스크립트 바이러스는 제작이 쉽고 텍스트 형식으로 코드가 유포되는 특징으로 인해 변종 출현이 빈번하여, 시그너쳐에 의존하지 않고 탐지하려는 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 단순 휴리스틱 기법은 긍정 오류가 높은 단점이 있다. 이를 개선하기 위해 자료 흐름 분석을 이용하여 오류율을 낮춘 탐지 기법이 제시되었다. 그러나 이 기법은 탐지 대상이 다형성 바이러스여서 셀프를 읽어 들여 변형을 가한 후 새로 운 복사본을 만드는 방식으로 전파될 경우 탐지하지 못하는 단점을 지닌다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 기존의 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법이 가지는 정적 분석 기법을 확장하여 다형성 스크립트 바이러스가 가지는 특징도 탐지할 수 있도록 하는 기법을 제안한다. 확장된 자료 흐름 분석 휴리스틱 기법은 확장된 문법을 통해 기존의 기법이 인식할 수 없었던 변형된 복사 전파를 인식할 수 있다. 또한 본 논문에서는 제안된 기법을 구현하여 제안된 기법이 가지는 탐지율에 대한 실험 결과를 제시한다.
본 논문은 ITU-T SG16 Q.10에서 표준화 진행 중인 G.711.1 및 G.722 슈퍼와이드밴드 확장 코덱의 후보 코덱 알고리즘에 대한 것으로, 제안된 후보 코덱은 기존 ITU-T 광대역 코덱 G.711.1 및 G.722와 비트스트림 호환성을 지원함과 동시에 슈퍼와이드밴드 확장 계층을 통해 50-14,000 Hz에 해당하는 슈퍼와이드밴드 신호를 부호화한다. 본 후보 코덱 알고리즘은 기존 광대역 코덱과 비트스트림 호환성을 위한 핵심 계층 부호화 알고리즘과 선형 예측 기반 정현파 코딩을 이용한 슈퍼와이드밴드 확장 알고리즘으로 이루어져 있다. 제안된 슈퍼와이드밴드 확장 코덱은 5 ms의 프레임에서 동작하며 핵심 코덱에 따라 64, 80, 96 및 112 kbit/s로 이루어진 네 개의 슈퍼와이드밴드 비트율을 제공한다. 각 비트율에 해당하는 비트스트림들은 내장형 구조를 가지고 있어 별도의 상호부호화 과정 없이 간단한 비트스트림 절단을 통해 핵심 코덱 비트스트림으로 변환할 수 있다. 제안된 코덱 알고리즘은 짧은 알고리즘 지연과 낮은 복잡도를 가지며, ITU-T에서 실시된 G.711.1/G.722 슈퍼와이드밴드 확장 코덱 자격 시험을 통과하였다.
웹 문서 검색 시스템 사용자에게 자연어 질의를 입력하는 방법은 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의를 입력하는 웹 문서 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반하여 사용자의 입력 질의 문장을 구문 분석한 후 검색어를 추출하고 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하며, 검색어가 되는 음역어와 축약어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 향상시킬수 있음을 보였다.
차세대 인터넷 망에서는 QoS(Quality Of Service)를 보장할수있는 서비스가 제공되어야 한다. 따라서 급속히 증가하는 데이터 트래픽을 지원할 수 있고 안정적인 인프라를 유지하기 위해 트래픽 엔지니어링을 지원할 수 있는 MPLS와 QoS 기술을 MPLS 트래픽 엔지니어링 환경에 적용하려 한다. 본 논문에서는 기존 MPLS 트래픽 엔지니어링의 단점을 보완하고 QoS 기술을 적용하여 보다 안정된 인프라를 구축하기 위해 트래픽 대역폭 변화에 따른 분석을 통해 기존의 프로토콜과 비교하여 향상된 확장 RSVP 프로토콜을 제시하고져 한다.
본 논문에서는 댐핑이 고려된 전력계통에서 동요시 안정도를 향상시킬 수 있는 확장된 PI제어를 이용한 조속기 제어기를 제안하였다. 전력계통에서의 동요는 대부분 고장기간 동안에 발전기에 저장된 과잉운동에너지에 의해 발생한다. 계통이 안정하도록 하기 위해서 과잉에너지를 효과적으로 다루려면 보통 직접법을 사용된다. 과잉에너지를 제어하기 위한 직접적인 방법으로는 LFC(Load Frequency Control)의 궤한이 활용된다. 확장된 PI제어 방식이 적용된 제어기는 지역내에서와 지역사이에서의 동요를 감쇄시키기 위한 조속기에 적용될 수 있다 또한 제안된 제어기는 조속기에 스팀밸브 제한 조건이나 발전율 제약조건(Generation Rate Constraint; GRC)과 같은 특이점이 존재할 때에도 우수한 성능을 보여주었다. 시뮬레이션은 두지역의 다기계통에서 부하를 변화시켜가며 실시하였다. 시뮬레이션 결과는 제안된 PI 제어기를 기존의 PI 제어기와 비교하여 매우 향상된 성능을 보여주었다.
질의 응답 시스템(Question Answering: QA)에서 정답 유형 부류(Answer Type Taxonomy: ATT)란 사용자 질문 분석을 위한 미 부류 체계를 의미하는 것으로, ATT의 크기가 클수록 시스템의 성능은 높아진다. ATT를 확장하기 위해서는, 개체(Named Entity)에 의미 범주를 결정하는 개체 분류기(Named Entity Tagger의 분류 체계가 세분되어야 하는데, 기존의 개체 분류기는 한문서 내에서 그 개체의 분류를 시도하기 때문에, 분류를 위한 문맥 정보의 양이 부족하여, 정확하고 상세한 분류를 기대하기 힘들다. 본 논문에서는 동일 개체에 대한 문맥 정보를 수집하기 위해, 그 개체가 나타나는 다른 문서들을 검색하는 개체 피드백 Named Enti쇼 Feedback)이라는 기법을 사용한다. 개체가 상세히 분류됨에 따라 ATT도 확장될 수 있었으며, 이렇게 확장된 ATT상에서의 정답 추출은 baseline보다 약 7%정도의 성능 향상을 보여, 개체 피드백의 효과를 확인할 수 있었다.
본 연구가 갖는 중요성은 두 가지로 요약된다. 첫째는 질의 확장 검색 방법으로 사전에서 나타나는 용어를 질의의 추가용어로 채택하는 것이다. 이 방법은 기존의 피드백 확정 방법이 갖는 2차적 검색 과정을 줄인다. 둘째는 초기 질의어와 추가용어 사이에 가중치를 달리 적용하여 재현율과 정확률을 동시에 높일 수 있는 최적의 모델을 제시하였다. 이렇게 함으로써 정보 검색의 성능을 크게 향상시킬 수 있는 방법을 제시하고 있다.
자연어 질의문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 가장 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력하는 검색 시스템을 위해 자연어 처리 기술에 기반 하여 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중검색 기법을 제안한다. 질의 문에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고, 이형표기 용어와 축약표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율을 11.3%, 정확도를 4.7% 높였다.
자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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