特開2023-46367グルシコフオートマタ生成とハイブリッドマッチングを活用した正規表現式エンジンに関するオートマタ処理装置及び方法
(19)【発行国】日本国特許庁(JP)
(12)【公報種別】公開特許公報(A)
(11)【公開番号】P2023046367
(43)【公開日】2023-04-04
(54)【発明の名称】グルシコフオートマタ生成とハイブリッドマッチングを活用した正規表現式エンジンに関するオートマタ処理装置及び方法
(51)【国際特許分類】
G06F 16/28 20190101AFI20230328BHJP
【ＦＩ】
G06F16/28
【審査請求】有
【請求項の数】14
【出願形態】ＯＬ
(21)【出願番号】P 2021192583
(22)【出願日】2021-11-26
(31)【優先権主張番号】10-2021-0125933
(32)【優先日】2021-09-23
(33)【優先権主張国・地域又は機関】KR
(71)【出願人】
【識別番号】514274672
【氏名又は名称】延世大学校 産学協力団
【氏名又は名称原語表記】ＹＯＮＳＥＩ ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ，ＵＮＩＶＥＲＳＩＴＹ－ＩＮＤＵＳＴＲＹ ＦＯＵＮＤＡＴＩＯＮ（ＵＩＦ）
【住所又は居所原語表記】５０，ＹＯＮＳＥＩ－ＲＯ， ＳＥＯＤＡＥＭＵＮ－ＧＵ， ＳＥＯＵＬ ０３７２２， ＲＥＰＵＢＬＩＣ ＯＦ ＫＯＲＥＡ
(74)【代理人】
【識別番号】110000051
【氏名又は名称】弁理士法人共生国際特許事務所
(72)【発明者】
【氏名】ハン，ヨ ソプ
(72)【発明者】
【氏名】ハン，ジュン ヒョク
(72)【発明者】
【氏名】ソン シ チョル
【テーマコード（参考）】
5B175
【Ｆターム（参考）】
5B175KA12
5B175KA13
(57)【要約】
【課題】正規式パターンを特定類型の非決定性有限オートマタ（Ｎｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ Ｆｉｎｉｔｅ Ａｕｔｏｍａｔａ、ＮＦＡ）に変換し、非決定性有限オートマタに対して拡張文法の包含の有無によってマッチングアルゴリズムを選択的に適用して、時間的、空間的資源使用を最小化し、ＲｅＤｏＳ（Ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｎｉａｌ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）攻撃に対して強靭な正規表現式エンジンを提供する。
【解決手段】本発明によれば、オートマタ処理装置によるオートマタ処理方法において、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成するステップと、非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングステップとを含むオートマタ処理方法を提供する。
【選択図】図１１
【解決手段】本発明によれば、オートマタ処理装置によるオートマタ処理方法において、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成するステップと、非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングステップとを含むオートマタ処理方法を提供する。
【選択図】図１１
【特許請求の範囲】
【請求項1】
オートマタ処理装置によるオートマタ処理方法において、
正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成するステップと、
前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングステップと、
を含むことを特徴とするオートマタ処理方法。
正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成するステップと、
前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングステップと、
を含むことを特徴とするオートマタ処理方法。
【請求項2】
前記非決定性有限オートマタを生成するステップは、
各ノードが１つの文字に対応するように変換することを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
各ノードが１つの文字に対応するように変換することを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
【請求項3】
前記非決定性有限オートマタを生成するステップは、
前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換することを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換することを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
【請求項4】
前記正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、
前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用されたことを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用されたことを特徴とする請求項１に記載のオートマタ処理方法。
【請求項5】
前記マッチングステップは、
前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用することを特徴とする請求項４に記載のオートマタ処理方法。
前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用することを特徴とする請求項４に記載のオートマタ処理方法。
【請求項6】
前記マッチングステップは、
