파일 내에서 바이러스의 패턴을 탐색하는 현재의 백신 프로그램으로는 매일 수없이 제작되는 바이러스에 시기 적절하게 대응하지 못하는 어려움이 있다. 바이러스에 감염된 파일을 사후 처리하는 이러한 방식으로는 늘어나는 바이러스 문제를 궁극적으로 해결하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 이러한 바이러스의 행위를 탐지할 수 있는 가상 실행기를 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 서버 운영체제인 리눅스 상에서 동작할 수 있도록 설계한다. 이를 이용함으로써 리눅스가 설치된 파일서버에 저장된 각종 윈도우 파일의 바이러스 감염여부를 판단할 수 있다. 또한. 제안된 시스템은 리눅스 뿐만 아니라 다른 Unix 계열 플랫폼에서도 동작할 수 있다는 장점이 있다.
파일 내에서 바이러스의 패턴을 탐색하는 현재의 백신 프로그램으로는 매일 수없이 제작되는 바이러스에 시기 적절하게 대응하지 못하는 어려움이 있다. 바이러스에 감염된 파일을 사후 처리하는 이러한 방식으로는 늘어나는 바이러스 문제를 궁극적으로 해결하지 못한다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 바이러스의 행위를 탐지할 수 있는 가상 실행기를 제안한다. 제안된 시스템은 대표적인 서버 운영체제인 리눅스 상에서 동작할 수 있도록 설계한다 이를 이용함으로써 리눅스가 설치된 파일서버에 저장된 각종 윈도우 파일의 바이러스 감염여부를 판단할 수 있다. 또한, 제안된 시스템은 리눅스 뿐만 아니라 다른 Unix 계열 플랫폼에서도 동작할 수 있다는 장점이 있다.
분산 시스템에서 파일 할당 문제는 시스템의 운영비용을 최소화하기 위해 파일 및 그의 복제물의 최적 위치를 결정하는 것이다. 정적인 파일 할당 문제는 분산 시스템의 각 노드에서 특정 파일에 발생하는 질의 및 갱신에 관련된 비용이 일정하다는 가정에서 출발하고 있다. 그러나 실제로는 시간이 지남에 따라 질의 및 갱신 등에 관련된 매개변수들은 변하게 마련이다. 이 연구에서 다루고 있는 동적인 파일 할당 문제는 변화하는 매개변수들을 고려하고 있으며, 또한 시스템 내에 파일이 한 종류만 있는 경우뿐만 아니라 여러 종류가 있는 경우도 다루고 있다. 동적인 파일 할당 문제는 혼합 정수계획법으로 모형화 되었으며 문제 해결을 위해 Lagrange 함수를 이용한 분단탐색법(branch-and-bound method) 알고리즘이 개발되었다. 제시된 알고리즘은 포트란으로 프로그램화되었으며, 여러 종류의 문제 해결을 통하여 그의 유용성을 보여주고 있다.
이 연구의 목적은 한국과학기술정보연구원의 회의명 단체명의 전거 데이터베이스를 위한 전거 레코드 생성의 실무적 단계 및 레코드 반입의 정보원인 OCLC와 LC의 전거 데이터베이스의 특성을 서술하는 것이다. 주요한 내용은 전거 레코드 작성의 워크플로우, OCLC와 LC의 전거 데이터베이스의 구조와 탐색방법의 비교, 분석을 포함하였다. LC 전거 데이터베이스의 탐색을 실제 단계별로 살펴보고, 반입 레코드의 수정 실례를 들어, 한국과학기술정보연구원 전거 파일 구축의 실무에 참조할 수 있는 지침이 되도록 하였다.
이동 객체의 현재 위치를 갱신하고, 이를 탐색하는 기법은 이동 객체의 수가 많아 이동이 자주 발생할 때 많은 시간과 비용이 소요된다. 본 논문은 노드의 계층적인 위치 관리 구조상에서 갱신 시간은 다소 증가 하나 탐색 시간은 감소되어 효율적으로 위치 정보를 관리할 수 있는 기법을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 위치 관리 기법은 고정 호스트에 이동 객체의 위치를 기록하는 사용자 프로파일을 호출 대 이동 비율에 따라 복제하여 유지함으로써 위치 갱신과 위치 탐색을 효율적으로 수행하는 노드의 계층적 위치 정보를 이용한 복제본 위치 탐색(RLS : Replication Location Search) 기법이다. 이 기법은 자주 이동하는 객체의 위치 정보를 복제함으로써 위치 탐색시에 기존 기법보다 적은 비용으로 보다 빠른 시간 안에 원하는 이동 객체의 현재 위치를 탐색할 수 있는 새로운 위치 관리 기법에 대한 연구이다.
도로네트워크 데이터는 교통 정보, 경로 안내서비스 등 실시간 정보제공을 위해 차량 항법용 데이터에서 가장 핵심적인 영역에 해당하며 효율적인 관리와 유지가 필수적이다. 기존 파일 기반 시스템인 미디어 포맷(KIWI, GDF 등)에서는 콤팩트한 데이터 구성으로 읽기 위주의 빠른 매체 접근 등에 좋은 이점이 있지만, 최근 모바일 시스템 환경에 DBMS를 활용한 위치 기반 서비스(LBS)에 대한 관심이 증가 하고 있다. 이에 본 연구에서는 임베디드 DBMS를 이용하여 네트워크의 계층성을 지원하는 데이터 모델과 이를 활용한 탐색 알고리듬을 설계하고 프로토타입 시스템을 구현하였다. 특히 대규모 도로망의 원거리 탐색을 대상으로 메모리 구성과 탐색 시간 측면에서 일반 영역 탐색방법과 계층 탐색방법의 검색 결과를 비교하여 계층 탐색 방법의 효율성을 검증하였다.
