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본 연구의 목적은 한국 금융시장의 고빈도 자료를 이용한 시계열 속성 연구의 일환으로 검 증결과에 영향을 미칠 수 있는 수익률 측정기간단위에 따른 통계적 속성의 변화를 관찰하였다. 검증 대상은 한국 금융 시장을 대표하는 KOSPI와 KOSPI200 선물지수를 사용하였으며, 동일한 검증기간 2000년 5월 22일부터 2008년 4월 30일을 설정한 후, 수익률 측정기간단위를 변화에 따른 분포의 통계적 속성에 대한 분석을 실시하였다. 검증 결과를 살펴보면, 첫째, 수익률 측정기간단위 를 증가시킴에 따라서 수익률 분포의 중심부분을 나타내는 첨도는 지수적인 감소를 보였으며, 수 익률이 0인 지점의 확률은 점차 정규분포와 가까워졌다. 둘째, 분포의 꼬리 부분의 결과를 살펴보 면, 분포의 꼬리는 Levy 영역과 정규영역에서 벗어났다. 수익률 측정기간단위가 증가시킴에 따라 서 분포의 꼬리는 점점 얇아짐을 보였다. 셋째, 수익률과 변동성의 자기상관관계의 검증결과에서도 수익률 측정기간단위의 변화에 종속적인 구조를 가짐을 확인하였다. 결과를 정리해보면, 연구자의 필요에 의해서 결정되어지는 수익률 측정기간단위는 검증결과에 유 의적인 영향을 준다는 것을 실증적으로 확인하였다. 이러한 금융시계열자료의 통계적 성질변화는 수익률의 시간종속적인 구조에 기인한 것으로 시간속성의 영향요소에 대한 연구의 필요성을 시사 한다.

We investigate the scaling behavior of the Korean financial market, this study examines the statistical properties of KOSPI and KOSPI200 Futures using methods including probability density function, cumulative distribution function, autocorrelation function, and conditional probability across time scales. This study confirms a few time dependent features of financial market: (1) the center part of the return distribution aggregating to that of Gaussian distribution, (2) the tail parts deviating from the Gaussian and the Levy distribution, (3) a short range correlation for returns and a long range correlation for absolute returns, and (4) volatility clustering.

Business processes are often of long duration, and include internal worker's decision making, which makes business processes to be exposed to many exceptional situations. These properties of business processes makes it difficult to guarantee successful termination of business processes at the design phase. The behavioral properties of business processes mainly depends on the data aspects of business processes. To formalize the data aspect of process modeling, this paper proposes a graph-based model, called Data Dependency Graph (DDG), constructed from dependency relationships specified between business data. The paper also defines a mechanism of describing a set of mapping rules that generates a process model semantically equivalent to a DDG, which is accomplished by allocating data dependencies to component activities.

This paper presents the applications of dependency of attributes in information systems for data mining from business datasets. Firstly, we present the theoretical framework for data clustering on small business dataset. It is based on a construction of a hierarchical rough set approximation in an information system for data splitting. The hierarchy is defined by the notion of a nested sequence of indiscernibility relations that can be defined from the dependency of attributes. Secondly, an application of such hierarchy for mining maximal association from a business transactional data is presented. It is shown that the dependency provides clear and provable theoretical approach for data clustering and maximal association rules mining.

An evaluation of data transformations was made for constructing the reliable spatial models of the greenhouse whitefly (Trialeurodes vaporariorum Westwood) populations in a commercial cherry tomato greenhouse. A Box-Cox power transformation that is useful family of transformations was applied to original data sets. The ability of the transformations to correct for the heterogeneity of variance was tested with Shapiro-Wilk W statistics. After finding the appropriate transformations, empirical variograms were calculated and fitted to spherical model. In this study, the data transformations can stable variogram modeling by means of converting non-normal data to normal. The model was validated with new data set by comparing the deviation between observed and predicted values, using a leave-one-out method. Among the data transformations tested, log$\_$e/ ($\chi$+0.5) and ($\chi$+0.5)$\^$1/4/ transformations were found to be appropriate at correcting for the heterogeneity of variance. According to the leave-one-out cross validation, the ($\chi$+0.5)$\^$1/4/ transformation was better than the log$\_$e/ ($\chi$+0.5) transformation. However, both transformations produced a systemic deviation: the predicted mean was always smaller than the observed mean. No transformations were found to be appropriate, when a proportion of empty sample units (no individuals were observed) was higher than 0.2. Moreover, in this study, the abnormal high density of sample units made inappropriate spherical variogram modeling.

In this paper, we propose a new method to parallelize multidimensional subscript loop with non-uniform distance. A loop comprise most of the computation in a program and the most important source of parallelism. Multidimensional subscript within a loop difficult to determine for distance to be required loop dependence Elimination. Therefore we Propose new methods that is three algorithm to search subscript.

본 논문에서는 외부 루프를 펼침으로서 불변 종속거리를 가지는 다중 첨자 루프에서의 병렬화를 이룰 수 있는 새로운 알고리즘을 제시한다. 루프는 프로그램의 수행 시간중 많은 부분을 차지하고, 병렬성 추출의 기본이 되는 구조이다. 루프에서 병렬성을 추출하는 기존의 연구는 종속성이 단일 첨자 또는 복수 첨자에 영향을 받는 경우에만 한정되었다. 다중 첨자를 가지는 루프는 이중 또는 그 이상의 첨자 때문에 기존의 방법을 이용해서 루프의 종속성을 제거하는데 필요한 종속거리를 결정할 수 없다. 그러므로 본 논문에서는 종속거리를 측정하기 위한 새로운 기법을 제안하고, 제안된 알고리즘을 모의 실험에 의해 타당성을 확인한다.

