소자의 특성을 정확히 묘사하고 이를 회로설계에 사용하기 위해서는 정확한 모델링과 이에 관련된 모델변수를 정확히 추출하는 것이 중요하다. 특히, 바이폴라 접합 트랜지스터 및 SiGe HBT를 비롯한 이종접합 트랜지스터의 베이스 저항은 베이스 단자로부터 전류가 에미터-베이스의 접합면을 향해 퍼져 들어가기 때문에 이 전류가 겪는 저항 성분(spreading resistance)은 하나의 고정값으로 구할 수가 없으며 전류값에 따라 그 효과가 민감하게 변하게 된다. 이와 같은 이유로 다른 어떠한 모델변수들 보다 베이스 저항 모델변수의 정확한 추출이 매우 어렵다. 본 논문에서는 DC에서 측정된 베이스 저항값을 기본으로 하여 베이스 저항 모델변수들을 정확하고 체계적으로 추출하는 방법에 관하여 논의한다. 본 논문의 베이스 저항 관련 모델변수들의 추출에는 한국전자통신연구원에서 개발한 SiGe HBT 소자를 사용하였으며, 또한 모델 변수 추출은 SILVACO사의 UTMOST III 컴퓨터 프로그램을 이용하였다.
기존의 데이타 모델 및 설계 방법론들은 실세계의 데이타 객체에 대해 고정된 한 측면의 모델 표현만을 허용하기 때문에 여러 측면으로 관측이 가능한 실세계 객체들의 표현에 어려움을 갖는다. 제시한 객체 중심 측면 모델(OOAM : Object-Oriented Entity Aspect Model)은 실세계의 각 객체에 대해 다수의 측면 표현을 가능하게 한 객체 중심의 데이타 모델로 데이타와 지식 표현에 유용한 모델이다. 데이타베이스 시스템과 지식베이스 시스템 중 어느 하나의 시스템이 다른 시스템의 특징을 빌리거나 통합할 수 있다면 두 시스템에게 서로 이득이 될 수 있다. 이러한 KB/DB(Knowledge Base/Data Base)의 통합은 최근에 객체 지향 개념과 연역 개념에 의해 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 객체의 측면 개념을 제공하는 OOAM의 기본 개념을 보여주고 OOAM에 의해 구축되는 데이타베이스 스키마의 시맨틱을 분석하고 서술하기 위해 OOAM을 형식적으로 정의하였다. 그리고 KB/DB 통합에 관련된 연구들을 분석하고 데이타베이스에 관련된 지식의 종류를 서술한 후 OOAM을 사용하여 KB/DB 통합을 위한 지식베이스와 데이타베이스의 개발 방법론을 제시하였다.
이제는 암호 체계 또는 운영체제 보안등을 이용하여 데이타베이스 내의 정보를 보호하기에는 불충분하기 때문에 데이타베이스를 위한 보안 정책이 필요하다. 데이타베이스 보안은 어떤 모델을 사용하느냐에 의해 보안의 유지 정도, 사용자의 표현 의도, 연산 수행 결과 등이 결정되기 때문에 모델의 결정이 데이타베이스 보안과 직접적인 관련을 갖는다. 본 논문에서는 주요한 데이터베이스 보안 모델의 특징을 분석하고, 앞으로의 연구 방향에 대해서 살펴본다.
디지털 포렌식이란 범죄와 관련된 전자적 증거를 찾아내는 것이다. 사이버 범죄가 날로 증가하는 가운데 전자적 증거를 찾아내는 디지털 포렌식 연구의 중요성도 부각되고 있다. 현재 디지털 포렌식 분야는 디지털 포렌식을 위한 전반적인 프로세스 모델과 디스크 포렌식, 네트워크 포렌식, 시스템 포렌식, 데이타베이스 포렌식과 같은 분야별 분석기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 지금까지 데이타베이스 포렌식 분야에서는 특정 벤더에 종속적인 분석기법을 제안하기 때문에 다양한 데이타베이스에서 일반적으로 사용할 수 있는 프로세스 모델 및 분석기법에 대한 연구를 진행되지 않고 있다. 이 논문은 디지털 포렌식분야 중 데이타베이스 포렌식을 위한 논문으로 데이타베이스 포렌식의 프로세스 모델과 분석기법을 통합한 모델을 제안한다. 제안하는 데이타베이스 포렌식 모델(DFM)은 기존 문제를 해결하고 각 상황과 목적에 따라 데이타베이스를 분석 할 수 있으며 다양하게 발생할 수 있는 데이타베이스 분석에서 정형화된 모델과 분석기법을 사용 할 수 있다. 실험은 다양한 데이타베이스 분석에서 제안하는 DFM을 실제 적용함으로써 현장에서 증거 수집뿐만 아니라 데이타들의 관계를 분석하는 것까지 적용 가능한 것을 확인 할 수 있다.
