제안한 ANIDS(Advanced Network based IDS)는 네트워크 패킷을 수집하여 연관규칙 마이닝 기법을 이용하여 패킷의 연관성을 분석하고, 연관성이 높은 패킷을 이용해 패턴 그래프를 생성한 후, 생성된 패턴 그래프를 이용해 침입인지를 판단하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템이다. ANIDS는 패킷 수집 및 관리하는 PMM(Packet Management Module), 연관성 있는 패킷들만을 이용해 패턴 그래프를 생성하는 PGGM (Pattern Graph Generate Module), 침입을 탐지하는 IDM(Intrusion Detection Module)으로 구성된다. 특히, PGGM은 Apriori 알고리즘을 이용해 $Sup_{min}$보다 큰 연관규칙의 후보 패킷을 찾은 후, 연관규칙의 신뢰도를 측정하여 최소 신뢰도 $Conf_{min}$보다 큰 연관규칙의 패턴 그래프를 생성한다. ANIDS는 패킷간의 연관성을 분석하여 침입인지를 탐지 할 수 있는 패턴 그래프를 사용함으로써, 침입 탐지의 긍정적 결함 오류를 감소시킬 수 있으며, 완벽한 패턴 그래프 패턴이 생성되기 전에, 이미 침입으로 판정된 패턴 그래프 패턴과 비교하여 유사한 패턴 형태를 침입으로 간주하므로 기존의 침입 탐지 시스템에 비해 침입 탐지속도를 감소시키고 침입 탐지율을 증가시킬 수 있다.
본 연구는 Scopus의 분류시스템에서 설정된 주제분류의 활용도와 상호연관성을 조사했다. 연구 수행의 범위는 2017년도 Scopus 색인에 포함된 저널의 대 주제 분류 및 소 주제분류를 포함하였다. 연구의 결과는 Scopus의 주제 분류별 활용도에서의 빈도수나 주제분류간 상호연관성에서도 다양한 양상을 보였다. 이 가운데 대 주제분류활용률과 상호연관성의 양상은 의학과 사회과학분야에서 가장 활발하고 다양하게 나타났다. 한편, 소 주제분류에서는 "2700 General Medicine"이 상호연관 측면에서 최고의 다양성을 보여주었다. 이외에 쌍을 이루는 소 주제분류 간의 동시 빈도수 분석에서 특징적인 상호연관성을 보이는 경우들을 발견하였는데 같은 분야의 주제어가 비슷한 연관성, 분야는 다르지만 주제가 연결된 연관성, 주제어간 상,하위범주의 연관성의 경우들이다. 소수의 소 주제분류간에는 매우 유사한 주제어를 사용한 경우들도 있었다. 이러한 주제분류별 활용도와 주제분류간의 상호연관성들이 보여주는 다양한 양상들로 인해 연구수행에 있어서 대 주제분류뿐만 아니라 대주제 분류에 많은 영향을 미치는 소 주제분류까지도 면밀하게 살펴볼 필요가 있다.
내용적 연관성에 기반한 연관지식의 파악은 핵심 지식에 대한 서비스와 보안의 기본적인 기능이다. 본 연구는 내용적 연관성을 기준으로 연관지식을 파악하는 기존의 방식, 즉 키워드 기반 방식과 워드임베딩 방식의 연관문서 네트워크 구성 성능을 비교하여 어떤 방식이 정량적/정성적 측면에서 우월한 성능을 나타내는가를 검토한다. 검토 결과 키워드 기반 방식은 핵심 문서 파악 능력과 시맨틱 정보 표현 능력 면에서 우월한 성능을, 워드임베딩 방식은 F1-Score와 Accuracy, 연관성 강도 표현 능력, 대량 문서 처리 능력 면에서 우월한 성능을 나타냈다. 본 연구의 결과는 기업과 사용자의 요구를 반영하여 보다 현실적인 연관지식 서비스 관리에 활용될 수 있다.
기존 파일 시스템의 검색은 검색결과를 제목과 요약문의 텍스트 형태로 제공함으로써 검색 결과가 많은 경우에 한눈에 결과를 살펴보는데 불편할 뿐 아니라 사용자가 직접 수많은 검색결과의 표제나 저자, 목차, 요약문을 확인하여 적합한 정보를 일일이 판별해야 하는 불편이 있다. 이에 정보들간의 유사도를 계산하여 군집화하고, 키워드와 검색결과들 간의 적합도와 검색결과들 간의 연관성 정보를 3D 공간 상에 디스플레이 하는 'DocuSynth' 시스템을 개발하였다. 이 연관성 정보들은 실세계 상의 3 차원 메타포인 '거리'로 변환되어 디스플레이 된다. 즉, 사용자로 하여금 정보간의 거리가 가까울수록 연관도가 높다고 직관적으로 인지할 수 있는 화면으로 설계하였다. 또한 3D 환경의 사용성을 높이기 위해 네비게이션 컨트롤러와 컨트롤 변수에 대한 사용성 평가를 실시하여 시스템 변수로 적용하였다. 본 연구결과는 향후 도래할 3D Web 에 대한 아이디어 제시와 구현 가이드라인으로 활용될 것으로 예상된다.
확률적 인과론은 확률관계를 통해 인과 관계를 밝히려는 이론이다. 그런데 만약 단지 C가 E의 발생 확률을 높인다는 사실을 밝히는 것으로 그치지 않고 더하여 C가 E를 발생시키는데 얼마나 기여하는지 그 기여도도 밝힐 수 있다면 우리는 원인과 결과의 관계에 대하여 훨씬 더 많은 정보를 얻을 수 있게 될 것이다. 이 글에서 나는 빼기의 개념에 기반한 멜러나 엘스의 정량적 확률적 인과론들을 살펴본 후 그 이론들이 인과적 효과도나 인과적 연관도를 밝히는데 부적절한 이론들임을 보인다. 그 후 나는 인과적 효과도클 측정하는데 보다 적절한 공식을 제시하며 이 공식에 기반하여 인과적 연관도 또는 인과적 기여도의 공식도 제시한다.
