이닝 시스템은 기존의 시퀀스 패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘을 확장 구현하여 경보데이터의 빈발 경보시퀀스 분석과 빈발 공격시퀀스 분석에 활용할 수 있다.
디스크 I/O 성능 개선을 위한 여러 캐슁과 선반입 알고리즘이 연구되어져 왔다. 선반입 알고리즘은 디스크 접근 횟수를 줄임으로써 시스템의 프로세싱 시간을 줄여준다. 이는 선반입 기법을 통해 응용 프로그램이 실제로 데이터 블록을 요청하기 전에 시스템이 데이터 블록을 읽도록 하기 때문이다. 이 논문은 OBA 선반입 기법의 확장판인 E-OBA 선반입 기법을 제안한다. 제안된 방법은 디스크 대역폭의 여유가 허락된다면 연속적으로 데이터 블록을 선반입 하여 시스템 프로세싱 시간을 줄인다. 그리고 기존의 캐슁되어 있는 데이터 블록을 보호하기 위해 선반입 하는 데이터 블록의 개수를 제한한다. 특별히, 제안된 선반입 정책은 순차적으로 접근되는 큰 파일에 대해서 시스템 성능을 개선시킨다.
안전관리를 위한 인공지능 기술은 꾸준히 연구되고 있는 분야다. 특히, 컴퓨터 비전 기술을 활용한 CCTV 영상 분석은 군중의 동선과 밀도를 파악하는데 유용하며, 대규모 실내 공간에서 체계적인 안전관리를 가능하게 한다. 그러나 기존의 CCTV 카메라를 사용한 군중 수 추정은 가려짐(occlusion)과 같은 한계가 있다. 본 논문은 무선 랜 신호 데이터 분석 기법을 활용하여 수집한 데이터를 활용하여 실내 환경에서 군중 수를 추정하고자 한다. 본 논문에서는 인원 수 분류 예측을 위해 셰이플릿 확장 변환(Random Dilated Shapelet Transform) 기법을 제안한다. 단일 데이터 세트 내 분류 결과와, TX, RX 배치 방식에 따른 분류 성능의 차이는 모델의 성능 부족보다 데이터의 특성을 고려한 새로운 접근 방법의 필요성을 알려준다.
확장된 데이터 표현의 주요 목표는 유비쿼터스 환경에서 일반적인 문제에 적합한 데이터 구조를 개발하는 것이다. 이 방법의 가장 큰 특징은 속성 값을 확률로 표현할 수 있다는 것이다. 다음 특성은 훈련 데이터의 각 이벤트가 중요도를 나타내는 가중치 값을 갖도록 한다는 것이다. 데이터 구조가 개발된 후에 이를 학습할 수 있는 알고리즘이 고안된다. 그 동안 이 알고리즘은 여러 분야에서 여러 문제에 적용하여 좋은 결과를 산출해 왔다. 본 논문은 먼저 데이터 표현 기법인 UChoo를 소개하고 이론적인 배경이 되는 규칙 개선 문제를 소개한다. 그리고 규칙 개선, 손실 데이터 처리, BEWS 문제, 앙상블 시스템과 같은 응용 분야의 예를 소개한다.
인터넷상에서 가상현실을 표현하기 위한 그래픽스 포맷 표준화가 활발히 진행되고 있다. Virtual Reality Modeling Language 97 (VRML 97)은 이러한 표준화 노력으로 공인된 최근의 한 산물이며, 현재는 Web3D 컨소시움에서 VRML 확장 노드들을 추가하고 XML 문서 형식을 취하는 방향으로 VRML 97을 향상시킨 표준 포맷으로 발전시키기 위한 장을 마련하고 있다. VRML 확장을 위해 일반적으로 요구되는 중요한 요소 중 하나가 교화질의 이미지를 빠르게 얻는 것이다. 영상기반렌더링(Image-Based Rendering (IBR)) 기법은 이를 위한 좋은 방법 중 하나로, 우리는 이런 기능을 VRML에서 사용할 수 있는 VRML 확장 형태로 개발된 도구에 의해 데이터를 만들고 이를 지원하도록 VRML 브라우저를 수정하여, VRML 확장으로써의 IBR 기법의 유용성을 보이고자 한다.
