전자상거래가 활성화됨에 따라 지능형 에이전트를 사용한 쇼핑몰의 출현이 가속화되고 있다. 지능형 에이전트를 이용한 전자상거래에 대한 연구는 활발히 진행되고 있으나 각 데이터베이스 시스템들 간의 프로토콜의 차이로 인해 사용영역이 극히 제한된 실정이다. 본 연구에서는 이러한 문제 해결을 위하여 분산 데이터베이스에서 직접 정보를 얻는 구매 에이전트 시스템을 설계하는데 분산환경의 미들웨어인 CORBA를 이용하고자 한다.
A lot of GIS DB in Korea is distributed and integration for decision making is difficult. Therefore, the SDW is needed to improve the problems and enhance efficiency. The SDW is used for making decisions about various problems by integrating scattered spatial information. This study analyzes business activity of a local government and plan the data cube to implement spatial OLAP for an efficient decision making.
본 논문은 한국전자통신연구소에서 개발 중인 DB서버용 클라이언트 도구인 한마당에서 객체 저장을 위해 사용하는 한마당 스크립트의 문법을 기술하였다. 한마당은 클라이언트 서버 형태로 관계형 DBMS를 접근하는 도구로서 OSF(Open Software Foundation)의 DCE(Distributed Computing Environment)를 최종 목표환경으로 한다. 본 논문에서는 한마당 스크립트의 문법과 함께 이의 사용 예와 예제에 의하여 생성된 화면을 소개하였다.
This paper describes a monitoring system that monitors power quality and undesirable accidents when distributed generations are connected to the power grid. Prior to develop and operate a physical monitoring system, we constitute a simulation device to simulate the monitoring processes for the situations. The simulation system consists of the server and the client that connected by communication line. This system has various functions to monitor the power quality and the connection situation. Those functions are generation, transmission, acquisition and analysis of the simulated power data. This research seems very important to get the reliable and intelligent connection algorithm through the result of simulated monitoring system. Also hereafter, as this system uses the remote monitoring system through network and constitute the data base(DB), it will play an important role in building the automation of power system efficiently and systematically.
유비쿼터스 네트워크 환경에서 다양한 데이터 서비스가 가능해지면서 악의적인 공격자나 내부 사용자에 의한 보안 취약성 및 프라이버시 침해로 인한 문제를 해결하기 위해 다양한 콘텐츠나 대용량 데이터의 안전한 보안 관리 문제가 주요 이슈로 떠오르고 있다. 기존 다항식 기반을 이용한 Ito, Saito, Nishizeki 할당 방식은 분산된 비밀정보를 복원하기 위해 Share 모두가 필요하게 된다. 반면, 본 제안 방식의 경우, 임계치 이상의 Share가 모아지면 비밀정보를 복원할 수 있다. 또한, 데이터를 분산 복원하는 분산 DBMS 운영상의 효과 특히, 데이터베이스(DB) 서버 및 Share 선택의 규칙성이 있고 조합적 구조인 Combinatorial Design상의 파라메터 t,v,k를 이용함으로써 구현상의 유연성(flexibility)을 갖는다. 본 논문에서는 Share의 할당 문제를 해결하고자 비밀분산 방식을 이용하여 데이터를 분산저장관리 할 때 Share의 할당을 위해 t-(v,k,1) 디자인이 갖는 행렬구조를 적용시킴으로써 새롭게 Share 할당법을 구성하고 데이터 분산저장관리에의 응용에 대해 검토한다.
U-Healthcare는 언제, 어디서나 환자의 건강을 검사하고 관리하며 유지할 수 있도록 하는 의료와 IT가 융합된 서비스이다. U-Healthcare 서비스에서 이루어지는 통신은 검진한 분석 결과나 긴급 데이터를 무선 통신방식을 이용하여 병원 서버에 전송하는 방식이 활용되고 있다. 이 때 악의적인 접근을 수행하는 자(공격자)가 U-Healthcare기기나 BS(Base Station)에 DRDoS(Distributed Reflection DoS)공격을 하면 위급한 환자의 상황 정보가 병원 서버까지 전송되지 않는 다양한 피해가 예상된다. 이를 대응하기 위해 DRDoS 공격 시나리오와 DRDoS에 대한 대응방안을 제안하고 대량의 패킷을 처리할 수 있는 빅데이터와 융합한다. 공격자가 U-Healthcare 기기나 BS(Base Station)를 공격 시 DB와 연동하여 일치하면 공격을 막는다. 본 논문은 원격의료 서비스인 U-Healthcare기기나 BS에서 나타날 수 있는 공격방법을 분석하고, 빅데이터를 활용하여 보안 위협에서의 대응방안을 제안한다.