공간 연관 규칙은 공간적 특성을 바탕으로 발견되는 연관 정도를 나타낸다. 그러나 일반적인 공간 데이터베이스에서는 공간 연관 규칙을 발견하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 공간 데이터베이스에서 사용되는 질의를 확장하여 공간 연관 규칙을 찾는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 위상 정보에 따른 데이터를 구성한 후 비공간 객체 속성간의 연관규칙을 발견한다.
연관 규칙 탐사는 이산적인 항목들을 포함하는 트랜잭션 데이터에 존재하는 항목 간 동시 발생 관계를 찾아내는 데 그 목적을 두고 있다. 연관 규칙은 {전항}${\rightarrow}${후항}의 형태를 갖고, 전, 후항은 모두 사전에 정의된 지지도 하한을 만족하는 빈발 항목 집합으로 구성된다. 연관 규칙 탐사에서 문제가 되는 것은 일반적으로 탐사되는 빈발 항목 집합의 개수가 많아지면서 규칙의 개수도 많아지고, 이들 사이에 중복성이 존재한다는 점이다. 따라서 단순히 지지도나 신뢰도 순으로 빈발 항목 집합이나 규칙을 나열하기보다는 항목들의 연관성을 고려하는 것이 분석자에게 보다 도움이 될 수 있다. 본 논문에서는 이를 위하여 연관 규칙 탐사와 함께 계층 군집 분석을 실시하여 항목들 간 연관성을 정리하고, 이를 토대로 빈발 항목 집합들을 나열하는 방법을 제안하고자 한다.
스마트폰을 비롯한 모바일 기기에 내장된 다양한 센서들로부터 수집되는 개인의 일상에 대한 정보인 모바일 라이프로그를 관리하고 검색하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 기존에는 에피소딕 메모리 형태로 저장된 모바일 라이프로그 상에서 사용자가 과거 정보를 찾고 회상하는 방법이 일반적으로 사용되었다. 이러한 방법에서는 사용자가 원하는 데이터를 찾기 위해서는 정확하고 충분한 데이터를 사전에 알고 있어야 한다. 하지만 사람은 처음부터 완전한 정보를 가지고 검색을 하는 것이 아니고 검색을 수행하면서 데이터간의 연관도를 바탕으로 추가적인 정보를 떠올리는 연관 검색을 수행한다. 본 논문에서는 연관도 기반 검색을 위해 인지구조를 바탕으로 모바일 라이프로그를 표현하는 시맨틱 네트워크를 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 정의된 구조를 바탕으로 네트워크를 구성하고 관계의 빈도수와 가중치 공유를 통하여 관계의 가중치를 학습한다. 구성된 시맨틱 네트워크상에서 활성화 확산을 기반으로 연관 검색을 수행함으로 방법의 유용성을 입증하였다.
본 연구에서는 DFT를 이용하여 Nucleophilicity와 Basicity의 연관성에 대한 계산화학적 분석을 수행하였다. Basicity는 선정된 모델 분자의 protonation 반응에서 생성물과 반응물의 enthalpy 변화량인 양성자 친화도(Proton affinity, PA) 값을 구하여 분석하였다. 계산한 결과는 실험을 통해 얻은 PA 결과와 경향성이 거의 일치함을 확인하였다. Nucleophilicity는 모델 분자들과 $CH_3Br$ (electrophile)의 $SN_2$반응에서 gibbs free energy of activation(${\Delta}G^{\ddag}$) 값으로 그 경향성을 분석하였다. 또한 용매의 종류를 다르게 하여 용매에 따른 ${\Delta}G^{\ddag}$ 값의 경향성도 확인하였다. 각 용매에 따라 구한 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 비교하였으나, 큰 연관성은 보이지 않았다. 이에 ${\Delta}G^{\ddag}$와 PA의 상관관계를 보여줄 수 있는 parameter를 찾기 위하여 각 모델 분자의 Electronegativity와 Polarizability를 계산하여 연관성을 비교해보았다. Polarizability를 적용했을 때 Nucleophilicity와 Basicity사이의 연관성을 나타낼 수 없었던 반면, Electronegativity를 적용하여 Basicity와 Nucleophilicity의 연관성 보일 수 있음을 이론적으로 규명하였다.
시간지원 데이터베이스내에는 다양한 유형의 시간 정보가 내포되어 있다. 이 논문은 다양한 시간 정보를 기반으로 하는 시간 연관규칙 탐사에 관한연구이다. 기존의 연관규칙 탐사에 관한 연구는 현실세계에 존재하는 사건을 탐사 대상으로 하면서도 시간 개념을 지니지 않은 형태의 데이터 집합을 대상으로 하고 있다. 그리고 단순히 단일 시점의 트랜잭션 시간마을 고려하여 순차패턴을 추출해내는 연구가 진행되었다. 이러한 연구는 시간 데이터의 시간 간격 특성과 시간 위상 특성을 간과하게 된다. 또한 시간 종속적인 데이터에 관한 정보의 탐사 시에는 한계점을 지니게 된다. 따라서 이 논문에서는 시간 간격과 시간 위상을 지니는 시간지원 데이터베이스로부터 추출될 수 있는 시간 정보 유형을 제시하고 이에 기반한 다양한 유형의 연관규칙을 제시한다. 또한 시간 연관규칙을 정의하고 이를 탐사하는 과정을 설명하며 궁극적으로 시간지원 데이터베이스에서의 시간 연관규칙 탐사 시스템을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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