데이터베이스의 삭제된 데이터 복구와 관련된 그간의 연구는 삭제된 레코드가 트랜잭션 로그에 존재하는 경우이거나 데이터베이스 원본을 물리적 방식으로 수집하여 삭제 데이터의 탐지와 복구를 진행하는 방식이 주를 이루었다. 그러나 트랜잭션 로그가 존재하지 않거나 증거수집 현장에서 물리적 방식의 원본수집이 불가능한 경우 즉, 데이터베이스 서버 정지로 인해 피압수인이 업무상 손실 또는 권리침해를 이유로 거부하는 경우에는 적용하기 곤란한 한계가 있었다. 그러므로 증거수집 현장의 제약을 대비하기 위해 다양한 수집 방식을 살펴보고 이에 따른 삭제된 레코드의 복구 가능성에 대해서 확인해볼 필요가 있다. 이 논문에서는 Microsoft SQL Server 데이터베이스를 대상으로 하는 디지털포렌식 조사 시 원본 수집의 논리적 물리적 방식별로 수집된 원본 파일 내 삭제된 데이터의 잔존 여부를 실험하여 각 수집 방식에 따른 데이터 복구 가능성을 확인하였다.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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제6권1호
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pp.21-26
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2006
In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the user's access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web page on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning, it employs Apriori algorithm, which is a method that searches the association rule. It reasons the web pages by considering the user's access pattern and time by using the web log and reasons the user's purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of user's web pages and displays the inferred goods on user's web pages.
In this paper, we propose a customer personalized system that presents the web pages to users which are customized to their individuality. It analyzes the action of users who visit the shopping mall, and preferentially supplies the necessary information to them. When they actually buy some items, it forecasts the users' access pattern to web site and their following purchasable items and improves their web pare on the bases of their individuality. It reasons the relation among the web documents and among the items by using the log data of web server and the purchase information of DB. For reasoning it employs Rough Set, which is a method that searches the association rule and offers most suitable cases by reduces cases. It reasons the web pages by considering the users' access pattern and time by using the web log and reasons the users' purchase pattern by using the purchase information of DB. On the basis of the relation among them, it appends the related web pages to link of users' web pages and displays the inferred goods on users' web pages.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 개인화된 서비스를 제공하려는 노력이 커지고 있다. 개인화(Personalization)란 고객 한 명을 대상으로 하여 그 고객 한 사람을 위한 정보나 제품을 제공해주는 작업을 말한다. 개인화 서비스를 위해서 전 처리과정인 사용자 프로파일 생성과정이 필요하며, 적극적인 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 충분한 고객 데이터가 필요하다. 본 논문에서는 웹사이트 상에서 사용자 행위 패턴을 파악할 수 있는 클릭스트림 정보를 모듈화 하였으며, 이를 이용하여 확장된 웹 로그 시스템을 구현하였다. 클릭스트림 정보를 웹 로그정보에 포함시켜 사용자의 행위 패턴을 파악할 수 있도록 웹 서버 시스템을 설계하고 구현하였다. 그리고 이 웹 서버는 웹사이트로부터 얻은 클릭스트림 정보를 분류하고 저장하여 관리자가 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO(ActiveX Data Object)기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
모바일 클라이언트에서 갱신된 시공간 데이터는 서버와 무선 네트워크를 이용하여 동기화되고 사용자에게 신속하게 서비스 될 수 있다. 그러나 모바일 단말기나 무선 네트워크는 오류에 매우 취약하다. 만약 동기화 도중에 오류가 발생하면 동기화 대상 데이터에 대하여 데이터 불일치가 발생할 수 있다. 이 논문에서는 동기화 도중의 오류로 인하여 발생하는 문제를 해결하기 위한 회복 기법을 제안한다. 제안한 회복 기법은 모바일 클라이언트와 서버의 지역저장장치에 로그 레코드를 기록하고 오류가 발생하면 저장된 로그 레코드를 이용하여 회복한다. 그리고 제안한 회복 기법을 위한 회복 시스템을 설계하고 구현하였다.
