월드 와이드 웹 사용의 폭발적인 증가는 네트워크 트래픽과 서버 부하의 급격한 증가를 초래 하였다. 이러한 문제를 해결하기 위해 웹 프락시 캐싱 기술은 빈번히 요청되는 웹 문서를 사용자와 인접한 위치에 설치된 프락시(proxy)에 저장한다. 캐시 성능을 결정짓는 가장 중요한 요소는 캐시 교체 정책으로서, 가까운 미래에 빈번히 요청될 문서들을 저장하기 위해 사용된다. 캐시 교체 정책이 문서의 인기도를 정확히 예측하기 위해서는 웹 프락시 워크로드의 특성을 반영하는 것이 중요하다. 시간 지역성과 Zipf 빈도 분포는 웹 프락시 워크로드에서 빈번히 관찰되는 특성으로서 문서의 인기도를 예측하기 위한 중요한 속성들이다. 본 논문은 1) LFU를 기반으로 하여 Zipf 빈도 분포를 반영하며, 2) 문서들의 시간에 따른 인기도 감소를 효율적으로 측정하여 시간 지역성을 적응적으로 반영하는 적응형 LFU(ALFU) 캐시 교체 정책을 제안한다. 트레이스 기반의 모의 실험을 통해 다른 교체 정책들과 ALFU를 비교 분석한다. 실험 결과, ALFU는 다른 교체 정책보다 우수한 성능을 보였다.
다큐멘터리는 영화에서 텔레비전, 그리고 다양한 디지털 미디어를 거치며 새로운 장르 형식으로 재탄생되고 있으며, 웹다큐멘터리는 그 대표적 사례라 할 수 있다. 웹다큐멘터리는 제작자와 이용자에 의해 구성되는 다큐멘터리로, 이용자의 상호작용이 절대적인 새로운 유형의 텍스트이다. 이 연구에서는 <석탄 끝으로의 여행(Journey to the End of Coal)>과 <프리즌 밸리(Prison Valley)> 등 두 편의 웹 다큐멘터리에 대한 분석을 통해 웹다큐멘터리가 웹이 표현매체로서 지닌 특징들을 어떻게 활용하여 이용자로 하여금 현실을 체험하도록 유도하고 있는지 살펴보았다. 웹다큐멘터리는 이용자의 상호작용을 허용하는 이중적, 공간적 구조라는 특징을 지니고 있으며, 백과사전적 특징과 같은 특징을 기반으로 이용자에게 현실에 대한 다양한 정보와 지식에 직접 대면토록 한다. 또한 웹다큐멘터리는 이용자에게 다큐멘터리를 진행시키고 텍스트를 확장하는 역할을 부여함으로써 현실을 탐구해가는 주체로서의 의식을 자극하는 형식을 띠고 있다. 이 과정에서 웹다큐멘터리의 이용자는 다큐멘터리가 제안하는 현실을 비판적으로 성찰하고 그 이면의 의미를 포착할 수 있는 가능성을 갖는다. 이러한 특징들은 웹다큐멘터리를 현실을 추구하는 방식은 물론 그것이 지닌 의미에 있어서 전통적인 다큐멘터리와 차별화된 텍스트로 만들어주는 것이다. 이 때문에 웹다큐멘터리 현상의 혁신적인 지위는 분명해지며, 웹다큐멘터리에 대한 논의의 필요성이 제기된다고 하겠다. 웹다큐멘터리는 단순히 새로운 미디어 기술 현상을 넘어 전통적인 다큐멘터리에 대한 근본적인 도전이라는 의미를 갖는다.
네트워크 환경의 발전으로 다양한 콘텐츠와 다수의 사용자를 가지는 포탈, 대형 사이트 들이 증가 하게 되었고, 이러한 포털, 대형 사이트의 증가로 인해 서로 다른 성향을 띈 다수의 사용자들이 다양한 경로로 사이트를 이용하게 되었다. 이렇게 다양해진 경로 중에 빈번하게 발생하는 경로를 빈발패턴이라고 하며, 빈발패턴이 될 가능성이 있는 패턴을 후보패턴이라고 한다. 이러한 후보패턴들을 이용해 트리구조를 생성, 추가, 삭제, 검색 하는 것은 마이닝 과정 중의 한 부분으로서, 트리구조 및 알고리즘에 따라 마이닝의 성능에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 이러한 후보패턴들을 이용하는 마이닝의 성능 향상을 위해 하나의 노드가 다수의 링크를 가지는 기존의 트리 구조와는 달리 하나의 노드가 3개의 링크를 가지고 있고, 각 노드들이 계층구조로 이루어져 있어, 기존의 트리보다 정형화된 구조와 향상된 성능을 보이는 3차원 트리구조 및 생성, 추가, 삭제, 검색 알고리즘을 제안한다.
