침입탐지란 컴퓨터와 네트워크 자원에 대한 유해한 침입 행동을 식별하고 대응하는 과정이다. 최근 인터넷의 급속한 발달과 함께 침입의 유형들이 복잡해지고 새로운 침입유형의 발생빈도가 높아져 이에 대한 빠르고 정확한 대응이 필요하다. 따라서 이 논문에서는 침입탐지 시스템의 이러한 문제점을 해결하기 위한 한 방안으로 지능적이고 자동화된 탐지를 지원하기 위한 경보데이터 순차 패턴 마이닝 기법을 제안한다. 제안된 순차 패턴 마이닝 기법은 기존의 마이닝 기법 중 prefixSpan 알고리즘을 경보데이터의 특성에 맞게 확장 설계하였다. 이 확장 설계된 순차패턴 마이너는 보안정책 실행시스템의 경보데이터 분석기의 일부분으로 구성된다. 구현된 순차패턴 마이너는 탐사된 패턴 내에서 적용 가능한 침입패턴들을 찾아내어 효율적으로 침입을 탐지하여 보안정책 실행 시스템에서 이를 기반으로 새로운 보안규칙을 생성하고 침입에 대응할 수 있다. 제안된 경보데이터 순차 패턴 마이너를 이용하여 침입의 시퀀스의 행동을 예측하거나 기술하는 규칙들을 생성하므로 침입을 효율적으로 예측하고 대응할 수 있다.
순차 패턴 탐사에 대한 연구는 대용량의 데이터베이스에서 사용자에 의해 주어지는 최소 지지도를 만족하는 빈발 시퀀스를 찾는 문제를 다룬다. 하지만 현재까지 이루어진 순차 패턴 탐사 방법은 빈발 시퀀스들의 길이가 길어지거나 최소 지지도가 상대적으로 낮게 주어진 상황에서는 생성되는 시퀀스가 기하급수적으로 많아져서 성능이 급격히 저하되는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이 문제를 해결하기 위해서 모든 빈발 시퀀스의 정보를 포함하며 그 수가 현저히 적은 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 방법을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 효율적으로 가지치기를 수행하기 위해서 깊이우선 탐색 방법으로 후보 시퀀스를 생성하고 데이터베이스를 비트맵으로 표현하여 비트 연산으로 지지도를 효율적으로 계산한다. 또한, 비트맵으로 표현된 시퀀스 특성을 이용하여 가지치기할 시퀀스를 적은 연산 비용으로 찾을 수 있다. 이런 장점을 통하여 제안한 방법이 지금까지 제안된 알고리즘보다 훨씬 빨리 닫힌 빈발 시퀀스를 찾는 것을 성능 실험을 통하여 확인하였다.
방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.
순차패턴 탐색은 다양한 응용 분야에서 매우 중요한 데이터 마이닝 작업으로 간주된다. 그러나 기존의 순차패턴 탐색 방법들은 길이가 긴 순차패턴이나 노이즈 정보를 다수 포함한 데이터베이스에 대한 마이닝에서는 한계가 있다. 해당 방법들은 매우 짧고 사소한 패턴들은 탐색하지만 다수의 순차 정보들에서 공유되는 중요 패턴들을 분석하는데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 방법으로 대용량 데이터베이스에 대한 근사 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 근사 순차패턴은 다수의 순차 정보들에서 근사적으로 공유되는 순차패턴을 의미한다. 제안된 방법은 두 과정으로 구분된다. 하나는 유사도에 따라 분석 대상 순차 정보들을 몇 개의 군집으로 나누는 과정이며, 다른 하나는 다중 정렬 방식을 적용하여 각 군집으로부터 대표 패턴을 찾는 과정이다. 이를 위해서 다수의 순차 정보들을 하나로 표현할 수 있는 가중치 순차패턴을 제시하며, 다수의 순차 정보들은 가중치 순차패턴 형태로 통합된다. 이렇게 통합된 정보를 가진 각 가중치 순차패턴을 이용하여 여러 순차 정보와 근사한 하나의 대표 패턴을 생성한다. 끝으로, 다양한 실험을 통해서 제안된 방법의 유용성을 검증한다.
조합형 회로에 대한 테스트 패턴 생성의 문제는 거의 만족할 만한 수준에 도달한데 반해 순차형 회로에 대한 테스트 패턴 생성은 여전히 많은 연구를 필요로 하고 있다. 본 연구에서는 효율적인 검사 패턴 생성을 위하여 검사 패턴 생성 과정에서 탐색되어지는 상태 공간 정보의 효율적으로 저장하고, 그렇게 저장된 상태 공간 정보를 이용하여 효율적으로 검사패턴을 생성하는 알고리즘을 제안한다. 그리고 제안된 알고리즘과 기존의 결정적 검사 패턴 생성 알고리즘을 실험을 통하여 비교함으로써 제안된 알고리즘의 효율성을 검증한다.
