침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 점차적으로 시스템에 대한 침입의 유형들이 복잡해지고 전문적으로 이루어지면서 빠르고 정확한 대응을 필요로 하는 시스템이 요구되고 있다. 이에 대용량의 데이터를 분석하여 의미 있는 정보를 추출하는 데이터 마이닝 기법을 적용하여 지능적이고 자동화된 탐지 및 경보데이터 분석에 이용할 수 있다. 마이닝 기법중의 하나인 순차 패턴 탐사 방법은 일정한 시퀸스 내의 빈발한 항목을 추출하여 순차적으로 패턴을 탐사하는 방법이며 이를 이용하여 시퀸스의 행동을 예측하거나 기술할 수 있는 규칙들을 생성할 수 있다. 이 논문에서는 대량의 경보 데이터를 효율적으로 분석하고 반복적인 공격 패턴에 능동적인 대응을 위한 방법으로 확장된 순차패턴 알고리즘인 PrefixSpan 알고리즘에 대해 제안하였고 이를 적용하므로써 침입탐지 시스템의 자동화 및 성능의 향상을 얻을 수 있다.
디자인패턴은 디자인 경험을 표현하기 위한 새로운 메커니즘으로 미래의 유사 상황에서 다시 적용될 수 있는 과거에 잘 정의된 설계에 대한 정보를 기록하는 것이며 소프트웨어 개발 설계에서 재사용성을 증가시킨다. 그러나 광범위한 관심과 활용에도 불구하고, 패턴명세와 활용은 주로 개발자의 수작업을 통해 이루어지기 때문에 일관된 형태의 분석과 활용이 어렵다. 이로 인해 오류 발생 빈도를 높일 뿐 아니라 프로그램 개발이 어렵고 많은 시간을 필요로 한다. 따라서 본 논문에서는 디자인패턴을 구조화된 전자문서로 표현하기 위한 XML 표기방법과 디자인패턴 활용시스템 구조를 제시한다. 또한 이러한 표기법과 활용구조를 통해 소스코드 자동생성 지원 시스템을 제시하고, 적용 예를 보이고자한다. XML을 이용한 구조화된 문서활용은 소스코드 생성시 사용자들에게 더 작은 코드를 작성하게 만들고, 더 안정된 시스템을 구축한 수 있게 한다. 또한 XML의 다양한 기술에 접목함으로써 패턴 활용을 극대화할 수 있다.
본 연구는 많은 기업들이 SCM의 중요성을 인식하고 도입하여 활용을 하고 있는 정보시스템의 발전 단계에서 공급사슬에 참여하고 있는 기업이 어떻게 SCM을 활용하고 있는지에 초점을 둔 연구라 할 수 있다. 기존 연구에서 도출한 SCM 활용 목적에 대한 설문 항목을 중심으로 기업이 활용하고 있는 SCM 활용 패턴을 도출하였다. 군집 분석 방법을 활용하여 집단에 특성을 배정하여 동일 집단에 속한 대상의 유사성을 갖게 함으로써 집단 간의 차이를 명확하게 하였다. 군집 분석 결과 효율성을 추구 형, 군집, Business process 정확성 추구형 집단과 환경 변화 대응 추구형 군집으로 패턴을 나눌 수 있었다. 응답 기업을 Miles와 Snow의 전략유형으로 분류하여 응답 기업의 전략 유형을 판별한 결과 분석자형 40.6%, 방어자형 15.1%, 공격자형 37.2%, 반응자형 6.9%로 조사되었다. 위에서 유형화한 SCM의 활용 패턴과 전략유형을 Matrix화하여 가설인 SCM 활용 패턴과 전략유형의 적합도와 SCM 성과 만족도와의 관계를 검증하였다. 연구를 수행한 결과 기업이 SCM을 활용할 때, SCM 활용 패턴 및 전략 유형에 따라 SCM 성과 만족도가 다르게 나타난다는 것을 알 수 가 있다.
본 논문에서는 인간의 일일 이동패턴을 모델링하기 위해 사람의 이동정보인 위치데이터를 바탕으로 위치분석(Location Analysis)을 통해 사람의 이동패턴이 날마다 어떤 형태로 나타나고 반복되는지 보이려고 한다. 이에 사람의 이동패턴은 자주 방문하거나 특정시간이상 머문 공간간의 이동이라고 정의하고, 해당 공간을 하나의 군집으로 하는 군집간의 이동 모습으로 인간의 이동 모습을 나타내고자 한다. 위치데이터를 일일 기반으로 위치분석을 하게 되면 일일 이동모습을 나타낼 수 있고, 이러한 일일 이동모델을 통합하여 분석하게 되면 사람의 전체 이동모델을 나타낼 수 있다. 이렇게 분석된 일일 이동모델과 전체 이동모델을 시간대별로 다시 분석하게 되면 전체 이동모델에 대해 일일 이동모델이 어떠한 형태로 중첩되는지 그 패턴을 찾아볼 수가 있다. 이와 같은 방식으로 우리는 위치데이터에서 일일 이동모델, 전체 이동모델, 그리고 시간대별 이동패턴을 찾아낼 수 있었다.