기계학습을 이용한 자동분류시스템은 학습과정을 통해 분류모델을 구축하고 이를 기반으로 미분류 데이터를 특정 카테고리로 분류한다. 기계학습 기반 자동분류 시스템의 성능은 분류모델의 구성 인자인 특징의 품질에 크게 의존한다. 문서 데이터의 경우 특징 집합을 생성하기 위해 문서내의 출현단어와 문서의 구조적 정보를 활용한다. 특히 웹문서로부터 특징을 추출하기 위해 단어뿐만 아니라 태그, 하이퍼링크 정보를 분석할 수 있다. 최근 웹문서의 분류 기법에 대한 연구는 기계학습 알고리즘보다 특징 생성 및 가공 기술에 초점을 맞추고 있다. 이에 본 논문은 웹문서의 분류모델을 개선하기 위해 단어, 태그, 하이퍼링크 정보로부터 고품질의 특징을 선별 추출하여 가중치를 자동으로 부여하는 기법을 제안한다. Web-KB 문서집합을 이용한 다양한 실험을 통해 제안 기법의 우수성을 보인다.
Phishing is a form of online identity theft that aims to steal sensitive information such as online banking passwords and credit card information from users. Phishing scams have been receiving extensive press coverage because such attacks have been escalating in number and sophistication. According to a study by Gartner, Many Internet users have identified the receipt of e-mail linked to phishing scams and about 2 million of them are estimated to have been tricked into giving away sensitive information. This paper presents a novel browser extension, AntiPhish, that aims to protect users against spoofed web site-based phishing attack.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제12권4호
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pp.270-276
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2012
With the increase in amount of data and information available on the web, there have been high demands on personalized information retrieval services to provide context-aware services for the web users. This paper proposes a novel dynamic multi-agent context-awareness user profile construction method based on ontology to incorporate concepts and properties to model the user profile. This method comprehensively considers the frequency and the specific of the concept in one document and its corresponding domain ontology to construct the user profile, based on which, a fuzzy c-means clustering method is adopted to cluster the user's interest domain, and a dynamic update policy is adopted to continuously consider the change of the users' interest. The simulation result shows that along with the gradual perfection of the our user profile, our proposed system is better than traditional semantic based retrieval system in terms of the Recall Ratio and Precision Ratio.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1373-1387
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2012
Contextual advertising is an important revenue source for major service providers on the Web. Ads classification is one of main tasks in contextual advertising, and it is used to retrieve semantically relevant ads with respect to the content of web pages. However, it is difficult for traditional text classification methods to achieve satisfactory performance in ads classification due to scarce term features in ads. In this paper, we propose a novel ads classification method that handles the lack of term features for classifying ads with short text. The proposed method utilizes a vocabulary expansion technique using semantic associations among terms learned from large-scale search query logs. The evaluation results show that our methodology achieves 4.0% ~ 9.7% improvements in terms of the hierarchical f-measure over the baseline classifiers without vocabulary expansion.
With the popularity of smart device, mobile applications are playing more and more important role in people's daily life, these applications stores various information which greatly facilitate the user's daily life. However due to the frequent transmission of data in the network also increases the risk of data leakage, more and more developers began to focus on how to protect user data. Current mainstream development models include Native development, Web development and Hybrid development. Hybrid development is based on JavaScript and HTML5, it has a cross platform advantages similar to Web Apps and a good user experience similar to Native Apps. In this paper according to the features of Hybrid applications, we proposed a security scheme in Hybrid development model implements message-level data encryption to protect user information. And through the performance evaluation we found that in some scenario the proposed security scheme has a better performance.
The Linked Open Data(LOD) cloud is quickly becoming one of the largest collections of interlinked datasets and the de facto standard for publishing, sharing and connecting pieces of data on the Web. Data publishers from diverse domains publish their data using Resource Description Framework(RDF) data model and provide SPARQL endpoints to enable querying their data, which enables creating a global, distributed and interconnected dataspace on the LOD cloud. Although it is possible to extract structured data as query results by using SPARQL, users have very poor in analysis and visualization of RDF data from SPARQL query results. Therefore, to tackle this issue, based on Formal Concept Analysis, we propose a novel approach for analyzing and visualizing useful information from the LOD cloud. The RDF data analysis and visualization technique proposed in this paper can be utilized in the field of semantic web data mining by extracting and analyzing the information and knowledge inherent in LOD and supporting classification and visualization.
Location-based services or LBS refer to value-added service by processing information utilizing mobile user location. With the rapidly increasing wireless Internet subscribers and world LBS market, the various location based applications are introduced such as buddy finder, proximity and security services. As the killer application of the wireless Internet, the LBS have reconsidered technology about location determination technology, LBS middleware server for various application, and diverse contents processing technology. However, there are fears that this new wealth of personal location information will lead to new security risks, to the invasion of the privacy of people and organizations. This paper describes a novel security approach on open LBS service to validate certificate based on current LBS platform environment using XKMS (XML Key Management Specification) and SAML (Security Assertion Markup Language), XACML (extensible Access Control Markup Language) in XML security mechanism.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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