본 논문에서는 다차원 파일구조를 주어진 질의 패턴에 의해 최적으로 구성할 수 있는 방법을 제시한다. 지금까지의 다차원 파일구조는 응용 시스템에서 주어지는 질의의 패턴을 고려하지 않고 다차원 파일구조를 구성하는 애트리뷰트들의 클러스터링 정도를 동일하게 취급하였다. 그러나 다차원 파일구조를 이용하는 대부분의 응용 시스템에서 구성 애트리뷰트들 사이의 액세스 정도를 크게 다르게 하는 질의 패턴을 보인다. 따라서 본 논문에서는 다차원 파일구조의 응용 시스템에서 주어지는 질의 정보를 이용하여 각 구성 애트리뷰트들 사이의 클러스터링 정도를 각각 다르게 반영함으로써 최적이 되는 다차원 파일구조를 구성하는 방안을 제시한다. 먼저 질의처리의 성능이 질의 패턴에 주어진 질의 영역의 모양과 다차원 파일구조의 도메인 공간의 분할 상태를 나타내는 페이지 영역의 모양 사이의 유사성에 따라 크게 영향 받음을 보이고, 이러한 특성을 이용하여 수학적 분석을 통하여 제안된 기법의 이론적인 배경을 증명한다.
본 논문에서는 리눅스의 대표적인 파일 포맷인 ELF 파일의 구조에 대해서 알아보며 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스의 패턴을 추출하기 위해서 몇몇의 ELF 파일 변형 바이러스를 분석해보고 이것을 바탕으로 패턴을 추출하였다. 바이러스를 탐지하기 위한 방법으로는 전체 검색법과 특정위치 검색법이 있는데 본 논문에서는 특정위치 검색법을 사용하여 ELF 파일 변형 바이러스를 탐지하는 시스템을 구성하였다. 본 논문에서 제안한 바이러스 탐지시스템은 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스 탐색을 위해 대상 ELF 파일을 열어서 ELF 파일 여부를 확인하고, 그 파일의 헤더와 프로그램 헤더 부분을 읽어들인 다음 특정 위치를 추적해 바이러스 코드 패턴의 유무를 판별하도록 하였다. 시스템 구현결과 리눅스 ELF 파일 변형 바이러스도 기존의 Windows 계열 파일 변형 바이러스와 비슷한 행위를 수행함을 확인하였다.
본 논문에서는 컴퓨터 바이러스의 자기 복제 특성을 용한 바이러스 탐지 및 복구 방안을 제안한다. 바이러스의 행동 패턴은 바이러스의 종류 만큼 다양하지만 파일 바이러스의 경우, 자기 복제 행동 패턴은 대부분의 바이러스가 유사하다. 파일 바이러스가 시스템 감염시키기 위해서는 기생할 실행파일을 열고, 자기 자신을 그 실행 파일에 복사해야 한다. 이와 같은 자기 복제 행위를 통해 바이러스가 광범위하게 선과될 때 피 피해도 커지게 된다. 바이러스치 자기 복제 특성을 감안하여 본 연구에서 제안하는 바이러스 탐지 알고리즘은 다음과 같은 득징을 가진다. 첫째, 바이러스의 자기복세 행동 패턴은 파일 입출력 이벤트로 표현하여 바이러스의 행동 패턴으로 일반화시켰다. 둘째, 바이러스의 1차 감염행위는 허용하고 2차 이후 감염 행위부터 탐지하고, 탐지되기 이전에 감염되었던, 파일들을 복구한다. 이는 일반적인 바이러스들이 자기 복제를 지속적으로 수행한다는 점에 착안하여 false-positive 오류를 줄이기 위한 것이다. 본 고에서 제안하는 방법을 사용함으로써 특정 문자열에 의한 바이러스 탐지 및 복구 방법의 단점을 보안할 수 있을 것으로 기대된다.
웹 사용 마이닝은 데이터마이닝을 바탕으로 사용자의 로그 파일 정보를 이용하여 웹이 이용되는 패턴을 발견한다. 이를 이용하여 웹을 개선하여 사용자들이 보다 빨리 원하는 내용을 검색할 수 있도록 할 수 있으며 시스템 관리자에게는 효율적인 웹 구조를 인한 정보를 제공할 수 있다. 웹 사용 마이닝에서 사용하는 데이터는 성형화되어 있지 않으며 웹 사용 패턴을 분석하는데 방해가 되는 잡음 데이터까지 포함하고 있다. 이것은 기존에 개발된 여러 데이터마이닝 기법을 적용하는데 어려움으로 작용한다. 이러한 어려움을 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 방법을 도입한 SPMiner을 .제안한다. SPMiner는 웹의 구조를 이용하여 로그 파일의 전처리 과정을 줄이며 사용자의 탐색 패턴 분석을 효율적으로 수행 할 수 있는 시스템이다. SPMiner는 WebTree 에이전트를 이용하여 웹 사이트 구조를 분석하여 WebTree를 생성하고 사용자 로그 파일을 분석하여 각 웹 페이지의 사용빈도에 대한 정보를 추출한다. WebTree와 로그 파일에서 추출된 웹 페이지에 대한 정보는 SPMiner에 의해 패턴을 분석할 퍼 이용될 수 있는 형태인 WebTree$^{+}$로 병합된다 WebTree$^{+}$는 패턴 발견을 쉽게 해주며 사용자에게 추천할 정보나 웹 페이지를 능동적으로 추천할 수 있게 만들어 준다.
