발견된 Web Usage 패턴들은 분석하는 전문가에게는 불필요하고 흥미롭지 못해 의사결정에 도움이 못되는 경우가 많다. 따라서 발견된 패턴에 대한 도메인 전문가의 사전 Belief에 기반한 패턴 검증 과정이 필요하다. 발견된 패턴의 유용성 여부는 패턴의 Unexpectedness를 측정함으로써 결정할 수 있다. 본 논문에서는 패턴의 Unexpectedness를 전문가의 Belief에 기반하여 검증하기 위한 새로운 방법론 제안한다. 발견된 패턴과 전문가 Belief를 매칭 알고리즘을 이용하여 패턴을 4가지(완전일치, 조건부 일치, 결과부 일치, 완전 불일치)로 분류하는 1차 검증과 1차 검증 결과의 4가지 분류데이터를 통계적 추론 방법인 Dempster-chafer에 적용한 2차 검증으로 나뉜다. 1차 검증 과정은 패턴의 분류 용이성을 부여하나 패턴의 Unexpectedness에 대한 신뢰성을 제공하지 못한다. 이 문제점을 2차 검증 과정을 통해 해결한다.
최근 피싱의 한 유형으로 등장한 파밍은 웹 사이트를 위조하여 개인정보를 탈취하는 공격이다. 신뢰받는 기관(금융, 정부 등)의 사이트로 위장하여 개인정보를 탈취하는 방식은 같으나 차이점은 피싱의 경우 유사 도메인을 이용하는 경우가 많아 사용자가 주의를 기울이면 공격을 피할 수 있다. 하지만, 파밍의 경우 DNS 스푸핑을 이용하여 사용자가 정확한 도메인주소(URL)를 입력 하더라도 공격자가 미리 만들어둔 위장 웹 서버로 접속이 되기 때문에 사용자가 주의 깊게 살펴보아도 공격을 인지하기 어렵다. 본 논문에서는 파밍 공격에 사용되는 DNS 스푸핑에 대해 논의하고 파밍 탐지기법에 대해 소개한다. 궁극적으로는 파밍 탐지기법들을 비교 및 분석한 후 실제 구현을 위해서 극복해야 할 한계점을 알아본다.
본 논문에서는 기존의 요약 태스크에서 주로 사용하는 인코더-디코더 모델과 디코더 기반의 언어 모델의 성능을 비교한다. 요약 태스크를 평가하는 주요한 평가 지표인 ROUGE 점수의 경우, 정답 요약문과 모델이 생성한 요약문 간의 겹치는 단어를 기준으로 평가한다. 따라서, 추상적인 요약문을 생성하는 언어 모델의 경우 인코더-디코더 모델에 비해 낮은 ROUGE 점수가 측정되는 경향이 있다. 또한, 최근 연구에서 정답 요약문 자체의 낮은 품질에 대한 문제가 되었고, 이는 곧 ROUGE 점수로 모델이 생성하는 요약문을 평가하는 것에 대한 신뢰도 저하로 이어진다. 따라서, 본 논문에서는 언어 모델의 요약 성능을 보다 다양한 관점에서 평가하여 언어 모델이 기존의 인코더-디코더 모델보다 좋은 요약문을 생성한다는 것을 보인다.
본 논문은 UPnP 기반의 홈 네트워크 환경에서 AV 서비스를 이용하는 사용자가 홈 네트워크 도메인내의 위치 이동에 따라 디바이스의 전환을 요구하는 경우 유연하게 상호연동 서비스하기 위한 UPnP AV 프레임워크를 제안한다. 사용자는 AV 서비스를 받기 위하여 이동단말기기 뿐만 아니라 데스크탑 그리고 셋탑박스 등의 다양한 형태의 UPnP 디바이스 환경을 이용할 수 있다. 하나의 디바이스에서 제공되는 컨텐츠는 미디어 랜더러와 컨트롤 포인트에 의해 다른 디바이스 환경에서 사용자의 조작 없이 미디어를 연속하여 제공 받을 수 있다. 논문에서 제안된 UPnP AV 프레임워크 서비스는 사용자의 이동에 따라 단말에서 컨텐츠 재생을 위한 미디어 랜더러와 서로 다른 디바이스의 미디어 랜더러에 서비스하기 위한 컨트롤 포인트 그리고 컨텐츠가 제공되기 위한 미디어 서버로 구성된다. UPnP 포럼에서 정의하는 표준 서비스에 UPnP 프로토콜의 특성을 이용한 SwitchingModule과 접근제어목록을 기반으로 사용자 인터렉션을 설계하여, 사용자의 디바이스 전환에 따라 AV 컨텐츠를 제공하기 위한 신뢰성있는 미디어 서비스를 지원한다.
