• 제목/요약/키워드: 오류 탐지 규칙

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연관 규칙 분석 알고리즘을 활용한 영작문 형태.통사 오류 자동 발견 (Automatic Error Detection of Morpho-syntactic Errors of English Writing Using Association Rule Analysis Algorithm)

  • 김동성
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.3-8
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    • 2010
  • 본 연구에서는 일련의 연구에서 수집된 영작문 오류 유형의 정제된 자료를 토대로 연관 규칙을 생성하고, 학습을 통해서 효용성이 검증된 연관 규칙을 활용해서 영작문 데이터의 형태 통사 오류를 자동으로 탐지한다. 영작문 데이터에서 형태 통사 오류를 찾아내는 작업은 많은 시간과 자원이 소요되는 작업이므로 자동화가 필수적이다. 기존의 연구들이 통계적 모델을 활용한 어휘적 오류에 치중하거나 언어 이론적 틀에 근거한 통사 처리에 집중하는 반면에, 본 연구는 데이터 마이닝을 통해서 정제된 데이터에서 연관 규칙을 생성하고 이를 검증한 후 형태 통사 오류를 감지한다. 이전 연구들에서는 이론적 틀에 맞추어진 규칙 생성이나 언어 모델 생성을 위한 대량의 코퍼스 데이터와 같은 다량의 지식 베이스 생성이 필수적인데, 본 연구는 적은 양의 정제된 데이터를 활용한다. 영작문 오류 유형의 형태 통사 연관 규칙을 생성하기 위해서 Apriori 알고리즘을 활용하였다. 알고리즘을 통해서 생성된 연관 규칙 중 잘못된 규칙이 생성될 가능성이 있으므로, 상관성 검정, 코사인 유사도와 같은 규칙 효용성의 통계적 검증을 활용해서 타당한 규칙만을 학습하였다. 이를 통해서 축적된 연관 규칙들을 영작문 오류를 자동으로 탐지하는 실험에 활용하였다.

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중학생 영작문 실력 향상을 위한 자동 문법 채점 시스템 구축 (Implementing Automated English Error Detecting and Scoring System for Junior High School Students)

  • 김지은;이공주
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제7권5호
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    • pp.36-46
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    • 2007
  • 본 논문에서는 중학생이 작성한 영작문에서 자동으로 문법오류를 검색하고 채점하는 시스템을 소개한다. 학생의 문장이 입력되면 형태소 및 구문 분석을 하고 오류를 검색한다. 문장 분석이 완료되면 교사들이 제공한 채점기준에 의해 자동으로 채점한다. 문법오류를 탐지하기 위해서 정문을 처리하는 규칙은 물론 오류를 포함하고 있는 문장도 처리하는 규칙을 구현하였다. 본 시스템에서는 영어를 제2외국어로 사용하는 학생들이 한국어의 영향으로 인해 발생시키는 영어 구문오류를 집중적으로 처리하고자 하였다. 이와 같이 영작문에 대한 자동 채점은 학생들에게 오류에 대한 즉각적인 피드백을 제공하여 스스로 자신의 영어실력을 모니터할 수 있게 해 준다. 이러한 시스템을 활용함으로써 학생들은 언제 어디서나 혼자서 영작문 공부를 할 수 있으며, 이는 학생들의 실력 향상에 많은 도움이 될 것이다.

스마트 홈 환경에서 규칙 기반의 오류 진단 지식 생성 방법 (A Method for Generating Rule-based Fault Diagnosis Knowledge on Smart Home Environment)

  • 류동우
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제10권10호
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    • pp.2741-2749
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    • 2009
  • 스마트 홈에서 발생하는 다양한 형태의 오류는 스마트 홈의 신뢰성을 저하시키기 때문에 스마트 홈에서 오류의 검출 및 복구를 위한 연구가 그 동안 진행되어 왔으나, 이들 대부분은 장치의 기능적 고장이나 소프트웨어의 오동작 등에 한정되어 있고, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류에 대한 것은 없었다. 본 논문에서는 장치간의 연관 관계를 규칙으로 정의하고, 규칙의 만족 여부에 따라 컨텍스트를 두 집합으로 구분한 다음, 장치간의 연관 관계에서 발생하는 오류의 증상과 원인을 정의하는 오류 진단 지식 생성 방법을 제시한다. 향후, 스마트 홈에 적용하여 이 방법을 장치들의 연관성에 의해 발생하는 오류의 탐지와 그 원인의 식별이 실시간으로 가능하다.

연관법칙 마이닝(Association Rule Mining)을 이용한 ANIDS (Advanced Network Based IDS) 설계 (ANIDS(Advanced Network Based Intrusion Detection System) Design Using Association Rule Mining)

  • 정은희;이병관
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제11권12호
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    • pp.2287-2297
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    • 2007
  • 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.

적응형 변형 인식부를 이용한 침입 탐지 학습알고리즘 (Intrusion Detection Learning Algorithm using Adaptive Anomaly Detector)

  • 심귀보;양재원;김용수;이세열
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권4호
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    • pp.451-456
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    • 2004
  • 징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

학습 알고리즘 기반의 적응형 침입 탐지 알고리즘 (Adaptive Intrusion Detection Algorithm based on Learning Algorithm)

  • 심귀보;양재원;이동욱;서동일;최양서
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제14권1호
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    • pp.75-81
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    • 2004
  • 징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.

