When we apply file commands on files in a directory, the directory as well as the file suffer changes in timestamps of MFT entry. Based on understanding of these changes, this work provides a digital forensic analysis on the timestamp changes of the directory influenced by execution of file commands. NTFS utilizes B-tree indexing structure for managing efficient storage of a huge number of files and fast lookups, which changes an index tree of the directory index when files are operated by commands. From a digital forensic point of view, we try to understand behaviors of the B-tree indexes and are looking for traces of files to collect information. But it is not easy to analyze the directory index entry when the file commands are executed. And researches on a digital forensic about NTFS directory and B-tree indexing are comparatively rare. Focusing on the fact, we present, in this paper, directory timestamp changes after executing file commands including a creation, a copy, a deletion etc are analyzed and a method for finding forensic evidences of a deletion of directory containing files. With some cases, i.e. examples of file copy and file deletion command, analyses on the problem of timestamp changes of the directory are given and the problem of finding evidences of a deletion of directory containging files are shown.
심전도 질환 데이터는 일반적으로 분류기를 사용한 실험이 많다. 심전도 신호는 QRS-Complex와 R-R interval을 추출하는 경우가 많은데 본 실험에서는 R-R interval을 추출하여 실험하였다. 심전도 데이터의 분류기 실험은 일반적으로 SVM(Support Vector Machine)과 MLP(Multilayer Perceptron) 분류기로 수행되지만 본 실험은 정확도 향상을 위해 Random Forest 분류기 알고리즘 중 Decision Tree를 Best-First Decision Tree(B-F Tree)로 수정하여 실험하였다. 그리고 정확도 비교분석을 위해 SVM, MLP, RBF(Radial Basic Function) Network와 Decision Tree 분류기 실험을 같이 수행하였고, 동일한 데이터와 간격으로 실험한 타 논문의 결과와 비교해보았다. 수정한 Random Forest 분류기의 정확도를 다른 네 개의 분류기와 타 논문의 실험과 비교해보니 정확도 부분에서는 Random Forest가 가장 우수하였다. 본 실험의 전처리 과정은 대역통과 필터(Band-pass filter)를 사용하여 R-R interval을 추출하였는데 향후에는 정확한 간격을 추출하기 위한 필터의 연구가 사려된다.
이 논문은 한국어 문장을 대상으로 구문요소의 전치를 기반으로 한 문서 워터마킹 방법을 제안한다. 한국어와 같은 교착어는 구문요소의 순서가 자유롭기 때문에 구문 트리 기반의 자연어 워터마킹을 위한 좋은 환경을 제공한다. 본 논문에서 제안하는 자연어 워터마킹 방법은 7단계로 구성되어 있다. 첫째, 문장의 구문분석을 수행한다. 다음으로, 구문요소가 해당 절의 범위 안에서만 전치되도록 범위를 한정하기 위하여 구문 트리로부터 각 절을 분할한다. 세 번째로, 전치를 위한 목표 구문요소를 선택한다. 네 번째, 목표 구문요소의 전치 후에도 문장의 의미나 문체의 변화가 최소화되도록 가장 자연스러운 전이위치를 결정한다. 그 후, 목표 구문요소에 대한 워터마크 비트를 삽입한다. 여섯 번째 단계로, 워터마크 비트가 목표 구문요소의 전치 방향과 상응하지 않으면 구문 트리에서 목표 구문요소를 전치한다. 마지막으로 변환된 구문 트리에서 워터마킹된 문서를 얻는다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안한 방법의 적용률은 91.53%이고, 최종 워터마킹된 문장들 중 부자연스러운 문장의 비율은 23.16%로서 기존 시스템들보다 좋은 결과를 보여준다. 또한 워터마킹된 문장이 원시 문장과 같은 문체를 유지하고, 의미적인 왜곡없이 같은 정보를 나타내고 있다.
