낸드 플래시 메모리를 이용한 SSD(Solid-State Disk)는 빠른 속도와 저전력, 휴대성, 내구성 등의 특성을 가져 전통적인 저장 장치인 하드 디스크(HDD:Hard Disk Drive)를 대체할 차세대 저장 장치로 주목받고 있다. 그러나 저장 장치 성능 측정 도구는 기존의 하드 디스크의 특성을 기반으로 한 것들이 대부분으로 이를 통해 SSD의 성능을 측정하기엔 적합하지 않다. 특히 SSD는 하드 디스크에 비해 단위 공간 당비용이 수십 배 가량 높아 저장 공간의 효율적인 관리를 위해 컨트롤러(Controller)가 데이터 압축 기법을 사용하기도 하는데 이 압축 기법을 사용하는 컨트롤러에 따라 SSD는 다른 성능을 보인다. 또, 여러 가지 명령들이 한꺼번에 존재할 때 컨트롤러에 따라 이를 적절히 효율적으로 처리해주는 기능을 가지고 있는데 이 역시 SSD의 성능에 차이를 가져온다. 그러나 기존 저장 장치 성능 측정 도구는 압축 기법 유무를 판별할 수 있으면서 여러 명령들이 한꺼번에 존재할 때 SSD 성능의 차이를 파악할 수 있는 통합된 성능 측정 도구는 없다. 본 논문에서는 다양한 패턴에 따라 SSD의 특성을 측정할 수 있는 도구인 uFlip 성능 측정 도구를 기반으로, 압축 기법의 사용 유무를 판별할 수 있는 기능과 명령 큐 깊이(Command Queue Depth)에 따라 성능의 차이를 판별할 수 있는 기능을 추가하였고, uFlip 기반 수정된 성능 측정 도구로 몇 가지 상용 SSD의 성능을 평가하여 비교함으로써 추가된 기능들의 유무에 따라 SSD별로 다른 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
문서 저작권에 대한 관심과 중요성이 높아짐에 따라 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 이유로 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리기술의 한계가 있어 문서의 심층적 표절 검출에 어려움이 있다. 본 논문은 자연어 분석의 기술을 적용한 유사문서 판별기를 설계, 구현한다. 이 시스템은 형태소 분석의 기술과 함께 구문의미 분석의 기술, 저빈도 및 관용표현 가중치을 이용하여 유사문서를 판별한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 기존 시스템, 그리고 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미 분석을 활용한 시스템의 개선점을 발견할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.
본 논문은 통계 기법인 판별 분석 함수를 이용하여 효율적으로 3차원 모델을 검색하는 시스템을 구현하였다. 제안한 방법은 판별분석 함수를 이용하여 색인으로 검색하는 기법으로, 색인의 생성은 Osada의 D2방법에 의해 추출된 128개의 특징벡터에 통계치(범위, 최소값, 평균, 표준편차, 왜도, 척도)를 변수로 판별분석 함수의 값을 색인 값으로 생성하였다. 쿼리 모델 검색 시 1차 검색으로 쿼리와 저장된 클래스(동종의 모델 그룹)의 색인을 비교하여 상위 2%이내(98% 이상)의 클래스를 추출하여 추출된 클래스에 속하는 모델만을 검색하였다. 이 방법은 검색시간을 단축시키는 효율적인 검색 기법임을 구현을 통해 알 수 있었다. 제안한 방법은 기존의 방법(Osada)보다 3차원 모델 검색 시간을 57%로 단축시켰으며, 쿼리 모델 검색 시 유사모델이 최초로 발견되는 정확도(pecision)가 0.362로 기존의 방법보다 44.8%의 효율이 있었음을 알 수 있었다.
소셜 네트워크에서 영향력을 판별하기 위한 기존 기법들은 소셜 네트워크에서 활동하지 않는 사용자의 수가 증가되는 상황에서 활동을 중단하기 전에 기존 관계를 삭제하거나 갱신하지 않기 때문에 정확하게 사용자의 영향력을 판별하지 못한다. 본 논문에서는 소셜 네트워크의 사용자 생성 일자를 기반으로 한 시간적 k-쉘 분해 방법을 사용하여 영향력 있는 사용자들을 판별하는 기법을 제안한다. 소셜 네트워크에서 오래된 사용자들의 영향력이 높아지는 문제점을 해결하기 위해 주변 이웃의 노화에 따른 감쇠 계수를 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성을 적용한다. 연령-감쇠 k-쉘 분해와 연령 별 차수 중심성에 감쇠 계수 및 연령에 따른 가중치들을 적용해 현 시점에서 영향력 있는 사용자들을 판별한다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제17권4호
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pp.561-574
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2010
본 논문은 8가지 방법의 데이터 마이닝 알고리즘(CART, QUEST, CRUISE, 로지스틱 회귀분석, 선형판별분석, 이차판별분석, 신경망분석, 서포트 벡터 머신) 기법과 단일 알고리즘에 2가지 앙상블기법(배깅, 부스팅)을 적용한 16가지 방법을 바탕으로 총 24가지의 방법을 비교하였다. 알고리즘의 성능 비교를 위하여 13개의 이항반응변수로 구성된 데이터를 사용하였다. 비교 기준은 민감도, 특이도 및 오분류율을 사용하여 데이터 마이닝 기법의 성능향상에 대해 평가하였다.
