In this paper, we propose an approach to correlate alerts using a clustering analysis of data mining techniques in order to support intrusion detection system. Intrusion detection techniques are still far from perfect. Current intrusion detection systems cannot fully detect novel attacks. However, intrucsion detection techniques are still far from perfect. Current intrusion detection systems cannot fully detect novel attacks or variations of known attacks without generating a large amount of false alerts. In addition, all the current intrusion detection systems focus on low-level attacks or anomalies. Consequently, the intrusion detection systems to underatand the intrusion behind the alerts and take appropriate actions. The clustering analysis groups data objects into clusters such that objects belonging to the same cluster are similar, while those belonging to different ones are dissimilar. As using clustering technique, we can analyze alert data efficiently and extract high-level knowledgy about attacks. Namely, it is possible to classify new type of alert as well as existed. And it helps to understand logical steps and strategies behind series of attacks using sequences of clusters, and can potentially be applied to predict attacks in progress.
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2013.02a
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pp.655-655
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2013
그래핀은 높은 전자 이동도, 열전도도, 기계적 강도, 유연성 등의 고유한 특성으로 다양한 분야에 응용하기 위한 연구가 수행되고 있으며, 특히 전자 소자에의 적용에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 전자 소자에 적용하기 위해서는 성장 및 물성에 관한 규명, 응용 소자에 따른 특성 평가가 필요하다. 이러한 소자 특성은 그래핀 물성에 의한 영향이 기본적이지만 에칭, 전사 등의 공정 중 발생하는 오염, 표면 특성, 잔여물 등에 의한 물성 변화 또한 분석 및 제어에 관한 연구가 필요하다. 열화학증착법(thermal chemical vapor deposition)을 이용한 그래핀 합성은 구리 기판을 사용하며, 합성된 그래핀의 에칭, 박리 및 전사 공정이 있다. 이러한 공정 중 발생하는 오염 입자가 그래핀 표면에 흡착되거나, 제거되지 않은 PMMA 잔여물이 그래핀의 특성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 $CO_2$ 클러스터의 표면 충돌을 이용하여 이러한 오염 물질 및 잔여물을 제거하고 그래핀 표면을 평탄화하는 것에 관한 연구를 수행하였다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기 까지 성장 하게 된다. 클러스터를 이용한 표면 처리는 충돌에 의한 제거에 기반 한다. 따라서 생성 및 가속되는 클러스터로부터 대상으로 전달되는 운동량의 정도가 세정 특성에 영향을 미치며 이는 생성되는 클러스터의 크기에 종속적이다. 생성 클러스터의 크기 분포는 분사거리, 유량, 분사 각도, 노즐 냉각 온도 등의 변수에 관한 함수이다. 본 연구에서는 이러한 변수들을 제어하여 클러스터를 이용한 그래핀 표면 처리 실험을 수행하였다. 평가는 클러스터 표면 처리 전과 후의 특성 비교에 기반 하였으며, 광학 현미경을 이용한 표면 형상 측정, 라만분광 분석, AFM을 이용한 표면 조도 측정, 그래핀 면저항 측정 결과를 비교하였다. 평가 결과를 통하여 표면 처리를 하지 않은 그래핀에 비하여 면저항과 표면 조도가 낮아지는 것을 확인 할 수 있었다. 또한 클러스터 세정은 300 mm 웨이퍼 크기 이상의 대면적을 짧은 시간에 건식으로 세정할 수 있다는 장점이 있어 향후 최적화를 통해 그래핀 양산 시 특성 향상을 위한 후처리 방법으로 사용될 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 전형적인 비선형 회귀문제를 다루기 위해 슈뢰딩거 방정식에 의해 표현되는 Hilbert공간에서 수행되는 Quantum 클러스터링과 Mountain 함수를 이용하여, 수치적인 입출력데이터로부터 TSK 형태의 자동적인 퍼지 if-then 규칙의 생성방법을 제안한다. 여기서 슈뢰딩거 방정식은 분석적으로 확률함수로부터 유도되어질 수 있는 포텐셜 함수를 포함한다. 이 포텐셜의 최소점들은 데이터의 특성을 포함하는 클러스터 중심들과 관련되어진다. 그러나 이들 클러스터 중심들은 데이터의 수와 같으므로 퍼지 규칙을 생성하기 어려울 뿐만 아니라 수렴속도가 느린 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해서, 본 논문에서는 밀도 척도에 기초한 클러스터 중심의 근사적인 추정에 대해 간단하면서 효과적인 Mountain 함수를 이용하여 효과적인 클러스터 중심을 얻음과 동시에 적응 뉴로-퍼지 네트워크의 자동적인 퍼지 규칙을 생성하도록 한다. 자동차 MPG 예측문제에 대한 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 기존 문헌에서 제시한 예측성능보다 더 좋은 특성을 보임을 알 수 있었다.
