Kernel-based mean-shift object tracking has gained more interests nowadays, with the aid of its feasibility of reliable real-time implementation of object tracking. This algorithm calculates the best mean-shift vector based on the color histogram similarity between target model and target candidate models, where the color histograms are usually produced after uniform color-space quantization for the implementation of real-time tracker. However, when the image of target model has a reduced contrast, such uniform quantization produces the histogram model having large values only for a few histogram bins, resulting in a reduced accuracy of similarity comparison. To solve this problem, a non-uniform quantization algorithm has been proposed, but it is hard to apply to real-time tracking applications due to its high complexity. Therefore, this paper proposes a fast non-uniform color-space quantization method using the histogram equalization, providing an adjusted histogram distribution such that the bins of target model histogram have as many meaningful values as possible. Using the proposed method, the number of bins involved in similarity comparison has been increased, resulting in an enhanced accuracy of the proposed mean-shift tracker. Simulations with various test videos demonstrate the proposed algorithm provides similar or better tracking results to the previous non-uniform quantization scheme with significantly reduced computation complexity.
Traditional technologies that are used to improve the performance of hard disk drives show many negative cases if they are applied to solid state drives (SSD). Access time and block sequence in hard disk drives that consist of mechanical components are very important performance factors. Meanwhile, SSD provides superior random read performance that is not affected by block address sequence due to the characteristics of flash memory. Practically, it is recommended to disable prefetching if a SSD is installed in a personal computer. However, this paper presents a combinational method of a prefetching scheme and a memory management that consider the internal structure of SSD and the characteristics of NAND flash memory. It is important that SSD must concurrently operate multiple flash memory chips. The I/O unit size of NAND flash memory tends to increase and it exceeded the block size of operating systems. Hence, the proposed prefetching scheme performs in an operating unit of SSD. To complement a weak point of the prefetching scheme, the proposed memory management scheme adaptively evicts uselessly prefetched data to maximize the sum of cache hit rate and prefetch hit rate. We implemented the proposed schemes as a Linux kernel module and evaluated them using a commercial SSD. The schemes improved the I/O performance up to 26% in a given experiment.
The virtual memory system in 4.4 BSD operating systems exploits a clustering scheme to reduce disk I/Os in paging out (or flushing) modified pages that are intended to be replaced in order to make free rooms in memory. Upon the page out of a victim page, the scheme stores a cluster (or group) of modified pages contiguous with the victim in the virtual address space to swap disk at a single disk write. However, it fails to find large clusters of contiguous pages if applications change pages not adjacent with each other in the virtual address space. To address the problem, we propose a new clustering scheme called Multiple-Object Clustering (MOC), which together stores multiple clusters in the virtual address space at a single disk write instead of paging out the clusters to swap space at separate disk I/Os. This multiple-cluster transfer allows the virtual memory system to significantly decrease disk writes, thus improving the page-out performance. Our experiments in the FreeBSD 6.2 show that MOC improves the execution times of realistic benchmarks such as NS2, Scimark2 SOR, and nbench LU over the traditional clustering scheme ranging from 9 to 45%.
The demand for large-scale storage systems has continued to grow due to the emergence of multimedia, social-network, and big-data services. In order to improve the response time and reduce the load of such large-scale storage systems, DRAM-based in-memory cache systems are becoming popular. However, the high cost of DRAM severely restricts their capacity. While the method of compressing cache entries has been proposed to deal with the capacity limitation issue, compression and decompression, which are technically difficult to parallelize, induce significant processing overhead and in turn retard the response time. A selective compression scheme is proposed in this paper for in-memory file system caches that rapidly estimates the compression ratio of incoming cache entries with their Shannon entropies and compresses cache entries with low compression ratio. In addition, a description is provided of the design and implementation of an in-kernel in-memory file system cache with the proposed selective compression scheme. The evaluation showed that the proposed scheme reduced the execution time of benchmarks by approximately 18% in comparison to the conventional non-compressing in-memory cache scheme. It also provided a cache hit ratio similar to the all-compressing counterpart and reduced 7.5% of the execution time by reducing the compression overhead. In addition, it was shown that the selective compression scheme can reduce the CPU time used for compression by 28% compared to the case of the all-compressing scheme.
