DOC 20판에서는 보조표 활용을 위하여 다양한 형태의 주기(Note)가 여러 곳에 마련되어 있다. 이 주기는 새로운 학문들이 이전판의 분류체재와의 중복성을 극복하고, 정확한 문헌분류를 위한 중요한 문법규칙들을 포함하고 있다. 그러나. 기술된 주기의 다양성이 제대로 정리되어 있지 않아서 이 주기의 활용은 미흡한 실정이다. 따라서, 본 연구는 DDC 20판의 보조표 T1(표준세분표: Standard Subdivisions) 및 T2(지리, 시대, 인물 구분표: Geographic Areas, Historical Periods, Persons)에 대안 이용주기를 통계적 빈도수를 고려하여 분석하고, 분석된 주기를 유형별로 분류하여 각 유형별 분류기호 생성 문법을 마련하였으며, 분류기호 생성 문법을 유도트리(Derivation tree)를 활용하여 정확한 분류과정을 예시하고, 이를 자동분류시스템으로 활용할 수 있는 분류진원 전문가시스템 모형을 설계하였다.
뉴럴넷 기술이 발전과 힘께 다양한 분야에서 획기적인 성능 향상이 이루어지고 있다. 이미지 압축 분야에서도 기존의 전통적인 툴 제인 구조의 압축 방식에서 벗어나 종단간(end-to-end) 뉴렬넷 기반의 이미지 압축 기술에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 특히 최근 네트워크를 통해 변환된 피쳐 데이터의 엔트로피를 최소화하는 방식에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있으며, 이에 기반한 최근의 연구는 VVC 화면 내 코딩 기술보다 우수한 코딩 효율성을 제공하고 있다. 그러나 변환된 피쳐 데이터에 대한 특성 분석은 부족한 실정이며, 이에 본 논문에서는 엔트로피 최소화 기반 종단간 이미지 압축 네트워크의 피쳐 공간 데이터에 대한 공간적 (spatial) 상관관계와 채널간(inter-channel) 상관관계(correlation)를 분석하고, 나아가 최근 제안된 종단간 이미지 압축 네트워크의 문맥 기반 예측 기능을 통해 잔존하는 데이터 중복성이 효과적으로 제거됨을 보인다.
정보제품에 대한 보안성 평가를 통해 정보보안 사고를 사전에 예방하기 위해 각 국에서는 독자적인 보안 평가기준을 만들어 시행하여 왔다. 이들 기준간에는 호환성이 없으며, 평가결과가 상호 인증되지 않기 때문에 평가의 중복성 문제를 유발하였다. 이러한 문제를 해결하기 위한 새로운 보안 평가기준으로 최근에 CC(Common Criteria)가 발표되었다. 본 고에서는 보안 평가기준의 중요성 인식제고와 이 분야의 국내 기술 발전계획을 수립하는 데 필요한 기초 자료를 제공하기 위해 우선 보안 평가기준의 발전과정을 전반적으로 살펴보고, 향후 국제 표준으로의 채택이 유력시 되어 주목을 받고 있는 CC가 무엇이며 어떤 특성을 갖는지 분석하였다. 또한 보안 평가기술의 향후 발전 전망과 이에 따른 우리의 바람직한 대응 방안을 제시하고자 한다.
연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.
한국어 어절의 모든 가능한 형태소 분석 결과는 형태소 격자 구조로 대응된다. 즉, 형태소 분석과정은 형태소 격자 구조를 만드는 과정과 동일하다고 말할 수 있다. 기존의 방법들은 여러개의 가능한 분석 결과에 중복되는 형태소들을 그대로 저장하여 자료 관리의 비효율성이 있었다. 본 논문에서 설명하는 형태소 분석기는 형태소 분석의 중간 결과를 공유하여, 자료의 중복 저장을 피했고, 모든 가능한 형태소 분석 결과를 형태소 격자 구조의 가능한 모든 경로로 대응하였다. 한편, 형태소 배열 규칙은 품사 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 추출되었다. 또한, 사전도 품사 태깅된 말뭉치로부터 자동으로 구축되었으며, 굴절된 형태소는 등록되지 않는다. 그러나 불규칙 및 축약 현상에 관한 정보는 수동으로 추가되었다. 불규칙 및 축약 현상의 발생 가능 위치는 한글 자소 패턴에 의해서 찾아지고, 이들 현상의 처리는 절차적인 방법에 의해 해결되었다.
본 연구는 홈 네트워크 인터페이스 모델에서의 관측 데이터를 기반으로 기존의 시스템 중심의 분석이 아닌 사용자 행위 분석에 초점을 두고 있다. 다양한 사용자 행위 자료를 분석하여 사용자 행위 모델링을 하는 것은 어려운 작업이다. 우리는 가능한 제한된 사용자 행위를 추출하기위해 목적(Goal) 지향의 사용자 행위분석을 제안하며, 정확한 사용자 행위 및 패턴을 식별/추출하기위해, 분석 자동화 도구를 구현하였다. 이는 행위 패턴의 중복성 및 빈도수를 측정하여, 사용자의 중요한 행위를 식별하기 위함이다. 본 논문에서는 수작업의 오류를 방지하고 사용자의 중요한 행위 분석을 통해 시스템을 쉽게 모델링 및 개발을 하고자, 사용자 행위 분석 도구인 UBA(User Behavior Analyst)를 제안한다.
