• 정보과학회 논문지
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• 제42권8호
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• pp.961-971
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• 2015

영역분할을 이용한 패킷분류의 대표적인 알고리즘인 영역분할 사분 트라이(area-based quadtrie, AQT)는 검색 시 룰 노드를 만나도 더 높은 우선순위의 룰이 있을 수 있어 트라이의 끝까지 검색해 야 하는 문제가 있다. 리프-푸싱(leaf-pushing) AQT는 모든 검색 경로에 룰 노드를 하나만 위치시켜 검색 성능을 높인 알고리즘이다. 본 논문에서는 리프-푸싱 AQT를 해시 테이블 기반으로 구현하고 블룸필터를 적용해 검색 성능을 더욱 향상시킨 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘에서는 온-칩(on-chip) 블룸필터를 연쇄적으로 우선 검색하여 룰 노드의 레벨을 알아낸 후, 오프-칩(off-chip)에 저장된 룰 노드에 접근한다. 실험을 통해 적절한 크기의 블룸필터를 사용하여 평균 한 번의 해시테이블 접근만으로 패킷분류를 수행할 수 있음을 보았으며, 메모리 사용량 및 검색 성능에 있어 기존의 알고리즘과 제안하는 구조의 성능을 비교하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.69-74
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• 2018

최근 빅 데이터와 인공지능의 발달과 함께 감성 분석에 대한 연구가 활발해지고 있다. 더불어 감성 분석을 위한 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들에 대한 수집의 필요성도 높아지고 있다. 본 논문은 긍/부정어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하는 기존의 수집 방법에 대한 문제점에 대하여 해결방안을 제시한다. 기존의 수집 방법으로 일단 모든 URL들을 저장하고 필터링 과정을 거쳐 긍/부정 어휘가 풍부한 텍스트 문서들을 수집하고자 한다면 불필요한 텍스트 문서 저장과 필터링 과정에서 메모리와 시간을 낭비하게 된다. 기존의 수집 방법에 블룸 필터라는 자료구조를 적용시켜 메모리와 시간을 낭비하게 되는 문제점을 해결하고자 한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제41권2호
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• pp.107-126
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• 2010

교육은 목적(목표) 달성을 위해서 의도적이고, 계획적으로 학생을 변화시키는 과정이다. 따라서 초 중등학교의 현장에서는 교육목표를 매우 중요하게 다루고 있다. 이에 블룸은 1956년에 교육목표를 쉽게 설정할 수 있도록 인지적 영역, 정의적 영역, 심리 운동적 영역으로 구분하여 유목화한 교육목표분류학을 창안하였다. 1990년대 이후에는 21세기 교수-학습 이론을 반영하고, 블룸의 교육목표분류학이 갖는 문제점을 보완하고자 앤더슨과 크래스 홀, 마자노 등이 새로운 교육목표분류학을 제시하였다. 블룸, 앤더슨과 크래스홀 및 마자노 등이 제시한 교육목표분류학은 정보와 정보 처리의 과정을 다루고 있다는 점에서 정보활용과정 모형과 밀접하게 관련되어 있다. 이에 본 연구에서는 교육목표분류학과 대표적인 정보활용과정모형인 Big6 Skills을 상호 비교, 분석하여 정보활용과정모형을 재구조화하였다.

• 과학교육연구지
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• 제34권1호
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• pp.164-174
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• 2010

이 연구의 목적은 중학교 과학 생물영역의 총괄 평가 문항의 평가 목표를 블룸의 신 교육목표분류체계에 따라 분류하여 평가 목표의 특성을 파악하는 것이다. 대구지역 중학교 25개교로부터 총 1,711개의 총괄 평가 문항을 수집하여 블룸의 신 교육목표분류체계에 따라 각 문항의 평가 목표를 분석하였다. 총괄 평가 문항을 지식과정 차원의 목표분류틀로 분석한 결과, 사실적 지식에 대한 평가를 목표로 하는 문항이 대부분(67.6%)을 차지하였다. 인지과정 차원에서 표본 문항의 평가 목표는 기억하는가를 평가하는 것이 가장 우세하였다(76.1%). 문항의 주된 평가 목표들이 블룸의 신교육목표 분류체계 중 특정 영역에 치우쳐 있었고, 동일한 분류체계로 수업 목표를 분류했던 이전의 연구 결과와 비교했을 때, 수업목표와 평가 목표의 분포에 차이가 있었다. 학년별 문항의 평가 목표 수준을 분석한 결과, 학년이 올라감에 따라 변하는 인지 수준을 고려하여, 평가 목표를 선정하여야 함에도 불구하고 문항의 평가 목표에서 학년별 차이는 발견할 수 없었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권3B호
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• pp.152-158
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• 2008

최근 DDoS(Distributed Denial of Service) 공격이 네트워크 주요 위협요소로 부각되고 있다. 이들 공격은 주로 특정 victim에 다량의 패킷을 전송하는 특징을 가지기 때문에 발생 패킷들의 목적지 IP 주소를 모니터링하여 공격을 탐지하는 기법들이 제안되었다. 기존의 블룸 필터 탐지 기법은 구조가 간단하고 실시간 탐지가 가능한 장점을 갖지만 목적지 IP 주소의 세부 주소를 독립적으로 모니터링하므로 오탐지율이 높은 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 목적지 주소의 세부 주소 간 연관성을 정의하여 모니터링하는 확장된 블룸 필터 기반의 효율적인 목적지 주소 모니터링 기법을 제안한다. 제안한 기법에서는 세부 주소를 모니터링하는 테이블뿐만 아니라 세부 주소 간 연관성을 모니터링하는 추가 테이블을 유지한다. 시뮬레이션을 통한 성능 평가 결과 제안한 기법은 기존의 블룸 필터 탐지 기법보다 낮은 오탐지율을 보였다. 또한 공격 탐지 정확성 향상을 위하여 다층의 모니터링 구조를 제안하였으며, 층수와 추가 테이블의 수의 변화에 따라 정확도를 높일 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권7호
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• pp.73-84
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• 2020

