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로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템 및 그 제거 방법

  • 기술번호 : KST2021002534
  • 담당센터 : 서울서부기술혁신센터
  • 전화번호 : 02-6124-6930
요약, Int. CL, CPC, 출원번호/일자, 출원인, 등록번호/일자, 공개번호/일자, 공고번호/일자, 국제출원번호/일자, 국제공개번호/일자, 우선권정보, 법적상태, 심사진행상태, 심판사항, 구분, 원출원번호/일자, 관련 출원번호, 기술이전 희망, 심사청구여부/일자, 심사청구항수의 정보를 제공하는 이전대상기술 뷰 페이지 상세정보 > 서지정보 표입니다.
요약 본 발명은 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템 및 그 제거 방법에 관한 것으로서, 운영체제에서 동작하는 프로그램들의 연산 횟수 및 연산 시간에 대한 비중을 영역별로 추출하여 로그 분석정보를 생성하는 로그 데이터 분석부; 로그 분석정보를 분석하여 특정 연산에 대한 중복 및 특정 패턴을 갖는 중복 데이터를 추출하는 중복 데이터 추출부; 중복 데이터 추출부에 의해 추출된 각 영역별 중복 데이터를 제거하여 로그 데이터를 갱신하는 중복 데이터 제거부; 및 중복 데이터가 제거된 이후 프로그램에서 요구되는 모듈화된 작업이 수행되는 경우, event-driven 기법을 통해 프로그램이 갱신된 로그 데이터에 부합하여 작업을 수행하도록 제어하는 프로그램 제어부를 포함한다. 로그 데이터 분석을 통해 운영체제에서 동작하는 프로그램들이 레지스트리에 중복으로 접근하는 패턴을 탐지하여 제거함으로써, 개별 프로그램 및 운영체제 시스템 자체의 성능을 향상시키는 효과가 있다.
Int. CL G06F 11/30 (2006.01.01)
CPC G06F 11/3096(2013.01) G06F 11/3072(2013.01)
출원번호/일자 1020200044583 (2020.04.13)
출원인 서울과학기술대학교 산학협력단
등록번호/일자 10-2215228-0000 (2021.02.05)
공개번호/일자
공고번호/일자 (20210210) 문서열기
국제출원번호/일자
국제공개번호/일자
우선권정보
법적상태 등록
심사진행상태 수리
심판사항
구분
원출원번호/일자
관련 출원번호
심사청구여부/일자 Y (2020.04.13)
심사청구항수 5

출원인

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번호 이름 국적 주소
1 서울과학기술대학교 산학협력단 대한민국 서울특별시 노원구

발명자

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번호 이름 국적 주소
1 권혁윤 경기도 용인시 수지구
2 이준하 서울특별시 구로구

대리인

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번호 이름 국적 주소
1 이은철 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)
2 이수찬 대한민국 서울특별시 송파구 법원로**길 **, A동 *층 ***호 (문정동, H비지니스파크)(*T국제특허법률사무소)