前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる複数の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項５に記載のオートマタ処理方法。
前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる複数の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項５に記載のオートマタ処理方法。
【請求項7】
前記マッチングステップは、
前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項５に記載のオートマタ処理方法。
前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項５に記載のオートマタ処理方法。
【請求項8】
プロセッサ及び前記プロセッサにより実行されるプログラムを格納するメモリを備えるオートマタ処理装置において、
前記プロセッサは、
正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成し、
前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングを行うことを特徴とするオートマタ処理装置。
前記プロセッサは、
正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成し、
前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングを行うことを特徴とするオートマタ処理装置。
【請求項9】
前記プロセッサは、
各ノードが１つの文字に対応するように変換して、前記非決定性有限オートマタを生成することを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
各ノードが１つの文字に対応するように変換して、前記非決定性有限オートマタを生成することを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
【請求項10】
前記プロセッサは、
前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換して、前記非決定性有限オートマタを生成することを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換して、前記非決定性有限オートマタを生成することを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
【請求項11】
前記正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、
前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用されたことを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用されたことを特徴とする請求項８に記載のオートマタ処理装置。
【請求項12】
前記プロセッサは、
前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用してマッチングを行うことを特徴とする請求項１１に記載のオートマタ処理装置。
前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用してマッチングを行うことを特徴とする請求項１１に記載のオートマタ処理装置。
【請求項13】
前記プロセッサは、
前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる複数の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項１２に記載のオートマタ処理装置。
前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる複数の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項１２に記載のオートマタ処理装置。
【請求項14】
前記プロセッサは、
前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項１２に記載のオートマタ処理装置。
前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、
開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用することを特徴とする請求項１２に記載のオートマタ処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【0001】
本発明は、非決定性有限オートマタ処理装置及び方法に関する。
【背景技術】
【0002】
この項目に記載する内容は、単に本発明の背景情報を提供するものであって、従来技術を構成するものではない。
【0003】
正規表現式（ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ）は、特定の規則を有した文字列の集合を表現するのに使用される形式言語である。コンピュータをはじめとする演算装置において、文字列を比較するか、または検索するときに探そうとする文字列を表現する用途で多用される。
【0004】
正規表現式は、何らの内容もない文字列を意味するε（イプシロン）と、１つの文字のみからなる正規表現式（例えば、ａ、ｂ、ｃ等）を基本とし、継ぎ合わせ（ａｂｃ、ｂｂｂｂ、ｂａｂａ等）、選択（ａｂ｜ｃ、ａｂ｜ｂａ等）、繰り返し（ｃ＊等）のような演算子を用いて基本的な正規表現式を組み合わせて様々なパターンの文字列を表す。
【0005】
正規表現式があまり長くなるか、または複雑になる場合が発生しうるため、使用上の便宜のために、様々な拡張文法を付け加えた形態の正規表現式も存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【0006】
【特許文献1】国際公開第２０１２／１３３９７６号
【特許文献2】米国特許第９５６３３９９号明細書