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.
방사왜곡, 접선왜곡으로 인해 영상의 왜곡이 발생한다. 왜곡 영상은 시각적인 문제 외에도 영상분석을 통해 정확한 수치 계산을 통해 영상을 처리할 때, 문제가 되기 때문에 영상을 보정해 주어야한다. 감시 시스템, 로봇의 시각 역할 등 다양한 비전 시스템에서 카메라가 장착되어 왜곡보정에 대한 사용도가 증가 하고 있다. 그리고 한 광각 카메라에서 획득한 영상은 비선형적인 방사 왜곡을 가지고 있기 때문에 정확한 영상을 획득하기 위해서는 왜곡 보정 작업을 수행하여야 한다. 왜곡된 영상을 올바르게 보정 해줄 캘리브레이션(Calibration)은 영상 좌표계의 한 점이 실세계 좌표계의 어느 위치에 대응하는지를 결정하기 위해 보정 변수들을 결정하는 과정이다. 본 논문에서는 캘리브레이션(Calibration)을 수행할 때 패턴 개수, 이미지 파일 크기, 이미지 파일 개수가 영상 왜곡 보정에 어떤 영향을 미치는지 분석해 보았을 때 다른 어떤 경우보다 패턴 개수를 비교적 작게 했을 때의 경우가 뚜렷한 차이를 보여주었다.
기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
최근 인터넷 서비스 공급 및 사용자의 폭발적인 증가로 클러스터 파일 시스템에 대한 관심이 높아졌다. 이에 많은 클러스터 파일 시스템이 개발되었지만, 데이터의 가용성 측면에서 문제가 있었다. 이 가용성 문제를 해결하기 위한 방안으로 패리티 서버를 사용하는 방법과. 전체 파일 시스템을 복제하는 방법이 소개되었다. 그러나 이러한 방법들도 가용성을 완벽하게 지원하지 못하였으며 추가적인 비용 또한 발생하였다. 본 논문에서는 파일 시스템에 대한 접근 패턴을 고려한 클러스터 파일 시스템, HA-PVFS를 제안한다. HA-PVFS는 파일 시스템에 존재하는 모든 파일이 아닌, 자주 사용되는 파일만을 접근 패턴을 분석하여 부분 복제함으로써 데이터의 가용성을 지원한다. 따라서 HA-PVFS를 통해 기존의 방법보다 낮은 비용으로 높은 가용성을 보장해 줄 수 있다.
인디자인으로 작업한 편집 디자인 문서는 인쇄 전 파일을 꼼꼼히 점검하고 저장해야 한다. 편집 디자인 작업은 실제 인쇄 직전과 인쇄 과정에서 문제가 가장 많이 발생하기 때문이다. 이번 호에서는 실무에 유용하게 활용할 수 있는 PDF 파일로 저장하는 방법에 대해 알아본다. 본 설명은 의 일부 내용을 발췌한 것으로 Window XP 운영체제에서 인디자인 CS3를 사용한 모습니다.
인터넷 사이트가 증가하면서 서비스 제공자는 사용자의 요구나 행동패턴을 파악하기 위하여 웹 마이닝 기법을 활용한다. 하지만 서버에 저장된 웹 로그 정보를 활용한 마이닝 기법은 전처리 과정에 많은 노력이 필요하고 사용자의 행동패턴이나 요구를 정확하게 파악하는데 한계가 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 생성 로그정보를 이용한 방법을 제안한다. 제안 방법은 기존 서버에 저장되는 로그파일이 아닌 사용자의 행동에 의해 웹 페이지가 로딩될 때 마다 웹 마이닝에 필요한 정보를 수집하여 DB 에 저장하는 방법을 사용하였다. 이때 기존 로그파일에 로딩시간과 조회시간, 파라메타 정보를 추가하여 보다 사실적으로 사용자의 행동패턴을 파악하고자 하였다. 이렇게 생성된 로그파일을 기 등록된 메뉴정보, 쿼리정보와 조합하면 웹 마이닝에 필수적인 데이터정제, 사용자식별, 세션식별, 트랜잭션 식별등 전처리 과정의 효율성을 향상시키고 사용자의 행동패턴파악을 위한 정보 수집을 용이하게 해준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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