• ETRI Journal
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• v.8 no.4
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• pp.4-17
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• 1986

통신용 반도체 기술의 특징으로는 소량 다품종, 초고속화, 애널로그 회로의 집적화, 광집적회로화 등을 들 수 있다. 통신 시스팀의 실현에는 소형화, 저소비 전력화, 초고속화 등의 이유로 LSI 또는 VLSI의 적용이 대전제로 되고 있다. 본고에서는 현재 사용되고 있는 신호 처리, 신호 전송, 전달 처리, 정보 처리용의 주요 LSI에 대하여 살펴보는 한편, 통신용 반도체의 요구 조건을 만족시키기 위한 반도체 기술 중에서 설계 기술과 공정 기술에 대한 최근의 기술 동향을 살펴보고자 한다. 즉, LSI산업의 변환기를 가져오고 있는 직접회로 설계 기술인 ASIC과 함께, 집적도의 향상에 따라 애널로그기능과 디지틀기능을 하나의 칩에 형성시킬 수 있는 BiCMOS 공정기술에 대한 기술 동향을 살펴본다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.114-116
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• 2013

메시지 전달 방식의 병렬 프로그래밍에서 사용되는 MPI는 프로그램의 확장성 보장에 적합한 MPI-IO라는 파일 I/O 방법을 제공하고 있다. MPI-IO는 동시적인 병렬 I/O 수행으로 인한 성능 저하를 최소화하기 위하여 내부적으로 데이터 재정렬 후 I/O를 수행한다. 본 연구에서는 이와 같은 MPI-IO의 내부 처리과정을 기록하기 위한 방안을 강구하여 실행 시간 로그를 기록하였고 이를 바탕으로 MPI-IO의 특성을 살펴보았다.

• Convergence Security Journal
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• v.3 no.3
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• pp.51-57
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• 2003

The Real-time DBMS must provide the keeping, fabrication and control function which the data where the user requsets for processing inside the hour when it is restricted, it is quick most and safely[3]. In order lide this to take chare of the real-time control and fabrication function, details recording (log) of the control processing is very important in accomplished transactions from inside the Real-time DBMS. In this proposal, it sees recording which is like this in base and it proposes the new recovery function for transactions log. This recovery technique which it sees used the concept of the LIFO (Last-In-First-Out) method with basic. The proposed technique will becomes the technique which it will be able and to record to process efficiently with a same attribute and the continuous transactions log.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.837-840
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• 2017

각종 사이버 범죄가 증가함에 따라 실시간 모니터링을 통한 사전 탐지 기술뿐만 아니라, 사후 원인 분석을 통한 사고 재발 방지 기술의 중요성이 증가하고 있다. 사후 분석은 시스템에서 생산된 다양한 유형의 대용량 로그를 기반으로 분석가가 보안 위협 과정을 규명하는 것으로 이를 지원하는 다양한 상용 및 오픈 소스 SW 존재하나, 대부분 단일 분석가 PC에서 운용되는 파일 기반 SW로 대용량 데이터에 대한 분석 성능 저하, 다수 분석가 간의 데이터 공유 불가, 통계 연관 분석 한계 및 대화형 점진적 내용 분석 불가 등의 문제점을 해결하지 못하고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 고성능 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템을 로그 스토리지로 활용하는 대용량 로그 분석 SW 개발하였다. 특히, 기 확보된 공격자 프로파일을 활용하여 공격의 유무를 확인하는 텍스트 패턴 매칭 연산은 전통적인 관계형 데이터베이스 시스템의 FTS(Full-Text Search) 기능 활용이 가능하나, 대용량 전용 색인 생성에 따른 비현실적인 DB 구축 소요 시간과 최소 3배 이상의 DB 용량 증가로 인한 시스템 리소스 추가 요구 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 인메모리 관계형 데이터베이스 시스템 기반 효율적인 텍스트 패턴 매칭 연산을 위하여, 고성능의 대용량 로그 DB 적재 방법과 새로운 유형의 패턴 매칭 방법을 제안하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.13D no.6 s.109
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• pp.833-838
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• 2006

Program Plagiarism is an infringement of software copyright. In detecting program plagiarism, many different source program comparison methods has been studied. But, it is not easy to detect plagiarized program that made a few cosmetic changes in program structures and variable names In this paper, we propose a new ground-breaking technique in detecting plagiarism by Memory Access Log Analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.192-194
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• 2016