무선 인터넷 프록시 서버 클러스터는 성능 및 저장 공간의 확장성이 보장되어야 한다. 일반적으로 사용되는 RR 스케줄링의 경우 성능의 확장성은 보장되지만, 요청 URL 데이터의 중복 저장으로 인해 저장 공간의 확장성이 없는 단점을 가진다. 또한 저장 공간의 확장성을 위해 많이 사용되는 해싱 스케줄링의 경우, 요청 URL이 캐시 서버에 고정되어 있어 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성이 없는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장하는 새로운 동적 해싱 기법을 제안한다. 제안된 동적 해싱 기법은 캐시 서버의 부하 상태에 따라 요청 URL을 캐시 서버들 사이로 이동함으로써 사용자의 요청 패턴 혹은 Hot-Spot 시에 성능의 확장성을 보장한다. 제안된 방법은 16대의 컴퓨터를 사용하여 실험을 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안된 방법이 기존 방법에 비해 성능 및 저장 공간의 확장성을 보장함을 확인하였다.
네트워크와 모바일 기기의 확산으로 데이터가 폭발적으로 증가하고 있으며 기존의 추천 기법으로는 급증하는 데이터를 효율적으로 처리하는데 문제가 있다. 따라서 가장 널리 사용되는 추천 기법인 협업 필터링 기법의 확장성 문제를 어떻게 해결할 것에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 기법에 분산 병렬처리 방식인 MapReduce를 적용하여 확장성 문제를 줄이고 정확성을 높이는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자 기반 협업 필터링 기법에 MapReduce와 색인기법을 적용하여 유사도 계산에 사용되는 이웃의 수와 이웃의 적합성을 개선하는 방식으로 확장성과 정확성을 개선하는 효과를 기대할 수 있다.
요즘 네트웍과 PC의 성능이 향상됨에 따라 값싼 PC를 빠른 네트웍으로 묶어 높은 성능을 얻고자 하는 클러스터 시스템에 대하여 많이 연구 되어 왔다. 이러한 연구의 한 분야로서 클러스터 I/O 하위 시스템의 성능을 향상시키고자 하는 상호 협력 캐쉬가 제시되었다. 기존 상호 협력 캐쉬에 대한 연구는 주로 효율적인 캐쉬 공유 기법에만 집중되어있고 쓰기 성능에 대한 고려는 하지 않고 있다. 또한 대부분의 읽기 데이터는 상호 협력 캐쉬를 통하여 처리되지만 쓰기 데이터는 디스크에 접근하기 때문에 쓰기가 병목현상이 될 수 있다. 따라서 상호 협력 캐쉬에서 읽기 뿐 아니라 쓰기 성능 향상 기법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 상호 협력 캐쉬에서 쓰기 성능 향상 기법으로 확장 가능한 두 단계 프로토콜을 제시한다. 확장 가능한 두 단계 프로토콜은 기존 두 단계 프로토콜과 같이 파일에 읽기/쓰기 접근을 연속된 읽기/쓰기 단계로 나누고, 쓰기 단계에서 연속된 쓰기사이의 불필요한 동작을 제거할 뿐 아니라 쓴 데이터에 대한 일시적 버퍼링을 수행함으로서 쓰기 성능을 향상시킨다. 그리고 확장 가능한 두 단계 프로토콜을 상호 협력 클러스터 파일 시스템의 홈 기반 상호 협력 캐쉬에 적용하여 성능을 비교, 분석한다.
CAD 시스팀의 설계 도구 및 설계 데이터가 복잡하고 방대해 짐에 따라 DBMS를 통한 통합적이고 효율적인 데이터베이스 관리의 필요성이 대두하게 되었다. 본고에서는 주로 VLSI설계를 위한 CAD DBMS의 필용성과 이점, CAD특성에 따른 요구 조건을 살펴보고, 관계형 모델의 특성과 이 모델을 CAD 응용에 이용하기 위한 확장 기법에 관하여 논의하였다. 이러한 확장 기법은 설계 데이터의 계층적 특성을 반영한 질의어 생성, 공간적 탐색을 위한 데이터 구조, nested relation의 허용 등이며, 복잡한 오브젝트 특성을 제공하기 위해, 사용자가 원하는 데이터 유형이나 오퍼레이션을 지정할 수 있게 하는 기법도 포함된다. 끝으로 실제적으로 관계형 모델에 기초한 CAD DBMS의 연구, 개발 사례를 기술하였다.
원본 이미지를 변형하여 학습용 데이터를 확장하는 기법에 대해서는 이전부터 꾸준히 논의된 바가 있다. 턴 테이블과 크로마 키를 이용하여 객체의 영상을 촬영하고 프레임을 추출하여 이미지 분류, 영상 내 객체 탐지 등에 사용이 가능한 데이터 셋의 확장 구축 방안에 대해 다루며, 성능 분석 결과 평균 90% 이상의 객체 검출률을 보였으며 객체 탐지 모델의 경우에서 보다 높은 정확도를 보임을 확인할 수 있었다. 영상내 단일 객체를 인지하기 위한 상황을 위해 본 논문이 제시하는 데이터셋 구축 방안은 충분한 효과를 보일 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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