통계적 공정관리에서 프로파일 관리도란 다수의 품질 특성치 간 함수관계의 변화를 탐지하는 것을 말한다. 두 변수 간 선형의 관계가 있는 경우, 선형 프로파일을 가정하고 절편과 기울기가 일정한지 모니터링한다. 이때 선형 프로파일에 관한 대부분의 기존 연구에서는 모든 프로파일에서 설명변수의 관측치가 동일하다고 가정한다. 그러나 프로파일마다 설명변수의 값이 랜덤하게 관측되는 경우도 존재한다. 본 논문에서는 단순 선형 프로파일 모니터링에서 설명변수가 프로파일마다 랜덤하게 관측된다는 가정하에 기존의 방법을 확장 적용하고자 한다. 모의실험을 통해 제안한 방법의 탐지 성능을 확인하고 네트워크 침입 탐지 알고리즘 성능을 비교하기 위한 NSL-KDD 데이터를 이용하여 제안된 침입 탐지 결과를 비교해 보았다.
유비쿼터스 정보 환경하에서 정보자원의 공유와 상호 교환을 위한 정보자원의 구조와 내용 기술에 표준 메타데이터 체계가 이용되고 있다. 실제 응용 도메인에서는 다수의 메타데이터 요소를 혼합-일치 방식으로 재사용하여 응용 시스템을 구축하게 되는데, 이때 메타데이터 요소의 상세화와 상호 운용성 등의 문제가 발생한다. 메타데이터 활용에서 발생하는 문제 해결에 응용 프로파일 접근 방식이 이용되고 있다. 본 논문에서는 응용 프로파일의 목적과 기능을 달성할 수 있는 응용 프로파일 코어 온톨로지를 제시하고, 이를 기반으로 한 메타데이터 응용 시스템 구축에 대하여 서술하였다.
본고는 링크드 데이터 및 LRM을 반영하여 2019년 RDA가 개정됨에 따라 RDA의 다양한 활용을 위해 RDA 응용 프로파일 작성시 고려사항을 연구하였다. 연구방법으로 문헌연구와 사례연구를 이용하였으며, 연구 결과로 RDA 응용 프로파일 구축시 다음의 고려사항을 제안하고자 한다. 첫째, 응용 프로파일의 내용으로 기존 연구자들이 제시한 항목인 요소명, 요소 ID, 요소 URI, 기술 방식, 출처, 출처값, 요소의 최소 및 최대 기술 횟수, 주기사항 이외에 추가사항으로 반대 요소, 상위 요소, 하위 요소, 도메인, 범주, 레이블의 여러 이름, MARC 매핑, BIBFRAME 매핑, RDA 기술 사례를 제안하였다. 둘째, RDA의 모든 요소별 규칙에는 4가지 기술 방식과 여러 조건과 선택사항이 제시되고 있는데 이를 보다 구조화시켜 응용 프로파일에 적용하기 위해 RDA 규칙 분석을 바탕으로 규칙을 플로우차트로 표현하는 방법과 이를 다시 응용 프로파일로 표현하는 방안을 제시하였다. 셋째, RDA와 BIBFRAME은 내용 표준과 입력 포맷으로서 상호 연계되고, RDA를 내용규칙 사용하는 BIBFRAME 입력기를 작성하기 위해서는 RDA 규칙과 이에 해당하는 BIBFRAME의 상호 연계가 필수이므로 RDA 응용 프로파일의 내용으로 RDA와 BIBFRAME의 매핑 정보를 추가할 것을 제안하였다. 본 연구를 통해 RDA 응용 프로파일 구축 방안을 모색할 수 있을 것이며, RDA 내용규칙을 바탕으로 한 BIBFRAME의 프로파일 작성에도 기여할 수 있을 것이다.
프로파일 분석은 반복측정 자료를 분석하는데 있어서 널리 사용되는 다변량 분석모형이다. 프로파일 분석에서는 처리 그룹간의 비교와 반응 프로파일의 평행성 검정을 위해서 4가지 검정통계량이 널리 사용되고 있다. 이들 검정통계량은 Wilks의 통계량($\Lambda$), Pillai's Trace 통계량(V), Hotelling-Lawley Trace 통계량(U), Roy's Maximum Root 통계량($\Theta$ )이다. 그 동안 이들 통계량들을 비교하기 위한 여러 연구가 있었지만 주로 일반적인 다변량 분산분석 모형에 근거한 비교였다. 본 논문에서는 자료가 반복측정 자료이고 우리의 관심이 프로파일 분석에 있을 때에 이 4가지 통계량의 비교에 초점을 맞추었다.
JVT는 ITU의 VCEG과 ISO의 MPEG이 공동으로 개발하고 있는 매우 높은 압축율을 주요 목표로 하고 있으며, 다양한 응용 환경에서 사용될 수 있는 범용 동영상 부호 표준이다. JVT는 2002년 1월 제네바회의에서부터 응용 코덱간의 호환성을 보장하기 위해 프로파일과 레벨에 대한 표준 규격을 제정해 왔다. 프로파일은 JVT를 구성하는 도구들의 부분 집합이며, 레벨은 디코더의 메모리 크기와 프로세싱 성능을 제한하는 것이다. 현재 JVT 최종위원회안 (FCD)의 프로파일은 베이스라인, 메인, 엑스(이름미정)의 3 종류의 프로파일이 있으며, 레벨은 계층적으로 구성되어 모든 프로파일에 공통으로 적용된다. JVT에 있어서 프로파일은 매우 중요한 의미를 갖는데, 그 것은 JVT의 표준 목표중의 하나가 베이스라인 프로파일을 특허 무료로 만드는 것이 때문이다. 베이스라인 프로파일의 특허료 문제는 현실적으로 상당한 난항이 예상되며, 표준의 성공에도 커다란 요인으로 작용할 것이다.
