일-한 기계 번역을 연구하는 많은 연구자들은 양국어의 문절-어절 단위의 어순 일치와 같은 구조적 유사성을 최대한 이용하기 위해 직접 번역 방식을 채택하고 있다. 그러나, 일본어와 한국어 술부간에는 대응하는 품사의 불일치 및 국부적인 어순의 불일치 등이 어려운 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 이들 술부 표현의 불일치를 해결하기 위해 이미 제안하였던 "양상 테이블을 기반으로 한 한국어 술부의 생성 방법"에 대해 좀더 체계적인 평가를 하고자 한다. 이 방법은 술부만을 대상으로 하는 추상적이고 의미 기호적인 양상 자질(modality feature)을 테이블화(양상 테이블)하여, 양국어의 술부 표현의 피봇(pivot)으로 이용함으로써 술부 양상 표현의 효과적인 번역을 가능하게 하였다. 일본어 499 문을 대상으로 실제 술부의 번역처리를 시행해 본 결과, 약 97.7%가 자연스럽게 번역됨을 확인하였다. 특히, 술부의 생성 부분은 일본어에 의존하지 않는 양상 테이블을 도입함으로써 일-한뿐만 아니라 다른 언어로부터의 한국어 술부 생성에도 적용시킬 수 있을 것이다.
시맨틱 웹은 정보의 의미를 개념으로 정의하고 개념들 간의 관계성을 표현함으로써, 문서들 간의 단순 연결이 아닌 의미 연결을 통해서 보다 정확하고 효율적인 정보 검색이 가능하게 된다. 이러한 시맨틱 웹의 비전이 구체화되기 위해서는 웹 온톨로지(Web Ontology)를 기반으로 의미 정보로 구성된 시맨틱 문서들에 대한 추론을 통해서 웹상에 존재하는 엄청난 정보들 간의 관련성을 파악하고 사용자가 요구하는 정보를 보다 효율적으로 검색할 수 있는 시스템이 필수적이다. W3C에서 제안한 OWL은 대표적인 온톨로지 언어이다. 시맨틱 웹 상에서 OWL 데이타를 효율적으로 검색하기 위해서는 잘 구성되어진 저장 스키마를 구축해야 한다. 본 논문에서는 Jena2의 경우, 단일 테이블에 문서의 정보를 저장하기 때문에 단순 선택 연산 (Simple Selection), 조인 연산이 요구되는 질의에 대한 성능이 저하되고 대용량의 OWL데이터의 처리에 있어 성능이 저하되는 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 OWL 문서의 의미를 Class, Property, Individual로 분류하여 각각의 데이터 정보들을 테이블에 저장하기 위한 다중 변환기와 OWL 변환기 기능을 가진 시멘텍 검색 엔진을 설계 및 구현하였다. 본 검색 엔진을 테스트한 결과, 단순정보검색 질의 시 Jena2에서 비정규화된 테이블 구조로 저장할 때보다 질의 응답 속도를 향상 시킬 수 있었고, 조인 연산 시 두 테이블의 크기로 인한 조인비용이 발생하는 문제점을 해결함으로써 빠른 검색 및 질의 속도를 보장할 수 있었다.
제곱 테이블을 이용한 곱셈 방법은 처리과정을 간단히 하고 속도도 향상시킨다. 그러나, 비트 길이가 증가함에 따라 테이블 크기는 지수 승으로 증가하게 된다. 최근에 Wey와 Shieh는 고속 곱셈이 요구되는 응용분야에 적합한 폴딩 기법을 이용한 우수한 제곱 발생기를 제안하였다. 이 기법은 ROM 주소에 대한 1의 보수 값을 이용하여 제곱 값을 위한 거대한 테이블을 계속 폴딩함으로써 필요한 테이블의 크기를 작게 만들어 ROM의 크기를 줄일 수 있도록 한다. 본 논문에서는 Wey와 Shieh의 기법에서 1의 보수 부분이 필요 없는 개선된 폴딩 기법을 제안한다. 그리고 제안된 방법은 중간 과정에서 필요한 부분 합의 비트 길이를 줄임으로써 하드웨어 구현을 쉽게 하고 성능을 더욱 향상시킨다.
