• 정보과학회 논문지
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• 제43권1호
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• pp.106-118
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• 2016

최근 사용자들 사이의 웹 데이터의 생성 및 공유가 활발해 지면서 시맨틱 웹과 소셜 웹이 결합한 소셜 시맨틱 웹에 대한 중요성이 증가되고 있다. 본 논문은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 PROV 모델을 확장하여 프로버넌스 기반의 웹 데이터 신뢰성 평가 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 환경에서 웹 데이터의 프로버넌스를 관리하고 신뢰성 평가를 위해 W3C의 PROV 모델에 필요한 요소를 추가하였다. 이와 같이 확장된 PROV 모델은 웹 데이터의 관리 및 프로버넌스 추적을 지원한다. 제안하는 신뢰성 평가 기법은 사용자의 신뢰도, 원본 데이터의 신뢰도 그리고 사람들의 평가 등과 같은 다양한 파라미터를 고려한다. 평가된 신뢰도는 프로버넌스 정보로 관리되고 사용자의 질의를 처리할 때 이 신뢰도를 고려하여 결과를 생성한다. 따라서 제안하는 기법은 소셜 시맨틱 웹 데이터의 프로버넌스를 관리할 수 있고 다양한 파라미터를 이용하여 웹 데이터 신뢰도를 정확하게 계산할 수 있다. 평가된 신뢰도는 사용자가 질의 결과의 신뢰 여부를 판단할 수 있는 기준이 된다. 제안하는 기법의 타당성을 보이기 위해 SPARQL 질의를 이용하여 신뢰성 평가의 성능을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권6호
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• pp.564-571
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• 2007

분산환경에 XML 데이타들을 통합하기 위한 한가지 방법은 XML 뷰를 사용하는 것이다. 사용자는 XML을 위한 표준 질의어인 XQuery를 사용하여 분산된 XML 뷰들을 대상으로 전역 XQuery질의를 생성할 수 있다. 이렇게 생성된 전역 XQuery 질의는 분산된 이종 데이타들을 통합하고 검색하기 위하여 자연스럽게 지역 시스템들 사이의 조인 연산들을 포함한다. 그러나 조인은 비용이 많이 드는 연산자이므로 조인 연산을 효율적으로 처리하는 것은 전역 질의의 처리 성능과 직결된다. 그러므로 조인 연산을 처리하기 위한 다양한 연구들이 존재하며, 그 가운데 하나는 조인의 선택치를 추정하여 최소의 비용을 갖는 조인 순서를 선택하는 것이다. SQL 질의의 경우, 이미 전역 질의의 조인 선택치를 추정하고 이를 기반으로 그 처리 순서를 결정하기 위한 연구가 존재한다. 그러나, 테이블 구조의 데이타를 검색하기 위한 SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법을 구조적인 XML 데이타를 검색하기 위한 XQuery질의를 위해서 그대로 사용하기에는 데이타의 구조적인 차이로 인해 문제가 있다. 그러므로 본 논문에서는 질의의 대상이 되는 XML 뷰들의 정보를 이용하여 XQuery 질의의 특성을 고려한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 본 논문의 기여는 다음과 같다. 첫째, SQL 질의의 조인 선택치 추정 방법과 XQuery 질의의 방법 사이에 차이점을 분석한다. 둘째, XML 뷰를 참조하여 XQuery 질의의 처리를 위한 조인 선택치 추정 방법을 제안한다. 마지막으로, 성능 평가를 수행하여 제안하는 조인 선택치 추정 방법의 효율성을 입증한다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권3호
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• pp.73-80
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• 2005