본 연구의 주된 목적은 메타데이터 응용프로파일 설계에 필요한 분석 과정 방법론을 개발하고, 개발된 방법론에 따라 한국문화예술교육진흥원을 위한 총괄적인 메타데이터 응용프로파일을 설계하는 것이다. 분석과정은 기존 표준 메타데이터의 분석, 이용자 요구 분석, 콘텐트 분석으로 나뉘어 진행되었다. 각 과정을 수행하기 위한 방법론을 상세하게 기술하였으며 이와 함께 응용프로파일을 설계할 때 메타데이터 설계의 기본지침을 활용하였다. 이런 방법론을 문화예술교육진흥원 사례에 적용하고, 각 방법론이 메타데이터 요소 추출에 있어 어떤 역할을 하는지 논의하였다. 본 연구에서 개발된 체계적인 메타데이터 응용프로파일 설계 방법론이 향후 다른 도메인 응용프로파일 설계의 지침서로 활용될 수 있기를 기대한다.
앰캐시(Amcache.hve) 파일은 프로그램 호환성 관리자(Program Compatibility Assistant)와 관련된 레지스트리 하이브 파일로 응용 프로그램의 실행정보를 저장한다. 이 파일을 통해서 응용 프로그램의 실행경로, 최초 실행시간을 확인할 수 있을 뿐 아니라, 삭제시간까지 추정할 수 있다. 응용 프로그램의 최초 설치시간 및 삭제시간까지 확인할 수 있기 때문에 프리패치(Prefetch) 파일, 아이콘캐시(Iconcache.db) 파일 분석과 병행하면 응용 프로그램의 전체적인 타임라인을 구성할 수 있다. 또한, 앰캐시 파일은 안티포렌식 프로그램, 포터블 프로그램 및 외장저장장치 흔적을 기록하고 있어 디지털 포렌식 관점에서 중요한 아티팩트이다. 본 논문에서는 앰캐시 파일의 특성과 응용 프로그램 삭제시간 추정 등 디지털 포렌식 기술로서의 활용방안을 제시한다.
최근, 디지털 워터마킹에 대한 연구와 더불어 알고리즘의 안전성을 평가하는 평가기술에 대하여 그 중요도가 증가되고 있다. 본 논문은 기존에 개발되어진 벤치마킹 프로그램에 대하여 그 구조와 방법에 대하여 조사하고, 여러 응용 시스템에서 다른 목적으로 이용되는 워터마킹 기술들에 대한 안전성을 평가하는 평가 프로파일에 대하여 기술한다. 본 연구 결과로 작성된 프로파일은 워터마킹 알고리즘의 안전성 평가시, 유용한 자료로 사용될 수 있다.
플래시 저장장치는 순차 쓰기패턴에 높은 성능을 보이고, 랜덤 쓰기패턴에 낮은 성능을 보인다고 알려져 있다. 그러나 실제 응용 프로그램은 동작 방식에 따라 복합적인 패턴을 보일 수 있다. 본 논문은 대표적인 모바일 응용으로서 웹 브라우저 응용의 파일시스템 접근 특성을 정량적으로 분석하고자 한다. 최근에 안드로이드 스마트 폰에 채택된 Ext4 파일시스템을 기준으로 웹 브라우저 응용의 파일시스템 요청들을 성능개선점을 지적하고자 한다.
임베디드 시스템에서는 메모리와 에너지의 소비가 중요한 관심사 중 하나이다. 메모리와 에너지의 소비를 줄이기 위해 32비트의 ARM 프로세서는 16비트 Thumb 명령어 세트를 지원한다. 주어진 응용프로그램에 대해 Thumb 코드는 일반적으로 ARM 코드보다 코드 사이즈가 작지만, 실행속도는 느리다. 코드 사이즈가 작으면서도 실행속도가 느리지 않은 코드를 생성하기 위한 방법으로 Krishnaswarmy는 응용프로그램에 대한 프로파일 정보를 이용하여 모듈 수준에서 ARM과 Thumb 명령어 세트를 선택하는 알고리즘을 고안했다. 이 알고리즘은 작은 성능 손실로도 상당한 코드 사이즈 감소 효과를 갖지만, 명령어 세트가 모듈 수준에서 선택되기 때문에 Thumb 코드로 컴파일 하면 코드 사이즈를 줄일 수 있는 함수들도 ARM 코드로 컴파일 되어, 추가적인 코드 사이즈 감소의 기회를 잃게 되는 문제점을 갖고 있다. 본 논문에서는 ARM과 Thumb 코드가 혼합된 코드 사이즈의 감소를 이끌어내기 위해 함수 수준에서 프로파일(Profile) 정보를 이용한 명령어 세트 선택 알고리즘을 제안했다. 우리는 성능에서의 페널티는 없이 2.7%의 코드 사이즈를 추가로 줄일 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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