스토리지 스냅샷(snapshot) 기술은 특정 시점의 데이터를 보전하고, 필요할 때 원하는 시점의 데이터를 복구하여 접근하기 위한 기술로 스토리지 보호 응용 개발에 필수적인 기술이다. 이 논문에서는 기존의 스냅샷 기술이 스토리지 하드웨어 벤더에 종속되거나 파일시스템이나 가상 블록장치에 종속되는 문제를 해결하고 온라인으로 스냅샷을 생성하기 위한 새로운 스냅샷 방법을 제안한다. 이 논문에서는 제안하는 스냅샷 기술은 가상파일시스템의 변경연산에 대한 로그를 추출하는 방식을 이용하여 파일시스템, 가상 블록장치, 하드웨어에 독립적으로 동작하는 스냅샷 기술을 설계하고 개발한다. 또한, 개발하는 스냅샷 기술은 디렉토리 및 파일 단위의 스냅샷을 스토리지 서비스 중단 없이 생성하고 관리 한다. 마지막으로 실험을 통해서 제안하는 스냅샷 기술의 스냅샷 생성시간 및 스냅샷으로 인한 성능 저하를 측정한다.
본 연구에서는 주어진 옷감 시료의 정적 드레이프 모양으로부터 해당 옷감을 시뮬레이션하기 위해 필요한 시뮬레이션 파라미터를 추정하는 데이터 기반 학습법을 제시한다. 정적 드레이프의 모양을 형성하기 위해 의류 산업계에서 옷감을 물성에 따라 분류하기 위해 사용하는 쿠식 드레이프 (Cusick's drape)에서 착안한 방법을 사용한다. 학습 모델의 입력 벡터는 특정 옷감의 정적 드레이프 모양에서 추출한 특징 벡터와 옷감의 밀도 값으로 구성되고, 출력 벡터는 해당 드레이프 결과를 도출하는 여섯가지 시뮬레이션 파라미터로 구성된다. 실제에 가깝고 편향되지 않은 학습 데이터를 생성하고자 먼저 400가지의 실제 니트 옷감에 대한 시뮬레이션 파라미터를 수집하고 이로부터 GMM (Gaussian mixture model) 생성 모델을 만든다. 다음, GMM 확률분포에 따라 대량의 시뮬레이션 파라미터를 무작위 샘플링한다. 샘플링된 각각의 시뮬레이션 파라미터에 대해 옷감 시뮬레이션을 수행하여 가상의 정적 드레이프 결과를 만들고 이로부터 특징 벡터를 추출한다. 생성된 데이터를 로그선형회기(log-linear regression) 모델로 피팅한다. 학습의 수치적 정확도를 검증하고 시뮬레이션 결과의 시각적 유사도를 비교하여 제시된 방법의 유용성을 확인한다.
최근 게임의 종류가 다양해지고 접할 기회가 많아지면서 게임을 즐기는 사용자의 성향과 수준도 다양해지고 있다. 기존의 NPC는 행동이 단순하고 획일적이기 때문에 다양한 사용자를 상대하는데 한계가 있다. 따라서 각기 다른 사용자와 비슷한 수준으로 대응할 수 있는 적응형 NPC를 생성하는 기술이 필요하다. 본 논문은 적응형 NPC를 생성하기 위한 행동 정보 관리 기법을 제안한다 행동정보 저장 방법은 적응형 NPC가 사용자의 행동을 관찰하고 (상태-행동)의 관계로 정보를 수집한다. 수집한 행동 정보의 효율 값을 구하고 유사한 상태정보들은 군집화하여 행동 데이터베이스에 저장한다. 게임시스템은 행동 데이터베이스를 갱신하며 다양한 행동을 저장하고 효율 값이 좋은 행동을 선택하여 사용자에게 적응해 가는 NPC를 생성한다. 본 연구에서 제안한 적응기법을 액션 게임에 적용하여 실험하였다 임의의 실험자는 적응형 NPC와 실시간으로 1:1 전투를 한다. 게임 결과 로그파일을 통해 실험자와 NPC의 행동 성향을 분석하여 유사성을 판단한다. 다양한 실험 결과의 통계에서 오차율 6% 이내의 사용자와 비슷한 수준으로 적응해 가는 NPC를 생성할 수 있었다.