【特許文献3】韓国登録特許第１０－１２２２４８６号公報
【特許文献4】韓国登録特許第１０－１６４５８９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【0007】
本発明は、上記従来技術に鑑みてなされたものであって、本発明の目的は、正規式パターンを特定類型の非決定性有限オートマタ（Ｎｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ Ｆｉｎｉｔｅ Ａｕｔｏｍａｔａ、ＮＦＡ）に変換し、非決定性有限オートマタに対して拡張文法の包含の有無によってマッチングアルゴリズムを選択的に適用して、時間的、空間的資源の使用を最小化し、ＲｅＤｏＳ（Ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｎｉａｌ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）攻撃に対して強靭な正規表現式エンジンを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【0008】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるオートマタ処理方法は、オートマタ処理装置によるオートマタ処理方法において、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成するステップと、前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングステップと、を含むことを特徴とする。
【0009】
前記非決定性有限オートマタを生成するステップは、各ノードが１つの文字に対応するように変換することができる。
【0010】
前記非決定性有限オートマタを生成するステップは、前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換することができる。
【0011】
前記正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用され得る。
【0012】
前記マッチングステップは、前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用し得る。
【0013】
前記マッチングステップは、前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる種々の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用し得る。
【0014】
前記マッチングステップは、前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用し得る。
【0015】
上記目的を達成するためになされた本発明の一態様によるオートマタ処理装置は、プロセッサ及び前記プロセッサにより実行されるプログラムを格納するメモリを備えるオートマタ処理装置において、前記プロセッサは、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成し、前記非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングを行うことを特徴とする。
【0016】
前記プロセッサは、各ノードが１つの文字に対応するように変換して、前記非決定性有限オートマタを生成し得る。
【0017】
前記プロセッサは、前記正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換して、前記非決定性有限オートマタを生成し得る。
【0018】
前記正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、前記拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用され得る。
【0019】
前記プロセッサは、前記正規式パターンが前記拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用してマッチングを行い得る。
【0020】
前記プロセッサは、前記正規式パターンが前記拡張文法を含むと、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる種々の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する前記第１のマッチングアルゴリズムを適用し得る。
【0021】
前記プロセッサは、前記正規式パターンが前記拡張文法を含まなければ、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する前記第２のマッチングアルゴリズムを適用し得る。
【発明の効果】
【0022】
以上で説明したように、本発明によれば、正規式パターンを特定類型の非決定性有限オートマタ（Ｎｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ Ｆｉｎｉｔｅ Ａｕｔｏｍａｔａ、ＮＦＡ）に変換し、非決定性有限オートマタに対して拡張文法の包含の有無によってマッチングアルゴリズムを選択的に適用して、時間的、空間的資源使用を最小化し、ＲｅＤｏＳ（Ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｎｉａｌ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）を防止できるという効果を奏する。
【0023】
ここで明示的に言及されていない効果といえども、本発明の技術的特徴により期待される以下の明細書において記載された効果及びその暫定的な効果は、本発明の明細書に記載されたものと同様に取り扱われる。
【図面の簡単な説明】
【0024】
【図1】本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置の一例を示すブロック図である。