This paper presents the sound-based emotion estimation method and the growing HRI (human-robot interaction) system for a Mon-E robot. The method of emotion estimation uses the musical element based on the law of harmony and counterpoint. The emotion is estimated from sound using the information of musical elements which include chord, tempo, volume, harmonic and compass. In this paper, the estimated emotions display the standard 12 emotions including Eckman's 6 emotions (anger, disgust, fear, happiness, sadness, surprise) and the opposite 6 emotions (calmness, love, confidence, unhappiness, gladness, comfortableness) of those. The growing HRI system analyzes sensing information, estimated emotion and service log in an edutainment robot. So, it commands the behavior of the robot. The growing HRI system consists of the emotion client and the emotion server. The emotion client estimates the emotion from sound. This client not only transmits the estimated emotion and sensing information to the emotion server but also delivers response coming from the emotion server to the main program of the robot. The emotion server not only updates the rule table of HRI using information transmitted from the emotion client and but also transmits the response of the HRI to the emotion client. The proposed system was applied to a Mon-E robot and can supply friendly HRI service to users.
본 논문에서는 자동차 환경의 인포테인먼트 시스템을 위한 음악 검색 알고리즘을 제안한다. 제안된 방법은 음악신호의 로그 스펙트럼기반의 정점을 이용하여 오디오지문을 추출하고, 추출된 음악 핑거프린트에 해시값을 적용하여 클라우드 서버에 저장한다. 클라우드 서버에서는 사용자의 쿼리 음악과 클라우드 서버의 해시 테이블에 저장되어 있는 오디오 지문을 비교함으로써 가장 유사한 음악이 검색된다. 제안된 음악 검색 알고리즘의 성능평가를 위해, 주행 중인 자동차 내부에서 녹음한 잡음에 노출된 다양한 쿼리 음악의 길이에 따른 검색 결과의 정확도를 측정하였고, 해시 테이블의 저장 곡수에 따른 검색 소요 시간을 측정하였다.
네트워크 및 호스트의 자원을 낭비하는 DOS(Denial of Service) 및 여러 형태의 연결형/비연결형 공격은 전체 네트워크의 성능을 감소시키므로 공격 호스트를 검출하여 제거하는 일은 매우 중요한 요소이다. 공격 호스트를 검출하기 위한 효율적인 방법 중의 하나가 역추적시스템이나, 지금까지 구현된 역추적 시스템은 라우터의 동작 또는 로그 데이터 저장 및 분석에 따라 오버헤드를 야기 시키는 단점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 라우터 및 관리자의 동작을 요구하지 않으며, 많은 양의 로그 데이터를 필요로 하지 않는 역추적 시스템을 제안하고 구현하였다. 구현된 시스템은 역추적 서버와 역추적 에이전트로 구성된다. 서버에서 스니핑과 스푸핑 기법을 이용하여 특정 패킷을 전송하면 각 네트워크에 존재하는 에이전트에서 그 패킷을 검출함으로서 근원지 호스트까지의 연결 경로 정보를 획득하여 역추적 서버로 하여금 공격 호스트를 검출할 수 있도록 한다.
각 조직의 시스템관리자 또는 보안 관리자는 보안 침해사고가 발생한 경우 사고의 원인 분석과 이를 통해 감염 및 피해를 입은 시스템 분석을 위해서 조직 및 기관에서 사용되고 있는 컴퓨팅 기기의 로그 정보를 지속적으로 수집하여야 하여야 한다. 그리고 수집된 로그는 취약성이 있는 기기를 식별하여 보안사고 예방 활동에도 활용 할 수 있다. 또한, 최근 많이 발생하고 있는 내부자를 통한 정보 유출을 사전에 예방하는 데에도 활용 할 수 있다. 이에 본 논문에서는 윈도우 시스템이 기본으로 제공하는 기능과 명령어를 사용 할 수 있는 오픈소스를 이용하여 로그 정보를 수집 시스템을 개발 하였다. 그리고 수집된 로그 정보를 다양한 관점에서 조회 및 분석이 가능 하도록 오픈소스 기반의 검색엔진 시스템과 연동할 수 있는 방안을 제시하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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