스마트폰 사용자 수가 늘어남으로써 스마트폰으로 개인에 맞는 서비스를 제공하는 것은 중요한 연구 주제가 되었고 사용자 개인의 데이터를 이용하여 기호나 취향에 맞는 상품 및 서비스 제공에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 개인에게 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터를 수집하는 것, 정보를 추출하는 것 및 상황 행위에 대한 특정을 하고 사용자에 대한 로그(log)를 축적하고 분석하는 작업이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 환경 기반의 멀티모달 센서 및 문자/통화/사진/음악 이용 로그를 활용하여 라이프로그를 저장하고 사용자의 취향을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 스마트폰의 향상된 성능, 추가된 다양한 기능에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터들을 수집하고 상황인지, 행위인지 모듈을 통하여 사용자의 상황과 행위를 특정 짓는다. 결과 또는 키워드 들을 데이터와 함께 태깅하고 에피소드 형식으로 레코드를 체계적이고 정확하게 저장한다. 이러한 시스템을 이용해 저장된 라이프로그 및 개인맞춤형 정보화 모델은 개인 취향에 최적화된 서비스/상품 제공 연구에 활용 될 수 있도록 시스템 구현을 진행할 예정이다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.6 no.9
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• pp.2442-2450
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• 1999

The audit logging system is to write the details of systems use and access on networks. These details are used for trailing the route, when illegal access or using system resource is occurred on networks. The logging system therefore, might be the first target of intruder. We developed the logging system which writes the information of logging and command execution on UNIX system. And we prepared the self-protecting functions of blocking intruder's attack on the logging system. They are protecting the logging process and the log file. To protect the logging process, we made it keep changing the process ID to avoid the intruder's attack. To protect the log file, we use hard link and mandatory file locking, so it can make it impossible to delete or change log file.

• KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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• v.2 no.6
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• pp.279-290
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• 2013

In digital forensics log files have been stored as a form of large data for the purpose of tracing users' past behaviors. It is difficult for investigators to manually analysis the large log data without clues. In this paper, we propose a text mining technique for extracting intrusion logs from a large log set to recommend reliable evidences to investigators. In the training stage, the proposed method extracts intrusion association words from a training log set by using Apriori algorithm after preprocessing and the probability of intrusion for association words are computed by combining support and confidence. Robinson's method of computing confidences for filtering spam mails is applied to extracting intrusion logs in the proposed method. As the results, the association word knowledge base is constructed by including the weights of the probability of intrusion for association words to improve the accuracy. In the test stage, the probability of intrusion logs and the probability of normal logs in a test log set are computed by Fisher's inverse chi-square classification algorithm based on the association word knowledge base respectively and intrusion logs are extracted from combining the results. Then, the intrusion logs are recommended to investigators. The proposed method uses a training method of clearly analyzing the meaning of data from an unstructured large log data. As the results, it complements the problem of reduction in accuracy caused by data ambiguity. In addition, the proposed method recommends intrusion logs by using Fisher's inverse chi-square classification algorithm. So, it reduces the rate of false positive(FP) and decreases in laborious effort to extract evidences manually.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.9D no.5
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• pp.945-954
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• 2002

Clickstream is the information which demonstrate users' path through web sites. Analysis of clickstream shows how web sites are navigated and used by users. Clickstream of online web sites contains effective information of web marketing and to offers usefully personalized services to users, and helps us understand how users find web sites, what products they see, and what products they purchase. In this paper, we present an extended web log system that add to module of collection of clickstream to understand users' behavior patterns In web sites. This system offers the users clickstream information to database which can then analyze it with ease. Using ADO technology in store of database constructs extended web log server system. The process of making clickstreaming into database can facilitate analysis of various user patterns and generates aggregate profiles to offer personalized web service. In particular, our results indicate that by using the users' clickstream. We can achieve effective personalization of web sites.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.9 no.10
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• pp.75-80
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• 2018

In this paper, we propose heterogeneous lifelog mining model in health big-data platform. It is an ontology-based mining model for collecting user's lifelog in real-time and providing healthcare services. The proposed method distributes heterogeneous lifelog data and processes it in real time in a cloud computing environment. The knowledge base is reconstructed by an upper ontology method suitable for the environment constructed based on the heterogeneous ontology. The restructured knowledge base generates inference rules using Jena 4.0 inference engines, and provides real-time healthcare services by rule-based inference methods. Lifelog mining constructs an analysis of hidden relationships and a predictive model for time-series bio-signal. This enables real-time healthcare services that realize preventive health services to detect changes in the users' bio-signal by exploring negative or positive correlations that are not included in the relationships or inference rules. The performance evaluation shows that the proposed heterogeneous lifelog mining model method is superior to other models with an accuracy of 0.734, a precision of 0.752.