【図2】拡張文法が含まれたトンプソンオートマトン（Ｔｏｈｍｐｓｏｎ ａｕｔｏｍａｔｏｎ）の一例を示す図である。
【図3】本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置が処理する拡張文法が含まれたグルシコフオートマトン（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ａｕｔｏｍａｔｏｎ）の一例を示す図である。
【図4】本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置が処理する拡張文法が含まれなかったグルシコフオートマトン（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ａｕｔｏｍａｔｏｎ）の一例を示す図である。
【図11】本発明の他の実施形態によるオートマタ処理方法の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【0025】
以下、本発明を説明するにあたり、関連する公知機能に対してこの分野の技術者に自明な事項であって、本発明の要旨を不要に曖昧にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略し、本発明の一部実施形態を例示的な図面を介して詳細に説明する。
【0026】
正規表現式エンジンを使用するサービス提供者が有害な正規式パターンを使用する場合、エンジンは、ＤｏＳ（Ｄｅｎｉａｌ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）攻撃の媒介体として使用され得る。これをＲｅＤｏＳ（Ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ Ｄｅｎｉａｌ ｏｆ Ｓｅｒｖｉｃｅ）という。ＲｅＤｏＳは、エンジンが有害なパターンと文字列とが一致するか否かを確認するのに必要な時間的、空間的資源が文字列の長さに比べて過度に（指数的に）大きいために発生する。現存する多くのプログラムは、正規表現式エンジンを使用しており、このため、ＲｅＤｏＳ攻撃の危険に晒されている。
【0027】
本明細書では、既存の方式よりもさらに少ない時間的、空間的資源を要求する新しい正規表現式エンジンを提案する。より速い正規式パターン一致を確認可能にし、一層安定化したプログラムを作成することができる。
【0028】
本実施形態によるオートマタ処理装置は、クラシカルマッチング（Ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ）アルゴリズムを適用してＲｅＤｏＳを根本的に遮断し、拡張文法が適用された正規表現式に対してスペンサー（Ｓｐｅｎｃｅｒ）アルゴリズムを使用すべき場合にも、グルシコフ（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ）オートマタを介してＲｅＤｏＳを防止する。
【0029】
本実施形態によるオートマタ処理装置は、グルシコフ（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ）オートマタに該当する非決定性有限オートマタ（Ｎｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ Ｆｉｎｉｔｅ Ａｕｔｏｍａｔａ、ＮＦＡ）を生成し、拡張文法の包含の有無によってスペンサー（Ｓｐｅｎｃｅｒ）アルゴリズムまたはクラシカルマッチング（Ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ）アルゴリズムを選択的に適用する。
【0030】
本実施形態によるオートマタ処理装置が処理する正規式パターンは、正規表現式、あるいは拡張された正規表現式で表現された文字列のパターンを意味する。正規表現式エンジンは、正規式パターンと文字列が一致するか否かを確認するために使用され、これは、正規式パターンに該当する非決定性有限オートマトン（Ｎｏｎｄｅｔｅｒｍｉｎｉｓｔｉｃ ｆｉｎｉｔｅ ｓｔａｔｅ ａｕｔｏｍａｔｏｎ、ＮＦＡ）を作るＮＦＡ生成過程と、当該ＮＦＡに文字列に対する受諾経路があるか否かを確認するマッチング過程とを含む。
【0031】
オートマタ処理装置は、ＮＦＡ生成過程で、正規式パターンをマッチングに効率的な形態のＮＦＡであるグルシコフオートマタに変換する。正規式パターンによってスペンサーアルゴリズムとクラシカルマッチングアルゴリズムとを選択的に適用するハイブリッドマッチング過程を行う。トンプソンオートマタ、スペンサーアルゴリズムを使用する従来技術と比較して、速い時間内に正規式パターン一致を確認することができる。
【0032】
任意の文字σは、正規表現式であり、正規表現式ｒ１、ｒ２に対して（ｒ１ｒ２）、（ｒ１｜ｒ２）、（ｒ１
＊）も正規表現式である。正規表現式ｒが表す言語Ｌ（ｒ）は、次のように定義される。
（１）Ｌ（σ）＝｛σ｝
（２）Ｌ（ｒ１ｒ２）＝Ｌ（ｒ１）Ｌ（ｒ２）
（３）Ｌ（ｒ１│ｒ２）＝Ｌ（ｒ１）∪Ｌ（ｒ２）
（４）Ｌ（ｒ１ ＊）＝Ｌ（ｒ１）＊
（１）Ｌ（σ）＝｛σ｝
（２）Ｌ（ｒ１ｒ２）＝Ｌ（ｒ１）Ｌ（ｒ２）
（３）Ｌ（ｒ１│ｒ２）＝Ｌ（ｒ１）∪Ｌ（ｒ２）
（４）Ｌ（ｒ１ ＊）＝Ｌ（ｒ１）＊
【0033】
このように定義された正規表現式は、実生活の適用のために、キャプチャグループ、逆参照、及び前方探索という概念を活用して文法を拡張する。
【0034】
正規表現式の使用によって正規表現式を正規式パターンまたはパターンと称する。
【0035】
キャプチャグループ（ｎ）ｎと逆参照＼ｎは、正規表現式の一部に一致した部分文字列を再使用しようとするときに使用される。キャプチャグループは、グループ内部の正規表現式に一致した部分文字列を格納し、逆参照は、キャプチャグループで格納された部分文字列に一致する。例えば、（１ａｂ｜ｂａ）１＼１をａｂａｂと一致させる場合、キャプチャグループ（１）１は、ａｂａｂの先に出たａｂにａｂ｜ｂａが一致することを確認し、ａｂを格納する。その後、逆参照＼１は、キャプチャグループ（１）１が格納したａｂを参照してａｂａｂの後方のａｂを一致させる。同様に、当該パターンは、ａｂａｂとｂａｂａには一致するが、ａｂｂａやｂａａｂには、逆参照で参照する文字列と実際一致を試みる文字列とが異なる。すなわち、パターン（１ａｂ｜ｂａ）１＼１は、ａｂｂａとｂａａｂの文字列と一致しない。