격틀사전을 활용한 존댓말 교정 프로그램 (Honorific Correction Program Using Case Frame Dictionary)

  • 장윤정;임리나;이재성
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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    • pp.954-957
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    • 2019
  • 한국어 맞춤법 검사기는 현재 여러 곳에서 개발하여 서비스를 제공하고 있으며 다양한 목적으로 사용되고 있다. 하지만 이들은 맞춤법이나 띄어쓰기를 검사할 뿐, 존댓말과 같은 높임표현이 잘못 사용되었는지는 검사할 수 없다. 최근에는 맞춤법 검사를 위해 통계적 방식과 딥러닝을 사용하고 있지만, 본 연구에서는 규칙 기반을 활용하여 사용자가 텍스트를 입력하면 잘못된 높임표현을 탐지하여 그에 대한 오류 정보를 제공하고, 올바른 표현으로 교정하는 프로그램을 개발하였다. 구문 분석기를 사용하여 주어-서술어 구조를 파악하고, 형태소 분석기를 활용하여 높임표현을 탐지한 후 격틀사전의 정보를 이용하여 존댓말 오류를 탐지한다. 본 연구는 격식이 있는 문서를 검사할 때나, 한국어 높임말에 익숙하지 않은 외국인들에게 도움이 될 수 있을 것이다.

단문형의 영작문 자동 채점 시스템 구축 (Building an Automated Scoring System for a Single English Sentences)

  • 김지은;이공주;진경애
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제14B권3호
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    • pp.223-230
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    • 2007
  • 영어 작문 자동 채점 시스템은 수험자가 작성한 영작문을 사람의 개입 없이 시스템이 처리하여 점수나 피드백을 줄 수 있는 시스템이다. 본 연구에서는 영작문 중 여러 문장이나 단락으로 구성된 에세이가 아닌 단문형의 영작문을 채점하는 시스템을 개발하였다. 단일 문장을 채점하기 때문에 정답 문장과 좀 더 자세한 비교를 할 수 있고 수험자들에게 좀 더 상세한 피드백을 제공해 줄 수 있다. 단일 문장을 채점하기 위해서는 크게 두 단계의 처리가 요구된다. 첫 번째 단계는 문장내의 오류를 탐지하는 과정으로, 수험자의 영작문을 분석하여 문장 내에 포함되어 있을 수 있는 철자 및 구문 오류를 검사한다. 둘째 단계는 문장 간 오류를 탐지하는 과정으로 문제 출제자가 제공한 정답문장과 수험자의 영작문을 비교하여 두 문장 사이의 차이를 오류로 인식한다. 실제로 중학교 3학년 학생들을 대상으로 영작문 시험을 수행하였고, 이를 본 연구에서 개발한 영작문 자동 채점 시스템을 이용하여 채점해 보았다 인간 채점자와의 비교를 통해서 영작문 자동 채점 시스템의 효용성을 살펴보았다.

다중척도 모델의 결합을 이용한 효과적 인 침입탐지 ((Effective Intrusion Detection Integrating Multiple Measure Models))

  • 한상준;조성배
    • 한국정보과학회논문지:정보통신
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    • 제30권3호
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    • pp.397-406
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    • 2003
  • 정보통신기술이 발전함에 따라 내부자의 불법적인 시스템 사용이나 외부 침입자에 의한 중요 정보의 유출 및 조작을 알아내는 침입탐지시스템에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이제까지는 네트워크 패킷, 시스템 호출 감사자료 등의 척도에 은닉 마르코프 모델, 인공 신경망, 통계적 방법 등의 모델링 방법을 적용하는 연구가 이루어졌다. 그러나 사용하는 척도와 모델링 방법에 따라 취약점이 있어 탐지하지 못하는 침입이 많은데 이는 침입의 형태에 따라 흔적을 남기는 척도가 다르기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 단일척도 침입탐지시스템의 단점을 보완하기 위해 시스템 호출, 프로세스의 자원점유율, 파일 접근이벤트 등의 세 가지 척도에 대하여 은닉 마르코프 모델, 통계적 방법, 규칙기반 방법을 사용하여 모델링한 후, 그 결과를 규칙기반 방법으로 결합하는 침입탐지 방법을 제안한다. 실험결과 다양한 침입 패턴에 대하여 다중척도 결합방법이 매우 낮은 false-positive 오류율을 보여 그 가능성을 확인할 수 있었다.

지능형 위협인지 및 능동적 탐지대응을 위한 Snort 침입탐지규칙 연구 (Study of Snort Intrusion Detection Rules for Recognition of Intelligent Threats and Response of Active Detection)

  • 한동희;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.1043-1057
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    • 2015
  • 지능형 위협을 빠르게 인지하고 능동적으로 탐지 및 대응하기 위해 주요 공공단체 및 민간기관에서는 침입탐지시스템(IDS)을 관리 운영하고 있으며, 이는 공격의 검출 및 탐지에 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 IDS 경보의 대부분은 오탐(false positive)을 생성하는 문제가 있다. 또한, 알려지지 않은 악성코드를 탐지하고 사전에 위협을 인지 대응하기 위해서 APT대응솔루션이나 행위기반체계를 도입 운영하고 있다. 이는 가상기술을 이용해 악성코드를 직접실행하고 가상환경에서 이상행위를 탐지하거나 또는 다른방식으로 알려지지 않은 공격을 탐지한다. 그러나 이 또한 가상환경 회피, 트래픽 전수조사에 대한 성능적 문제, 정책오류 등의 약점 등이 존재한다. 이에 따라 결과적으로 효과적인 침입탐지를 위해서는 보안관제 고도화가 매우 중요하다. 본 논문에서는 보안관제 고도화의 한가지 방안으로 침입탐지시스템의 주요 단점인 오탐(false positive)을 줄이는 방안에 대해 논한다. G기관의 경험적 데이터를 근거로 실험을 수행한 결과 세 가지 유형 11가지 규칙을 도출하였다. 이 규칙을 준수하여 테스트한 결과 전반적인 오탐율이 30%~50% 이상 줄어들고 성능이 30% 이상 향상됨을 검증하였다.