본 논문에서는 새로운 외부 메모리 인덱스 자료 구조인 접미사 B-tree를 제안한다. 접미사 B-tree는 String B-tree와 마찬가지로 문자열을 키로 가지는 B-tree이다. String B-tree의 노드는 복잡한 Patricia ie로 구현된 반면, 접미사 B-tree의 노드는 일반적인 B-tree처럼 배열로 구현되어 보다 간단하고 구현하기 쉽다. 그럼에도 불구하고 접미사 B-tree에서 배열을 이용하여 String B-tree만큼 효율적으로 분기를 찾을 수 있다. 결과적으로 문자열 알고리즘 분야에서 기본적이고 중요한 문제인 문자열 매칭을 String B-tree와 동일한 디스크 접근을 사용하여 수행할 수 있다.
문자열 연산이 계산 생물학 분야에 응용되면서 효율적인 문자열 연산을 위한 다양한 자료구조와 알고리즘이 연구되고 있다. 최장 공통 부분 문자열 문제는 두 개 이상의 문자열에서 가장 길게 일치하는 부분문자열을 찾는 연산이며, 최대 반복자 문제는 하나의 문자열에서 두 번 이상 반복되는 부분문자열을 찾는 연산이다. 이 연산은 패턴 매칭, 유사도 측정 등의 문자열 처리 분야에서 중요하게 사용되고 있다. 본 논문에서는 RMESH(Reconfigurable MESH) 구조에서 3-차원 $n{\times}n{\times}n$ 프로세서를 사용하여 두 문자열의 최장 공통 부분문자열을 구하는 알고리즘과 주어진 문자열의 최대 반복자를 찾는 알고리즘을 제안하며, 이 알고리즘들은 모두 O(1) 시간 복잡도를 갖는다.
외부 메모리 계산 모델에서 스트링의 최대서픽스를 찾는 문제를 고려한다. 외부메모리 모델에서는 디스크와 내부메모리 사이의 디스크 입출력 횟수를 줄이는 알고리즘을 설계하는 것이 중요 사항이다. 길이가 N인 스트링은 N개의 서픽스를 가지는데, 이중에서 사전 순서에 따라 가장 큰 것을 최대 서픽스라 부른다. 최대서픽스를 구하는 것은 여러 스트링 문제를 해결하는 데 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 길이가 N인 스트링의 최대 서픽스를 구하는 외부메모리 알고리즘을 제시한다. 이 알고리즘은 네 개의 내부 메모리 블록을 사용하고 최대 4(N/L)번의 디스크 입출력을 한다. 여기서 L은 블록의 크기이다.
Grammatical inference methods are expected to find grammatical structures hidden in biological sequences. One hopes that studies of grammar serve as an appropriate tool for theory formation. Thus, we have developed JSequitur for automatically generating the grammatical structure of biological sequences in an inference framework of string compression algorithms. Our original motivation was to find any grammatical traits of several cancer genes that can be detected by string compression algorithms. Through this research, we could not find any meaningful unique traits of the cancer genes yet, but we could observe some interesting traits in regards to the relationship among gene length, similarity of sequences, the patterns of the generated grammar, and compression rate.
In this paper, a PV multi-string PCS with a grid-connection is proposed. An improved MPPT algorithm for the PV multi-string PCS is suggested. Each PV string has its own MPP tracker and the proposed MPPT algorithm prevents LMPP tracking due to power ripple. In the PV PCS with single-phase inverter has a large current ripple at twice the grid frequency. The current ripple reduction algorithm without external component is suggested. Also, this paper proposes a simple control method to achieve sharing of the PV string voltage and current among the interleaved parallel boost converters. All algorithms and controllers are implemented on a single-chip microcontroller. Experimental results obtained on a 3kW prototype show high performance of the proposed PV multi-string PCS.
In this paper, a PV multi-string PCS with a grid-connection is proposed. An improved MPPT algorithm for the PV multi-string PCS is suggested. Each PV string has its own MPP tracker and the proposed MPPT algorithm prevents LMPP tracking due to power ripple. In the PV PCS with single-phase inverter has a large current ripple at twice the grid frequency. The current ripple reduction algorithm without external component is suggested. Also, this paper proposes a simple control method to achieve sharing of the PV string voltage and current among the interleaved parallel boost converters. All algorithms and controllers are implemented on a single-chip microcontroller. Experimental results obtained on a 3kW prototype show high performance of the proposed PV multi-string PCS.
최근 들어 웜 바이러스의 출현과 더불어, 인터넷 대란과 같은 서비스 거부 공격의 피해 사례가 급증하고 있다. 이에 따라 네트워크 보안이 많은 관심을 받고 있는데, 보안의 여러 분야 가운데에서도 특히 침입탐지와 대응에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 또한 이러한 작업들을 자동화하기 위한 도구들이 개발되고 있지만 그 정확성이 아직 신뢰할 만한 수준에 이르지 못하고 있는 것이 지금의 현실이다. 본 논문에서는 이벤트 로그를 분석하여 침입 패턴을 예측하고, 이를 기반으로 자동화된 침입 탐지 및 대응을 구현할 수 있는 String Matching 알고리즘을 제안하고자 한다.
String matching is one of the key algorithms in network security and many areas could be benefit from a faster string matching algorithm. Based on the most efficient string matching algorithm in sual applications, the Boyer-Moore (BM) algorithm, a novel algorithm called RQS is proposed. RQS utilizes an improved bad character heuristic to achieve bigger shift value area and an enhanced good suffix heuristic to dramatically improve the worst case performance. The two heuristics combined with a novel determinant condition to switch between them enable RQS achieve a higher performance than BM both under normal and worst case situation. The experimental results reveal that RQS appears efficient than BM many times in worst case, and the longer the pattern, the bigger the performance improvement. The performance of RQS is 7.57~36.34% higher than BM in English text searching, 16.26~26.18% higher than BM in uniformly random text searching, and 9.77% higher than BM in the real world Snort pattern set searching.
This research proposes a new strategy where documents are encoded into string vectors and modified version of KNN to be adaptable to string vectors for text categorization. Traditionally, when KNN are used for pattern classification, raw data should be encoded into numerical vectors. This encoding may be difficult, depending on a given application area of pattern classification. For example, in text categorization, encoding full texts given as raw data into numerical vectors leads to two main problems: huge dimensionality and sparse distribution. In this research, we encode full texts into string vectors, and modify the supervised learning algorithms adaptable to string vectors for text categorization.
시공 서류에서 접하는 자연어는 당국에서 권장하는 언어와 크게 다르다. 일관성이 부족한 이러한 관행은 자동화를 통한 통합 연구를 방해하고 장기적으로 업계의 생산성을 저하시킬 것이다. 이 연구는 여러 문자열 유사성(문자열 일치) 알고리즘을 비교하여 여러 다른 방법으로 작성된 동일한 작업 이름을 인식하는 각 알고리즘의 성능을 비교하는 것을 목표로 한다. 우리는 또한 앞서 언급 한 편차가 얼마나 널리 퍼져 있는지에 대한 토론을 시작하는 것을 목표로 한다. 마지막으로, 우리는 실제로 발견된 시공 작업 이름을 형식에 비해 덜 복잡한 해당 작업 이름과 연결하는 작은 데이터 세트를 구성했다. 이 데이터 세트를 사용하여 미래의 자연어 처리 접근방식을 검증 할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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