【0036】
前方探索（？＝）は、以後に出る文字列の前部が前方探索内部のパターンに一致するか否かを判断するためにのみ使用され、実際に一致させることではない。例えば、パターンａ（？＝ｂ）（ａ│ｂ）＊で（？＝ｂ）は前方探索であり、当該前方探索内部のパターンはｂである。パターンａ（？＝ｂ）（ａ│ｂ）＊をａｂａに一致させる場合、パターンのａと文字列のａとを一致させた後、前方探索（？＝ｂ）は、残った文字列であるｂａの前部が正規表現式ｂと一致するか判断する。前方探索は、これを確認した後、実際に一致させることではないので、後部の正規表現式（ａ│ｂ）＊は、文字列ａでないｂａと一致を試みる。この２つが一致するので、パターンａ（？＝ｂ）（ａ│ｂ）＊全体は、全体文字列ａｂａと一致する。同様に、当該パターンは、ａｂａとａｂｂには一致する。これとは異なり、ａａｂやａａａのような文字列は、前方探索（？＝ｂ）でｂと一致しないので、全体パターンａ（？＝ｂ）（ａ│ｂ）＊に一致しない。
【0037】
キャプチャグループ、逆参照、前方探索などを拡張文法といい、これらを含む正規表現式を拡張された正規表現式という。本発明は、拡張された正規表現式を支援し、効率的に文字列と正規式パターンの一致を判断する正規表現式エンジンである。
【0038】
図１は、本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置の一例を示すブロック図である。図２は、拡張文法が含まれたトンプソン（Ｔｏｈｍｐｓｏｎ）オートマトンの一例を示す図であり、図３は、本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置が処理する拡張文法が含まれたグルシコフ（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ）オートマトンの一例を示す図であり、図４は、本発明の一実施形態によるオートマタ処理装置が処理する拡張文法が含まれなかったグルシコフ（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ）オートマトンの一例を示す図である。
【0039】
オートマタ処理装置１１０は、少なくとも１つのプロセッサ１２０、コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０、及び通信バス１７０を備える。
【0040】
プロセッサ１２０は、オートマタ処理装置１１０で動作するように制御する。例えば、プロセッサ１２０は、コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０に格納された１つ以上のプログラムを実行する。１つ以上のプログラムは、１つ以上のコンピュータで実行可能な命令語を含み、コンピュータで実行可能な命令語は、プロセッサ１２０により実行される場合、オートマタ処理装置１１０をして例示的な実施形態による動作を行うように構成される。
【0041】
コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０は、コンピュータで実行可能な命令語ないしプログラムコード、プログラムデータ、及び／又は他の適した形態の情報を格納するように構成される。コンピュータで実行可能な命令語ないしプログラムコード、プログラムデータ、及び／又は他の適した形態の情報は、入出力インターフェース１５０や通信インターフェース１６０を介しても与えられる。コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０に格納されたプログラム１４０は、プロセッサ１２０により実行可能な命令語の集合を含む。一実施形態において、コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０は、メモリ（ランダムアクセスメモリのような揮発性メモリ、不揮発性メモリ、またはこれらの適切な組み合わせ）、１つ以上の磁気ディスク格納デバイス、光学ディスク格納デバイス、フラッシュメモリデバイス、その他、オートマタ処理装置１１０によりアクセスされ、所望の情報を格納可能な他の形態の格納媒体、またはこれらの適切な組み合わせである。
【0042】
通信バス１７０は、プロセッサ１２０、コンピュータ読み取り可能な格納媒体１３０、及びオートマタ処理装置１１０の他の様々なコンポーネントを相互連結する。
【0043】
オートマタ処理装置１１０は、さらに、１つ以上の入出力装置のためのインターフェースを提供する１つ以上の入出力インターフェース１５０及び１つ以上の通信インターフェース１６０を備える。入出力インターフェース１５０及び通信インターフェース１６０は、通信バス１７０に連結される。入出力装置（図示せず）は、入出力インターフェース１５０を介してオートマタ処理装置１１０の他のコンポーネントに連結される。
【0044】
オートマタ処理装置は、拡張された正規表現式に対する効率的な一致確認のために、パターンに対するグルシコフオートマタというＮＦＡを生成し、一致確認は、クラシカルマッチングアルゴリズムとスペンサーアルゴリズムの中で、与えられた正規式パターンによって効率的なアルゴリズムを使用するハイブリッドマッチングアルゴリズムである。核心になる正規式パターンに対するＮＦＡの生成過程と、パターンと文字列との一致を確認する過程を行う。
【0045】
プロセッサは、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成し、非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングを行う。
【0046】
プロセッサは、各ノードが１つの文字に対応するように変換して非決定性有限オートマタを生成する。プロセッサは、正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換して非決定性有限オートマタを生成する。
【0047】
ＮＦＡ生成過程は、正規式パターンをＮＦＡに変換する。正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用され得る。
