• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2012.05b
• /
• pp.835-838
• /
• 2012

최근 스마트폰의 폭팔적인 증가와 함께 사용 환경개선도 이루어 지고 있다. 또한 Wi-Fi 존의 증가와 LTE같은 빠른 네트워크 환경은 사용자 중심의 수 많은 앱을 탄생시키고 있다. 안드로이드는 애플의 iOS와는 다른 오픈소스 정책으로 플랫폼 소스가 공개되어 있어 많은 개발자가 쉽게 접근이 가능하다. 그러나 안드로이드는 앱(App) 검증 체계가 미흡하기 때문에 악성코드 등으로 인한 위협요소가 존재하고 있다. 또한 파일 시스템은 임의적 접근제어방식으로 공격자가 취약점을 통해 관리자 권한을 얻어 시스템 자원을 제어할 수 있기 때문에 위협요소가 다분하다. 본 논문에서는 스마트폰 앱이 호출하는 시스템 API 및 네트워크 자원사용 패턴을 분석하여 부정 앱을 차단하는 방법을 제안하였다. 제안 방법으로 실험한 결과 API호출 빈도 및 자원 사용률이 최소 기준치 이하로 검출된 경우를 제외한 평가대상은 모두 검출하여 보안성 강화에 효과적인 것으로 실험을 통하여 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.06a
• /
• pp.430-432
• /
• 2006

최근 인터넷 서비스 공급 및 사용자의 폭발적인 증가로 클러스터 파일 시스템에 대한 관심이 높아졌다. 이에 많은 클러스터 파일 시스템이 개발되었지만, 데이터의 가용성 측면에서 문제가 있었다. 이 가용성 문제를 해결하기 위한 방안으로 패리티 서버를 사용하는 방법과. 전체 파일 시스템을 복제하는 방법이 소개되었다. 그러나 이러한 방법들도 가용성을 완벽하게 지원하지 못하였으며 추가적인 비용 또한 발생하였다. 본 논문에서는 파일 시스템에 대한 접근 패턴을 고려한 클러스터 파일 시스템, HA-PVFS를 제안한다. HA-PVFS는 파일 시스템에 존재하는 모든 파일이 아닌, 자주 사용되는 파일만을 접근 패턴을 분석하여 부분 복제함으로써 데이터의 가용성을 지원한다. 따라서 HA-PVFS를 통해 기존의 방법보다 낮은 비용으로 높은 가용성을 보장해 줄 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04d
• /
• pp.298-300
• /
• 2003

모바일 컴퓨팅 환경에서 서버와 클라이언트 간에 데이터 전송은 대역폭의 차이로 인해 비대칭적 통신 구조를 이룬다. 이와 같은 제한된 환경에서 정보 전달은 한번의 전송으로 다수의 클라이언트에게 서비스를 제공하는 브로드캐스트 기법이 효과적이다 하지만 브로드캐스트 방식은 전송되는 데이터의 양이 많을 경우 클라이언트 측에서는 필요한 서비스를 제공받기 위해 높은 접근대기 시간을 갖는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 클라이언트 요청 정보를 프로파일 형태로 서버측에 저장하고 이를 데이터 마이닝 기법을 사용해서 자주 요청되면서 서로 연관성이 높은 데이터 패턴을 추출하여 전송함으로써 접근대기 시간을 줄 일수 있는 기법을 제안한다 또한 추출된 패턴도 정기적으로 브로드캐스트 함으로써 클라이언트 측에서 예견적인 프리패치와 캐쉬 재배치를 통해 배터리 소비량을 줄이는 방법을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2015.10a
• /
• pp.1098-1101
• /
• 2015

최근 클라우드 컴퓨팅에 대한 관심이 고조됨에 따라, 아웃소싱된 암호화 데이터베이스 상에서의 영역 질의처리 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 연구 중 데이터 접근 패턴 보호를 지원하는 연구는 전무하다. 따라서 본 논문에서는 데이터 보호, 사용자 질의 보호 및 데이터 접근 패턴 보호를 모두 지원하는 암호화 데이터베이스 상에서의 영역 질의처리 알고리즘을 제안한다. 성능평가를 통해, 제안하는 기법이 정보보호를 지원하는 동시에 효율적인 처리 성능을 제공함을 보인다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2009.11a
• /
• pp.337-338
• /
• 2009

블로그문서의 의견극성분류 연구는 주로 기계학습기법에 기반한 방법이었고, 이때 주로 활용된 자질은 명사, 동사 등의 품사정보와 의견어 어휘정보였다. 하지만 하나의 의견어 어휘만을 고려한다면 그 극성을 판별하는데 필요한 정보가 충분하지 않아 부정확한 결과를 도출하는 경우가 발생할 수 있다. 본 논문에서는 여러 어휘를 동시에 고려하였을 때 보다 정확한 의견분류를 수행할 수 있을 것이라는 가정을 세웠다. 본 논문에서는 효과적인 의견어휘자질의 추출을 위하여 의견이 내포될 가능성이 높은 의견어휘를 기반으로 의존구문분석을 통해 의존트리패턴을 추출하였고, 제안하는 PF-IDF가중치를 적용하여 지지벡터기계(SVM)와 다항시행접근 단순베이지안(MNNB)알고리즘으로 비교 실험을 수행하였다. 기준시스템인 TF-IDF가중치 기법에 비해 정확도(accuracy)가 지지벡터기계에서 5%, 다항시행접근 단순베이지안에서 8.9% 향상된 성능을 보였다.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
• /
• v.33 no.2
• /
• pp.235-242
• /
• 2023

