• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1015-1019
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• 2010

문자열 완전일치 검색 알고리즘용 지금까지 많은 연구가 되어왔지만, EUC-KR 용 다중바이트 문자집합에 대해서는 연구원 것이 부족한 상황이다. 이 논문에서는 기존의 KMP 알고리즘을 사용할 때 EUC-KR과 같은 다중바이트 문자집합 텍스트에서 오검색이 발생할 수 있음을 보이며, 문자 단위의 접두사 함수를 적용하여 오검색이 발생하지 않도록 개선한 KMP 알고리즘을 제안한다. 또한, 널리 사용되고 있는 편집기인 Vim과 Emacs의 검색 알고리즘 및 기존의 오토마타 방식의 연구 결과에 비해 논문에서 제안한 알고리즘이 더 빠른 속도를 보이는 실험 결과를 제시한다.

• ETRI Journal
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• 제31권5호
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• pp.545-553
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• 2009

String matching is a fundamental element of an important category of modern packet processing applications which involve scanning the content flowing through a network for thousands of strings at the line rate. To keep pace with high network speeds, specialized hardware-based solutions are needed which should be efficient enough to maintain scalability in terms of speed and the number of strings. In this paper, a novel architecture based upon a recently proposed data structure called the Bloomier filter is proposed which can successfully support scalability. The Bloomier filter is a compact data structure for encoding arbitrary functions, and it supports approximate evaluation queries. By eliminating the Bloomier filter's false positives in a space efficient way, a simple yet powerful exact string matching architecture is proposed that can handle several thousand strings at high rates and is amenable to on-chip realization. The proposed scheme is implemented in reconfigurable hardware and we compare it with existing solutions. The results show that the proposed approach achieves better performance compared to other existing architectures measured in terms of throughput per logic cells per character as a metric.

• 한국통신학회논문지
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• 제33권11B호
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• pp.1020-1029
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• 2008

본 논문은 네트워크 침입 탐지 시스템에서 고속 패턴 매칭 알고리듬과 그 구조를 제안한다. 제안된 알고리듬은 실시간 입력 패킷에서 특정 패턴을 검사하며 정확한 문자열, 문자열 값의 범위, 그리고 문자열 값의 조합 등을 검색한다. 본 연구에서는 입력 패킷과 패턴은 동시에 겹치는 문자열들을 검색하기 위해 상태 전이 그래프로 모델링 하였으며 상태 전이 그래프는 구현 복잡도를 줄이기 위해 입력 임플리컨트 단위로 분할하였다. 제안된 패턴 매칭구조는 상태 전이 그래프와 입력된 문자열을 입력으로 사용한다. 제안된 패턴 매칭기는 VHDL 언어로 모델링하여 구현하였으며, 성능 분석을 통하여 제안된 기법의 적절성을 검증하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권5호
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• pp.2258-2274
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• 2020

In this paper we first propose a new cryptosystem based on our data hiding scheme (2,9,8) introduced in 2019 with high security, where encrypting and hiding are done at once, the ciphertext does not depend on the input image size as existing hybrid techniques of cryptography and steganography. We then exploit our automata approach presented in 2019 to design two algorithms for exact and approximate pattern matching on secret data encrypted by our cryptosystem. Theoretical analyses remark that these algorithms both have O(n) time complexity in the worst case, where for the approximate algorithm, we assume that it uses ⌈(1-ε)m)⌉ processors, where ε, m and n are the error of our string similarity measure and lengths of the pattern and secret data, respectively. In searchable encryption, our cryptosystem is used by users and our pattern matching algorithms are performed by cloud providers.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.555-563
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• 2016

과학기술콘텐츠(논문, 특허, 보고서)는 과학기술에 대한 연구와 개발을 위해 연구자들이 가장 많이 활용하는 참고자료이다. 과학기술콘텐츠와 도서관에서 보유 중인 서지 정보 검색을 위해 다양한 검색 요소(제목, 초록, 키워드, 발행 연도, 학술지명, 저자명, 출판사 등)를 활용한 서비스들이 제공되고 있다. 저자의 소속기관명 전거데이터는 저자 식별을 위한 요소, 특정 기관의 연구, 개발 결과물 검색을 위한 요소 등으로 유용하게 활용될 수 있지만 현재 서비스되고 있는 국내 학술 정보와 도서관 서지 검색 서비스들에서는 소속기관명에 대해 고려하지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 과학기술콘텐츠의 전거데이터 구축을 위해 식별 대상인 과학기술콘텐츠의 메타데이터에 포함되어 있는 소속기관 데이터를 분석하고 본 연구에서 제안한 문자열 간의 포함관계를 고려한 문자열 완전일치 검색(Exact String Matching) 방법을 활용한 식별 방법과 시스템을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권8호
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• pp.242-248
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• 2022

The article presents the analysis of modern methods of automatic comparison of original and unoriginal text to detect textual plagiarism. The study covers two types of plagiarism - literal, when plagiarists directly make exact copying of the text without changing anything, and intelligent, using more sophisticated techniques, which are harder to detect due to the text manipulation, like words and signs replacement. Standard techniques related to extrinsic detection are string-based, vector space and semantic-based. The first, most common and most successful target models for detecting literal plagiarism - N-gram and Vector Space are analyzed, and their advantages and disadvantages are evaluated. The most effective target models that allow detecting intelligent plagiarism, particularly identifying paraphrases by measuring the semantic similarity of short components of the text, are investigated. Models using neural network architecture and based on natural language sentence matching approaches such as Densely Interactive Inference Network (DIIN), Bilateral Multi-Perspective Matching (BiMPM) and Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) and its family of models are considered. The progress in improving plagiarism detection systems, techniques and related models is summarized. Relevant and urgent problems that remain unresolved in detecting intelligent plagiarism - effective recognition of unoriginal ideas and qualitatively paraphrased text - are outlined.