본 논문에서는 규칙기반 지식표현에서 퍼지값과 확신도를 사용할 때 발생하는 문제점을 살펴본다. 이들 문제점 해결을 위해서 규칙의 매칭시에 발생하는 퍼지매칭, 퍼지비교, 구간내의 포함에 대한 만족정돌르 평가하는 척도를 제안하다. 또한, 퍼지값과 확신도를 사용하는 규칙기반 지식표현에 대해 적용가능한 추론방법을 소개한다. 한편, 일반규칙과 퍼지생성규칙을 전문가시스템에서 동시에 융통성있게 사용하는 방법을 제시한다. 끝으로 제안된 방법들을 고려하여 설계한 퍼지 전문가시스템 개발도구인 FOPS5에 대하여 소개한다.
본 논문에서는 유연 패턴(elastic pattern)을 갖는 규칙(rule)을 탐사하고 매칭하는 기법에 대해 논의한다. 유연 패턴은 시간 축으로 확장 및 수축할 수 있는 요소들의 순서화된 리스트이다. 유연 패턴은 서로 다른 샘플링 비율을 갖는 데이터 시퀀스들로부터 규칙들을 찾아내는데 유용하게 사용된다. 본 연구에서는 헤드(head: 규칙의 왼쪽 부분)와 바디(body: 규칙의 오른쪽 부분)가 모두 유연 패턴으로 구성된 규칙들을 신속하게 찾도록 하기 위하여 데이터 시퀀스로부터 서픽스 트리(suffix tree)를 구성한다. 이 서픽스 트리는 유연 규칙들의 압축된 표현이며, 타깃 헤드 시퀀스와 매치되는 규칙을 찾기 위한 인덱스 구조로서 사용된다. 만일, 매치되는 규칙을 찾을 수 없는 경우에는 규칙 완화(rule relaxation)의 개념을 이용한다. 클러스터 계층(cluster hierarchy)과 완화 오차(relaxation error)를 사용하여 타깃 헤드 시퀀스의 고유한 정보를 대부분 포함하고 있는 최소한으로 완화된 규칙을 찾는다. 다양한 실험을 통한 성능 평가를 통하여 제안한 기법의 우수성을 검증한다.
본 연구는 네트워크 기반 침입탐지 시스템(NIDS)의 우회공격 방지를 위한 적응적 규칙 추정 알고리즘(ARE; Adaptive Rule Estimation)을 제안한다. 네트워크 기반 침입탐지 시스템에서 가장 많이 사용하는 침입탐지 방법은 규칙 기반의 패턴 매칭 기법이며, 이 방법은 삽입과 삭제에 의한 우회 공격에 많은 취약성을 가지고 있다. 본 연구에서는 이러한 삽입과 삭제에 의한 우회 공격을 방지 하고자 하는 취지에서 제안된 알고리즘이다. 적응적 규칙 추정에 의한 침입 탐지 알고리즘은 두 개의 과정으로 구성되며, 전처리 부분에서는 최적의 규칙을 선택하고, 주처리 부분에서 적응적으로 규칙 패턴의 변형된 위치를 찾아서 비교 판단하는 과정으로 이루어져 있다. 제안된 적응적 규칙 추정 알고리즘은 기존의 규칙 기반 패턴 매칭에서 우회공격이 가능한 것들이 탐지되며, 미탐지 확률을 줄일 수 있다.
이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원하는 원투원에이젼트의 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반 개별화 에이젼트 구조와 개별 고객의 고객 지향적인 서비스를 위해 규칙기반의 매칭기술을 사용하며 적응적인 프로파일을 위해 피드백 프로파일 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있으며 규칙문장은 다양한 서비스를 표현하고 평가할 수 있게 설계 되었다.
인터넷 환경에서 내부 네트워크를 보호하기 위하여 침입탐지시스템이 광범위하게 사용되고 있다. 침입탐지시스템은 비정상 패킷의 특성을 분석하여 규칙을 생성하고 이 규칙들을 이용하여 패킷들을 필터링함으로써 내부 시스템들을 보호한다. 최근 공격 사례가 많아지고, 공격 형태가 구조화되면서 이를 탐지하는 규칙의 수도 지속적으로 증가하고 있다. 이에 따라 침입탐지시스템이 규칙을 적용하는 과정에서의 성능 하락 정도도 커지고 있다. 본 논문은 규칙을 적용하는 과정에서 상대적으로 오버헤드가 큰 문자열 검색 성능을 개선하고자 복수개의 부분패턴을 이용한 다중 패턴매칭 기법을 제안한다. 그리고 대표적인 고성능의 다중 패턴매칭 알고리즘인 Wu-Manber 알고리즘과 성능을 비교하고 그 결과를 보인다.
최근의 네트워크 침입탐지 시스템에서는 침입이 의심되는 패킷을 나타내는 데 정규표현식이 사용되고 있다. 고속 네트워크를 통해서 입력되는 패킷을 실시간으로 검사하기 위해서는 하드웨어 기반 패턴 매칭이 필수적이며 변화되는 패턴 규칙을 다루기 위해서는 FPGA와 같은 재구성 가능한 디바이스를 사용하는 것이 바람직하다. FPGA의 동작 속도 제한으로 바이트 단위의 패킷 검사로는 실시간 검사를 할 수 없는 경우에 이를 해결하기 위해서 여러 바이트 단위로 검사하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 정규표현식 패턴 매칭을 n바이트 단위로 처리하는 하드웨어의 구조와 설계 방법을 제시하고 이에 대한 패턴 매칭 회로 생성기를 구현한다. Snort 규칙에 대해 FPGA로 합성된 하드웨어는 n=4일 때에 규칙에 따라서 $2.62{\sim}3.4$배의 처리 속도 향상을 보였다.