프로그램 수행시간의 대부분이 루프 구조에서 소비되고 있기 때문에 루프 구조를 가진 순차프로그램에서 병렬성을 추출하는 연구들이 많이 행해지고 있고 그 연구들은 하나의 프로시저 내 루프 구조의 변환에 치중되고 있다. 그러나 대부분의 프로그램들은 프로시저 간 잠재된 병렬성을 가지고 있다. 본 논문에서는 프로시저 호출을 가진 루프에서 병렬성 추출방식을 제안한다. 프로시저 호출을 포함하는 루프의 병렬화는 대부분 자료종속거리가 uniform 형태의 코드에서만 집중되었다. 본 논문에서는 자료종속거리가 uniform 코드, nonuniform 코드 그리고 복합된 코드를 가진 프로그램에서 적용 가능한 알고리즘을 제시하였으며, 제안된 알고리즘과 loop extraction, loop embedding 그리고 procedure cloning 변환 방법을 CRAY-T3E로 성능 평가하였다. 성능평가 결과는 제안된 알고리즘이 효율적이라는 것을 보여준다.

널 포인터 역참조 (Null Pointer Dereference) 취약점은 정상적인 메모리 주소를 저장한 포인터가 아닌 널 포인터를 참조할 때 발생하는 취약점이다. 그러므로, 서비스거부공격 (Denial-of-service)와 같은 공격에 악용되어 큰 피해를 줄 수 있기 때문에 식별하고 제거해야 할 중요한 취약점이다. 기존 연구에서는 기호실행과 같은 정적분석을 통해 취약점을 탐지하는 방법을 많이 제안하였다. 그러나 커널과 같은 복잡도가 높은 대형 프로그램을 검사할 때는 경로폭발 (path explosion)과 제약조건(constraint solver) 때문에 효율성이 제한되며 주어진 시간 내에 탐지하지 못할 수 있다. 또는 대형 프로그램 중 일부 함수들 혹은 라이브러리 함수를 탐지할 때 전체 프로그램의 상태를 알 수 없기 때문에 완전한 분석을 수행하지 못해 정확도가 높지 않은 경우가 있다. 본 논문에서는 소스코드가 없는 대규모 프로그램에서 특정한 일부 기능 검사 할 때 빠르고 정확하게 검사하기 위한 가벼운 취약점 탐지도구를 연구개발 하였다. 변수나 포인터를 기호로 표시하고 프로그램 실행을 에뮬레이션하여, 각 실행경로에서 데이터 의존성(data dependency) 분석과 휴리스틱 방법으로 널 포인터 역참조 취약점을 탐지한다. 기존 bap_toolkit과 실험하여 비교하였을 때 오탐율이 8% 높지만, 존재하는 취약점을 모두 탐지해냈다.

The Null Pointer Dereference vulnerability is a significant vulnerability that can cause severe attacks such as denial-of-service. Previous research has proposed methods for detecting vulnerabilities, but large and complex programs pose a challenge to their efficiency. In this paper, we present a lightweight tool for detecting specific functions in large binaryprograms through symbolizing variables and emulating program execution. The tool detects vulnerabilities through data dependency analysis and heuristics in each execution path. While our tool had an 8% higher false positive rate than the bap_toolkit, it detected all existing vulnerabilities in our dataset.

데이타를 공유하며 협력적인 공동 작업을 필요로 하는 기업들간의 중요한 일을 수행하는 업무 연계와 같은 분야에서는 네트워크 인프라의 부족과 기업간의 정보 교환을 위한 표준의 부재, 서로 다른 업무들이 데이타베이스 관리 시스템에 전근하여 공유 데이타를 충돌 모드로 이용하는 경우의 데이터 일관성 유지 문제 등 많은 제약 요소에 의해 워크플로우를 적용하지 못하고 있다. 특히, 공유 데이타를 사용하고 있는 상황에서 발생될 누 있는 문제틀에 대해서는 언급되어지지 않고 있다. 논문에서는 업무 연계 관점에서 나타나는 공유 데이타를 사용하며 병행 수행되는 협력 트랜잭셔널 워크플로우들 사이에서 임의의 워크플로우와 나른 워크플로우들의 단계들 사이에서 발생될 수 있는 철회 종속성을 하나의 워크플로우에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 암시적 철회 종속성, 협력 워크플로우 사이에서의 명시적 철회 종속성 이렇게 세 가지로 분류하고, 데이타 일관성을 고려한 세 가지 철회 종속성을 워크플로우 스키마에 명시적으로 표현하는 자동 생성 알고리즘을 제안한다. 알고리즘을 실행하여 생성된 워크플로우 스키마는 데이타 공유와 관련하여 발생되는 런타임 철회 종속성을 데이터 일관성을 유지하며 런타임에 해결할 수 있도록 함으로써 워크플로우의 정확성을 향상시키게 된다.

Abstract Workflow is not appropriately applied to coordinated execution of applications(steps) that comprise business process such as a collaborative series of tasks because of the lacks of network infra, standard of information exchange and data consistency management with conflict mode of shared data. Particularly we have not mentioned the problem which can be occurred by shared data with conflict mode. In this paper, to handle data consistency in the process of rollback for failure handling or recovery policy, we have classified rollback dependency into three types such as implicit rollback dependency in a transactional workflow, implicit rollback dependency in collaborative transactional workflows and explicit rollback dependency in collaborative transactional workflows. Also, we have proposed the rollback dependency compiler that determines above three types of rollback dependency. A workflow designer specifies the workflow schema and the resources accessed by the steps from a global database of resources. The rollback dependency compiler generates the enhanced workflow schema with the rollback dependency specification. The run-time system interprets this specification and executes the rollback policy with data consistency if failure of steps is occurred. After all, this paper can offer better correctness and performance than state-of-the-art WFMSs.