오늘날의 기업은 상품을 판매하는 것 뿐만 아니라 기업의 신용과 이미지를 위해 그 상품에 대한 사후처리(After Service) 업무에 많은 투자를 하고 있다. 이러한 양질의 사후서비스를 고객에게 공급하기 위해서는 많은 인력을 합리적으로 관리해야 하고 요청되는 고장수리 서비스 업무를 빠르게 해결하기 위해서는 업무를 인력들에게 합리적으로 배정을 하고 회사의 비용을 최소화하면서 정해진 시간에 요청된 작업을 처리하기 위해서는 인력들에게 작업을 배정하고 스케줄링하는 문제가 발생된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 화학계기의 A/S 작업을 인력에게 합리적으로 배정하는 스케줄링 시스템에 관한 연구이다. 먼저 스케줄링 모델을 HP 사의 화학분석 및 시스템을 판매, 유지보수 해 주는 "영진과학(주)"회사의 작업 스케줄을 분석하여 필요한 도메인과 고객서비스전략과 인력관리전략에서 제약조건을 추출하였고 여기에 스케줄링 문제를 해결하기 위한 방법으로 제약만족문제(CSP) 해결기법인 도메인 여과기법을 적용하였다. 도메인 여과기법은 제약조건에 의해 변수가 갖는 도메인의 불필요한 부분을 여과하는 것으로 제약조건과 관련되어 있는 변수의 도메인이 축소되는 것이다. 또한, 스케줄링을 하는데에 있어서 비용적인 측면에서의 스케줄링방법과 고객 만족도에서의 스케줄링 방법을 비교하여 가장 이상적인 해를 찾는데 트래이드오프(Trade-off)를 이용하여 최적의 해를 구했으며 실험을 통해 인력에게 더욱 효율적으로 작업들을 배정 할 수 있었고 또한, 정해진 시간에 많은 작업을 처리 할 수 있었으며 작업을 처리하는데 있어 소요되는 비용을 감소하는 결과를 얻을 수 있었다. 검증하였다.를, 지지도(support), 신뢰도(confidence), 리프트(lift), 컨빅션(conviction)등의 관계를 통해 다양한 방법으로 모색해본다. 이 연구에서 제안하는 이러한 개념계층상의 흥미로운 부분의 탐색은, 전자 상거래에서의 CRM(Customer Relationship Management)나 틈새시장(niche market) 마케팅 등에 적용가능하리라 여겨진다.선의 효과가 나타났다. 표본기업들을 훈련과 시험용으로 구분하여 분석한 결과는 전체적으로 재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
MPLS(Multi-Protocol Label Switching) 도메인의 경계에 위치하는 MPLS LER(Label Edge Router) 시스템은Ingress 또는 Egress 라우터로 동작하여 기존의 인터넷 망과의 접속 역할을 담당하는데, MPLS LER 시스템의 구성요소 중 포워딩 엔진(Forwarding Engine) 장치는 MPLS LER 시스템의 IP 패킷 처리 능력을 좌우하는 핵심적인 역할을 담당한다. MPLS 도메인 위에서 서비스가 이루어지는 가상 사설망(VPN)은 공공의 네트워크를 마치 자신의 사설망처럼 사용할 수 있고, MPLS LER 시스템의 성능에 따라 고 신뢰성 및 QoS 보장 등의 장점으로 인해 인트라넷 구축을 위한 최적의 수단으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 전체 MPLS 도메인의 핵심적인 역할을 담당하는 MPLS LER 시스템의 라우팅 컨트롤러와 포워딩 엔진 장치 사이에서 효율적인 라우팅&포워딩 엔트리 제공 방안을 제안하고, 이를 기반으로 MPLS 망에서 IP VPN 지원 방안을 제안한다. 또한 제안한 방안에 따라 MPLS-VPN 서비스를 위해 MPLS-VPN 서비스 제어 기능부와 MPLS-VPN 동작 절차, VPN 그룹 구성 및 LSP 설정 절차를 설계한다.