최종권리자

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번호 이름 국적 주소
1 서울과학기술대학교 산학협력단 서울특별시 노원구
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번호 서류명 접수/발송일자 처리상태 접수/발송번호
1 [특허출원]특허출원서
[Patent Application] Patent Application
2020.04.13 수리 (Accepted) 1-1-2020-0380509-12
2 [출원서 등 보정]보정서
[Amendment to Patent Application, etc.] Amendment
2020.04.14 수리 (Accepted) 1-1-2020-0385634-83
3 선행기술조사의뢰서
Request for Prior Art Search
2020.10.08 수리 (Accepted) 9-1-9999-9999999-89
4 선행기술조사보고서
Report of Prior Art Search
2020.12.11 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-6-2021-0016434-53
5 등록결정서
Decision to grant
2021.01.27 발송처리완료 (Completion of Transmission) 9-5-2021-0077024-32
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번호 청구항
1 1
운영체제에서 동작하는 프로그램들의 연산 횟수 및 연산 시간에 대한 비중을 영역별로 추출하여 로그 분석정보를 생성하는 로그 데이터 분석부;상기 로그 분석정보를 분석하여 특정 연산에 대한 중복 및 특정 패턴을 갖는 중복 데이터를 추출하는 중복 데이터 추출부;상기 중복 데이터 추출부에 의해 추출된 각 영역별 중복 데이터를 제거하여 로그 데이터를 갱신하는 중복 데이터 제거부; 및중복 데이터가 제거된 이후 프로그램에서 요구되는 모듈화된 작업이 수행되는 경우, event-driven 기법을 통해 프로그램이 갱신된 로그 데이터에 부합하여 작업을 수행하도록 제어하는 프로그램 제어부를포함하는 것을 특징으로 하는 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템
2 2
제1항에 있어서,상기 로그 데이터 분석부는,운영체제에서 동작하는 프로그램들의 로그 데이터를 분류하는 로그 분류모듈; 및분류된 로그 데이터 각각의 연산 횟수 및 연산 시간에 대한 비중을 영역별로 추출하여 로그 분석정보를 생성하는 비중 추출모듈을포함하는 것을 특징으로 하는 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템
3 3
제1항에 있어서,상기 중복 데이터 추출부는,상기 로그 데이터 분석부로부터 인가받은 로그 분석정보와 대응하는 레지스트리를 트리구조로 색인하여 중복 연산된 데이터를 추출하는 중복연산 추출모듈;상기 로그 데이터 분석부로부터 인가받은 로그 분석정보와 대응하는 레지스트리를 트리구조로 색인하여 중복된 패턴 데이터를 추출하는 중복패턴 추출모듈; 및상기 중복 연산 데이터와 중복 패턴 데이터를 영역별로 분류 및 취합하여 중복 데이터를 특정하는 중복 데이터 취합모듈을포함하는 것을 특징으로 하는 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템
4 4
제1항에 있어서,상기 운영체제는,Windows인 것을 특징으로 하는 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 시스템
5 5
(a) 로그 데이터 분석부가 운영체제에서 동작하는 프로그램들의 로그 데이터 분석하여 로그 분석정보를 생성하는 단계;(b) 중복 데이터 추출부가 로그 분석정보에 포함된 각 영역에 접근하는 프로그램의 접근 패턴을 분석하여 중복 데이터를 추출하는 단계;(c) 중복 제거부가 추출된 각 영역별 중복 데이터를 제거하여 로그 데이터를 갱신하는 단계;(d) 프로그램 제어부가 중복 데이터가 제거된 이후 프로그램에서 요구되는 모듈화된 작업이 수행되는지 여부를 판단하는 단계; 및(e) 상기 (d) 단계의 판단결과, 중복 데이터가 제거된 이후 프로그램의 작업이 수행이 감지되는 경우, 프로그램 제어부가 event-driven 기법을 통해 프로그램이 갱신된 로그 데이터에 부합하여 작업을 수행하도록 제어하는 단계를 포함하되,상기 (b) 단계는,(b-1) 중복 데이터 추출부의 중복연산 추출모듈이 로그 분석정보와 대응하는 레지스트리를 트리구조로 색인하여 중복 연산된 데이터를 추출하는 단계;(b-2) 중복 데이터 추출부의 중복패턴 추출모듈이 로그 분석정보와 대응하는 레지스트리를 트리구조로 색인하여 중복된 패턴 데이터를 추출하는 단계; 및(b-3) 중복 데이터 추출부의 중복 데이터 취합모듈이 중복 연산 데이터 및 중복 패턴 데이터를 영역별로 분류 및 취합하여 중복 데이터를 특정하는 단계를포함하는 것을 특징으로 하는 로그 데이터 분석을 통한 프로그램의 중복 접근 패턴 탐지 제거 방법
지정국 정보가 없습니다
패밀리정보가 없습니다
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순번 연구부처 주관기관 연구사업 연구과제
1 과학기술정보통신부 서울과학기술대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 다양한 유형의 데이터를 저장하기 위한 학습기반의 적응형 빅데이터 관리 시스템
2 교육부 서울과학기술대학교 산학협력단 이공분야기초연구사업 전기정보기술연구소