• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.904-906
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• 2005

소프트웨어 개발의 생산성을 높이고 신뢰성 있는 프로그램을 개발하기 위하여 테스트 자동화에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 임베디드 소프트웨어는 일반 소프트웨어 개발 환경과는 달리 호스트-타겟(host-target) 구조의 교차 개발환경에서 개발이 이루어지고 있다. 본 논문은 임베디드 소프트웨어의 개발 환경에 맞추어 제한된 자원의 특성을 고려한 원격 단위 테스팅 도구를 제안한다. 제안하는 원격 단위 테스팅 도구는 XML 테스트 스크립트를 기반으로 대상 소스 언어에 맞는 테스트 드라이버를 생성하여 테스트 대상과 함께 테스트 작업 용구(Test harness)를 생성한다. 이러게 생성된 테스트 작업 용구는 이더넷(ethernet)을 통해 타겟(target)으로 전송되어 테스트를 수행한 후, 테스트 결과 로그를 호스트로 전송한다. 호스트에서는 로그를 수집하여 XML형태의 파일로 제공하여 다양한 형태의 리포트 뷰(View)를 가능하게 한다. 본 논문의 원격 단위 테스팅 도구는 임베디드 소프트웨어 개발 단계에서 반복적인 단위 테스팅의 절차를 간소화 하여 보다 효율적이고 신뢰성 있는 임베디드 소프트웨어 개발의 기회를 제공 할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.100-102
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• 2005

인터넷 환경에서의 B2B Market Place의 출현은 판매자와 구매자와의 다자간 거래를 가능하게 하였다. 이러한 기반에서 상품정보를 포함하는 전자 카탈로그의 활용은 나날이 증가하고 있다. 그러나 동일한 상품에 대한 분류체계와 기준이 다르므로 전자카탈로그에 대한 재분류는 고비용을 초래하는 필수 불가결한 문제로 남게 되었다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 기계학습 기법을 이용한 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian classifier 모델을 사용하였다 학습 데이터를 생성해야 하는 $Na\ddot{i}ve$ Bayesian 알고리즘 적용 시 전자 카탈로그는 일반 문서보다 상대적으로 학습 정보가 적으므로 데이터 모델의 확장을 통해 학습 정보를 생성하여 이러한 단점을 보완하였다. 전자 카탈로그 자동분류에 있어서 효과적이고 풍부한 양의 학습 데이터를 생성하는 것이 분류 정확도 향상에 중요한 영향을 미침을 실험을 통해 확인하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.87-96
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• 2021

산업의 발전에 따라 게임에 활용되는 기술도 고도화 되고 있다. 특히, 인공지능 기술은 게임로그를 수집하고 분석하여 패턴을 추출하고 게임의 자동화와 지능화를 위하여 활용되고 있다. 이러한 게임 플레이어의 패턴은 온라인 게임에서 플레이어 매칭, 적대적 NPC의 생성, 게임 월드의 밸런싱 등 적용 범위가 넓다. 본 연구에서는 게임 플레이어의 모델 생성 방법을 제안한다. 모델 생성을 위하여 사냥, 수집, 이동, 전투, 위기관리, 제작, 상호작용 등의 속성을 정의하였으며 의사결정나무 방법을 이용하여 패턴을 추출하고 모델링 하였다. 제안하는 방법의 검증을 위하여 상용 게임의 게임 로그를 이용하여 모델링하고 에러율을 확인하였으며 유효한 결과를 확인하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.257-262
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• 2009

본 논문은 예제기반 대화시스템의 대화 로그를 분석하여 새로운 대화예제를 자동으로 확충하는 방법에 대해서 논한다. 전통적인 예제기반 대화 시스템에서는 사용자와 챗봇(chatbot)간의 대화예제를 수작업으로 구축 하기 때문에 많은 시간과 비용이 소요되는 단점을 가지고 있다. 대화 로그는 대화 시스템의 서비스가 지속되는 한 끊임없이 생성이 되며, 시간이 지날수록 풍부하고 다양한 대화예제를 획득할 수 있다는 장점을 갖는다. 본 논문은 대화로그로부터 자연스러운 발화쌍을 분류하고, 분류된 발화쌍을 대화예제로 추가하는 방법을 제안한다. 최대 엔트로피모형을 사용한 실험의 결과, 자연스러운 발화를 결정하기 위해서는 발화의 어휘, 품사, 양태와 같은 자질이 유용하게 사용될 수 있음을 관찰하였고, 수작업 구축에만 의존하던 대화예제가 대화 로그를 사용하여 자동으로 확충될 수 있음을 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제35권1호
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• pp.1-17
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• 2004

대다수의 웹 검색 포탈들은 인터넷 상의 정보들을 주제별로 분류한 디렉토리 서비스를 제공하며, 이러한 디렉토리들에 대한 접근 과정을 기록한 로그는 이용자의 실제 디렉토리 접근 행위를 사실적으로 반영한다. 본 연구는 디렉토리 서비스 이용자들의 다양한 디렉토리 접근 행태를 파악하기 위해 네이버에서 생성된 디렉토리 접근 로그들을 분석하였다. "세션"을 한 명의 이용자가 단일한 정보 요구를 지니고 디렉토리들을 접근한 일련의 과정으로 정의한 후, 본 연구에서는 전체 세션들을 정보 획득까지의 경로에 따라 여섯 가지 유형으로 분류하는 방법론을 개발하였다. 또한 세션 유형별 디렉토리 접근 빈도, 세션 내 항해 길이, 세션 내 주제에 대한 분석 결과를 제시하였다. 본 연구의 결과는 보다 효과적인 디렉토리 서비스 구축을 위한 근거로서 활용될 것으로 기대된다. 것으로 기대된다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제15권3호
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• pp.177-188
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• 2015