한전에서는 연간 전력 사용량이 높은 고압 고객에 대하여 전자식 전력량계를 설치하여 15분 단위로 전력 사용량을 수집하는 자동검침시스템을 운영하고 있다. 본 연구에서는 자동검침시스템을 통해 수집된 데이터를 이용하여 배전선로에 대한 부하를 분석하기 위해 자동검침 고객의 부하 데이터를 이용하여 클러스터링 기법을 통해 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다. 기존에는 계약종별 코드가 동일한 고객들의 부하패턴을 이용하여 15분 단위의 평균 사용량을 계산하여 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 사용하였으나, 같은 계약종별 코드를 갖는 고객이라 할지라도 부하패턴이 다른 경우가 많아서 부하분석의 정확도를 떨어뜨렸다. 본 연구에서는 동일한 계약종별 코드를 갖는 고객에 대하여 15분 단위 자동검침 데이터를 이용하여 k-means 기법을 통해 고객을 분류하고 각 그룹마다 대표 부하패턴을 생성하는 방식을 제안하였다.
XML 문서의 요소는 의미적인 정보와 트리기반의 구조적인 정보를 포함하고 있기 때문에 요소의 구조적인 유사성이 곧 XML 문서의 유사성으로 연구되어 왔다. 그러나 구조적이고 순차적인 유사성만을 고려한 순차패턴 유사성 검색 방법은 의미적인(sementic) 유사성을 제대로 반영을 할 수가 없다. 이것은 정보 검색에 있어 재현율(recall)을 낮을 수밖에 없는 원인을 제공한다. 따라서 본 논문에서는 기존에 사용되었던 순차패턴을 기반으로 한 유사성의 계산 방법과 각각의 연구 방법이 의미적인 유사성에 대하여 한계가 있음을 찾아보았다.
본 연구는 리마인더 앱을 위한 효과적인 시간 표현 분석 방법을 제안한다. 시간 표현 분석을 위한 정규식 패턴을 이용하여 사용자 발화 텍스트로부터 시간 정보를 분석하고 시간 표현 유형에 따라 절대적 시간 정보로 변환한다. 제안한 방법은 정규식 패턴을 이용한 시간 표현 분석 기법으로 시스템의 유지 관리가 용이하고 정보량이 많은 패턴과의 매칭을 위해 효과적이다.
문서 내에 존재하는 개체 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있다. 본 논문에서는 기존에 개발되어 비교적 높은 성능을 보여준 트리 커널의 구절 구조 유사성 정보와 두 개체 사이의 유의미한 연관관계를 표현하는 술어-논항 구조 패턴의 유사성 정보를 활용하는 혼합 커널을 제안한다. 구문적 구조를 이용하는 기존의 트리 커널 기법에 술어와 논항 간의 의미적 구조를 활용하는 술어-논항 구조 패턴 유사도 커널을 결합하여 상호보완적인 혼합 커널을 구성하였고, 실험을 통하여 개발된 커널의 성능을 측정하였다. 실험 결과 구절 구조 정보를 이용하는 트리 커널만을 단독으로 사용했을 때보다 술어-논항 구조의 패턴 정보를 결합한 혼합 커널을 사용했을 때에 더 좋은 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다. 이는 관계 인스턴스에 대한 구절 구조 정보뿐만 아니라 개체 간의 유의미한 연관관계를 표현해주는 술어-논항 구조 패턴 또한 관계 추출 작업에 매우 유용한 정보임을 입증하고 있다.
정보시스템의 보호를 위한 침입탐지의 방법으로 오용탐지와 비정상행위 탐지방법이 있다. 오용탐지의 경우는 알려진 침입 패턴을 이용하는 것으로 알려진 침입에 대해서는 아주 높은 탐지율을 나타내지만 알려지지 않은 침입이나 변형패턴에 대해서는 탐지할 수 없다는 단점이 있다. 반면 비정상행위 탐지는 정상행위 모델링을 통해 비정상패턴을 탐지하는 것으로 알려지지 않은 패턴에 대해서도 탐지할 수 있는 장점이 있는데 국내외적으로 아직까지 널리 연구되어 있지 않다. 본 논문에서는 BSM으로부터 얻은 다양한 정보를 추출하고 이러한 정보를 자기조직화 신경망을 이용하여 축약함으로써 고정된 크기의 순서정보로 변환하는 방법을 제안한다. 이렇게 생성된 고정크기의 순서정보는 비정상행위 탐지에 효과적으로 사용될 수 있을 것이다.
문서 내에 존재하는 개체들 간의 관계를 자동으로 추출할 때 다양한 형태의 문서 분석 결과를 활용할 수 있는데, 본 논문에서는 문장 내에 존재하는 각 단어의 predicate-argument 관계를 분석하여 자질로 활용하는 PAS 패턴 기반 관계 추출 시스템을 제안한다. 관계 종류별로 구축된 PAS 패턴 집합을 활용하여 관계 식별기를 개발하였고, 실험을 통하여 개발된 관계 식별기의 성능을 측정하였다. 실험 결과 개체 간의 유의미한 관계를 표현해주는 PAS 패턴이 관계 추출 작업에 유용한 정보임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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