배의 방사 소음을 이용하여 배를 탐지하는 데는 협대역 톤을 추정하는 방법과 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법이 있다. 그 중에서 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법을 데몬 신호 처리법이라고 한다. 본 논문에서는 데몬 처리를 위해서 압출 센싱 기법을 자기 상관기 필터 뱅크에 적용한 기법을 제안한다. 그리고 합성된 신호와 실제 신호를 바탕으로 기존 방법들과 비교하여 기본 주파수 신호를 우수하게 추정할 뿐만 아니라 기존 방법에 비해서 짧은 신호 길이를 사용해도 우수한 성분 추정 성능을 할 수 있음을 보인다.
배의 방사 소음을 이용하여 배를 탐지하는 데는 협대역 톤을 추정하는 방법과 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법이 있다. 그 중에서 광대역 신호에 내포된 주기성 신호를 추정하는 방법을 데몬 신호 처리법이라고 한다. 본 논문에서는 데몬 처리를 위해서 자기 상관기를 적용한 필터 뱅크를 기법을 제안한다. 그리고 합성된 신호와 실제 신호를 바탕으로 기존 방법들과 비교하여 기본 주파수 신호를 우수하게 추정할 뿐만 아니라 여러 고차 하모닉 성분들도 잘 추정하여 기본 주파수 추정의 신뢰성도 높일 수 있음을 보인다.
Cavitation is a phenomenon caused by vapour cavities that is produced in rapid pressure changes. When the cavitation happened, the sound pressure level of a underwater radiated noise is increased rapidly. As a result, it can increase the probability of the identification or classification of a our warship's acoustic signature by an enemy ship. However, there is a problem that it is hard to precisely detect the occurrence of a cavitation noise. Therefore, this paper presents recent improvements in terms of the cavitation noise measurement by using continuous wavelet transform and DEMON(Detection of Envelope Modulation on Noise) signal processing. Then, we present that the suggested scheme is more suitable for detecting the cavitation than existing algorithms.
안드로이드 플랫폼은 리눅스 2.6 커널을 기반으로 강력한 운영체제와 포괄적 라이브러리, 멀티미디어 환경, 사용자 인터페이스, 폰 애플리케이션 등을 제공한다. 안드로이드는 개방형 운영체제이기 때문에, 어느 벤더기기에든 탑재가 가능하다. 현재 스마트폰뿐만 아니라 넷북, 네비게이션, 카 PC, 태블릿 PC, 산업용 PC 등 여러 분야에서 사용되고 있다. 안드로이드를 다른 기기에 탑재하거나 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재하려면 많은 어려움이 따른다. 본 논문에서는 하드웨어 장치에서 발생한 데이터가 최상위 애플리케이션까지 전달되는 과정과 안드로이드 플랫폼이 하드웨어 디바이스를 관리하는 체계를 분석하고, WiFi 디바이스를 탑재하는 절차를 안드로이드 및 드라이버 컴파일 환경구축, 커널에서 WiFi 사용을 위한 프로토콜 지원, WiFi 디바이스를 커널에 탑재, 안드로이드 플랫폼에 디바이스 드라이버 등록, WiFi 관리서비스 데몬(wpa_supplicant)과 IP 할당서비스 데몬(dhcpcd) 등록, 데몬(wpa_supplicant)과 HAL의 통신을 위한 소켓 생성으로 제시하고 있다. 실험에서는 본 논문에서 제시한 방법을 이용하여 ARM 계열과 X-86 계열의 안드로이드 플랫폼에 WiFi 디바이스를 탑재했다. 안드로이드 플랫폼에 디바이스 탑재 시에는 안드로이드의 소프트웨어 계층을 이해하는 것이 매우 중요하며, 이러한 경험은 안드로이드 플랫폼에 새로운 디바이스를 탑재할 때에도 많은 도움이 될 것이다.