【0048】
与えられた正規式パターンに対してグルシコフ構造を使用してＮＦＡを生成する。グルシコフ構造を介して生成されたＮＦＡをグルシコフオートマタという。
【0049】
図３を参照すると、拡張された正規表現式（１ａ｜ａｂ）１（＼ｗ＊）＊＼１に対するグルシコフオートマトンを示し、図４を参照すると、拡張文法が含まれなかった正規式パターン（ａ│＼ｗ）＊ｂに対するグルシコフオートマトンを示す。このとき、＼ｗは、全てのアルファベットに一致する特殊文字である。
【0050】
マッチング過程は、文字列が与えられた場合、一致するか否かを確認する。
【0051】
正規式パターンに対する文字列の一致確認過程をマッチング過程といい、このために、生成されたＮＦＡを活用して、ＮＦＡの開始状態で当該文字列の文字を順に全て消費して、受諾状態に到達する経路が存在するか確認する。
【0052】
図４において文字列ａａｂを受けたとき、ＮＦＡは、開始状態である０から始めてａを読み、状態１に進む。その次の文字であるａを読み、再度状態１で、最後の文字であるｂを読み、受諾状態である状態３に進む。このような経路を文字列に対する経路といい、状況に応じて２個以上の経路が存在し得る。
【0053】
文字列の経路のうち、受諾状態に到達する経路を受諾経路という。受諾経路が存在するならば、正規式パターンと文字列とが一致し、そうでない場合、パターンと文字列とは一致しない。
【0054】
本実施形態は、正規式パターンが拡張文法を含むか否かによって次の２つのアルゴリズムのうちの１つを選んで適用する。クラシカルマッチング（Ｃｌａｓｓｉｃａｌ ｍａｔｃｈｉｎｇ）アルゴリズムは、スペンサー（Ｓｐｅｎｃｅｒ）アルゴリズムと比較して実行時間の分散が小さいが、正規表現式の拡張文法に対して（ｅ．ｇ．、逆参照、前方探索）適用不可能な場合がある。したがって、拡張された正規表現式に対してスペンサー（Ｓｐｅｎｃｅｒ）アルゴリズムを適用する。
【0055】
プロセッサは、正規式パターンが拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用してマッチングを行う。第１のマッチングアルゴリズムは、スペンサーアルゴリズムに対応し、第２のマッチングアルゴリズムは、クラシカルマッチングアルゴリズムに対応する。
【0056】
プロセッサは、正規式パターンが拡張文法を含むと、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる種々の次の状態（言い換えると、各文字を介して移動可能な複数の次の状態）のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうちに、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する第１のマッチングアルゴリズムを適用する。
【0057】
プロセッサは、正規式パターンが拡張文法を含まなければ、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する第２のマッチングアルゴリズムを適用する。
【0058】
既存のエンジン（例えば、ＪＡＶＡ（登録商標）、Ｐｙｔｈｏｎなど）は、トンプソン（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ）オートマタを基盤とし、表現式内の文字等と演算子に対して再帰的にＮＦＡを生成する方式を適用する。これは、ＮＦＡの形態が直観的であり、実現が簡単であるという長所を有するが、文字を消費しない幹線を有し、これは、一致判定を行うのに非効率的な形態である。
【0059】
図２を参照すると、図３と同じ正規表現式に該当するトンプソン（Ｔｈｏｍｐｓｏｎ）オートマトンを示す。すなわち、拡張文法が含まれた場合のトンプソンオートマトンを示す。一部ノードは、可読性のために省略する。
【0060】
本実施形態は、グルシコフオートマタを基盤とし、これは、各ノードが１つの文字に対応する。結果的に、トンプソンオートマタで表れる１つ以上のノードがグルシコフオートマトンで１つのノードに縮約される。
【0061】
このような縮約の具体的な例は、図２のトンプソンオートマトンで長方形に表示された領域１、２、３のノードが、図３のグルシコフオートマトンで各々ノード１、６、７に縮約されることによって確認することができる。
【0062】
ＮＦＡは、特定入力シンボルに対応する次の状態が複数個であり得る。εは、ストリングの長さが０であることを意味するシンボルに該当し、イプシロン（ｅｐｓｉｌｏｎ）という。ε変換は、εを見てから行くことができる状態が存在するということを意味する。入力シンボルが入らなくても状態転移が可能である。
【0063】
グルシコフ構造は、ε変換がない。開始状態は内変換がない。各状態の全ての内変換は、同じラベルを有する。状態の数は、正規表現式の記号数より１つがさらに多い。
【0064】
グルシコフ構造は、正規表現式の形態類型によって再帰的に定義されたｎｕｌｌ、ｆｉｒｓｔ、ｌａｓｔ、及びｆｏｌｌｏｗの４つの関数を反復的に適用して得ることができる。
【0065】
Ａ．Ｂｒｕｇｇｅｍａｎｎ－Ｋｌｅｉｎ、「Ｒｅｇｕｌａｒ ｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ ｉｎｔｏ ｆｉｎｉｔｅ ａｕｔｏｍａｔａ」、Ｔｈｅｏｒｅｔｉｃａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ、１９９３．を参照すると、グルシコフ（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ）オートマタ生成に関する内容を確認することができる。
【0066】
【0067】
パターンからＮＦＡを生成した後、既存のエンジンは、マッチング過程においてスペンサーアルゴリズムに基づいて一致確認を行うことができる。スペンサーアルゴリズムの全ての経路を探索するという特徴は、拡張文法を支援するために必須であるが、そうでない場合、種々の経路で共通する部分を重複して確認する結果を引き起こす。
【0068】