본 논문에서는 주식 데이타베이스로부터 과거 주가 변화 패턴에 대한 규칙을 탐사함으로써 투자자에게 주식 투자 유형을 추천해 주는 방안에 관하여 논의한다. 먼저, 본 논문에서는 주식 투자 유형의 추천을 위한 새로운 규칙 모델을 정의한다. 제안된 모델에서는 빈번하게 발생하는 주가 변화 패턴의 이후의 주가 변화 경향이 투자자의 투자 조건과 매치하는 경우, 이 종목에 대한 투자 유형을 추천하도록 하는 방식을 사용한다. 이때, 빈번하게 발생하는 패턴을 규칙의 헤드로 간주하며, 이후의 주가 변화 경향을 규칙의 바디로 간주한다. 본 연구에서는 규칙 헤드는 투자자의 특성에 별다른 영향을 받지 않는 반면, 규칙 바디에 대한 조건은 투자자마다 다르다는 점에 착안하여 규칙 탐사 과정에서 전체 규칙이 아닌 규칙 헤드들만을 탐사하여 저장해 두는 새로운 방식을 제안한다. 이 결과, 투자자 별로 달라질 수 있는 규칙 바디에 대한 조건을 유연하게 정의하는 것을 허용하며, 규칙의 수를 줄임으로써 전체 규칙 탐사 성능을 개선할 수 있다. 효율적인 규칙 탐사와 매칭을 위하여 빈번 패턴들을 효과적으로 탐사하는 방법, 빈번 패턴 베이스를 구축하는 방법, 그리고 이들을 인덱싱 하는 방법을 제안한다. 또한, 투자자의 질의가 발생하는 경우, 빈번 패턴 베이스로부터 이와 매치되는 규칙을 발견하고, 이 결과를 이용하여 투자자에게 투자 유형을 추천해 주는 방법을 제안한다. 실제 주식 데이타를 이용한 다양한 실험을 통하여 제안된 기법의 우수성을 규명한다.
전 세계적으로 큰 피해를 주는 웜을 탐지하는 대표적인 방식으로 스트링 매칭을 이용한 방법이 있다. 스트링 매칭은 네트웍상의 패킷을 자신이 가진 시그니쳐(규칙)와 매칭을 해서 웜을 탐지하는 방법으로 동작하는데 매칭시에 필요한 버퍼(메모리)의 사용량으로 인한 단점을 가진다. 즉, 동시에 매칭해야 하는 패킷수가 늘어남에 따라 버퍼(메모리) 사용량도 급격하게 증가하고 버퍼링된 이전 데이터에 대한 매칭으로 속도 지연이 발생하는 단점을 가진다. 이에 본 논문에서는 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가지는 버퍼를 이용하지 않는 스트링 매칭 방식을 제안한다. 제안된 방식은 기존 데이터에 대한 매칭 정보만을 기억하고 버퍼링을 하지 않는 방식으로 실험을 통해 기존 방식에 비해 적은 메모리 사용량 및 속도 향상을 가짐을 확인하였다.
이 논문은 특별히 사이버쇼핑몰들이나 상업적인 웹사이트에서 효과적인 고객 지향적인 개별화 서비스를 지원할 수 있는 개별화 서버 구조를 제안한다. 데이터베이스를 연동하여 동적인 웹페이지를 지원하는 기존의 많은 쇼핑몰이나 상업성을 지닌 웹사이트들은 고객의 기호, 관심, 프로파일, 행동양식, 고객 히스토리등을 고려하지 않기 때문에 여전히 모든 고객에게 획일적으로 같은 내용을 제시하여 개별화된 원투원 서비스를 지원하지 못하고 있다. 이런 문제를 극복하기 위해서는 웹사이트를 구축하는 회사들은 제품정보, 서비스 정보 등을 고객이나 비즈니스 파트너에게 좀더 개별화되고 고객 지향적인 정보를 제공하고 고객과의 원투원 관계를 지속시키기 위하여 웹사이트 구축전략을 신중히 수립하여야 한다. 지금까지 원투원 웹사이트 개발을 위해 타겟 푸쉬, 타겟 메일, 타겟 광고등 다양한 개별화 기술이 사용되어져 왔다. 이 논문에서는 성능과 안정성을 고려한 멀티쓰레드기반이며 상거래직과 개별화 서버가 분리된 개별화 서버 구조와 고객에게 고객 지향적인 서비스를 제공하기 위해 규칙기반의 매칭기술 기법을 소개한다. 규칙 기반 매칭 기술은 매칭엔진에 의하여 다양한 개별화된 컨텐츠와 메일을 생성할 수 있다.
다차원의 속성들을 포함한 대용량의 데이터베이스 또는 점보 저장소의 데이터로부터 지식을 추출하고 이를 활용하기 위해서는 데이터 마이닝의 인공지능 기법 중 기계학습을 활용할 수 있다. 본 논문은 질의어를 바탕으로 각 작성들에 가중치를 적용하여 사용자가 원하는 데이터 집합을 분류하고, 사용자 피드백을 통하여 속성 가중치를 동적으로 변화시킴으로써 검색결과를 향상시키는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 데이터 집합을 분류해내기 위해서 각 속성간의 거리에 가중치를 적용하는 k-nearest neighbor 분류법을 사용하였고, 속성 가중치를 동적으로 변화시키는 규칙을 추출하기 위한 방법으로는 결정 트리 생성에 의한 규칙(decision rule) 생성 방법을 적용하였다. 검색결과 향상을 \ulcorner이기 위한 실험으로써 온라인 커플매칭(online couple-matching) 시스템의 핵심부문을 구현하고 이를 적용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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