지능정보기술로 인해 나타날 경제·사회의 혁신적 변화에 대응하기 위해 전 세계가 범국가적으로 다양한 노력을 기울이고 있다. 이에 본 연구는 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 지능정보화 역량을 구성하는 요소들을 파악하여 역량군과 그에 따른 세부역량을 도출하고자 하였다. 이를 위해 우선 블룸의 디지털 텍사노미에 관한 선행연구, 정보화 역량 및 국가 ICT 관련 정책에 대한 문헌분석을 실시하였고, 블룸의 디지털 텍사노미 관점을 본 연구에 맞게 수정·보완하여 이를 기준으로 지능정보사회에서 국가 공무원에게 요구되는 지능정보화 역량을 정의하고, 잠정적 역량 구성요소를 도출하였다. 그리고 5명의 교육(공)학 및 정보화 전문가, 정보화 업무 담당 공무원을 대상으로 전문가 검토를 실시하였고 그 결과, 7개 역량군에서 22가지 역량이 도출되었다. 본 연구를 통해 도출된 지능정보화 역량은 국가 지능정보화 인적역량개발을 강화하고 활성화하기 위한 기초자료로 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.371-381
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• 2011

최근 데이터베이스내의 개인정보의 유출이 사회적으로 이슈가 되고 있다. 개인의 민감한 정보를 보호하기 위한 최선의 방법은 데이터 암호화이다. 그러나 데이터를 암호화하면 질의어 처리가 어렵게 된다. 그러므로 데이터베이스를 보호하고 질의어 처리를 효율적으로 하기 위한 많은 방법들이 제안되고 있다. 본 논문에서는 기존의 연구에 대한 방법을 분석하고, 의료정보 데이터베이스내의 범위특성을 가진 데이터를 암호화하기 위한 방안으로서 버킷 방식과 블룸필터 방식을 이용한 복합적인 방법을 제안하였다. 버킷방식만을 적용한 경우에 비하여 본 논문에서 제안한 버킷방식과 블룸필터방식을 융합하여 적용한 경우에는 버킷의 개수를 늘일 수 있고, 이에 따른 사용자 데이터의 분포 노출을 방지할 수 있으며, 결과적으로 검색속도를 높일 수 있음을 알 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권3호
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• pp.165-170
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• 2010

본 논문에서는 센서 네트워크에서 효율적인 조인 처리를 수행하여 통신비용을 최소화할 수 있는 인-네트워크 조인 기법인 SBJ(Semi & Bloom Join)를 제안하였다. SBJ는 하이브리드 기법으로 배터리 소모를 줄이기 위하여 송, 수신하는 데이터의 크기를 줄이는 방법으로 블룸 필터(Bloom Filter)를 이용하여 데이터의 내용을 필터링하도록 하였다. 기존 데이터 대신 작은 크기의 필터링 된 값을 전송함으로써 배터리 소모를 줄이게 된다. SBJ는 조인 처리의 이른 단계에서 조인 결과에 해당되지 않는 데이터를 제거하여 불필요한 통신비용을 감소하여 통신비용을 최소화하기 위한 네트워크 내에서 효율적인 조인 질의 수행 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 기존의 조인 기법들과 비교한 결과 SBJ 기법은 블룸 필터를 이용하여 데이터를 필터링 함으로서 센서 노드 배터리 소모량을 크게 줄였으며, 통신 반경에 대한 통신비용도 훨씬 효과적이었다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.60-70
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• 2018

클라우드 환경에서 다수의 사용자가 물리적 서버를 가상화하여 사용할 수 있도록 편의성을 제공하는 Software Defined Storage(SDS)를 적용하고 있지만 한정된 물리적 자원을 고려하여 공간 효율성을 최적화하는 솔루션이 필요하다. 기존의 데이터 중복제거 시스템에서는 서로 다른 스토리지에 업로드 된 중복 데이터가 중복제거되기 어렵다는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도기반 클러스터링과 다중 계층 블룸 필터를 적용한 분산 중복제거 기법을 제안한다. 라빈 해시를 이용하여 가상 머신 서버들 간의 유사도를 판단하고 유사도가 높은 가상머신들을 클러스터 함으로써 개별 스토리지 노드별 중복제거 효율에 비하여 성능을 향상시킨다. 또한 중복제거 프로세스에 다중 계층 블룸 필터를 접목하여 처리 시간을 단축하고 긍정오류를 감소시킬 수 있다. 실험결과 제안한 방법은 IP주소 기반 클러스터를 이용한 중복제거 기법에 비해 처리 시간의 차이가 없으면서, 중복제거율이 9% 높아짐을 확인하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.848-854
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• 2015

최근 데이터베이스 보안을 위한 다양한 암호화 방법이 제안되고 있다. 이러한 암호화 방법들은 사용자의 민감한 데이터를 효과적으로 보호할 수 있지만 데이터베이스 질의어에 대한 검색 성능이 저하된다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 블룸필터에서의 선택적 요소 단위의 암호화 방식을 제안하였다. 그리고 다수의 질의어를 통하여 기존에 제안된 튜플 암호화 방식과 성능을 비교하였다. 결과적으로 민감한 정보에 대하여 요소 암호화 방법을 적용하고, 이에 대한 인덱스로서 블룸필터를 사용한 제안 방식이 기존에 제안된 방식보다 검색 시간이 매우 빠르게 나타남을 알 수 있다.