• Title/Summary/Keyword: 사용 패턴

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신경망을 이용한 구문패턴의 자동 학습 (A Automatic Learning of Syntactic Patterns by using Artificial Neural Network)

  • 임희석;한군희
    • 한국산학기술학회:학술대회논문집
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    • 한국산학기술학회 2006년도 추계학술발표논문집
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    • pp.245-249
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    • 2006
  • 구문분석 말뭉치를 구축하는 작업은 문법 전문가의 많은 시간과 노력을 필요로 하기 때문에, 문법 전문가의 수작업을 감소시켜 줄 수 있는 방법이 연구되고 있다. 기존 방법 중 하나로 구문패턴을 사용하는 방법이 있는데, 이 방법은 두 개의 구문패턴이 완벽하게 일치하는 경우에만 구문패턴을 적용하는 방법이다. 본 논문은 신경망을 사용하여 구문패턴을 학습하고, 다시 구문분석 말뭉치를 구축하는데 학습된 신경망을 적용하는 방법을 사용한다. 소량의 말뭉치에서 실험한 결과, 본 논문에서 사용한 방법이 기존의 방법보다 12%이상의 수작업 감소율을 나타냈다.

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웹 브라우징 패턴기반의 DDoS 공격탐지 (DDoS attack Detection based on Web Browsing Patterns)

  • 유성민;정우탁;정광운;박평구;류재철
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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    • pp.283-285
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    • 2012
  • 2009년 7.7 DDoS 공격을 기점으로 DDOS 공격에 HTTP-GET 프로토콜이 공격에 주로 사용되고 있다. 본 논문에서는 클라이언트에서 개인사용자의 웹 브라우징 패턴을 분석함으로써 HTTP-GET 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 웹 브라우징 패턴 분석에는 Markov Model을 사용하여 사용자의 정상적인 행동패턴을 계산하고, 공격을 탐지하는데 사용한다. 제안한 방법은 클라이언트에서 개인사용자에 대한 개별적인 웹 브라우징 패턴을 분석하기 때문에 서버에서보다 계산량이 적으며, 클라이언트 레벨에서 DDoS 공격을 조기에 탐지/차단함으로써 서버에서의 DDoS 공격 탐지에 의한 부하를 줄일 수 있다.

비정상 행위 탐지를 위한 신경망 기반의 데이터 클러스터링 (Data Clustering using a Neural Network for Anomaly Detection)

  • 김인영;장병탁
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 춘계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.31-34
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    • 2000
  • 코호넨 자기조직 신경망을 사용하면 클러스터링뿐만 아니라 그 데이터가 할당된 클러스터의 대표값(Centroid)과의 거리 차이(Quantization Error)를 알아볼 수 있다 이를 이용하면 어떤 데이터가 정상적인 분포를 따르는지 정상적인 분포에서 벗어나는 비정상적인 데이터인지 알 수 있고, 유닉스 시스템 사용자의 명령어 사용 패턴에 적용하여 어떤 사용자의 명령어 사용 패턴이 정상적인 것인지 비정상적인 것인지 알 수 있다. 본 논문에서는 유닉스 시스템 사용자 8명의 명령어 패턴을 클러스터링한 후 Quantization Error를 이용하여 비정상 패턴을 탐지하는 오프라인에서의 비정상 행위를 탐지하는 시스템을 구현하였다. 그리고 통계적인 학습 방법을 적용한 비정상 패턴 탐지와의 비교를 통하여 두 가지 비정상 패턴 탐지 결과가 동일함을 확인하였다.

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디자인 패턴 기반의 컴포넌트 모델링도구에 관한 연구 (A Study on Component Modeling Tool based on Design Pattern)

  • 서영준;송영재
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.437-440
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    • 2001
  • 현재 소프트웨어 개발 생산성과 품질을 개선하기 위해 컴포넌트 재사용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 특히 분산 개발 환경에서 팀 개발의 생산성을 향상시키기 위한 컴포넌트 재사용 방법이 연구되고 있다. 그러나, 이들 컴포넌트들을 효과적으로 개발, 공유, 관리하기 위한 방안이 부족한 상황이다. 따라서, 본 논문에서는 컴포넌트의 재사용성을 최대화하기 위하여 반복적 설계 문제를 해결하기 위한 구조를 갖고 있는 디자인 패턴을 대상으로 하는 공유 가능한 디자인 패턴 기반의 컴포넌트 개발 시스템을 제안하였다. 본 논문에서 제안하는 DPCM(Design Pattern Component Modeling) 도구는 추상적인 디자인 패턴 구조와 구체적인 컴포넌트 구조를 저장하기 위해 각각 별도의 Library를 구축한다. 그리고, 두 Library 사이에는 패턴 구조를 특정 애플리케이션에 적합하게 구체화하는 과정을 시각적으로 모델링 하며, 구체적인 구현 코드와 함께 COM 사양의 컴포넌트로 변환한다. 본 논문에서는 개발자들이 애플리케이션 개발에 필요한 컴포넌트를 제공 받을 수 있는 디자인 패턴 기반의 소프트웨어 컴포넌트 개발 도구의 방향을 제시하였다.