인터넷을 통한 보안 위협 중 대표적 방법으로는 분산 서비스 거부 공격(DDoS)이 있다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스푸핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다. 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하여 스푸핑 된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며, 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
Ad Hoc 네트워크는 이동 노드만으로 구성된 자율/수평적 네트워크로서, 이동 노드는 중재자의 도움 없이 능동적인 연결 선정을 통해 무선 네트워크 환경을 제공한다. 이와 같은 Ad Hoc 네트워크에서도 일반적인 유선 기반 네트워크와 동일하게 서비스 거부 공격(DoS)이 가능하다. DDoS은 해킹 공격자가 공격 근원지 IP 주소를 스누핑하여 공격목표로 하는 시스템의 가용자원을 고갈시키거나 과도한 부하를 유발시켜 서비스를 중단시킨다. 이에 대한 대응 기술로 제시된 IP 역추적 기술은 DDoS 공격의 근원지를 판별하고 공격 패킷이 네트워크 상에서 전달된 경로를 재구성하는 기법이다 본 연구에서는 기존의 역추적 기술인 패킷 마킹 기법에서 DDoS 공격에 대한 판별 과정 없이 임의의 패킷에 대해 역추적 정보를 생성 즉 DDoS 공격에 능동적으로 대응하고 있지 못하는 단점에 착안하여 DDoS 공격 패킷에 대해 개선된 패킷 마킹 기법을 제시하고, 또한 TTL을 통하석 스누핑된 IP 근원지를 효율적으로 역추적하는 방안을 제시하였으며. 실험 결과 네트워크 부하를 줄이면서도 역추적 성능을 향상시킬 수 있었다.
본 논문에서는 퍼지 기법을 이용하여 구름의 종류를 분석하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 가시 영상과 적외 영상을 대상으로 육지 영역은 RGB 컬러 정보 중에 G 채널 값의 수치가 높고, 바다영역에서는 B 채널 값의 수치가 높다는 정보를 이용한다. 이 정보를 이용하여 육지 영역에서는 R과 B 채널 값을 적용하고, 바다 영역에서는 R과 G 채널 값을 적용한다. 가시 영상과 적외 영상에서 임계치를 적용하여 잡음(구름 이외의 영역)을 제거하고, 잡음을 제거한 영상에서 육지 영역과 바다 영역을 구분한 후, 각 R, G, B 채널 정보를 퍼지 기법에 적용하여 구름 영역을 판별한다. 그리고 가시영상과 적외 영상에 모두 포함된 구름 영역에 대해서는 두 영상을 합성하여 구름을 판별한다. 제안된 기법을 구름 분류에 적용한 결과, 제안된 방법이 기존의 양자화를 적용한 방법보다 구름의 분류 성능이 개선된 것을 확인하였다.
본 논문은 LBG 알고리즘을 이용하여 다양한 조명에 노출된 의상들의 색상 유사성을 안정적으로 판단하는 방법을 제안한다. 색상 유사성 판별을 위하여 기존에 대표적으로 사용되어왔던 히스토그램 인터섹션이나 누적 히스토그램 방법은 조명 변화에 민감하게 반응하여, 동일한 의상 색상이라 할지라도 서로 다른 조명환경에서는 서로 상이한 색상 판별 결과를 나타낸다. 본 논문에서는 조명에 의한 영향을 줄이고 색상 자체의 분포 특성을 분석하기 위하여 조명조건의 변화에도 일관된 특성을 유지하는 색조와 채도 컬러 성분에 대한 분포 특성을 분석한다. 색조와 채도에 의해 정의되는 2차원 공간에서 각 의상 영상에 대한 색상 분포를 분석하기 위하여 LBG 알고리즘에 의한 비모수적 클러스터링 기법을 적용하고, 클러스터링 결과 얻어진 두 영상의 클러스터 사이의 평균 유클리디안 거리 값을 계산하여 이를 색상 유사성을 판단하는 유사 값으로 정의한다. 제안 기법의 안정성을 입증하기 위하여 서로 다른 조명 환경에서 촬영된 12벌의 의상에 대하여 기존 히스토그램 분석 기법을 기반으로 한 색상 유사성 판별 결과와 제안 기법의 적용 결과를 비교하였다. 실험 결과 제안기법은 동일한 의상 쌍과 상이한 의상 쌍에 대하여 구분을 지을 수 있는 객관적 기준 정의가 용이하였고, 기준에 따른 의상의 동일성 판별 실험에서 91.6%의 판별 성공률을 얻었다.
다중 판별자를 가지는 RAM 기반 신경망은 단일판별자의 신경 망보다 다범주에서 더 우수한 성능 가진다. 다중 판별자를 가지는 경험유관이진신경망과 3차원 뉴로 시스템(3DNS)은 RAM 기반 이진신경망의 단점인 추가 및 반복 학습, 일반화 패턴 추출 등을 개선하였다. 다중 판별자를 사용하는 신경망의 범주 결정 방법은 MRD 기법으로, 각 판별자의 출력합들 중 최대응답 값으로 결정된다. 그러나 학습 패턴량이 증가하면 신경소자와 판별자의 메모리 포화 문제가 발생되며 이는 MRD의 변별력 저하로 전체 성능이 떨어지는 원인이 된다. 이를 해결하기 위해 기존 MRD의 성능을 향상시킬 수 있는 연구가 필요하다고 본다. 본 논문에서는 최적의 MRD 방법을 찾기 위해 사상 매칭, 누적 필터비 인형 응답 차 그리고 제안된 MRD 기법들을 이용한 최적 MRD 기법 등을 제안하였다. 제안된 MRD의 평가는 3DNS에 전처리 과정 없이 MNIST의 NIST에서 제공하는 숫자 자료를 이용하였다. 제안된 기법들은 기존 MRD보다 우수한 인식률과 입력 패턴의 변형 및 노이즈에 대하여 안정적인 결과를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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