온라인 게임의 인기 장르인 FPS (First Person Shooting) 게임에서 치팅(cheating)을 근절하기 위해 게임 회사는 다양한 클라이언트 보안 솔루션을 운영하고 있지만 불법 프로그램을 이용한 치팅은 끊이지 않고 있으며 이로 인한 피해도 지속적으로 발생하고 있다. 본 논문에서는 서버 단에서 게임 로그 분석을 통해 FPS 게임의 치팅 사용자를 탐지하는 방법을 제안한다. FPS 게임에서 일반적으로 적재되는 로그를 중심으로 치팅 사용자와 일반 사용자의 특성을 비교 분석하고 인공 신경망 알고리즘을 이용해 치팅 사용자를 탐지하는 모델을 생성하였다. 또한 실제 서비스 중인 FPS 게임 로그를 이용해 치팅 사용자 탐지 모델에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.23-34
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• 2008

웹 기반 서비스가 다양한 형태로 제공되면서 웹 서비스 사용자 수는 꾸준히 증가하고 있다. 그러나 웹 서버에 대한 SQL Injection, Parameter Injection 및 DoS 등의 공격 등의 취약점이 발견되고 있다. 이와 같은 형태의 웹 공격에 능동적으로 대응하기 위해 현재 웹 IDS 시스템을 구축하여 룰 기반 대응 시스템을 구축하고 있으나, 웹 서버에서 생성되는 로그 정보에 대한 전처리 과정 없이 룰 기반 IDS 시스템이 구동되기 때문에 효율적인 웹 공격 대응체계가 구축되지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 웹 로그 정보를 웹 IDS 기반 공격 탐지 시스템의 룰 비교 특성에 적합한 형태로 전처리하는 알고리즘을 제시하고 이를 구현하였다. 제안한 알고리즘은 웹 로그 정보에 대한 필드 단위 파싱 및 중복 문자열 처리 과정을 고속으로 수행하여 대용량의 로그 처리시 성능을 향상시켜 개선된 웹 IDS 시스템 구축이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.416-427
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• 2005

웹 네비게이션 마이닝은 웹 접근 로그 데이타를 분석하여 웹을 항해하는 패턴을 발견하는 기법이다. 하지만 사용자들은 웹을 항해할 때 정상적인 계층적 경로를 따르지 않는 경우가 많기 때문에 웹 접근 로그 데이타에는 웹 항해 패턴 발견에 장애가 되는 잡음 정보가 많이 포함된다. 결과적으로 웹 접근 로그 데이타만을 이용한 기존의 웹 네비게이션 마이닝은 이런 잡음을 해결하기 위한 전처리 과정의 복잡성 등으로 인하여 웹 항해 패턴을 효율적으로 발견하는 데 좋은 성능을 보여주지 못했다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 웹 접근 로그 데이타 외에 웹의 하이퍼링크 구조 정보를 함께 이용하여 웹 네비게이션 패턴을 효율적으로 발견하는 기법을 제시하였다. 웹 사이트의 계층적인 하이퍼링크 구조로부터 생성된 WebTree라 불리는 구조를 이용하여 웹 접근 로그 데이타에 포함된 비정상적인 경로에 대한 잡음을 효율적으로 제거하였다. 이 기법을 이용해 구현된 SPMiner(Sequence Pattern Miner) 시스템은 로그 데이타와 하이퍼링크 계층구조를 함께 이용함으로써 전처리의 오버헤드를 현저히 감소시켰고 결과적으로 효율적으로 네비게이션 패턴을 찾아주고 이를 추천에 이용할 수 있는 기반을 제시하였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제34권2호
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• pp.263-279
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• 2024

클라우드 마이그레이션 증가와 함께 클라우드 컴퓨팅 환경에서의 보안 위협도 급증하고 있다. 이에 효율적인 사고조사를 수행하기 위한 로그 데이터 분석의 중요성이 강조되고 있다. 클라우드 환경에서는 서비스 다양성과 간편한 리소스 생성 등의 특성으로 인해 대량의 로그 데이터가 생성된다. 이로 인해 사고 발생 시 어떤 이벤트를 조사해야 하는지 판단하기 어렵고, 방대한 데이터를 모두 확인하려면 상당한 시간과 노력이 필요하다. 따라서 데이터를 효율적으로 조사하기 위한 분석체계가 필요하다. AWS(Amazon Web Services)의 로깅 서비스인 CloudTrail은 계정에서 발생한 모든 API 호출이벤트로그를 수집한다. 그러나 사고 발생 시 어떤 로그를 분석해야 하는지 판단하기 위한 인사이트 제공 역할은 부족하다. 본 논문에서는 Cloud Matrix와 이벤트 정보를 연계하여 사고 조사를 효율적으로 수행할 수 있도록하고, 이를 기반으로 사용자 행위 로그 이벤트의 발생 빈도 및 공격 정보를 동시에 확인할 수 있는 자동화 분석프레임 워크를 제안한다. 이를 통해 ATT&CK Framework를 기반으로 주요 이벤트를 식별하고, 사용자 행위를 효율적으로 파악함으로써 클라우드 사고 조사에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.277-279
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• 2002

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.