유비쿼터스 환경에서 데이터는 빠르게 변하고 새로운 데이터는 시간이 경과함에 따라서 출현한다. 그리고 때로, 메모리 공간이 충분하지 않다면, 모든 과거의 데이터를 잃을 수 있다. 그러므로, 과거의 모든 데이터를 잃지 않도록 또는 데이터를 처리하기 위해서 룰을 만들고 새로운 데이터와 결합하는 문제를 해결할 필요가 있다. 이진트리를 만들고 룰을 추출할 때, 각 룰의 중요도는 일반적으로 리프의 클래스의 총 개수로 정해진다. 주어진 데이터에 맞는 최소한의 유한한 상태 억셉터를 찾기 위한 계산 문제는 NP 하드 문제이다. 추출된 룰은 정확하지 않고 정보의 유실이 있다고 가정된다. 이러한 전제조건 때문에, 본 논문은 룰을 개선하기 위한 새로운 접근을 제시한다. 이것은 이전 지식 또는 데이터로 된 룰의 중요도를 제어하는 것이다. 룰 개선을 할 때, 본 논문은 다수와 소수 특성을 이용하는 푸루닝 방법을 사용하여 다양한 룰을 만들고 룰의 각각의 중요도를 제어하고 성능의 변화를 관찰한다. 본 본문에서 고정된 중요도를 갖는 확장된 데이터 표현을 갖는 이진트리 분류기가 사용되었다. 시험 결과는 룰 개선을 위한 새로운 정책을 이용해서 수행한 성능이 더 좋을 수 있음을 보여준다.
논문에서는 YARA의 스캐닝 스레드 알고리즘을 개선하여 다수의 룰 파일 패턴 매칭을 수행할 수 있는 새로운 소프트웨어 구조를 제안한다. 제안하는 방식은 기존의 YARA에 비해 매칭을 위한 룰 파일의 메모리 적재 횟수를 감소시킨다. 따라서 제안된 구조를 적용할 경우 메모리 사용량은 룰 파일의 개수에 비례하여 증가하지만 패턴 매칭 수행에 따른 시간을 감소시킬 수 있다.
본 논문은 CMOS의 latch-up 특성을 개선하기 위한 효과적인 mask 설계 방법에 관한 것이다. Mask의 평면구조와 latch-up 파라메타와의 상관관계를 실물 제작에 의한 실험과 컴퓨터 시뮬레이션에 의해 도출하였으며, guard ring의 효과에 대해서도 비교 분석하였다. 실험 결과, 수평구조 바이폴라 트랜지스터의 전류증폭률($\beta$n)이 디자인룰에 반비례하였으며, 수직구조 바이폴라 트랜지스터의 전류증폭률($\beta$n)은 디지인룰과 무관하였다. 스위칭전압과 유지전류는 디자인룰에 비례하였다. Guard ring은 latch-up의 가능성을 줄이는 데 상당한 효과가 있었음이 확인되었으며, Guard ring이 없는 경우에 비하여 전류증폭률의 곱($\beta$n$\beta$n)이 약 31% 감소, 유지전류는 약 25%가 향상됨을 확인하였다.
서비스 지향 아키텍처(Service Oriented Architecture)는 엔터프라이즈 애플리케이션 개발 시 유연성을 보장하여, 비즈니스 변화에 최대한 민첩하게 대응하도록 지원한다. 그럼에도 불구하고 비즈니스와 제약조건을 하나의 서비스로 코딩하는 일반적 접근법은 비즈니스 룰의 변경을 위하여 전체 결합로직을 변경하는 등 많은 자원을 소모하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 서비스 시스템 개발에 관점 지향 기법(Aspect Oriented Approach)을 확장하여 적용한다. 관점 지향 기법의 기존 핵심관심(Core Concern), 횡단관심(Cross Cutting Concern)이외에 비즈니스 프로세스와 서비스에 포함된 비즈니스 룰을 룰관심(Rule Concern)이라는 새로운 관심사로 분리한다. 룰관심은 수준에 따라 프로세스 룰관심(PRA: Process Rule Aspect)과 서비스 룰관심(SRA: Service Rule Aspect)으로 구분된다. 시스템은 이러한 관심사의 분리를 통하여 핵심관심, 횡단관심 및 룰관심으로 각각 모듈화 되고 독립적으로 유지보수 되어 서비스 시스템의 적용성, 재사용성 및 유지보수성을 높일 수 있다.
