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자유로운 문자열의 키스트로크 다이나믹스와 일범주 분류기를 활용한 사용자 인증
서동민(Dongmin Seo),강필성(Pilsung Kang) 대한산업공학회 2016 대한산업공학회지 Vol.42 No.5
User authentication is an important issue on computer network systems. Most of the current computer network systems use the ID-password string match as the primary user authentication method. However, in password-based authentication, whoever acquires the password of a valid user can access the system without any restrictions. In this paper, we present a keystroke dynamics-based user authentication to resolve limitations of the password-based authentication. Since most previous studies employed a fixed-length text as an input data, we aims at enhancing the authentication performance by combining four different variable creation methods from a variable-length free text as an input data. As authentication algorithms, four one-class classifiers are employed. We verify the proposed approach through an experiment based on actual keystroke data collected from 100 participants who provided more than 17,000 keystrokes for both Korean and English. The experimental results show that our proposed method significantly improve the authentication performance compared to the existing approaches.
동적 Hilbert Curve 색인을 이용한 효율적인 k- NN 질의 처리
서동민(Dongmin Seo),이승우(Seungwoo Lee),김평(Pyung Kim),정한민(Hanmin Jung),박용훈(Yonghun Park),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2011 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.38 No.1
이동객체 데이터베이스 분야에서 이동객체의 위치 변경에 대한 대량의 갱신 연산을 빠르게 처리하면서 동시에 대량의 질의를 효과적으로 처리할 수 있는 이동객체 색인에 대한 연구가 진행되고 있다. 최근, R-트리 기반의 이동객체 색인이 가지는 갱신 저하 문제를 해결하기 위해, Hilbert curve를 사용하는 B?-트리 기반의 ST²B-트리가 제안되었다. 하지만, ST²B-트리의 Hilbert curve는 반고정된 해상도(또는 차수, order)를 사용하기 때문에 이동객체가 불균등 분포되면 검색 성능이 현저히 감소하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문의 저자들은 Hilbert curve의 해상도를 객체의 분포와 개수에 따라 가변적으로 적용하는 방법을 제안했다. 하지만, ST²B-tree와 제안한 색인의 k-NN 알고리즘은 불필요한 페이지 접근이 발생한다. 따라서 본 논문에서는 k-NN 질의 처리 성능을 향상시킬 수 있는 향상된 k-NN 알고리즘을 제안한다. 또한, 실험을 통해서 제안하는 기법이 ST²B-tree에 비해 향상되었음을 보인다. In the field of a moving object database, studies on moving object indexes have been progressed. Moving object indexes handle frequent updates of object's locations and many queries of users efficiently. To solve a lowering of the update performance of moving object indexes based on R-tree, ST²B-tree that uses the Hilbert curve and is based on B+-tree is proposed recently. However, if moving objects are skewed, the update performance of ST²B-tree has a rapid decline because the Hilbert curve of ST²B-tree has a semi-fixed order. Therefore, we proposed an advanced Hilbert curve that adjusts automatically the order of Hilbert curve according to the data distribution and the number of moving objects. However, k-NN algorithms of ST²B-tree and our index have a lot of unnecessary page accesses. In this paper, we propose an advanced k-NN algorithm to improve the k-NN performance. We show that our algorithm is better than ST²B-tree by experiments.