ORAM(Oblivious RAM) is an algorithm that defends side channel attacks when the user uses an untrusted server or hardware. ORAM defends against leaks of information by hiding data access patterns. However, ORAM is not in practical use because as ORAM reinforces hardware security, it also has a severe disadvantage in processing speed. In this paper, we suggest using newly introduced hardware, PIM (Process In Memory), to accelerate ORAM and use it practically.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.01a
• /
• pp.119-122
• /
• 2023

본 논문에서는 node.js에서 제공하는 oracledb, express, ejs 모듈을 이용해 데이터베이스에 저장되어 있는 철도 패턴 데이터를 라우터를 통해 정해진 경로로 전달하여 ejs 파일로 작성된 페이지에 접근하여 출력하는 웹 애플리케이션을 구현하고자 한다. 웹 애플리케이션의 사용으로 철도 데이터를 필요로 하는 기업이나 사용자가 보다 쉽고 빠르게 데이터를 확인하고, 이를 원하는 방향으로 이용할 수 있다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.24 no.2
• /
• pp.89-104
• /
• 2007

This research attempts to give a personalized recommendation framework in large-sized music contents environment. Despite of existing studios and commercial contents for recommendation systems, large online shopping malls are still looking for a recommendation system that can serve personalized recommendation and handle large data in real-time. This research utilizes data mining technologies and new pattern matching algorithm. A clustering technique is used to get dynamic user segmentations using user preference to contents categories. Then a sequential pattern mining technique is used to extract contents access patterns in the user segmentations. And the recommendation is given by our recommendation algorithm using user contents preference history and contents access patterns of the segment. In the framework, preprocessing and data transformation and transition are implemented on DBMS. The proposed system is implemented to show that the framework is feasible. In the experiment using real-world large data, personalized recommendation is given in almost real-time and shows acceptable correctness.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2009.02a
• /
• pp.1024-1029
• /
• 2009

중장년층 타겟 휴대폰 개발을 위하여, 타겟 사용자 인터뷰를 통해 실 사용패턴을 관찰하고 불편사항에 대한 실질적인 반응을 얻을 수 있다. 사전조사 및 2 차에 걸친 심층 인터뷰 결과로 도출된 guideline 에서 크게 접근성과 간결성의 두 개 category 를 interface design 시 고려할 것을 제안한다. 첫째, 접근성의 경우 물리적, 구조적, 화면 그래픽적 방법을v통하여 지원할 수 있다. 단축버튼 적용, 버튼 및 항목명의 한글 표기, 정보 표시 구조, 정보표시 순서의 조정을 통하여 사용성을 향상시킬 수 있다. 둘째, 간결성의 경우에는 정보의 선별, 강조와 제거 방법을 사용하여 지원 가능하다. 중장년층을 고려하였을 때 가독성을 향상시키는 것 또한 간결성 향상과 큰 관련이 있다. 보조를 위한 별도 기능을 추가하는 것과 정보가(information value)의 차별화, 화면복잡도의 조정을 통하여 사용성을 향상시킨다. 각 guideline 에 대한 사례를 서술하여 참고할 수 있도록 하였다. 기타 보조적 수단으로 중장년층을 사용성을 지원할 수 있는 기능의 추가, 기타 사용자 오류 패턴 연구를 소개한다. 이러한 일련의 사례연구를 통하여 특정 계층을 위한 interface 설계를 용이하게 하여 해당 계층이 만족스럽게 사용할 수 있고 더 나아가 시장에서의 차별화를 제공하는 휴대폰을 개발할 수 있다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.12 no.2 s.46
• /
• pp.231-242
• /
• 2007

The existing pattern mining methods[1,2,3,4,5,6,11,12,13] do not use location generalization method on the set of location history data of moving object, but even so they simply do extract only frequent patterns which have no spatio-temporal constraint in moving patterns on specific space. Therefore, it is difficult for those methods to apply to frequent pattern mining which has spatio-temporal constraint such as optimal moving or scheduling paths among the specific points. And also, those methods are required more large memory space due to using pattern tree on memory for reducing repeated scan database. Therefore, more effective pattern mining technique is required for solving these problems. In this paper, in order to develop more effective pattern mining technique, we propose new location generalization method that converts data of detailed level into meaningful spatial information for reducing the processing time for pattern mining of a massive history data set of moving object and space saving. The proposed method can lead the efficient spatial moving pattern mining of moving object using by creating moving sequences through generalizing the location attributes of moving object into 2D spatial area based on $R^*$-Tree and Area Grid Hash Table(AGHT) in preprocessing stage of pattern mining.