The emerging NVMe-based multi-queue SSDs provides a high bandwidth by parallel I/O, i.e., each core performs I/O through its dedicated queue in parallel with other cores. To provide a bandwidth share for each application with I/O, a fair-share scheduler that provides a bandwidth share to each core is required. In this study, we proposed a multi-core scalable fair-queuing algorithm for multi-queue SSDs. The algorithm adopts randomization to minimize the inter-core synchronization overheads and provides a weight-proportional bandwidth share to each core. The results of our experiments indicated that the proposed algorithm gives accurate bandwidth partitioning and outperforms the existing FlashFQ scheduler, regardless of the number of cores for a Linux kernel with block-mq.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.9
no.1
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pp.79-86
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2004
In general, operating system is offering the security function of OS level to support several web services. However, it is true that security side of OS level is weak from many parts. Specially, it is needed to audit/trace function in security kernel level to satisfy security more than B2 level that define in TCSEC(Trusted Computer System Evaluation Criteria). So we need to create audit data at system call invocation for this, and do to create audit data of equal format about almost event and supply information to do traceback late. This Paper Proposes audit/trace system module that use LKM(Loadable Kernel Module) technique. It is applicable without alteration about existing linux kernel to ensure safe evidence. It offers interface that can utilize external audit data such as intrusion detection system, and also offers safe role based system that is divided system administrator and security administrator These data will going to utilize to computer forensics' data that legal confrontation is Possible.
This paper presents a robust 3D model hashing dependent on key and parameter by using heat kernel signature (HKS), which is special shape feature descriptor, In the proposed hashing, we calculate HKS coefficients of local and global time scales from eigenvalue and eigenvector of Mesh Laplace operator and cluster pairs of HKS coefficients to 2D square cells and calculate feature coefficients by the distance weights of pairs of HKS coefficients on each cell. Then we generate the binary hash through binarizing the intermediate hash that is the combination of the feature coefficients and the random coefficients. In our experiment, we evaluated the robustness against geometrical and topological attacks and the uniqueness of key and model and also evaluated the model space by estimating the attack intensity that can authenticate 3D model. Experimental results verified that the proposed scheme has more the improved performance than the conventional hashing on the robustness, uniqueness, model space.
If a file system is damaged because of the unusual system close, the system performs the consistency test using fsch and it takes long time. Especially, if it is a big file system, it will take a lot of time. The journaling file system that uses journaling technique, can reduce the restoring time because it uses meta data and it may increase the chance of restoration when restoring. The goal of this paper compared performance evaluation journaling file systems focused on the reading and writing using Iozone tool which is the kernel based benchmarking tool in linux operating system. In this paper, Ex4 which is the current basic Linux file system. is 1.28x faster than XFS file system in terms of file read performance and 1.22x faster than Ext3 file system in terms of file write performance.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.26
no.1
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pp.153-168
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2016
This paper introduces a structure, features and programming techniques for the CNG(Cryptography API: Next Generation), which is the substitution of the CAPI(Cryptography API) from Microsoft. The CNG allows to optimize a scope of functions and features because it is comprised of independent modules based on plug-in structure. Therefore, the CNG is competitive on development costs and agility to extend. In addition, the CNG supports various functions for the newest cryptographic algorithm, audit, kernel-mode programming with agility and possible to contribute for core cryptography services in a new environment. Therefore, based on these advantageous functions, we analyze the structure of CNG to extend it for the enterprise and the public office. In addition, we implement an error-detection tool for program which utilizes CNG library.
Recently, the growth of information infrastructure is getting fatter and faster. At the same time, the security accidents are increasing together. We have problem that do not handle traffic because we have the Intrusion Detection Systems in low speed environment. In order to overcome this, we need effective security analysis techniques that ran Processed data of high-capacity because high speed network environment. In this paper we proposed the Gigabit Intrusion Detection System for coordinated security function such as intrusion detection, response on the high speed network. We suggested the detection mechanism in high speed network environment that have pattern matching function based packet header and based packet data that is proceeded in system kernel area, we are shown that this mechanism was excellent until maximum 20 times than existing system in traffic processing performance.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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