図５を参照すると、拡張文法を含むトンプソンオートマトンに文字列（ａ）ａ０、（ｂ）ａａ０、（ｃ）ａａａ０に対するスペンサーアルゴリズムを行った結果を各々ツリー形態で表現したものであり、観察を介してトンプソンオートマトンでは、ＲｅＤｏＳの原因になる一致確認時間の指数的増加が表れることを確認することができる。
【0069】
スペンサーアルゴリズムが同じ経路を重複して探索する具体的な例は、図５ａないし図５ｃにおいてＴで表記された過程が繰り返されることによって確認することができる。すなわち、拡張文法が含まれた有害パターンによる従来トンプソンオートマトンとスペンサーアルゴリズムでのＲｅＤｏＳ発生を確認することができる。
【0070】
本実施形態は、拡張文法を使用しない場合、クラシカルマッチングアルゴリズムを使用してこれを防止する。
【0071】
【0072】
正規表現式が拡張文法を含んでいる場合、スペンサーアルゴリズムを使用してマッチングを行う。当該アルゴリズムは、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる種々の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索する。このとき、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納する。先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了する。受諾経路を探すことができない場合、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する。
【0073】
図６を参照すると、拡張文法を含むＮＦＡに基づいて文字列ａｂａｂと一致を確認する過程を確認することができる。
【0074】
【0075】
図７は、拡張文法を含むグルシコフオートマトンで行ったことを表現したものであって、グルシコフオートマトンでは、一致確認時間の指数的増加が表れないことを確認することができる。図２及び図３に示す２つのオートマトンは共に拡張文法が含まれた正規式パターン（１ａ｜ａｂ）１（＼ｗ＊）＊＼１に該当するＮＦＡであり、従来技術では有害性を含んでいたパターンが、本実施形態では有害性を含まない。すなわち、グルシコフオートマトンを介してのパターンの有害性解消を確認することができる。
【0076】
【0077】
図８を参照すると、拡張文法を含まないグルシコフオートマトンに文字列（ａ）ａ０、（ｂ）ａａ０、（ｃ）ａａａ０に対するスペンサーアルゴリズムを行った結果を表現したものであり、観察を介してＲｅＤｏＳの原因になる一致確認時間の指数的増加が表れることを確認することができる。すなわち、拡張文法が含まれなかった有害パターンによるＲｅＤｏＳ発生を確認することができる。
【0078】
【0079】
正規表現式が拡張文法を含んでいない場合、クラシカルマッチングアルゴリズムを使用する。当該アルゴリズムは、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮する。全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合、受諾経路が存在すると判断する。
【0080】
図９を参照すると、拡張文法を含まないＮＦＡに基づいてａｂａｂと一致を確認する過程を確認することができる。
【0081】
【0082】
拡張文法を含まないオートマトンと文字列に対してクラシカルマッチングアルゴリズムを行った結果を示したものであって、これを介してクラシカルマッチングアルゴリズムが一致確認時間の指数的増加を遮断することを確認することができる。すなわち、クラシカルマッチングを介してのパターンの有害性解消を確認することができる。
【0083】
図１１は、本発明の他の実施形態によるオートマタ処理方法の一例を示すフローチャートである。
【0084】
オートマタ処理方法は、オートマタ処理装置により行われる。
【0085】
ステップＳ１０では、正規式パターンに基づいて特定類型の非決定性有限オートマタを生成する。
【0086】
ステップＳ２０では、非決定性有限オートマタに対して文字列に対する受諾経路を確認するマッチングを行う。
【0087】
非決定性有限オートマタを生成するステップ（Ｓ１０）は、各ノードが１つの文字に対応するように変換する。非決定性有限オートマタを生成するステップ（Ｓ１０）は、正規式パターンをグルシコフ構造（Ｇｌｕｓｈｋｏｖ ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ）によってグルシコフオートマタに変換する。
【0088】
正規式パターンは、正規表現式または拡張された正規表現式で表現され、拡張された正規表現式は、キャプチャグループ、逆参照、前方探索、またはこれらの組み合わせを含む拡張文法が適用され得る。
【0089】
マッチングステップ（Ｓ２０）は、正規式パターンが拡張された正規表現式に該当するか否かによって第１のマッチングアルゴリズムまたは第２のマッチングアルゴリズムを選択的に適用する。
【0090】
マッチングステップ（Ｓ２０）は、正規式パターンが拡張文法を含むと、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる種々の次の状態のうちの１つを選択して経路を探索し、選択しなかった状態は、文字列上の位置とともに別に格納し、先に選択した状態で進んだ経路のうち、受諾経路があれば、マッチングを終了し、受諾経路を探すことができない場合に、最も最近に格納された状態と位置に基づいて新しい経路を探索する第１のマッチングアルゴリズムを適用する。
【0091】
マッチングステップ（Ｓ２０）は、正規式パターンが拡張文法を含まなければ、開始状態から出発して、各文字を介して移動できる全ての次の状態を同時に考慮し、全ての文字を消費した時点で現在状態が受諾状態を含む場合に受諾経路が存在すると判断する第２のマッチングアルゴリズムを適用する。
【0092】