Annual Conference on Human and Language Technology
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2001.10d
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pp.163-170
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2001
웹에서 정보를 찾고자 하는 사용자들을 돕기 위해서는 조직화된 방법으로 검색 결과들을 제시하는 것이 바람직하다. 이러한 목적을 위해, 문서 클러스터링 기법들이 제안되었다. 문서 클러스터링은 사용자들이 관심의 대상이 되는 문서들을 더욱 쉽게 배치할 수 있게 하고, 검색된 문서집합에 대한 개관을 손쉽게 얻을 수 있게 한다. 클러스터링 결과로 주어지는 각 클러스터의 주제를 사용자들이 빠르게 파악할 수 있게 하려면 클러스터 제목을 표현하는 문제가 중요시 된다. 본 연구에서는, 웹 디렉토리의 계층적 구조를 사용하여 자동으로 클러스터 제목을 생성하는 방법을 제안한다. 이 방법은 대상이 되는 클러스터에 있는 문서들의 내용과 부합되는 계층상의 노드를 계층구조 상에서 찾아내어, 계층구조의 루트로부터 그 노드에 이르는 경로명을 클러스터의 제목으로 사용자에게 제시하도록 한다. 본 연구에서 제안한 모델은 '야후' 디렉토리를 사용하여 실험되었다. 실험 결과, 실험대상 클러스터의 본래 제목과 정확하게 일치하는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 57.5% 의미적으로 본래 제목에 부합되는 제목을 찾을 수 있는 경우의 정확률이 대략 90%에 이른다는 것을 알 수 있었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.10c
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pp.748-750
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2001
Ad hoc 네트워크에서 클러스터링은 여러 채널을 효율적으로 사용 가능하게 하고 제어메시지의 교환부하를 감소시키며, 이동성 관리를 용이하게 하는 이점이 있다. 그러나 대부분의 클러스터 기반 Ad hoc 라우팅 연구에서 클러스터의 생성과 유지에만 초점을 맞추고 있고, 클러스터 구조를 이용하는 경우에는 많은 채널을 소비하고 클러스터 재구성시간이 심각하게 길어진다. 이에 본 논문은 클러스터 구조를 이용하여 클러스터 정보가 모든 네트워크에 한번만 전달되도록 해서 경로를 설정하는 방법을 제안한다. 이 방법은 또한 클러스터 정보가 전달되는 도중의 경로단절 시, 빠르게 대체경로를 획득한다.
The cultural cluster in Chuncheon was initiated in the late 1990s with the combination of diverse components, which were companies, a local government entity, educational institutions, and human resources. In order to hold ability of standing on its own way in a hard time when the local cultural industries could not had developed by themselves, it urgently required the encouragement policy in the name of industry development. GIMC (Gangwon Information & Multimedia Corporation) was established in this situation, and policy strategies for promoting the cultural cluster was decided on the basis of GIMC's strategies. This article analyzes the evolution process of the local cluster and suggests characteristics of its every stage--initiation, development, and decline--on the basis of cluster competition concept because of the problem to deal with the evolution process of cluster from the existing viewpoint. This article finds out that Chuncheon cluster embarked on cultural cluster strategies without concerning basic elements which had to be prepared from the initial stage. This problem worked as the serious obstacle hampering development of Chunchen cluster. This problem was the matter of policies in providing a direction of industry development as well as leading a local cultural cluster and led to a result of weakening the connection among cluster components. As a result, this article shows that the current status of Chuncheon cultural cluster is being entered the decline stage, and, therefore, suggests that the advanced policy to promote cluster for a next round is urgently needed. Stable closing the first round of cultural cluster policies and thorough preparation for the second round is the only practical solution to minimize side effects of cluster decline. It is the prerequisite to restore trust and, at the same time, reinforce relationship between members who consist of Chuncheon cultural cluster.
Various classification methods have been developed to reuse components. These classification methods enable the user to access the needed components quickly and easily. Conventional classification approaches include the following problems: a labor-intensive domain analysis effort to build a classification structure, the representation of the inter-component relationships, difficult to maintain as the domain evolves, and applied to a limited domain. In order to solve these problems, this paper describes a composite cluster analysis approach for component classification. The cluster analysis approach is a combination of a hierarchical cluster analysis method, which generates a stable clustering structure automatically, and a non-hierarchical cluster analysis concept, which classifies new components automatically. The clustering information generated from the proposed approach can support the domain analysis process.
Journal of Scientific & Technological Knowledge Infrastructure
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s.20
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pp.52-59
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2005
국가혁신체계로서 클러스터의 중요성과 더불어, 향후의 방향에 대해 논하고자 한다. 본 연구의 목적은 클러스터의 지역, 산업, 정책적인 특성을 파악하여서 미래의 발전방향을 파악해보기 위한 것이다. 일반적으로 클러스터는 지역적으로, 산업적으로 확산되는 가운데, 정책적 지원을 통한 성장을 기대하고 있다. 지역, 산업, 정책 클러스터로 구분하여 살펴본 결과, 지역 및 산업 간의 연결과 정책적 촉진(facilitate)은 불가피한 것으로 나타났다. 다만 정책은 클러스터의 진화에 필요한 합리적이고 객관적인 기준설정에 의해 실행되어야 하고, 궁극적으로 시장의 자율적 역할이 극대화되는 방향으로 전개되어야 할 필요성이 존재하고 있다. 따라서 클러스터 진화과정에서 시장의 자율 즉 새로운 비즈니스에 대한 시장의 엄격한 평가가 진행될 수 있도록 진화시키는 것이 중요하다고 하겠다.