본 최근 영상 및 멀티미디어의 시각적인 내용을 기반으로 하는 검색 방법에 관한 많은 연구들이 진행되고 있다. 내용 기반 영상 검색(content-based image retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 특징(texture) 등과 같은 low-level 특징을 사용한다. 그러나 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 본 논문에서 제안하는 것은 내용 기반 영상 검색 시스템 하의 컬러 객체의 자동 추출과 다중 질의를 위한 레이블링 알고리즘이다. 이것은 먼저 single colorizing 알고리즘을 사용하여 영상의 영역을 단순화 시키고 제안하는 Color and Spatial based Binary tree map (CSB tree map)을 이용하여 컬러 객체를 추출한다. 그리고 제안하는 레이블링 알고리즘을 이용하여 데이터베이스의 객체들을 색인한다. 이것은 컬러와 공간 정보를 고속으로 레이블링 하고 객체의 컬러 속성과 크기 및 위치 정보를 이용하여 객체의 컬러 기반과 공간적 기반의 조합을 바탕으로 하는 사용자의 다양한 질의에 부합할 수 있는 적응성 있는 시스템을 구현한다. 본 논문에서는 "Washington" 데이터베이스를 이용한 비교 실험을 통해서 제안하는 시스템의 검색 결과의 우수함을 알 수 있었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.543-548
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• 2015

최근 다양한 분야에서 생산되는 데이터의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 사용자가 가장 관심 있어 하는 몇 개의 데이터를 검색하는 top-k 질의에 대한 관심이 고조되고 있다. Top-k 질의는 사용자의 점수 함수를 이용하여, 사용자가 원하는 모든 조건을 만족시키는 데이터들 중에서 최상위 (또는 최하위) 점수를 가지는 k개의 데이터를 사용자에게 반환한다. 최근 들어 클라우드 컴퓨팅 서비스의 대중화로 인하여 사용자의 대용량 데이터를 클라우드에 아웃소싱하여 경제적으로 저장 및 관리하는 데이터 아웃소싱이 크게 주목받고 있다. 그러나 데이터 아웃소싱으로 인하여 사용자의 민감한 데이터가 클라우드 서비스 제공자에게 노출될 수 있다는 위험이 존재하며, 이러한 문제를 방지하기 위해서는 사용자의 민감한 데이터를 암호화하여 클라우드에 저장하는 것이 필수적으로 요구된다. 본 논문은 클라우드 컴퓨팅 환경에서 암호화된 데이터에 대한 top-k 질의를 효율적으로 처리하는 알고리즘을 제안한다. 제안되는 알고리즘은 순서보존 암호화 기법을 이용하여, 암호화된 데이터만을 대상으로 top-k 질의 결과에 포함되지 않을 것으로 예상되는 중간 결과들을 클라우드 내에서 미리 제거함으로써 효율적인 top-k 질의 처리가 가능하게 한다. 논문의 실험 결과는 제안된 top-k 질의 처리 알고리즘이 단순 방법과 비교하여 사용자 시스템의 부하를 10배~10000배 줄일 수 있음을 증명한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.451-462
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• 2008

최근 들어, 이동 객체의 위치 정보를 이용한 응용의 등장으로 시공간 데이터베이스를 위한 인덱스 기법의 중요성이 점차 커지고 있다. $TPR^*$-트리는 미래 시간 질의의 효율적인 처리를 위하여 가장 널리 사용되는 인덱스 구조이다. $TPR^*$-트리는 CBR(conservative bounding rectangle)의 개념을 이용하여 이동 객체들의 미래 위치의 범위를 추정하는 방식을 사용한다. 그러나 CBR은 시간이 지남에 따라 지나치게 확대 됨으로써 질의 처리 성능을 크게 저하시키는 문제를 야기시킨다. 본 논문에서는 능동적인 CBR 재조정을 통하여 이러한 CBR의 지나친 확대를 방지하고, 이 결과 $TPR^*$-트리의 질의 처리 성능을 개선할 수 있는 효과적인 기법을 제안한다. 제안한 기법은 질의 처리를 위하여 $TPR^*$-트리의 단말 노드를 액세스한 시점에 CBR 재조정의 필요여부를 점검하도록 함으로써 이러한 점검을 위한 추가적인 디스크 액세스 비용을 요구하지 않는다. 또한, CBR의 재조정이 필요한가의 여부를 판정하기 위하여 재조정을 위한 추가 비용과 향후의 질의 비용을 모두 고려하는 새로운 비용 모델을 정립한다. 제안된 기법을 통하여 갱신이 자주 발생하지 않는 경우에도 CBR의 비정상적인 확대를 방지할 수 있다. 제안된 기법의 성능 개선 효과를 정량적으로 검증하기 위하여 다양한 실험을 수행한다. 실험 결과에 의하면, 제안된 기법은 질의 처리 시 기존 기법과 비교하여 최대 40%이상의 성능 개선 효과를 보인다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권4호
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• pp.95-102
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• 2005

