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대용량 데이터베이스에서 클러스터링을 이용한 빈발 패턴 생성
김의찬(Euichan Kim),황병연(Byungyeon Hwang) 한국정보과학회 2005 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.32 No.2
데이터베이스에 저장되어 있는 데이터들을 통해서 의미있는 정보를 찾는 것이 데이터 마이닝이다. 많은 데이터 마이닝 기법들 중에 연관규칙을 다루는 연구가 많이 이루어지고 있다. 연관규칙 기법도 다양하게 연구되고 있는데 그 중 빈발 패턴 트리(FP-Tree)라는 방법을 이용하여 빈발 패턴을 찾아내는 연구가 활발히 진행되고 있다. 빈발 패턴 트리는 기존에 잘 알려져있는 연관규칙 생성 기법인 Apriori 기법보다 우수한 성능을 가지는 방법이다. 그러나 빈발 패턴 트리도 몇가지 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발패턴 트리의 문제점 중 하나인 과도한 FP-Tree 생성을 줄이려 한다. 조건부 패턴 베이스를 통해 얻어지는 조건부 FP-Tree의 생성을 줄여 기존의 FP-Tree보다 더 나은 성능을 얻기 위해서 적절한 클리스터링을 이용하려 한다. 클러스터링 기법은 비트 트랜잭션을 이용한 클러스터링 방법을 이용한다.
김의찬(Euichan Kim),이재민(Jaemin Lee),황병연(Byungyeon Hwang) 한국정보과학회 2004 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.31 No.2Ⅱ
기존의 연관규칙을 생성하는 알고리즘의 문제점을 개선하기 위해 본 논문에서는 XML 문서 클러스터링을 이용하였다. XML 문서 클러스터링을 이용하여 데이터베이스 탐색 횟수 및 조인 개수를 줄여서 수행 속도를 향상시키고, 또한 클러스터링을 통해 얻은 클러스터에서 규칙을 찾기 때문에 기존의 연관규칙 생성 방법에서는 찾지 못했던 규칙들도 찾아낼 수 있다. 본 논문에서 사용하는 클러스터링 방법은 XML문서 검색을 위한 3차원 비트맵 인덱싱인 xPlaneb를 사용하여 구현하였다.
김의찬 ( Euichan Kim ),황병연 ( Byungyeon Hwang ) 한국정보처리학회 2005 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.12 No.1
데이터베이스로부터 유용한 정보를 얻기 위해서 데이터마이닝을 사용하는데 많은 데이터들을 다루기 위해서는 좀 더 나은 성능의 데이터마이닝 기법이 필요하다. 연관규칙을 생성하는 기존의 Apriori 알고리즘은 많은 데이터베이스 접근과 많은 조인 횟수로 인하여 수행 속도의 저하를 가져오게 된다. 이를 개선하기 위하여 본 논문에서는 새로운 클러스터링 방법을 이용하여 클러스터링을 수행하고 각 클러스터의 연관규칙을 생성하게 된다. 본 연구의 방법을 이용하게 되면 기존 연관규칙 알고리즘으로 찾지 못했던 규칙도 생성가능하다.
김세호(SeHo Kim),김의찬(EuiChan Kim),김정민(JeongMin Kim),황송이(SongYi Hwang),송종화(JongHwa Song),이성진(SungJ in Lee) 한국디지털포렌식학회 2017 디지털 포렌식 연구 Vol.11 No.3
최근 애플의 맥 운영체제인 macOS 10.12 Sierra와 10.13 High Sierra는 기존의 볼륨 암호화 기법인 FileVault2 외에도 Unified Logging으로 불리는 새로운 로깅 시스템과 APFS 파일 시스템의 적용으로 인해 포렌식 분석이 더욱 어려워진 상황이다. 본 연구에서는 이러한 문제점들에 대응할 수 있는 방법으로 구동 중인 macOS에서 증거를 수집하고 분석할 수 있는 라이브 포렌식 분석 방법을 조사하였다. 또한 조사 결과를 바탕으로 macOS에서 동작하는 라이브 포렌식 분석 도구를 개발하여 이의 적용 가능성에 대해 제안한다. macOS 10.12 Sierra and 10.13 High Sierra, Apple"s Mac operating systems, have made forensic analysis more difficult because of the new logging system called Unified Logging and APFS file system in addition to FileVault2, which is the existing volume encryption technology. In this study, we investigated a live forensic analysis method that can collect and analyze evidence in running macOS as a way to cope with these problems. Based on the results of the research, we also developed a live forensic analysis tool that runs on macOS and propose its applicability.