B-Tree 인덱스는 삭제된 레코드에 대해 삭제 표시만을 하고, 기존 레코드를 재 조정하지 않아 인덱스가 너무 커지거나 빈 공간이 많이지는 경우, 인덱스 재 생성이나 압축이 필요하다. 플래시 SSD는 하드디스크와 다른 성능 특성을 가지므로 인덱스의 재 생성하는 비용 및 효과가 서로 다르다. 직관적으로 플래시 SSD는 랜덤 읽기 성능이 우수하므로 인덱스를 조정 할 필요가 적다고 생각할 수 있다. 이 논문에서는 상용 DBMS를 이용하여 인덱스를 재 생성 및 압축하고, 전후의 인덱스 탐색 비용을 비교한다.
최근 전자상거래시스템을 비롯하여 대용량 데이터의 저장과 검색을 요구하는 정보시스템들이 광범위하게 활용되고 있다. 이에 맞추어 클라이언트가 메타데이터를 직접 관리하며 데이터에 접근할 수 있는 SAN 환경의 리눅스클러스터 파일시스템이 연구되고 있으며, 파일의 빠른 검색을 위해 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리 구조가 제안되었다[1]. 본 연구에서는 리눅스 환경에서 확장 해시 기반의 세미플랫 디렉토리를 설계 및 구현하였으며, 구현된 시스템의 실용성을 평가하기 위하여 B+ 트리 기반의 디렉토리 구조를 함께 구현하여 성능을 비교하였다. 디렉토리의 성능을 비교 분석한 결과, 파일의 삽입, 삭제, 검색 성능에서는 확장 해싱 기반의 디렉토리가 우수하였으나, 전체 파일의 목록을 정렬하는 데는 B+ 트리 기반의 디렉토리가 더 우수한 성능을 보였다.
최근 대부분의 인터넷 환경이 쳅 기반 시스템으로 발전하면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 따라서 일반 사용자가 대형 포털 사이트 웹 서버 접속시 생성되는 로그 정보를 분석하여 웹 서버에 대한 공격을 탐지하거나 웹 마이닝 기술과 접목하기 위해서는 대용량의 웹 로그 정보에 대한 효율적인 분석 기법이 필요하다. 기존 웹 로그 전처리 기법은 로그 문자열의 순차적인 탐색을 수행하므로 대용량의 웹 로그 고속화 처리에 적합하지 않다. 본 연구에서는 대용량 웹 로그 정보에 대해 B-트리 인덱싱 벡터 구조를 이용하여 필드별 분류 및 고속 검색 알고리즘을 개발하였다 이를 통해 효율적으로 대용량 로고로부터 효율적인 세션 분석 기능과 개선된 검색 성능을 제공할 수 있었으며 웹 서버에 대한 공격 탐지에도 활용할 수 있었다.
남조세균 Microcystis (Cyanobacteria, Chroococcales)는 담수 녹조원인 생물의 하나로써 일부 종은 microcystin이라는 간 독소를 분비한다. 따라서 담수 수질관리 및 보건위생 측면에서 이들에 대한 관리가 필요하다. 본 연구는 Microcystis 분자 검출을 위한 신규 마커로 RNA polymerase beta subunit (rpoB) 유전자 염기서열을 분석하여 이들의 분자적 특성을 규명하였다. Microcystis rpoB 유전자는 16S rRNA보다 염기 유사도와 유전거리에서 큰 변이가 있는 것으로 조사되었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(Student t-test, p<0.05). Parsimony 분석을 통해 rpoB 유전자가 16S rRNA 유전자보다 2배 이상 빠르게 진화하는 것으로 파악되었다. 또한 rpoB 유전자 phylogeny 분석에서 16S rRNA tree 보다 M. aeruginosa 균주를 명확하게 구분해 주었다. Microcystis가 속하는 Chroococcales 목은 염색체 안에 2개 정도의 rRNA 오페론이 있고 rpoB 유전자는 1개 있는 것으로 조사되었다. 본 연구결과는 rpoB 유전자가 Microcystis의 분자계통분류 및 분자검출 마커로 유용하다는 것을 제시해 준다.