본 논문에서는 해마와 피질 사이의 상호 작용을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 영상 검색 시스템을 제안한다. 내용기반 영상 검색 시스템은 대부분 예제(example) 질의 혹은 스케치 질의 등을 이용하고 있고 이러한 방법들은 비교적 사용하기 불편하고 방법이 편중되어 있어서 일반 사용자들의 다양한 질의 요구에 적합하지 못하다. 제안하는 알고리즘은 CSB 트리맵 (Color and Spatial based Binary tree map)을 이용하여 객체를 추출하고 지역 라벨링 알고리즘을 이용하여 객체의 색상의 상관관계, 객체의 크기와 위치 정보를 비트 스트림 형태로 변환하고 이것을 해마와 피질 사이의 상호 작용의 관계를 이용한 해마 신경망을 사용하여 학습시킨다. 사람의 뇌 속에서 어떤 패턴을 인식을 하는 경우 해당 패턴의 특이한 특징에 대해 흥분하는 세포들이 특정 신호를 발생시킨다. 이것은 흥분학습에 의해 단기기억에서 장기기억으로 저장하는 해마의 기능으로 기존의 신경망에서는 입력되는 패턴의 특성과는 상관없이 특징 개수가 모두 동일하게 비교된다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상 패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 장기 기억 시켜서 적응성 있는 고속 검색 시스템을 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권6호
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• pp.641-649
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• 2004

약물의 화학적 구조와 그 약물의 약리작용간의 연관성은, 'Medicinal Chemistry' 분야에서 활발히 연구된다. 이는 화학구조를 기반으로 하여 신약을 설계하려는 시도로서, 약학자는 신약 개발 시 만들고자 하는 약물과 비슷한 화학구조를 가지고 있는 기존 약물들에는 어떠한 것들이 있는지 조사하며, 특정 화학구조가 어떤 약물들에서 나타나는지 신속히 검색하기를 원한다. 이처럼 어떤 화차구조에서, 특정한 부분구조가 존재하는지를 검사하는 것을 부분구조검색(Substructure Searching)이라 하며, 이는 그래프 이론에서 NP-complete인 동형성 판정(Subgraph Isomorphism) 문제로 귀결된다. 검색 시간을 단축시키고자 여러 다른 전근방법들이 연구되었는데, 1990년대에는 구조에 대한 인덱스를 미리 만들어 RDBMS에 저장한 후, 검색시 이론 이용하여 성능을 높이는 방법으로 미국 특허를 획득한 RS3 시스템(http://www.acelrys.com/rs3)이 현재 상용화되어 쓰이고 있다. 본 논문에서는 RS3 시스템의 문제점을 규명하고, 이의 개선방안으로서 새로운 인덱스를 제안한다 RS3 시스템은 각 원자를 중심으로 다른 원자와의 구조를 문자연로 표현하고, 부분구조검색 쿼리를 부분문자열 검색을 실행함으로써 수행하는데, 이의 화학구조를 기술하는 인덱스에는 동일 원자, 동릴 결합에 대한 정렬이 불가능하여 재현율(Recall)과 정도(Precision)가 낮다. 이론 개선하기 위하여 본 논문에서는 2차원의 화학구조를 나누어 1차원의 구조 단편으로 만들고 이를 문자열로 기술하는 방안을 제시하며 구체적인 방법으로 한 인자를 중심으로 최소비용신장트리를 구성한 다음 레벨별로 경로를 나누어 기술하는 방안을 제안하며, 이와 같은 방법의 새로운 인덱스로 재현율과 정도가 급격히 향상됨을 보인다.