최근에 Agrawal 등이 제안한 히포크라테스 데이타베이스(Hippocratic database)는 관계형 데이타베이스에 프라이버시 보호 기능을 추가한 데이타베이스 모델이다 히포크라테스 데이타베이스는 관계형 데이타베이스에 기반한 모델이므로 최근에 널리 사용되는 XML 데이타베이스에 적용하기 위해서는 확장이 필요하다. 본 논문에서는 히포크라테스 데이타베이스 모델을 XML 데이타베이스에 적용할 수 있도록 확장한 히포크라데스 XML 데이타베이스(Hippocratic XML database) 모델과 이 모델에서의 효과적인 액세스 통제 방법을 제안한다. XML 데이타는 관계형 모델과 달리 트리 형태의 계층 구조를 가진다. 따라서, 히포크라테스 데이타베이스의 모델에서 제시한 개념들인 프라이버시 선호 및 정책, 프라이버시 권한, 데이타 레코드의 사용목적을 트리 형태의 계층 구조에 맞게 확장하며, 확장된 개념들을 정형적으로 정의한다. 다음으로, 본 모델의 액세스 통제 방법에 사용되는 새로운 방법인 다차원 인덱스를 사용한 권한 인덱스(authorization index)를 제안한다. 이 권한 인덱스는 최근접 질의(nearest neighbor search) 기법을 활용하여 가장 가까운 조상 엘리먼트에 부여된 권한에 의해 내포되는 권한을 효율적으로 찾을 수 있게 해준다. 합성 데이타와 실제 데이타를 사용하여 기존의 액세스 통제 방법과 질의 처리 시간을 비교하는 다양한 실험을 수행한 결과, 본 논문에서 제안한 액세스 통제 방법은 하향식(top-down) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 13.6배, 상향식(bottom-up) 액세스 통제 방법에 비하여 최대 20.3배 성능을 향상시킴을 보였다. 본 논문의 주요 공헌은 1) 히포크라테스 데이타베이스 모델을 히포크라테스 XML 데이타베이스 모델로 확장하고 2) 제안한 모델 상에서 권한 인덱스와 최근접 질의 기법을 사용하는 효과적인 액세스 통제방법을 제안한 것이다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
지식베이스의 목표는 세상의 모든 지식을 데이터베이스화 하는 것이지만 지식 획득 능력의 부족으로 항상 지식 부족 문제에 시달린다. 지식 획득은 주로 웹 상에 있는 자연언어문장을 지식화 하는 외부적인 지식 획득을 통해 이루어지지만, 지식베이스 내부에서 지식을 확장해 나가는 방법에 대해서는 연구가 소홀히 이루어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 내부적인 지식 획득을 위한 지식베이스 행렬 분해 모델을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 방법은 지식베이스를 행렬로 변환한 뒤 행렬 분해 모델을 통해 새로운 지식에 대한 신뢰도를 점수화하는 방법이다. 본 논문에서 소개한 방법의 우수성과 실효성을 입증하기 위해 한국어 지식베이스인 한국어 디비피디아(2016-10)를 대상으로 본 모델의 정확도 측정 실험 결과를 소개한다.
다측면 객체모델은 개념적 데이타베이스 모델인 EA모델을 확장한 객체중심 데이타 모델로서, 여러 측면에서 관측되고 표현될 수 있는 실세계의 동일객체들을 직접 데이타베이스의 동일객체로 모델링 할 수 있도록하여 데이타베이스의 개념적 스키마 설계를 용이하게 한다. 본 논문에서는 이러한 다측면 객체모델의 기본개념들을 설명하고, 수학적 접근에 의한 형식론을 구성하였으며, 그 모델의 구성을 위한 단계적 접근방법을 소개하였다.
본 논문에서는 지식베이스 완성을 위한 새로운 모델, KBCNN을 소개한다. KBCNN 모델은 CNN을 기반으로 지식베이스의 개체들과 관계들 사이의 연관성을 포착한다. KBCNN에서 각 트리플 <주어 개체, 관계, 목적어 개체>는 3개의 열을 가진 행렬로 표현되며, 각각의 열은 트리플의 각 원소를 표현하는 임베딩 벡터다. 트리플을 나타내는 행렬은 여러 개의 필터를 가지고 있는 컨볼루션 레이어를 통과한 뒤, 하나의 특성 벡터로 합쳐진다. 이 특성 벡터를 가중치 행렬과 내적 하여 최종적으로 해당 트리플의 신뢰도를 출력하게 된다. 이 신뢰도를 바탕으로 트리플의 진실 여부를 가려낼 수 있다. 지식베이스 완성 연구에서 가장 많이 사용되는 데이터셋인 FB15k-237을 기반으로 한 실험을 통해 KBCNN 모델이 기존 임베딩 모델들보다 뛰어난 성능을 보이는 것을 확인하였다.
본 논문에서는 다수 반송자에 의해 일어나는 산란현상을 고려한 반송자-반송자 산란(CCS) 이동도 모델을 구현하였다. 구현된 CCS 이동도 모델을 검증하기 위해 N/sup +/P 접합 다이오드에 대해 모의실험 한 후 MEDICI와 비교한 결과 장벽전위인 0.9〔V〕 미만과 이상에서 각각 2%와 6% 정도의 상대오차를 보였다. BJT의 콜렉터에 30〔V〕를 인가한 후 베이스 전압을 0.8〔V〕까지 증가시켜 모의실험 한 결과 베이스 전압베이스 전류 및 베이스 전압-컬렉터 전류 특성은 각각 4.41%, 6.10%의 최대 상대오차를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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