본 연구는 동일한 임분조건에서 작업자 2명(A: 작업경력 5년 이하, B: 작업경력 15년 이상)을 대상으로 임목수확방법별(전목수확 전간수확 단목수확)에 따른 벌도작업의 작업생산성과 비용을 분석하였다. 전목작업에서 작업자 A의 생산성은 $10.3m^3/SMH$, 작업비용은 2,066원/$m^3$이며, 작업자 B는 생산성 $12.7m^3/SMH$, 작업비용 2,201원/$m^3$으로 산출되었으며, 시간당 생산성은 작업자 B가 다소 높았지만, 작업비용은 작업자 B의 높은 임금으로 작업자 A가 약간 낮게 나타났다(p>0.05). 전간작업의 경우 작업자 A와 B의 생산성은 각각 $2.2m^3/SMH$과 $3.3m^3/SMH$이며, 작업비용은 각각 9,890원/$m^3$과 8,459원/$m^3$으로, 작업자 B가 A보다 생산성은 높게, 작업비용은 낮게 산출되어 작업의 숙련도에 따라 큰 차이를 보이고 있었다(p<0.05). 단목작업에서 작업자 A와 B의 생산성은 $2.3m^3/SMH$과 $3.0m^3/SMH$, 작업비용은 9,584원/$m^3$, 9,395원/$m^3$으로, 작업자 B의 생산성이 높고, 작업비용은 낮게 산출되었다(p>0.05). 이와 같이 벌도작업 중에서도 임목의 절단작업과 같이 높은 숙련도를 요구하지 않는 단순작업에서는 오히려 작업자의 임금이 생산비용에 크게 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 가지정리와 같이 임지 내 벌도목 사이를 이동하며, 작업하는 것은 작업자의 높은 숙련도가 작업경비의 저감에 영향을 미치는 것으로 판단된다.
울산대공원 산림의 토양깊이에 따른 식물군집구조를 비교하기 위하여 소나무림에 11개 조사구(10m*10m)를 설정하고 TWINSPAN과 DCN기법을 이용하여 식물군집구조 분석을 실시하였다. TWINSPAN과 DCN분석결과 토심이 깊은 군집(군집 A)과 토심이 얕은 군집(군집 B)으로 분리되었다. 군집 A는 기후극상의 생태적 천이 특성을 보여 천이단계가 소나무$\$\longrightarrow$ $굴참나무, 밤나무, 굴피나무$\$\longrightarrow$ $서어나무로 진행되고 있었으나, 군집 B는 토지극상의 특징을 갖는 소나무림이었다. 수고 생장에서도 차이를 보여 군집 A는 수령 30년생 표본목의 수고가 8.50m이었고 군집 B는 수령 35년생의 수고가 3.80m이었다. 토양특성과 종다양성지수에서도 군집 A가 군집 B보다 양호하였다.
남조세균 Anabaena (Cyanobacteria, Nostocales)는 담수 생태계에서 녹조 현상을 유발하거나 일부 종은 간독소(hepatotoxin)를 갖고 있어 수질관리 차원에서 주목 받아 왔다. 본 연구는 Anabaena RNA polymerase beta subunit (rpoB) 유전자 염기서열을 규명하였으며, 분류학적 분자 마커로 사용하기 위하여 이들 염기서열의 특성을 평가하였다. Anabaena rpoB 유전자는 16S rRNA 유전자와 비교하여 염기 유사도가 낮으며 유전자 변이가 큰 것으로 분석되었으며, 통계적으로 유의한 차이를 보였다(Student t-test, p<0.01). Parsimony 분석을 통해 rpoB 유전자가 4.8배의 속도로 빠르게 진화하는 것으로 파악되었다. 또한 rpoB 유전자 phylogeny 분석에서 16S rRNA tree보다 높은 해상도로 Anabaena 균주를 명확하게 구분해 주었다. 본 연구 결과는 Anabaena의 종 식별, 분자계통 분류, 분자적 검출을 위해 rpoB 유전자가 매우 효과적이라는 것을 제시해 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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