정보 검색은 사용자가 원하는 요구에 가장 적합한 정보를 검색할 수 있도록 되어야 한다. 질의어가 문서에 대하여 어느 정도의 유사성을 가지고 존재하느냐를 기준으로 문서를 순서화 한다. 실제 순서화된 문서들을 보면 질의어와는 다른 문서들이 순서화 되는 경우를 볼 수 있다 본 논문에서는 순서화 되는 문서들 중에서 그 문서들이 질의어와 어느 정도 가까운지를 확장 퍼지 개념 네트워크에 근거한 문서 검색을 위한 퍼지 순위 처리를 위한 방법을 제시한다 확장 퍼지 개념 네트워크에는 개념들 사이에 4가지의 퍼지 관계를 사용한다. 퍼지 양의 관계, 퍼지 음의 관계, 퍼지 일반화, 및 퍼지 세분화 등이 있다. 확장 퍼지 개념 네트워크는 관계 행렬과 관련 행렬로 모델화 한다.
기존 의사 랜덤순서 발생회로에서 존재하는 출력이 일치할 가능성을 없애고, 출력이 전 계에 골고루 이상적으로 분포시켜 랜덤성을 높일 필요가 있다. 본 논문은 기존의 의사 랜덤순서 발생회로에 결정론적 카오스 함수의 특성을 덧 붙임으로써 보다 랜덤성이 뛰어난 랜덤순서 신호를 발생시켰다. 결정론적 카오스 함수는 이미 카오스 특성이 입증된 톱니함수를 이용하였으며, 카오스적인 랜덤신호는 예측가능하면서, 혼돈적 특성으로 인해 보다 랜덤한 카오스적인 랜덤신호 발생회로와 개념을 제시 하였다.
디스크상의 개별 파일들은 디스크에 추가, 변경, 그리고 삭제됨에 따라 디스크의 서로 다른 영역으로 분산될 수 있다. 이러한 경우 개별 파일을 구성하고 있는 모든 조각들을 찾는 조각모음은 많은 파일 블록의 이동 때문에 근본적으로 많은 시간이 요구되는 작업이다. 그러나 기존의 방법은 공통적으로 조각모음을 수행하는데 각 조각파일의 모음 순서를 고려하지 않는다. 즉, 조각난 차례대로 조각모음을 수행한다. 이 논문에서는 유전자알고리즘(Genetic Algorithm)을 이용하여 가장 효율적인 조각모음 순서를 결정하는 방법을 제안하고 평가한다.
공간 데이터베이스에서 공간 데이터간의 근접성을 알아보아야 할 필요가 많이 발생한다. 이를 위해, 본 연구에서는 방향 관계와 거리 관계가 혼합된 형태의 질의에서 공간적으로 가까운 객체를 순서적으로 추출해내는 방법을 제안한다. 점진적 거리 조인 알고리즘을 근간으로 섹터 기반 모델을 적용하여 객체들을 순서적으로 추출할 수 있도록 한다. 섹터의 분류와 섹터들간 정렬 순서에 따라 추출된 값을 필요에 따라 제한조건의 조절이 가능하다는 장점이 있다. 또한, 점진적 거리조인 알고리즘에 있어서의 데이터 크기에 따른 성능 저하 문제도 어느 정도 해결할 수 있음을 기술하고 있다.
공간 데이터베이스에서 사용되는 데이터는 그 양이 방대하고 복잡하여 이를 효율적으로 저장, 관리하는 색인이 필요하다. 여러 공간 색인 방법들 중에서 R-tree는 삽입과 삭제가 빈번히 발생하는 동적인 환경에서 효율적인 질의 성능을 보이는 것으로 알려져 있다. R-tree는 삽입되는 데이터의 순서에 따라 트리의 구조가 달라질 수 있는데, 주어진 데이터가 수정이 자주 발생하지 않는다며 데이터 입력 순서를 결정하여 질의 성능이 가장 좋은 트리를 구성할 수 있다. 본 논문에서는 데이터가 자주 수정되지 않는 환경에서 노드간의 중첩을 가장 최소화 할 수 있는 데이터 입력 순서를 결정하기 위해 클러스터링을 이용한 새로운 방법인 CSR-tree를 제안하고자 한다. CSR-tree는 일반 R-tree와 hilbert packed R-tree 방법보다 향상된 질의 성능을 보인다.
데이터 마이닝 또는 기계학습을 위한 무감독 학습 알고리즘인 개념적 클러스터링을 이용하여 계층적 구조를 유도해낼 때 자료를 처리하는 순서에 따라 서로 다른 결과에 도달하는 양상을 보인다. 이 순서 바이어스 문제를 해결하는 방안으로 먼저 주어진 자료 세트에 분류를 시행하여 초기 분류를 형성한다. 이 분류를 통해 최종 분류의 가능한 클래스 수를 예측하고 이 정보에 기반하여 자료 분석과 중심 정렬을 통해 자료 처리 순서를 새로이 결정한다. 재배열된 자료 세트에 ITERATE 분류 과정을 적용해 새로운 분류를 생성한다. 본 논문에서는 이 과정을 반복하여 안정적이고 최적의 분류 점수를 갖도록 하는 알고리즘 REIT를 제안하였다. 이 알고리즘을 여러 자료 세트에 적용하고 순서 바이어스의 영향을 최소화하는지 여부를 실험을 통해 비교 분석하였다.