Purpose: The purpose of this study was to describe and to analyze real communication about a patient's discomfort between a patient with cancer and a nurse. Method: A dialogue analysis method was utilized. Fifteen patients and 4 nurses who participated in this research gave permission to be videotaped. The data was collected from January, 3 to February 28, 2006. Results: The communication process consisted of 4 functional stages: 'introduction stage', 'assessment stage', 'intervention stage' and 'final stage'. After trying to analyze pattern reconstruction in the 'assessment stage' and 'intervention stage', sequential patterns were identified. In the assessment stage, if the nurse lead the communication, the sequential pattern was 'assessment question-answer' and if the patient lead the communication, it was 'complaint-response'. In the intervention stage, the sequential pattern was 'nursing intervention-acceptance'. Conclusion: This research suggests conversation patterns between patients with cancer and nurses. Therefore, this study will provide insight for nurses in cancer units by better understanding communication behaviors.
Combinational automatic test pattern generators (CATPG) have already been commercialized because their algorithms are well known and practical, while sequential automatic test pattern generators(SATPG) have been regarded as impractical because they are computationally complex. A technique to use CATPG instead of SATPG for test generation of sequential circuits is proposed. Redesign of seauential circuits such as Level Sensitive Scan Design (LSSD) is inevitable to use CATPG. Various partial scan techniques has been proposed to avoid full scan such as LSSD. It ha sbeen reported that SATPG is required to use partial scan techniques. We propose a technique to use CATPG for a new partial scan technique, and propose a new CATPG algorithm for the partially scanned circuits. The partial scan technique can be another choice of design for testability because it is computationally advantageous.
순차 패턴 탐색은 데이터 마이닝의 주요 기법 중의 하나로서 웹기반 시스템, 전자상거래, 생물정보학 및 USN 환경 등과 같은 여러 컴퓨터 응용 분야에서 생성되는 데이터를 효율적으로 분석하기 위하여 널리 활용되고 있다. 한편 이들 응용 분야에서 생성되는 정보들은 근래들어 한정적인 데이터 집합이 아닌 구성요소가 지속적으로 생성되는 데이터 스트림 형태로 생성되고 있다. 이러한 상황을 고려하여 데이터 스트림에서 순차패턴 탐색에 대한 연구들도 활발히 진행되고 있다. 하지만 이전의 연구들은 주로 분석 대상 데이터 스트림에서 단순 순차패턴을 구하는 과정에서 마이닝 수행 시간이나 메모리 사용량 등을 줄이는데 초점을 맞추고 있으며, 따라서 해당 데이터 스트림의 특성을 효율적으로 표현할 수 있는 보다 중요하고 의미있는 패턴들을 탐색하기 위한 연구는 거의 진행되지 못하고 있다. 본 논문에서는 데이터 스트림에서 보다 의미있는 순차패턴을 탐색하기 위한 방법으로 구성요소의 발생 간격 제한 조건을 활용한 빈발 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 먼저 발생 간격 정의 기준 및 발생 간격제한 빈발 순차패턴의 개념을 제시하고, 이어서 데이터 스트림에서 발생 간격 제한 조건을 적용하여 빈발 순차패턴을 효율적으로 탐색할 수 있는 마이닝 방법을 제안한다.
플래시 메모리는 하드디스크와 다른 물리적 특성을 가진다. 대표적으로 읽기연산과 쓰기연산의 비용이 다르고, 덮어쓰기(overwrite)가 불가능하여 소거연산(erase)이 선행되어야 한다. 이러한 물리적 제약을 소프트웨어적으로 보완해주기 위해서, 플래시 메모리를 사용하는 시스템은 대부분 플래시 변환 계층(Flash Translation Layer)을 사용한다. 현재까지 효율적인 FTL 기법들이 제안되었으며, 이들은 임의쓰기(random writes) 패턴보다 순차쓰기(sequential writes) 패턴에 훨씬 더 효율적으로 동작한단. 본 논문에서는 플래시 메모리 상에서 B-트리 인덱스를 효율적으로 생성, 유지하기 위한 새로운 기법을 제안한다. B-트리에 키의 삽입, 삭제, 수정 등치 연산을 수행하면 FTL에 비효율적인 임의쓰기 패턴을 많이 발생시키며, 결국 B-트리 인덱스 유지 비용이 커지게 된다. 제안하는 기법에서는 B-트리에서 발생되는 임의쓰기 패턴을 먼저 플래시 메모리의 쓰기 버퍼에 추가쓰기(append writes) 패턴으로 변환하여 저장하고, 추후 이를 FTL에 효율적인 순차쓰기 패턴으로 FTL에 전달한다. 다양한 실험을 통해 제안하는 기법이 기존의 기법보다 플래시 메모리 I/O 비용 측면에서 우수하다는 것을 보인다.
본 논문에서는 BIST(Built-In Self Test)시 순서회로내의 조합회로를 pseudoexhaustive 시험하는데 필요한 테스트 패턴 생성기와 응답 분석기를 제안한다. 제안하는 테스트 패턴 생성기는 테스트 패턴의 초기값을 스캔 인 할 수 있고, exhaustive test pattern 을 생성할 수 있다. 또한, 응답 분석기는 회로의 응답을 분 석할 수 있을 뿐만 아니라 응답 결과를 스캔 아웃할 수 있다. 이러한 테스트 패턴 생 성기와 응답분석기는 SRL과 LFSR을 결합하여 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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