현재 PVM은 네트워크를 통해 워크스테이션을 연동시키는데 이용되는 미들 웨어이다. PVM의 로컬 태스크끼리의 메시지 교환 시에는 좋은 성능을 보이지만, 리모트 호스트사이에서의 메시지 교환에서의 성능은 로컬 태스크만큼 좋지 못하다. 이를 개선하기 위해서, PVM에서 한 워크스테이션내의 데몬 태스크와 일반 태스크, 네트워크 카드가 모두 공유하는 공유메모리와 고속 네트워크 카드인 미러넷 카드를 이용해, 다가올 초고속통신망에서 적용되기 위한 새로운 모델을 제시하고, 기존 모델과 비교한다.
In this paper, we propose mechanism of system call control, monitor, and manage by user level, and for this purpose we propose the mechanism using system call intercept and a logging system. Proposed mechanism is more convenient in that there is no necessity for modification of linux source code, so general users can actively apply and modify. As an application model for the mechanism, we can explain for the Daemon Process Protection System which can have a complete control on system daemon processes.
회선분배장치를 제어관리하는 W/S의 Daemon 중에서 Event 처리를 담당하는 EvtProc Daemon의 경우를 들어 효율적인 부하 분산 알고리즘을 제안하였다. 본 논문에서는 대량의 Event 발생 시 담당 프로세스가 연속적으로 fork, exec 하지 않고 일정시간 대기함으로써 fork와 exec의 오버헤드를 줄이고 같은 Op Code의 연이은 Even 발생에 대기중인 프로세스가 이를 처리함으로써 더욱더 오버헤드를 줄일 수 있다. 그리고 Event를 처리하는 Child 생성에 있어 주 Child가 부하분산을 담당하게 함으로써 효율적이고 안정적으로 관리할 수 있는 방안을 제시하였다.
전력관리는 시스템의 성능 저하를 최소화 하면서 전력 소모를 최소화 하기 위한 기술로써 하드웨어 별로 구현이 되어야 한다. 본 논문은 ARM 9 기반의 플랫폼 상에서 디바이스별 또는 시스템 전체 레벨에서의 전력관리를 수행할 수 있도록 하기 위한 기반 작업과 시스템의 상태를 주기적으로 모니터링 하는 데몬 및 사용자 인터페이스를 구현한 내용을 기술하였다.
유닉스에서 구동되는 중요한 프로세스가 임의의 사용자나 프로세스에 의해 강제로 종료되는 것을 방지하며, 또한 프로세스의 구동 상태를 감시하여 프로세스의 비정상적인 종료가 발견될 때 이를 대체할 새로운 프로세스를 구동 시켜주는 기능을 제공함으로써, 유닉스 시스템의 안정성 및 항상성을 높여주는 기능을 제공하는 유닉스 프로세스 보호 시스템에 관한 것이다. 이는 데몬 방식의 프로세스 모니터링 및 보호 기능뿐 아니라, 커널 수준에서 시그널을 발생하는 시스템 호출을 감시하고 제어함으로써, 견고하게 중요한 프로세스를 보호할 수 있다.
본 논문은 생물 조기 경보 시스템을 구현하기 위한 방법을 제안한다. 이 시스템은 모니터링 데몬을 이용해 간헐적으로 데이터 사건을 생성하고, 이 데이터 집합으로부터 특징 매개변수들을 추출한다. 특징 매개변수는 6개의 변수(x/y 축 좌표, 거리, 절대 거리, 각도, 프랙털 차원)를 가지고 유도된다. 특히 프랙털 이론을 사용해 제안 알고리즘은 입력된 특징들이 독성 환경에 있는지 아닌지의 유기물 특성을 정의한다. 추출된 특징 데이터를 학습하기 위한 적절한 알고리즘을 위해 기계학습 분야에서 널리 쓰이는 확장된 학습 알고리즘(UChoo)을 사용한다. 그리고 본 알고리즘은 특징 집합들이 모니터링 데몬에 의해 주기적으로 추가된다는 BEWS의 특징을 극복하기 위해 확장된 데이터 표현 방법을 이용하는 학습 방법을 포함한다. 이 알고리즘에서 결정트리 분류기는 확장된 데이터 표현에서 가중치 매개변수를 사용하는 부류 분포 정보를 정의 한다. 실험 결과들은 제안된 BEWS가 환경적인 독성을 탐지하는데 이용 될 수 있음을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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