• 한국통신학회논문지
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• 제33권5B호
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• pp.285-295
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• 2008

인터넷 라우터는 라우팅 테이블로부터 입력 패킷의 목적지 주소에 맞는 다음 홉을 찾아 입력 패킷을 내보내는 패킷 포워딩을 수행하여야 한다. 그러나 링크 기술의 발달과 더불어 인터넷 사용자의 급증으로 인하여 입력되는 패킷과 같은 속도로 패킷을 처리하는데 어려움을 겪고 있다. 따라서 보다 빠른 주소 검색을 제공하기 위한 여러 이진 검색 알고리즘들이 제안되었다. 그러나 기존에 나와 있는 대부분의 이진 검색 알고리듬들의 구조는 불균형 구조로서, 메모리 접근 횟수가 많아 빠른 주소 검색이 어렵다는 단점이 있다. 균형 구조를 갖는 경우에는 프리픽스 복사로 인하여 원래 프리픽스 수보다 노드 수가 늘어나는 단점이 있다. 본 논문에서는 균형 구조를 갖는 새로운 이진 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 구조에서는 디스조인트(disjoint)한 프리픽스들 즉, 이진 트라이(binary trio)에서 리프 노드에 위치한 프리픽스들만으로 이진 검색 트리를 구성하고, 각 노드에 프리픽스의 네스팅(nesting) 관계에 대한 정보를 담는 프리픽스 벡터(prefix vector)를 두도록 하였다. 그러므로 실제 프리픽스의 수 보다 훨씬 적은 수의 노드를 갖는 균형 이진 트리를 형성함으로서, 검색 성능을 매우 향상시킨 새로운 구조이다.

• 산업기술연구
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• 제21권A호
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• pp.167-179
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• 2001

This paper discusses an index-based subsequence matching that supports time warping in large sequence databases. Time warping enables finding sequences with similar patterns even when they are of different lengths. In earlier work, we suggested an efficient method for whole matching under time warping. This method constructs a multidimensional index on a set of feature vectors, which are invariant to time warping, from data sequences. For filtering at feature space, it also applies a lower-bound function, which consistently underestimates the time warping distance as well as satisfies the triangular inequality. In this paper, we incorporate the prefix-querying approach based on sliding windows into the earlier approach. For indexing, we extract a feature vector from every subsequence inside a sliding window and construct a multi-dimensional index using a feature vector as indexing attributes. For query precessing, we perform a series of index searches using the feature vectors of qualifying query prefixes. Our approach provides effective and scalable subsequence matching even with a large volume of a database. We also prove that our approach does not incur false dismissal. To verily the superiority of our method, we perform extensive experiments. The results reseal that our method achieves significant speedup with real-world S&P 500 stock data and with very large synthetic data.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권2호
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• pp.1-6
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• 2023

In this paper, we present a new method for classifying malicious URLs to reduce cases of learning difficulties due to unfamiliar and difficult terms related to information protection. This study plans to extract only visually distinguishable features within the URL structure and compare them through map learning algorithms, and to compare the contribution values of the best map learning algorithm methods to extract features that have the most impact on classifying malicious URLs. As research data, Kaggle used data that classified 7,046 malicious URLs and 7.046 normal URLs. As a result of the study, among the three supervised learning algorithms used (Decision Tree, Support Vector Machine, and Logistic Regression), the Decision Tree algorithm showed the best performance with 83% accuracy, 83.1% F1-score and 83.6% Recall values. It was confirmed that the contribution value of https is the highest among whether to use https, sub domain, and prefix and suffix, which can be visually distinguished through the feature contribution of Decision Tree. Although it has been difficult to learn unfamiliar and difficult terms so far, this study will be able to provide an intuitive judgment method without explanation of the terms and prove its usefulness in the field of malicious URL detection.

• 한국통신학회논문지
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• 제32권3C호
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• pp.338-347
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• 2007

본 논문에서는 순환 보호 구긴(cyclic-prefix)을 사용하는 시공간 블록 부호 (STBC: Space-Time Block-Coding) 단일 반송파 시스템에서 향상된 채널 성능을 위한 가중된 블록 적응형 주파수 영역 채널 추정기를 제안한다. 제안된 채널 추정기 구조는 필터 입력 신호에 대해 STBC로 구성된 블록을 형성하며, 이후 형성된 입력 블록에 대해 사후 오차 (a posteriori error)를 이용하는 가중된 LS (least-square) 규준을 적용하여 알고리즘을 유도한다. 또한 정적 채널에서 steady-state EMSE (excess mean-square error) 분석을 통해 블록 길이가 늘어남에 따라 EMSE를 분석한다. 전산 모의실험에서는 시변 TU (typical urban) 채널에서 블록 길이를 증가시킬수록 제안한 채널 추정기는 기존 NLMS와 RLS 채널 추정기들 보다 우수한 성능을 나타냄을 확인 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권2호
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• pp.173-184
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• 2002

본 논문에서는 대용량 시퀀스 데이터베이스에 타임 워핑을 지원하는 인덱스 기반 서브시퀀스 매칭에 관하여 논의한다. 타임 워핑은 시퀀스의 길이가 서로 다른 경우에도 유사한 패턴을 갖는 시퀀스들을 찾을 수 있도록 해준다. 최근의 연구에서 타임 워핑을 지원하는 효과적인 전체 매칭 기법을 제안된바 있다. 이 기법은 데이터 시퀀스들로부터 타임 워핑에 영향을 받지 않는 특징 벡터들의 집합을 대상으로 인덱스를 구성한다. 또한, 특징 공간상에서의 필터링을 위하여 삼각형 부등식을 만족하는 타임 워핑 거리의 하한 함수를 사용한다. 본 연구에서는 이 기존의 연구에 슬라이딩 윈도우를 기반으로 하는 접두어-질의 방법을 결합하는 새로운 기법을 제안한다. 인덱싱을 위하여 각 슬라이딩 윈도우와 대응되는 서브 시퀀스로부터 특징 벡터를 추출하고, 이 특징 벡터를 인덱싱 애트리뷰트로 사용하는 다차원 인덱스를 구성한다. 질의 처리를 위하여, 조건을 만족하는 질의 접두어들에 대한 특징 벡터들을 이용하여 다수의 인덱스 검색을 수행한다. 제안된 기법은 대용량의 데이터베이스에서도 효과적인 서브시퀀스 매칭을 지원한다. 본 연구에서는 제안된 기법이 착오 기각을 유발시키지 않음을 증명한다. 제안된 기법의 우수성을 규명하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, 제안된 기법은 실제 S&P 500 주식 데이터와 대용량의 생성 데이터 모두에 대하여 큰 성능 개선 효과를 보이는 것으로 나타났다.