본 연구는 MUSE 감성 코퍼스를 활용하여 문장의 극성과 키워드의 극성이 얼마만큼 일치하고 일치하지 않은지를 분석함으로써 특히 문장의 극성과 키워드의 극성이 불일치하는 유형에 대한 연구의 필요성을 역설하고자 한다. 본 연구를 위하여 DICORA에서 구축한 MUSE 감성주석코퍼스 가운데 IT 리뷰글 도메인으로부터 긍정 1,257문장, 부정 1,935문장을, 맛집 리뷰글 도메인으로부터는 긍정 2,418문장, 부정 432문장을 추출하였다. UNITEX를 이용하여 LGG를 구축한 후 이를 위의 코퍼스에 적용하여 나타난 양상을 살펴 본 결과, 긍 부정 문장에서 반대 극성의 키워드가 실현된 경우는 두 도메인에서 약 4~16%의 비율로 나타났으며, 단일 키워드가 아닌 구나 문장 차원으로 극성이 표현된 경우는 두 도메인에서 약 25~40%의 비교적 높은 비율로 나타났음을 확인하였다. 이를 통해 키워드의 극성에 의존하기 보다는 문장과 키워드의 극성이 일치하지 않는 경우들, 가령 문장 전체의 극성을 전환시키는 극성전환장치(PSD)가 실현된 유형이나 문장 내 극성 어휘가 존재하지 않지만 구 또는 문장 차원의 극성이 표현되는 유형들에 대한 유의미한 연구가 수행되어야 비로소 신뢰할만한 오피니언 자동 분류 시스템의 구현이 가능하다는 것을 알 수 있다.
리커시브 DNS(Recursive DNS)는 사용자 PC환경에서 1,2차 DNS로 설정되어 사용자의 1차적인 DNS 질의에 대한 도메인 네임 레졸루션(Domain Name Resolution)을 수행하는 중요한 DNS이다. 현재 전체 인터넷의 트래픽 중 DNS 트래픽은 많은 양을 차지하고 있으며 IPv6로의 전이에 따라 DNS 질의 응답 실패에 따른 불필요한 트래픽이 매우 증가할 것으로 예상된다. 또한 리커시브 DNS의 경우 악의적인 공격에 따른 DNS 서버의 불능 상태가 발생 시 이를 복구하고 사용자에게 신뢰적인 DNS 서비스를 제공할 수 있는 메커니즘이 부족한 상태이다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 애니캐스트(Anycast) 전송 기술을 리커시브 DNS에 적용하여 IPv6 DNS 도입에 따라 발생할 수 있는 불필요한 트래픽과 지연을 최소화한다. 또한 사용자에게 1차로 설정된 리커시브 DNS로의 질의 응답 실패 시에 실패 복구를 위한 리커시브 DNS로써 애니캐스트 리커시브 DNS를 설정하도록 하여 사용자에게 투명하고 공격에 안정적인 도메인 네임 서비스를 제공할 수 있는 방안을 제안한다.
다양한 실세계의 표현은 주관적인 의미가 내포되어 있어 데이터의 모델링 과정이 보다 중요하며 이 과정에서 데이터 손실을 최소화시켜야 한다. 이러한 성향의 모든 데이터를 수용하기위한 퍼지데이터베이스 시스템 구축시에는 데이터가 퍼지 집합으로 표현되어야 하고 불확실하고 다양한 형태의 질의가 가능하며 신뢰성 있는 응답 제시되어야 한다. 본 논문에서는 불활실함의 의미를 최대한 반영하여 표현을 다양화 시키고 사용자의 주관적인 인식수용을 위한 데이터의 개별화와 레벨의 다양화를 위한 클러스터링(clustering)기법을 보인다. 이를 통해 영역구조를 병합 분리시켜 데이터베이스의 릴레이션에서의 도메인요소의 첨가와 삭제를 통하여 자유로운 질의에 대한 불확실성이 감소된 응답과 융통성이 부여된 퍼지질의 처리를 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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