중복 제거는 데이터를 효과적으로 관리하여 저장 공간의 효율성을 높이기 위한 기능이다. 중복 제거 기능이 시스템에 적용되면 저장되어 있는 파일을 청크 단위로 분할하고 중복되는 부분은 하나의 청크로만 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 하지만 중복 제거된 데이터에 대해 상용 디지털 포렌식 도구에서 파일시스템 해석을 지원하지 않으며, 도구로 추출된 원본 파일을 실행하거나 열람할 수 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 중복 제거 기능을 적용할 수 있는 윈도우 서버 2012 시스템을 대상으로 청크 단위의 데이터를 생성하는 과정과 그 결과로 생성되는 파일의 구조를 분석하고, 기존 연구에서 다뤄지지 않은 청크가 압축되는 경우에 대해서도 분석결과를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 포렌식 조사에서 적용할 수 있는 수집 절차와 원본 파일로 재조합하기 위한 방법을 제시한다.
원자력발전소에서 Common Mode Failures (CMFs)가 상당한 관심을 모으고 있다. 이 논문에서는 중복 시스템의 비가용도(Unavailability)에 있어서의 전체 CMFs를 잠재적 CMFs(Potential CMFs)와 의존성 인간 실수에 의한 CMFs (CMFs of dependent human error)로 나누어 이론적으로 고찰하였다. 결론적으로, 인간 실수의 의존성이 높아질수록 전체 CMFs는 의존성 인간실수에 의해서 주로 영향을 받는다고 할 수 있다. 역으로, 인간 실수의 의존성이 낮아질수록, 전체 시스템의 비가용도는 기계적 고장이나 의존성 인간실수보다 잠재적 CMFs에 의해 지배된다고 할 수 있다. 그리고, 중복 시스템의 비가용도에 있어서 전체 CMFs가 기계적 고장보다 주된 요소임도 알 수 있었다.
한 환자에서 두개 이상의 중복암이 발생하는 경우는 매우 드물게 알려져 왔으나 근래에 들어와 치료법의 발달로 환자의 수명이 연장되고 진단법이 발달되면서 그 보고가 증가되고 또한 관심도 높아지고 있는 상태이다. 따라서 이런 중복암을 가진 환자의 특성을 분석함으로써 발생할 수 있는 2차 3차 암의 조기 발견 및 나아가서는 발암 물질과 유전적 요인 등을 찾아 암의 치료 및 예방에 이응 할 수 있겠다. 이에 $1978.7\~1986.8$까지 8년간 서울 대학교 병원에서 중복암으로 진단되어 치료받은 121예를 대상으로 하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 전체 발생율은$0.7\%$이 있으며 이중 2중복암이 119례, 3중복암이 2례 있었다. 동시성은 (6개월 이내) 51례, 속발성은 (6개월 이상) 70례이었으며 속발성의 경우 $70\%$이상에서 3년내에 2차 암이 발생했다. Moertel분류에 의한 mvlticentriz은 $11.6\%$로 다소 낮은 빈도를 보였으며 다른 장기에 발생한 중복암 중에서는 위암과 간암, 위암과 직장암의 빈도가 가장 높았다.
중앙집중형 데이터베이스는 데이터 관리가 용이하나 통신장애나 사이트 고장시 전체시스템 중지로 인해 신뢰성과 가용성문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 중복데이터베이스가 출현되었다. 그러나 갱신거래가 많이 발생되는 경우에는 중복 데이터에 대해서 갱신이 동일하게 이루어져야 하므로 동기화로 인한 메시지부담과 거래가 지연됨에 따라 동시성이 감소되는 문제가 발생하게 된다 이 논문은 가용성과 신뢰성을 향상시키기 위한 완전 중복 데이터베이스에서 거래들의 병행성의 정도를 높이기 위한 동시성제어 알고리즘을 제안한다. 중복 데이터 베이스에서 시스템 성능을 향상시키기 위해서는 거래가 제출된 사이트에서 마지막 연산까지 수행시키고, 기록 연산들로 구성된 갱신 전용거래를 모든 사이트에서 독립적으로 수행하도록 한다. 각 사이트에서 수행되는 갱신전용거래의 일관성은 모든 사이트에서 갱신그래프를 유지하여 보장한다. 제안하는 동시성 제어 기법은 각 사이트에서 거래들이 동시에 수행할 수 있게 함으로써 거래들의 병행수행정도를 향상시킬 수 있다. 제안하는 동시성 제어 기법의 실제 구현 및 실험을 통한 결과를 분석하여 기존의 방법보다 보다 더 빠른 응답률과 더 적은 철회율을 가져옴을 성능 평가를 통해 우수성을 보여준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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