Kohonen SOM(Self-Organizing Map)이나 MLP(Multi-Layer Perceptron), SVM(Support Vector Machine)과 같은 기존의 인식 및 클러스터링 알고리즘들은 새로운 입력 패턴에 대한 적응성이 떨어지고 학습 패턴 자체의 복잡도에 대한 학습률의 의존도가 크게 나타나는 등 여러 가지 단점이 있다. 이러한 학습 알고리즘의 단점은 문제의 학습 패턴자체의 특성을 잃지 않고 문제의 복잡도를 낮출 수 있다면 보완할 수 있다. 패턴 자체의 특성을 유지하며 복잡도를 낮추는 방법론은 여러 가지가 있으며, 본 논문에서는 커널 공간 해석 기법을 접근 방법으로 한다. 본 논문에서 제안하는 kSOM(kernel based SOM)은 원 공간의 데이터가 갖는 복잡도를 무한대에 가까운 초 고차원의 공간으로 대응시킴으로써 데이터의 분포가 원 공간의 분포에 비해 상대적으로 성긴(spase) 구조적 특정을 지니게 하여 클러스터링 및 인식률의 상승을 보장하는 메커니즘 을 제안한다. 클러스터링 및 인식률의 산출은 본 논문에서 제안한 새로운 유사성 탐색 및 갱신 기법에 근거하여 수행한다. CEDAR DB를 이용한 필기체 문자 클러스터링 및 인식 실험을 통해 기존의 SOM과 본 논문에서 제안한 kSOM과 성능을 비교한다.
본 논문에서는 읽기 모드에서 BL (Bit Line)의 전압을 DL (Data Line)에 전달하는 시간을 줄이기 위해 기생하는 커패시턴스가 큰 distributed DB 센싱 방식 대신 기생하는 커패시턴스가 작은 local DL 센싱 방식을 제안하였다. 그리고 읽기 모드에서 NMOS 스위치를 빠르게 ON 시키는 BL 스위치 회로를 제안하였다. 또한 BL 노드 전압을 VDD-VT로 선 충전하는 대신 DL 클램핑 회로를 사용하여 0.6V로 클램핑 하고 차동증폭기를 사용하므로 읽기 모드에서 access 시간을 35.63ns로 40ns를 만족시켰다. $0.13{\mu}m$ BCD 공정을 기반으로 설계된 512Kb EEPROM IP의 레이아웃 면적은 $923.4{\mu}m{\times}1150.96{\mu}m$($=1.063mm^2$)이다.
MANET은 이동 노드들로만 구성되어 신속하게 네트워크를 구축할 수 있으며, 그 활용 범위가 다양하여 현재까지 많은 인기를 끌고 있다. 하지만 노드들의 잦은 이동으로 인한 동적인 토폴로지와 각 노드들의 제한된 자원 그리고 무선통신이 갖는 보안의 취약성이 MANET이 해결해야 할 큰 문제이다. 본 논문에서는 오버헤드를 줄이면서 정확한 침입탐지를 수행할 수 있는 영역 기반 분산협력 침입탐지 기법을 제안하였다. 제안한 침입탐지 기법에서는 네트워크를 일정한 크기로 분할 한 후 로컬 탐지와 전역 탐지가 수행된다. 로컬 탐지는 노드들의 비정상 행위를 탐지하기 위해 모든 노드에서 수행되고, 전역 탐지는 게이트웨이 노드에서 시그너처 기반 공격 탐지가 이루어지게 된다. 게이트웨이 노드에서 관리되는 시그너처 DB는 이웃 게이트웨이 노드와 허니넷을 구성하여 주기적인 업데이트가 이루어지고, 신뢰 관리 모듈에 의해 영역내의 노드들에 대한 신뢰도를 유지하였다. 제안한 기법의 침입탐지 성능을 확인하기 위하여 다중 계층 클러스터 기법과 비교 실험을 통해 우수한 성능을 확인할 수 있었다.
국가간 자료교환(Exchange)이나 기증에 의존하는 외국정부 간행물의 수집과 검색은 전자정부시대를 맞이하면서 새로운 관리제도가 필요하게 되었다. 그에 대한 대안으로 인터넷상의 외국정부정보에 대한 메타사이트를 만들고, 서브젝트 게이트웨이를 검색모형으로 제시함으로써 외국정보에 관한 정보원개발(Collection Development)과 이용자 서비스로 이용하고자 한다. 우수한 메타사이트를 선정하기 위하여 AltaVista의 anchor 기능과 link 기능을 이용하여 계량적인 평가를 하였으며, 서브젝트 게이트웨이 검색모형으로는 분산 메타데이터베이스의 통합 검색 시스템인 Isaac Network 구조를 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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