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개선된 유사성 검증 방법과 동적인 경계 변수를 이용한 ART1 알고리즘에 관한 연구 (A Study on ART1 Algorithm by Using Enhanced Similarity Test and Dynamical Vigilance Threshold)

  • 민지희;홍제형;김재용;김광백
    • 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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    • 한국멀티미디어학회 2003년도 춘계학술발표대회논문집
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    • pp.193-197
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    • 2003
  • 기존의 ART1 알고리즘은 입력 패턴과 저장 패턴간의 유사성 검증 방법의 문제점과 경계 변수에 따라 클러스터의 수와 인식률이 좌우되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 ART1 알고리즘을 개선하기 위하여 입력 패턴과 저장 패턴간의 Exclusive NOR의 놈(norm) 비율을 사용하는 유사성 측정 방법과 퍼지 접속 연산자를 이용하여 유사성에 따라 경계변수를 동적으로 조정하는 방법을 적용한 개선된 ART1을 제안한다. 제안된 방법에서는 1의 개수 비율이 아니라 같은 값을 가진 노드의 비율을 사용하여 유사성을 측정하고 경계 변수는 Yager의 합 접속 연산자를 사용하여 동적으로 조정한다. 제안된 방법의 성능을 확인하기 위하여 26개의 영문 패턴 분류 문제와 잡음이 있는 패턴 인식 문제를 대상으로 실험한 결과, 제안된 방법이 기존의 ART1 알고리즘 보다 경계 변수의 설정에 따라 민감하게 반응하지 않았고 인식률에서도 개선된 것을 확인하였다.

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FP-Tree를 기반으로 한 웹 사용 패턴에 대한 순차적 연관성 탐색 기법 . (A Sequential Association Rules Searching Methods for Web-Usage Patterns Based On Frequent-Pattern Tree)

  • 김영희;강우준;김응모
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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    • pp.25-27
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    • 2004
  • 대용량 웹 데이터베이스로부터 필요한 관련 정보를 탐색하고, 다양한 형태의 정보로부터 지식을 창출하는 일은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 복잡하고 다양한 형태의 패턴이 존재하고, 연속된 입력을 갖는 웹 데이터베이스에서 발생되는 빈발 패턴들을 효과적으로 저장할 수 있는 FP-Tree를 기반으로 하여 변화된 정보들을 능동적으로 유지하고 새로운 정보들에 U해 FP-Tree를 재구성하여 웹 페이지에 대한 유용한 패턴 정보와 사용자의 웹 사용 패턴 분석을 용이하게 한다. 그 결과 새로이 발견된 웹 사용 패턴들을 통해 웹 페이지의 구조적 정보와 구조적 연판 정보를 효과적으로 얻을 수 있다.

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웹 사용 정보 마이닝 기반의 동적 사용자 프로파일 생성 (Generator of Dynamic User Profiles Based on Web Usage Mining)

  • 안계순;고세진;정준;이필규
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제9B권4호
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    • pp.389-390
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    • 2002
  • 동적 웹 컨텐츠 제공에서 고객을 위한 추천서비스에 이르는 인터넷 기반의 전자상거래 애플리케이션에서는 고객이 어떤 성향을 가지고 있는가에 대한 정보를 획득하는 것이 중요하다. 웹 개인화의 대표적인 기술인 협력적 석과는 사용자의 정보를 정적인 프로파일 형태로 저장하여 사용자의 성향 변화를 빨리 획득할 수 없다. 또한 사용자의 명시적 평가 의존성, 확장성 부족, 다차원 공간 데이터에 대한 적용 어려움 둥의 문제점을 가지고 있다. 이와 같은 단점을 해결하기 위한 해결 방안으로 웹 사용 정보 마이닝(web usage mining)이 쓰이고 있다. 웹 사용 정보 마이닝은 서버에 축적된 웹 사용 데이터(web usage data)를 이용하여 패턴을 발견하는 기술이다. 특히 연관 규칙 생성 알고리즘으로 웹 사용 패턴(web usage pattern)을 찾고 패턴을 클러스터링하는 기술이 사용되고 있다. 그러나 연관 규칙 생성 알고리즘은 많은 수의 패턴들을 찾고 또 유용하지 못한 패턴을 발견하는 단점이 있다. 본 논문에서는 검증된 웹 사용 패턴을 이용한 동적 사용자 프로파일 생성 방법을 제안한다. 먼저 패턴 발견을 위해 연관 규칙 생성 알고리즘인 Apriori를 이용하고 사용자 프로파일을 위한 클러스터를 생성하기 위해 ARHP를 채택하였다. 클러스터를 생성하기 전에 Dempster-Shafer 이론을 이용하여 유용하지 못한 패턴을 제거하는 패턴 검증 과정을 수행한다. 검증된 패턴을 이용하여 클러스터를 생성하고 사용자의 현재 활성화된 세션에 따라 동적으로 사용자 프로파일이 생성된다