• 한국측량학회지
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• 제22권2호
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• pp.151-159
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• 2004

현대사회는 인간 활동 범위의 다양함과 영역확대에 따른 급속한 도시화로 자연환경의 파괴와 천연자원의 고갈이라는 문제에 봉착되었다. 이러한 상황에서 국토의 효율적인 관리와 이용 계획을 위해서 광범위한 토지이용에 따른 변화를 신속하고 정화하게 탐지할 수 있는 변화탐지기술이 요구되었다. 본 연구에서는 원격탐사 영상의 변화탐지를 실시하기 위해 지형공간정보 시스템이 갖고 있는 공간분석기법을 적용하여 새로운 변화탐지 알고리즘과 검색, 질의 및 분석 등의 기능을 수행할 수 있는 소프트웨어를 제작하였다. 이 소프트웨어는 그래픽 사용자 인터페이스를 기본으로 하여 파일변환, 그리드연산, 통계계산, 디스플레이, 검색 등의 기능이 포함되어 있다. 본 연구의 수행 결과 다중시기의 위성영상에 대한 변화탐지를 동시에 수행할 수 있었으며, 네 시기에 대한 통합된 변화영상을 제작할 수 있었다. 또한 사용자가 토지피복에 대한 년도별 변천 내용을 질의하고 검색할 수 있게 함으로써 특정지역의 토지피복에 대한 변천 정보를 획득할 수 있었다. 마지막으로 변화탐지 수행을 위한 개개 응용프로그램의 각 모듈을 윈도우 기반의 Visual Basic으로 통합함으로써 사용자 편의 제공과 자동화를 가져올 수 있었다.

• 융합보안논문지
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• 제12권1호
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• pp.17-25
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• 2012

SQL Injection 기법은 공개된지 수년이 지났지만 웹해킹 공격중 가장 위험한 공격으로 분류되어 있다. 웹 프로그래밍은 자료의 효율적인 저장 및 검색을 위해 DBMS를 필수적으로 사용하고 있다. 주로 PHP,JSP,ASP 등의 스크립트 언어를 이용하여 DBMS와 연동한다. 이러한 웹 어플리케이션에서 클라이언트의 잘못된 입력값을 검증하지 않으므로 비정상적인 SQL 쿼리가 발생할 수 있다. 이러한 비정상적 쿼리는 사용자 인증을 우회하거나 데이터베이스에 저장된 데이터를 노출시킬 수 있다. 공격자는 SQL Injection 취약점을 이용하여 아이디와 암호를 몰라도 웹기반 인증을 통과할 수 있고 데이터베이스에 저장된 데이터를 열람해 볼 수 있다. SQL Injection에 대한 대책으로 다수의 방법이 발표되었다. 그러나 어느 한 가지 방법에 의존할 경우 많은 보안 공백이 발생할 수 있다. 단계적 대응모델은 사고 예방적 측면에서 소스코드 작성 단계, 서버 운용단계, 데이터베이스 핸드링 단계, 사용자 입력값 검증 활용 단계 등 대책을 프레임워크로 구성하여 적용하는 방법이다. 이 대응모델 을 적용할 경우 운용과정을 통해 존재하는 SQL Injection의 공격가능성을 보다 효과적으로 차단이 가능하다.

• 대한전자공학회논문지SP
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• 제43권2호
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• pp.57-64
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• 2006

본 논문에서는 해마신경망(HCNN:HippoCampal Neural Network)을 이용하여 사용자 친화적인 객체 기반 멀티미디어 검색시스템을 제안한다. 내용 기반 검색(Content-based Retrieval)에 관한 대부분의 기존의 질의 방법은 입력 영상에 의한 질의 또는 컬러(color), 형태(shape), 질감(texture)등과 같은 low-level의 특징을 사용한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 MPEG 기반의 압축 비디오 스트림으로부터 장면 전환 검출을 수행하여 샷을 검출한다. 이 샷 프레임에서 컬러 객체의 자동 추출을 위하여 similar colorization과 ACE(Adaptive Circular filter and Edge) 알고리즘을 사용한다. 그리고 이렇게 추출된 특징을 해마 신경망을 통하여 학습한 후 멀티미디어 검색 시스템을 구성한다. 제안하는 해마 신경망은 호감도 조정에 의해서 입력되는 영상패턴의 특징들을 흥분학습과 억제학습을 이용하여 불필요한 특징은 억제시키고 중요한 특징은 흥분학습을 통해 장기기억 시켜서 적응성 있는 실시간 검색 시스템을 구현한다.