효과적인 네트워크 관리를 위해 응용 트래픽 분석의 중요성이 강조되고 있다. Snort는 트래픽 탐지를 위해 사용되는 보편적인 엔진으로써 기 정의된 규칙을 기반으로 트래픽을 차단하거나 로그를 기록한다. 하지만 Snort 규칙을 생성하기 위해서는 탐지 대상 트래픽을 전수 조사해야하기 때문에 많은 한계점이 존재할 뿐만 아니라 생성된 규칙의 정확성을 보장하기 어렵다. 본 논문에서는 순차 패턴 알고리즘을 활용하여 입력된 트래픽에서 최소 지지도를 만족하는 문자열을 찾는 방법을 제안한다. 또한, 추출된 문자열을 사용한 규칙을 입력 트래픽에 적용하여 트래픽에서 해당 문자열이 존재하는 위치 정보 및 헤더 정보를 추출한다. 이렇게 추출된 문자열과 위치정보, 그리고 헤더 정보를 조합하여 Snort 규칙을 자동 생성하는 방법을 제안한다. 생성된 규칙을 이용하여 다시 트래픽 분석을 실시했을 때 대부분의 응용이 97%이상 탐지되는 것을 확인하였다.
최근 개인정보에 대한 유출과 침해행위가 급증하면서 악의적인 목적의 피해사례가 급증하고 있다. 대부분의 사용자가 윈도우즈 운영체제를 사용하고 있으며, 최근 Windows 7 운영체제가 발표되면서 Windows 7 OS 환경에서의 침해대응 기법에 대한 연구가 필요하다. 현재까지 개발된 침해사고 대응 기법은 대부분 Windows XP 또는 Windows Vista를 중심으로 구현되어 있다. 윈도우즈 운영체제에서 시스템 침해사고를 효율적으로 분석하기 위해서는 시스템에서 생성되는 이벤트 정보의 시간정보 및 보안 위협 가중치 정보를 중심으로 이를 시각적으로 분석할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 최근 발표된 Windows 7 운영체제에서 생성되는 시스템 이벤트 정보에 대해 시각적으로 분석하고 이를 통해 시스템 침해사고를 분석할 수 있는 시스템을 설계 및 구현하였다. 본 논문에서 개발된 시스템을 이용할 경우 보다 효율적인 침해사고 분석이 가능할 것으로 예상된다.
본 논문은 광통신-시리얼 링크를 위한 40Gb/s 클록 및 데이터 복원 회로의 설계를 제안한다. 설계된 본 회로는 다중 위상을 생성하는 LC 탱크 PLL을 이용하여 8개의 샘플링 클록을 생성하고 $2{\times}$ 오버샘플링 구조의 뱅-뱅 위상 검출기를 이용하여 데이터와 클록의 위상을 조정한다. 40Gb/s의 입력 데이터가 샘플링을 거쳐서 1:4 디멀티플렉싱되어 4채널에 10Gb/s 출력으로 복원되는 구조로서 디지털과 아날로그의 전원을 분리하여 설계가 진행되었다. 인덕터를 사용하여 칩면적은 $2.8{\times}2.4mm^2$을 차지하고 전력소모는 약 200mW이다. 0.18um CMOS공정으로 칩 제작후 측정결과 채널당 악 9.5Gb/s 출력이 측정되었다(직렬입력 약 38Gb/s 해당).