디자인 패턴을 적용한 닷넷 리모팅 공통 프레임워크 설계 및 구현 (Design and Implementation of .NET Remoting Common Framework Applied Design Pattern)

  • 강윤성;이준환;조한진
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제11권3호
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    • pp.36-47
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    • 2011
  • 현재의 소프트웨어 개발의 주요 쟁점은 재사용 가능한 유연한 소프트웨어의 개발이다. 이미 많은 소프트웨어의 성공적인 개발 경험은 소프트웨어의 환경에 따라 또는 구현하려는 모듈의 성격에 따라 공통된 모습을 패턴으로 추출하여 제시되고 있다. 경험된 패턴을 개발하고자 하는 목적에 맞게 선택하여 이를 재사용하면 빠르고 정확하게 소프트웨어를 개발할 수 있다. 이러한 개발은 성공과 실패에 따라 다른 새로운 경험이 되고 다시 재사용 된다. 소프트웨어 개발에 있어서 디자인 패턴의 적용은 선택이 아닌 필수 사항이 되었다. 본 논문에서는 재사용 가능한 소프트웨어 개발을 위해 분산통신 서비스 기술 중 하나인 닷넷 리모팅 기술을 사용하여 디자인 패턴을 적용한 공통 프레임워크를 설계하고 구현한다.

지질공학의 도면작업을 위한 새로운 해치패턴 (The new hatch patterns fbr drawings in geotechnical engineering)

  • 김지영
    • 지질공학
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    • 제2권2호
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    • pp.201-211
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    • 1992
  • CAD 시스템을 사용하여 지질공학적인 도면을 작성할 때 사용할 수 있는 해치패턴이 다양하지 못하며 그것들이 지질공학적인 기호로는 부적합하여 사용에 불편이 따랐으며 기호를 잘못 사용하는 경우도 지적되곤 하였다. 본 논문에서는 CAD 시스템에 의해 작성된 도면화일의 교환 및 용이한 수정작업을 위해 통일된 도면형식을 사용할 것을 제안하며 또한 해치패턴의 사용 상의 단점들을 극복하여 CAD 시스템을 활용할 수 있도록 하기 위해서 새로운 해치패턴을 고안하여 제작하였고 이를 이용하여 도면을 작성한 예를 제시하였다.

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신경망을 이용한 반자동 구문분석 말뭉치 구축도구 (Semi-Automatic Tree Annotating Workbench Using Neural-Networks)

  • 임준호;곽용재;박소영;임해창
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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    • pp.483-485
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    • 2003
  • 구문분석 말뭉치는 통계적 구문분석 분야의 필수적인 항목으로 많은 유용성을 가지지만, 말뭉치를 구축할 때 막대한 시간과 비용이 요구되기 때문에 구축자의 수작업을 감소시키는 방법에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 대량의 신뢰도 있는 구문분석 말뭉치를 구축하기 위해 신경망을 사용하는 반자동 구문 분석 말뭉치 구축도구에 대해서 설명한다. 개발된 도구는 구문패턴 추골, 신경망 학습, 반자동 구축의 세 단계로 구성된다. 구문패턴 추출 단계에서는 사용자가 정의한 자질집합을 사용하여 기존에 구축된 말뭉치에서 구문패턴들을 추출하고, 신경망 학습의 단계에서는 추출된 구문패턴들을 사용하여 신경망을 학습한다. 그리고, 반자동 구축 단계에서는 학습된 신경망을 사용하여 반자동으로 구문분석 말뭉치를 구축한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 다양한 자질집합을 조합하여 사용할 수 있고, 학습을 사용하기 때문에 학습 집합에 나타나지 않은 경우에 대해서도 합리적인 결정을 내릴 수 있다. 소량의 구문분석 말뭉치를 대상으로 실험한 결과, 본 논문에서 제안하는 방법이 약 42.5%의 수작업 횟수 감소율을 보였음을 알 수 있었다.

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