교육데이터마이닝은 다양한 교육 환경에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하여 학습자들의 학습 유형, 학습 진도를 분석, 예측하고 교육 성취를 효과적으로 향상시키는 것을 목적으로 한다. 효과적인 교육데이터마이닝 결과를 얻기 위해서는 교육데이터에 대한 정제 과정이 필요하며 DBSCAN 클러스터링을 통해 교육데이터에 포함된 노이즈 데이터를 제거하고 생성된 각 클러스터에서 동일한 비율로 데이터를 추출함으로써 편향되지 않은 표본 데이터를 생성할 수 있다. 하지만 DBSCAN은 두 개의 전역 매개변수에 의해 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터를 생성할 수 없다는 문제점이 있으며 이는 교육 데이터를 정제함에 있어 치명적인 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 DBSCAN의 문제점을 개선하고 클러스터링 정확도를 향상시키기 위해 고정된 매개변수를 사용하지 않고 각 밀도분포에 대해 최적의 입력 매개변수를 결정함으로써 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터들을 효과적으로 생성하는 C-DBSCAN을 제안한다.
Kim, Ho-Jung;Choe, Hu-Mi;Yun, Deok-Ju;Lee, Jong-U;Gang, Bong-Gyun;Kim, Min-Su;Park, Jin-Gu;Kim, Tae-Seong
Proceedings of the Korean Vacuum Society Conference
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2011.02a
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pp.40-40
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2011
반도체 소자의 미세화와 더불어 세정공정의 중요성이 차지하는 비중이 점점 커지고, 이에 따라 세정 기술 개발에 대한 요구가 증대되고 있다. 기존 세정 기술은 화학약품 위주의 습식 세정 방식으로 패턴 손상 및 대구경화에 따른 어려움이 있다. 따라서 건식세정 방식이 활발하게 도입되고 있으며 대표적인 것이 에어로졸 세정이다. 에어로졸 세정은 기체상의 작동기체를 이용하여 에어로졸을 형성하고 표면 오염물질과 직접 물리적 충돌을 함으로써 세정한다. 하지만 이 또한 생성되는 에어로졸 내 발생 입자로 인해 패턴 손상이 발생하며 이러한 문제점을 극복하기 위하여 대두되는 것이 가스클러스터 세정이다. 가스 클러스터란 작동기체의 분자가 수십에서 수백 개 뭉쳐 있는 형태를 뜻하며 이렇게 형성된 클러스터는 수 nm 크기를 형성하게 된다. 그리고 짧은 시간의 응축에 의해 수십 nm 크기까지 성장하게 된다. 에어로졸 세정과 다르게 클러스터가 성장할 환경과 시간을 형성하지 않음으로써 작은 클러스터를 형성하게 되며 이로 인해 패턴 손상 없이 오염입자를 제거하게 된다. 이러한 가스 클러스터 세정을 최적화하기 위해서는 설계 단계부터 노즐 내부 유동의 수치해석에 기반한 입자 크기 분포를 계산하여 반영하는 것이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 상용 수치해석 프로그램을 이용하여 세정 환경을 조성하는 조건에서의 노즐 내부 유동을 해석하고, 이를 통해 얻어진 수치를 이용하여 aerosol general dynamic equation (GDE)를 계산하여 발생하는 클러스터의 크기 분포를 예측하였다. GDE 계산 시 입자의 크기 분포를 나타내기 위해서는 여러 가지 방법이 존재하나 본 연구에서는 각 입자 크기 노드별 개수 농도를 계산하였다. 노즐 출구에서의 가스 클러스터 크기를 예측하기 위하여 먼저, 노즐 내부 유속 및 온도 분포 변화를 해석하였다. 이를 통하여 온도가 급격하게 낮아져 생성된 클러스터의 효과적 가속 및 에너지 전달이 가능함을 확인할수 있었다. 이에 기반하여 GDE를 이용한 입자 크기를 예측한 결과 수 나노 크기의 초기 클러스터가 형성되어 온도가 낮아짐에 따라 성장하는 것을 확인할 수 있었으며, 최빈값의 분포가 실험적 측정값과 일치하는 경향을 가지는 것을 볼 수 있었다. 이는 향후 확장된 영역에서의 유동 해석과 증발 등 세부 요소를 고려한 계산을 통해 가스 클러스터 세정 공정의 최적화된 설계에 도움이 될 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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