최근 e-비즈니스나 인터넷 쇼핑몰 사이트에서 는 많은 양의 상품 이미지 정보와 컨텐츠를 취급하고 있으며 ,이로 인하여 이미지에 대한 효율적인 의미기반 검색의 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 XML과 퍼지기술을 이용하여 웹상의 상품 이미지를 의미적으로 검색할 수 있는 시스템에 대해 설명한다. 상품 카탈로그와 같은 다중 객체를 보유하고 있는 이미지에 대하여 의미 기반 검색을 수행할 수 있도록 상품 정보나 의미등의 메타데이타를 표현하는 다계층 메타데이타 구조를 사용한다. 이미지에 대한 의미기반 검색을 수행할 수 있도록 하기 위해 메타데이타를 저장하기 위한 XML 데이타베이스를 설계하고 퍼지 데이타를 적용할 수 있는 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시한 시스템은 이미지에 대한 메타데이타를 이용하여 퍼지 데이터를 자동 생성하고, 생성된 퍼지 데이타를 의미기반 이미지 검색에 사용한다. 따라서 의미기반 상품 이미지 검색에 대하여 사용자의 검색질의에 대한 정확성과 만족도를 증대 시킬 수 있다.
본 논문에서는 경량화된 서명의 특징추출기법을 이용하여 사용자의 편의성 및 전자상거래의 효율성을 높일 수 있는 퍼지볼트스킴 기반의 인증 프로토콜을 설계한다. 서명은 간편하고 저렴한 생체정보 중 하나이기 때문에 전자상거래에서 보편적으로 사용되는 인중수단이지만, 전자상거래시 저비용의 안전성을 확보한 프로토콜의 부재라는 취약성을 가진다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 비밀정보를 정확하게 생성해내는 퍼지볼트스킴 및 서명의 특성에 적합한 특징추출기법을 설계하고, 이 특징추출 과정에서 적용된 매개변수들을 활용하여 서명 기반의 효율적인 인증 프로토콜을 설계한다. 본 프로토콜을 적용시의 효과는 1) 간편하고 저렴한 서명의 이용, 2) 서명처리 및 인증에 약 1초의 시간소비로 실시간 사용자 검증 가능, 3) 로그인 및 검증시 통신횟수 1회로 최저, 4) 사용자 인증과 동시에 비밀 값 획득 등이다.
LFS(Log-structured File System)는 쓰기 요청을 세그먼트 버퍼에 모으고, 세그먼트 단위로 순차 기록함으로써 무작위 쓰기에서도 최적의 성능을 보여준다. 그러나 디스크의 공간이 유한하여, LFS는 여유 세그먼트를 생성하는 클리닝을 수행해야 한다. 파일 시스템의 사용률이 증가함에 따라 세그먼트 클리닝 비용이 급격히 증가하는 단점이 있다. 본 논문에서는 LPS의 쓰기 성능 최적화를 위한 세그먼트 공간 재활용 기법을 설명한다. 이 기법은 유효 세그먼트를 재활용하여 여유 공간을 생성하는 방법으로 빈 세그먼트가 없이 쓰기요청을 처리 할 수 있다. 따라서 높은 비용의 클리닝 동작 없이, 데이터를 세그먼트 내 여유공간에 동적 재배치하여 쓰기요청을 처리한다. 또한 효율적인 세그먼트 공간 재활용을 위해 데이터 및 세그먼트의 지역성을 고려하는 분류기법을 설명한다. 실험 결과에서 이 기법은 파일 시스템의 사용률이 90%인 경우에도 기존 WOLF 기법을 사용한 LFS 보다 HDD에서 1.9배, SSD에서 1.6배의 성능향상을 보여준다.
본 연구의 목적은 서지정보검색시스템의 색인 정의의 중요성을 강조하고 최적 색인의 기초 자료를 마련하기 위함이다. 이를 위해 서지마크 데이터베이스로부터 색인 태그 정의 및 정규화를 통한 색인어추출이론에 대해 고찰하고, 이론에 따라 생성된 색인어의 검색 활용도를 분석하였다. 실험은 서지 2,200,488건에서 생성된 색인어 29,219,853건을 텍스트형 색인과 코드형 색인으로 나누어 이용자 왱 검색 로그에 나타난 색인 항목과 비교하여 어떤 색인 정의가 얼마나 활용되는가를 분석하였다. 결과에 따르면 서명, 저자, 출판사, 주제와 같은 텍스트형 색인어는 높은 검색 활용도를 보인 반면에 코드형 색인어는 검색 활용도가 낮아 검색에 활용되지 않는 불필요한 색인 정의들은 과감하게 제거하여 색인 정의를 최적화해야 함을 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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