MANET은 이동 노드로만 구성되어 있기 때문에 매우 동적인 토폴로지를 갖는다. 이러한 특성을 이용한 다양한 공격 위협이 존재하고 있으며 그 중에서 DoS나 DDoS 같은 플러딩 기반 공격의 피해가 매우 크고 공격 노드의 역추적 역시 쉽지 않다. 왜냐하면 데이터를 전달해준 중간 노드들의 이동으로 경로 정보가 수시로 변화하기 때문이다. 본 논문에서는 노드들의 이동으로 인한 경로 정보가 수시로 변화하더라도 효율적인 역추적을 수행할 수 있도록 테이블 기반 역추적 기법을 제안하였다. 클러스터 헤드에서는 클러스터 멤버 노드에 변화가 생겼을 때 이동 노드들의 위치 정보를 저장하기 위한 클러스터 상태 테이블과 네트워크 토폴로지 스냅샷을 구성하기 위하여 경로 관리 테이블을 관리한다. 또한 저장되는 경로 정보의 양을 줄이기 위하여 블룸 필터를 이용하였다. 제안한 기법의 성능을 실험을 통해 확인하였다.
모듈러 멱승은 양수 x, E, N에 대하여 $x^Emod$ N로 정의된다. 모듈러 멱승 연산은 대부분의 공개키 암호화 알고리즘과 전자서명 프로토콜에서 핵심적인 연산으로 사용되고 있으므로, 그 효율성은 암호 프로토콜의 성능에 직접적인 영향을 미친다. 따라서 모듈러 멱승 연산에 필요한 곱셈 수를 감소시키기 위하여, 슬라이딩 윈도우를 적용한 CLNW 방법이나 VLNW 방법이 가장 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 조합론(combinatorics)에서 많이 응용되는 그래프 모델을 모듈러 멱승 연산에 적용할 수 있음을 보이고, 일반화된 그래프 모델을 통하여 VLNW 방법보다 더 적은 곱셈 수로 모듈러 멱승을 수행하는 방법을 설명한다. 본 논문이 제안하는 방법은 전체 곱셈 수를 감소시키는 새로운 블록들을 일반화된 그래프 모델의 초기 블록 테이블에 추가할 수 있는 초기 블록 테이블의 두 가지 확장 방법들로써, 접두사 블록의 확장과 덧셈 사슬 블록의 확장이다. 이 방법들은 새로운 블록을 초기 블록 테이블에 추가하기 위해 필요한 곱셈의 수와 추가한 뒤의 전체 곱셈 수를 비교하면서 초기 블록 테이블을 제한적으로 확장하므로, 지수 E에 non-zero bit가 많이 나타날수록 VLNW 방법에 비해 좋은 성능을 보이며 이는 실험을 통하여 검증하였다.
본 논문에서는 터치 제스처의 인식을 위해 시도된 여러 방법 중 테이블탑 디스플레이상에서 HMM을 이용한 제스처의 학습과 사용에 대해 제안한다. 터치 제스처는 제스처의 획(stroke)에 따라 single stroke와 multi stroke로 분류할 수 있다. 그러므로 제스처의 입력은 영상프레임에서 터치 궤적에 따라 변하는 방향 벡터를 이용하여 방향코드로 분석될 수 있다. 그리고 분석된 방향코드를 기계학습을 통하여 학습시킨 후, 인식실험에 사용한다. 제스처 인식 학습에는 총 10개의 제스처에 대하여 100개 방향코드 데이터를 이용하였다. 형태를 갖추고 있는 제스처는 미리 정의되어 있는 제스처와 비교를 통하여 인식할 수 있다. (4 방향 드래그, 원, 삼각형, ㄱ ㄴ 모양 >, < ) 미리 정의되어 있는 제스처가 아닌 경우에는 기계학습을 통하여 사용자가 의미를 부여한 후 제스처를 정의하여 원하는 제스처를 선택적으로 사용할 수 있다. 본 논문에서는 테이블탑 디스플레이 환경에서 사용자의 터치제스처를 인식하는 시스템을 구현하였다. 앞으로 테이블탑 디스플레이 환경에서 터치 제스처 인식에 적합한 알고리즘을 찾고 멀티터치 제스처를 인식하는 연구도 이루어져야 할 것이다.