이동 에이전트는 분산 응용에 있어서 네트워크의 부하와 대기시간을 줄일 수 있는 좋은 기술 중 하나이며, 다양한 네트워크 환경에 대한 유연성과 보안성 좋아 향후 기대되는 환산 응용 기반 기술이라 할 수 있다. 본 논문에서는, 이동 에이전트 기반의 다양한 분산 응용에 효율적으로 적용할 수 있는 이동 에이전트 플랫폼인 HUMAN이 설계 구현되었다. 이동 에이전트 플랫폼, HUMAN은 파일 탐색, 그룹 어드레싱, 다양한 여정 모드, 유연 응답 기능 등의 고급 유틸리티 등을 지원하고 있어, 에이전트 프로그래밍에 있어서 높은 수월성을 제공하고 있으며, 불법파일 탐색 등과 같은 분산 응용에 특히 유용할 수 있다. 또한 에이전트 등록, 해지 등을 위한 관리 서버 등을 제공하고 있어, peer-to-peer관련 분산 응용 시스템의 개발에도 용이하게 적용할 수 있다는 장점을 가지고 있다.
본 논문에서는 HDFS(Hadoop Distributed File System)에서 문제되고 있는 복제정책의 개선을 위해 HMM(Hidden Markov Model)을 이용한 동적 데이터 복제본 삭제 전략을 제안한다. HDFS는 대용량 데이터를 효과적으로 처리할 수 있는 분산 파일 시스템으로 높은 Fault-Tolerance를 제공하며, 데이터의 접근에 높은 처리량을 제공하여 대용량 데이터 집합을 갖는 응용 프로그램에 최적화 되어있는 장점을 가지고 있다. 하지만 HDFS 에서의 복제 메커니즘은 시스템의 안정성과 성능을 향상시키지만, 추가 블록 복제본이 많은 디스크 공간을 차지하여 유지보수 비용 또한 증가하게 된다. 본 논문에서는 HMM과 최상의 상태 순서를 찾는 알고리즘인 Viterbi Algorithm을 이용하여 불필요한 데이터 복제본을 탐색하고, 탐색된 복제본의 삭제를 통하여 HDFS의 디스크 공간과 유지보수 비용을 절약 할 수 있는 전략을 제안한다.
텍스트위주의 자료와 영상회의 자료를 결합하여 통합하고 이를 웹을 통해 서비스 하도록 구현하였다. 멀티미디어 회의정보 등록시 사용자는 DAM실행 파일을 자신의 PC에서 실행하고 프로그램에 내장된 윈도우 탐색기를 통해 등록하고자 하는 회의파일을 선택하면 XML 자동 피싱모듈이 실행되면서 자료 저장을 위한 핵심정보와 검색을 위한 단어색인 및 인덱스를 수행하여 오류시에는 에러메세지를 보여주고 성공시에는 분석된 핵심정보를 제공해준다. 서버로 전송된 멀티미디어 회의자료는 종류/시간/등으로 구분되어 윈도우 탐색기 형태의 트리구조와 사용자가 직접 단어를 입력하여 원하는 회의 정보를 검색하는 2가지 형태의 검색서비스를 제공하게 된다. 사용자는 본인의 서비스 환경에 따라 영상+문서, 문서 등을 자유롭게 선택하여 볼 수 있다. DAM의 경제적인 효과에 대하여 정확한 통계 자료가 국내에 아직 발표되지 않아 유사분야인 WCM시장 분석을 근거로 예상하였으며 시스템이 다양하고 복잡해질수록 투자대비 경제적인 효과가 높아 동기화 기술분야 시장이 확대될 것으로 기대된다.
기존의 작곡가, 곡명 등의 질의어로 대표될 수 있는 메타 데이터 기반 음악 검색은 음악 데이터의 양이 급증함에 따라 탐색 근거가 되는 사항을 모를 경우 사용자의 요구를 충족시켜 줄 수 없는 단점을 가지고 있다 [1]. 반면 음악의 내용을 기반으로 한 검색의 경우 이러한 제약에서 보다 자유로울 수 있다. 내용 기반 검색[2]의 연구에 있어서 음악 데이터로부터 사용자의 질의를 처리해주기 위한 멜로디를 추출해주는 것이 중요한 문제가 되는데, 데이터의 추출과 편집이 용이한 MIDI 파일이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 질의를 바탕으로 한 QBH system상에서의 음악 데이터 구축을 위해 MIDI파일에서 추출해 낼 수 있는 특징들을 이용해 MIDI파일의 멜로디 트랙 멜로디 트랙과 반주 트랙을 자동으로 구분하는 것을 목적으로, MIDI트랙에서 추출해서 이용할 수 있는 특징들에 대해 알아보고 그에 따른 간단한 분류 알고리즘의 제안과 실험 결과에 대해 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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