기계학습의 한 종류인 분류자 시스템은 간단한 문제에 대하여 실시간 처리와 온라인 학습이 가능하다. 그러나 복잡한 환경에서는 빠른 적응이 힘들다. 본 논문에서는 복잡한 환경에서 분류자 시스템의 적응 성능을 개선함으로써 실시간이 가능하도록 전체 환경을 분류하고 각기 다른 룰 셋을 이용하는 룰 클러스터링에 의한 분류자 시스템을 제안한다 환경을 상황에 따라 나눔으로써 전체 환경이 변화하였을 경우 각 상황에 따른 변화에 대해서만 추가적으로 학습함으로써 탐색 공간을 줄여 학습 시간을 감소시킨다. 제안한 시스템은 분류자 시스템 중 ZCS을 이용하여 로봇축구 시스템에 적용하여 기존의 방법과 그 성능을 비교 검토한다.
21세기 초고속 통신시스템 구축의 핵심 부품인 고정밀도의 광페룰(Fig. 1)의 수요는 획기적으로 증가할 것으로 전망된다. 전 세계 광페룰 생산량의 90% 정도를 일본에서 생산하고 있으며, 현재 국내 업체들도 일본산 가공설비를 대부분 도입하여 광페룰을 생산하고 있으나 품질 수준이나 생산량에서 아직 미미한 형편이다. 광페룰의 품질수준은 통신 품질의 향상 욕구에 따라 점점 높은 정밀도와 동심도가 요구되고 있으며 정밀도에 따른 가격의 차는 수배에 달하고 있다.(중략)
빅데이터 플랫폼에서, 연관 룰 마이닝 응용프로그램은 여러 가치를 창출할 수 있다. 예를 들어, 농업 빅데이터 플랫폼에서 농가 소득을 높일 수 있는 농작물들을 농업인들에게 추천할 수 있다. 이 연관 룰 마이닝의 주요 절차는 빈발 아이템셋 마이닝으로, 이는 동시에 나타나는 아이템의 셋을 찾는 작업이다. Apriori를 비롯한 이전 연구에서는 대규모의 가능한 아이템 셋에 의한 메모리 오버로드의 이유로 만족할 만한 성능을 보일 수 없었다. 이를 개선하고자, 아이템 셋을 작은 크기로 분할하여 순차적으로 계산하도록 하는 SON 알고리즘이 제안되었다. 하지만, 단일 머신에서 SON 알고리즘을 돌릴 경우 많은 시간이 소요된다. 이 논문에서는 하둡기반의 빅데이터 플랫폼에서 SON 알고리즘 병렬처리 방식을 이용한 연관룰 탐색 기법을 소개한다. 연관 룰 마이닝을 위한 전처리, SON 알고리즘 기반 빈발 아이템셋 마이닝, 그리고 연관룰 검출 절차를 Hadoop기반의 빅데이터 플랫폼에 구현하였다. 실제 데이터를 활용한 실험을 통해 제안된 연관 룰 마이닝 기법은 Brute Force 기법의 성능을 압도하는 것을 확인하였다.
웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.
이번 호는 작업관리르 다룬다. 작업 관리는 작업 룰(규율) 관리, 준비 교체 작업 관리, 작업 개선관리의 세 시스템으로 대별할 수 있다. 이와 함께 소정의 표준작업조건 아래서 일정한 작업방법에 따라서 숙련된 작업자가 정상적인 속도로 작업을 수행하는 데 필요한 시간인 '표준 작업시간'을 이해하고, 표준 작업시간 측정방법 가운데 Stop Watch법을 자세히 알아보기로 하자.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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