본 논문에서는 국가표준 암호인 ARIA에 효율적인 마스킹 기법을 제안하였다. 4개의 SBOX에 대해 각각 마스킹을 적용하는 기존의 마스킹 기법과 달리, 본 논문에서는 1개의 테이블만을 사용한 마스킹 구현기법을 제안하고, 실험을 통하여 1차 DPA 공격에 안전함을 확인하였다. 제안하는 역원테이블 방법을 이용하면 한 번의 역원 테이블을 만드는데 많은 시간이 필요하지만 마스킹을 여러 번 수행하는 경우에는 테이블을 반복적으로 이용하게 되므로 연산속도를 크게 개선할 수 있다.
인터넷 및 스마트폰 등 모바일 시장의 급성장으로 다양한 채널이 발달하여 금융거래가 급속하게 증가함으로써 시스템 자원이 부족하고 또한, 급변하는 금융시장에서 경쟁력을 잃지 않기 위하여 국내의 금융권 시스템들은 차세대를 진행하면서 경쟁적으로 프레임웍을 도입하여 프로젝트를 진행하였거나 또는 진행하고 있다. 프레임웍은 요청한 거래를 검증하고, 처리하여 결과를 반환할 수 있도록 여러 가지 편의성을 제공하지만, 동일 테이블 데이터를 매 거래마다 데이터베이스를 조회함으로써 데이터베이스 서버의 부하가 증가하고 거래 처리가 지연되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 프레임웍 기반의 매 거래마다 동일 데이터를 데이터베이스로부터 질의함으로써 발생하는 거래처리 지연을 극복하고 보다 빠른 응답 처리를 위하여 1) 대부분 조회를 처리하는 테이블에 대해서 테이블 단위로 Primary key을 이용하여 공유메모리에 저장하고, 많은 응용프로그램 간에 공유하는 방식으로 거래를 처리함으로써 디스크 I/O나 네트워크 I/O, DBMS 자체 프로세싱을 크게 감소하여 전제적으로 시스템의 성능을 향상시키며 2) 공유메모리에 저장하고 있는 데이터와 데이터베이스 테이블에 저장된 데이터간의 동기화를 지원하는 Primary key 기반 T-Cache(Table Cache) 알고리즘을 제안한다.
소프트웨어 정의 네트워킹(SDN)은 기존 네트워크의 컨트롤 기능을 컨트롤러에 중앙 집중화하여 프로그램 가능하며 유연한 네트워크 관리 방식을 제공한다. 컨트롤러-스위치 간 인터페이스 표준 기술인 OpenFlow에서는 스위치 내부의 플로우 테이블을 이용하여 네트워크에 접근하는 패킷을 처리한다. 하지만 OpenFlow 스위치에 주로 사용되는 TCAM의 부족한 용량으로 인해, 많은 트래픽이 발생하는 환경에서 플로우 테이블에 충분한 양의 플로우 엔트리를 설치하지 못하는 문제가 발생한다. 이 경우 플로우 테이블 오버플로우가 발생하는데, 네트워크에 새로이 진입하는 플로우를 위하여 기존의 플로우 엔트리를 방출시킬 필요가 있다. 이때, 활성화된 플로우 엔트리를 방출하게 되면 네트워크 컨트롤 오버헤드가 크게 증가할 위험이 있다. 따라서 오버플로우가 발생했을 때 어떤 플로우 엔트리를 방출시킬지 정하는 것이 중요하다. 이에 본 논문은 플로우 프로토콜 타입에 기반한 플로우 엔트리 방출 정책을 제안하여 효율적인 플로우 테이블 사용을 목표로 한다.
최근 사물인터넷(IoT) 기술이 발전하면서 다양한 단말들이 인터넷에 연결되고 있다. 그로 인해 발생하는 IoT 데이터의 양 또한 증가하고 있는데, 이렇게 발생한 대용량 IoT 데이터를 빠르게 분석할 수 있는 인덱스 키를 제안한다. 기존 인덱스 키에는 시간과 공간의 정보만 존재하여 반복문이나, 조인 연산(Join operation)을 사용하여 인덱스 테이블과 인스턴스 테이블에 저장되어있는 데이터를 질의했다면, 제안방안의 인덱스 키에는 IoT 데이터를 임베딩(Embedding) 하여 시간이 지연되었던 반복문이나 조인횟수를 최소화하기 위하여 OLAP 기반의 빅테이블을 생성함으로써 시간을 단축하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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