オートマタ処理装置は、ハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、またはこれらの組み合わせによりロジック回路内で実現され、汎用または特定目的コンピュータを用いて実現され得る。装置は、固定配線型（Ｈａｒｄｗｉｒｅｄ）機器、フィールドプログラム可能なゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｇａｔｅ Ａｒｒａｙ、ＦＰＧＡ）、注文型半導体（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、ＡＳＩＣ）などを利用して実現される。また、装置は、１つ以上のプロセッサ及びコントローラを含むシステムオンチップ（Ｓｙｓｔｅｍ ｏｎ Ｃｈｉｐ、ＳｏＣ）で実現され得る。
【0093】
オートマタ処理装置は、ハードウェア的要素が設けられたコンピューティングデバイスまたはサーバにソフトウェア、ハードウェア、またはこれらを組み合わせる形態で搭載される。コンピューティングデバイスまたはサーバは、各種機器または有線／無線通信網と通信を行うための通信モデムなどの通信装置、プログラムを実行するためのデータを格納するメモリ、プログラムを実行して演算及び命令するためのマイクロプロセッサなどを全部または一部備えた様々な装置を意味する。
【0094】
図１１では、それぞれの過程を順次実行することを記載しているが、これは、例示的に説明したものに過ぎず、この分野の技術者であれば、本発明の実施形態の本質的な特性から逸脱しない範囲で図１１に記載された順序を変更して実行するか、または１つ以上の過程を並列的に実行するか、他の過程を追加することと様々に修正及び変形して適用可能である。
【0095】
本実施形態等による動作は、様々なコンピュータ手段を介して行われるプログラム命令形態で実現されて、コンピュータ読み取り可能な媒体に記録される。コンピュータ読み取り可能な媒体は、実行のためにプロセッサに命令語を提供するのに参加した任意の媒体を表す。コンピュータ読み取り可能な媒体は、プログラム命令、データファイル、データ構造、またはこれらの組み合わせを含む。例えば、磁気媒体、光記録媒体、メモリなどがある。コンピュータプログラムは、ネットワークで連結されたコンピュータシステム上に分散されて、分散方式にてコンピュータが読み取ることのできるコードが格納され、実行される。本実施形態を実現するための機能的な（Ｆｕｎｃｔｉｏｎａｌ）プログラム、コード、及びコードセグメントは、本実施形態が属する技術分野のプログラマー達により容易に推論され得る。
【0096】
本実施形態等は、本発明の技術思想を説明するためのものであって、このような実施形態によって本発明の技術思想の範囲が限定されるものではない。本発明と同等な範囲内にあるあらゆる技術思想は、本発明の技術範囲に含まれるものと解釈されるべきである。
【符号の説明】
【0097】
１１０ オートマタ処理装置
１２０ プロセッサ
１３０ コンピュータ読み取り可能な格納媒体
１４０ プログラム
１５０ 入出力インターフェース
１６０ 通信インターフェース
１７０ 通信バス
１２０ プロセッサ
１３０ コンピュータ読み取り可能な格納媒体
１４０ プログラム
１５０ 入出力インターフェース
１６０ 通信インターフェース
１７０ 通信バス
【図1】
【図2】
【図3】
【図4】
【図5a】
【図5b】
【図5c】
【図6】
【図7a】
【図7b】
【図7c】
【図8a】
【図8b】
【図8c】
【図9】
【図10a】
【図10b】
【図10c】
【図11】
【手続補正書】
【提出日】2021-12-21
【手続補正1】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【0025】
本発明は、下記の研究課題をもって支援を受けて出願されました。
〔この発明を支援した国家研究開発事業〕
［課題固有番号］ １７１１１２６００２
［課題番号］ ２０１８－０－００２７６－００４
［省庁名］ 科学技術情報通信部
［課題管理（専門）機関名］ 情報通信企画評価院
［研究事業名］ 情報通信放送研究開発事業
［研究課題名］ ディープラーニングに基づく悪性コードパターンルール
セット生成自動化源泉技術開発（４／５）
［寄与率］ １／２
［課題実行機関名］ 延世大学校産学協力団
［研究期間］ ２０２１．０１．０１～２０２１．１２．３１
〔この発明を支援した国家研究開発事業〕
［課題固有番号］ １７１１１２６０８２
［課題番号］ ２０２０－０－０１３６１－００２
［省庁名］ 科学技術情報通信部
［課題管理（専門）機関名］ 情報通信企画評価院
［研究事業名］ 情報通信放送研究開発事業
［研究課題名］ 人工知能大学院支援事業（１段階）（２／５）
［寄与率］ １／２
［課題実行機関名］ 延世大学校産学協力団
［研究期間］ ２０２１．０１．０１～２０２１．１２．３１
以下、本発明を説明するにあたり、関連する公知機能に対してこの分野の技術者に自明な事項であって、本発明の要旨を不要に曖昧にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略し、本発明の一部実施形態を例示的な図面を介して詳細に説明する。
〔この発明を支援した国家研究開発事業〕
［課題固有番号］ １７１１１２６００２
［課題番号］ ２０１８－０－００２７６－００４
［省庁名］ 科学技術情報通信部
［課題管理（専門）機関名］ 情報通信企画評価院
［研究事業名］ 情報通信放送研究開発事業
［研究課題名］ ディープラーニングに基づく悪性コードパターンルール
セット生成自動化源泉技術開発（４／５）
［寄与率］ １／２
［課題実行機関名］ 延世大学校産学協力団
［研究期間］ ２０２１．０１．０１～２０２１．１２．３１
〔この発明を支援した国家研究開発事業〕
［課題固有番号］ １７１１１２６０８２
［課題番号］ ２０２０－０－０１３６１－００２
［省庁名］ 科学技術情報通信部
［課題管理（専門）機関名］ 情報通信企画評価院
［研究事業名］ 情報通信放送研究開発事業
［研究課題名］ 人工知能大学院支援事業（１段階）（２／５）
［寄与率］ １／２
［課題実行機関名］ 延世大学校産学協力団
［研究期間］ ２０２１．０１．０１～２０２１．１２．３１
以下、本発明を説明するにあたり、関連する公知機能に対してこの分野の技術者に自明な事項であって、本発明の要旨を不要に曖昧にする恐れがあると判断される場合には、その詳細な説明を省略し、本発明の一部実施形態を例示的な図面を介して詳細に説明する。