이 논문에서는 명세에 변경이 가해진 후에 병행 프로그램을 재검증하기 위해 사용하는 명세기반 회귀 테스팅이라는 새로운 기법에 대해 논의한다. 이러한 형태의 회귀 테스팅은 이벤트에 대해 선후 관계를 기술하는 순서 제약조건을 필요로 한다. 순서 제약조건을 자동으로 추출하기 위해서 우리는 메시지 순차도(MSC)를 사용한다. 메시지 순차 도를 통해 부분적이고 비결정적인 명세를 작성할 수 있다. 회귀 테스팅의 비용을 줄이기 위하여 처음부터 새로운 순서 제약조건을 생성하기보다는 명세에 가해진 변경에 의해 영향받는 순서 제약조건을 어떻게 파악하는 가에 대해 기술한다. 또한 각각의 영향받는 순서 제약조건들이 테스팅 될 프로그램에 의해 만족되는 가를 결정하는 방법에 대해서도 기술한다.
특징형상 데이터는 공정설계의 입력 정보로 사용되며, 부품 서술 데이터, 기하학적 데이터, 가공 기술적 데이터로 분류할 수 있다. 또한 공정순서및 작업순서 결정에서 선행관계는 반드시 고려하여 위배되지 않도록 해야하는 중요한 요소이다. 본 연구에서는 작업순서 결정시 만족해야하는 선행관계를 기하형상에 의한 선행관계, 단위 특징형상의 작업내용들간의 선행관계, 가공 경험에 의한 선행관계 등으로 분류/정의하였고, 특징형상 데이터와 가공지식을 이용하여 분류된 선행관계를 자동으로 추출하는 방법을 제안하였다. 그리고 추출한 선행관계를, 공구 교환횟수를 최소로 하는 작업순서 결정 알고리즘에 적용한 사례를 정리하였다.
XML 레이블링 기법은 엘리먼트 간의 조상-자손 관계 및 형제들 간의 순서 둥을 쉽게 결정할 수 있도록 하는 색인을 위한 인코딩(encoding)이라고 할 수 있다. 특히 근래에는 Web Services 및 AXML (Active XML)과 같은 기술에 동적 XML 문서가 등장하게 되었고 이로 인해 동적 XML 레이블링 기법이 필요하게 되었다. 대표적인 동적 레이블링 기법인 프라임 넘버 레이블링(prime number labeling)기법은 XML 문서의 엘리먼트 간의 부모-자식간의 관계를 소수의 특성을 이용하여 결정할 수 있도록 하는 기법이다. 이 기법은 새로운 엘리먼트가 삽입이 될 때 부여되는 레이블이 기존의 레이블 정보를 변화시키지 않는다는 장점이 있으나 형제간의 순서를 결정하는 순서 값(Order number)을 갱신하기 위해 추가의 연산 및 자료구조를 유지하는 비용을 갖는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 비용을 줄이기 위해 요소의 순서정보를 나타내는 오더 값을 공유하는 기법과 삽입되는 위치에 따라 레이블의 값 또는 오더 값을 이용하여 형제간의 순서를 결정할 수는 방법을 제안하여 기존방법보다 적은 비용으로 처리할 수 있도록 하였다.
순서노출암호(order-revealing encryption)는 암호화된 데이터에서 효율적인 범위 검색(range query)을 가능하게 하는 암호 기술로 IoT(internet of things), 스마트 제조(smart manufacturing), 클라우드 컴퓨팅(cloud computing) 등 수집 데이터가 경쟁력으로 직결되는 산업분야에서 중요한 보안 기술 중 하나로 주목받고 있다. 2015년 평문의 순서 정보 이외의 어떠한 추가 정보도 노출하지 않는 "이상적인 안전성(ideal-security)"을 만족하는 순서노출암호가 발표되었다. 하지만 구현 가능한 효율성을 제공하지 못하며, 기반을 두고 있는 multilinear maps의 안전성을 의심할만한 다양한 연구결과들이 발표되었다. 최근에는 이상적인 안전성을 우선으로 만족하기 보다는 실제 사용가능한 수준의 효율성 달성에 초점을 맞춘 보다 현실적인 기법들이 제안되고 있는 추세이다. 이에 본 논문에서는 현재 가장 우수하다고 평가 받는 Lewi 등이 제안한 순서노출암호의 효율성을 분석하고, 동일한 안전성 대비 보다 짧은 암호문을 생성할 수 있는 설계 논리를 제시하여, 공간 복잡도 측면에서 보다 우수한 새로운 순서노출암호를 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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