• 한국항행학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.72-78
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• 2016

리눅스는 초창기부터 사용자 패스워드의 암호화를 위해 해시 알고리즘인 MD-5를 사용해 왔다. 최근 보안성이 강화된 패스워드 관리가 요구되면서 엔터프라이즈 리눅스 시스템에서는 MD-5보다 더욱 높은 신뢰성을 보이는 SHA-512 알고리즘을 사용하고 있다. 본 논문에서는 해시 및 암호화 알고리즘의 특징에 대해 비교 분석하고, 리눅스 사용자 정보의 관리 체제에 대해 알아본다. 이러한 분석을 기반으로 사용자 패스워드에 적용된 해시 알고리즘의 보안성에 대해 분석하고, 추가적으로 Apache, PHP, MySQL과 같은 공개 소프트웨어 파일 검증에 사용되는 해시 알고리즘 적용 사례를 분석한다. 마지막으로 관련 보안 도구인 John The Ripper를 분석하여 사용자 패스워드 관리를 통한 시스템 보안 강화 방법을 제시한다.

• Journal of Astronomy and Space Sciences
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• 제34권2호
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• pp.119-125
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• 2017

We retrieved rotational temperatures from emission lines of the OH airglow (8-3) band in the sky spectra of the Sloan digital sky survey (SDSS) for the period 2000-2014, as part of the astronomical observation project conducted at the Apache Point observatory ($32^{\circ}N$, $105^{\circ}W$). The SDSS temperatures show a typical seasonal variation of mesospheric temperature: low in summer and high in winter. We find that the temperatures respond to solar activity by as much as $1.2K{\pm}0.8K$ per 100 solar flux units, which is consistent with other studies in mid-latitude regions. After the seasonal variation and solar response were subtracted, the SDSS temperature is fairly constant over the 15 year period, unlike cooling trends suggested by some studies. This temperature analysis using SDSS spectra is a unique contribution to the global monitoring of climate change because the SDSS project was established for astronomical purposes and is independent from climate studies. The SDSS temperatures are also compared with mesospheric temperatures measured by the microwave limb sounder (MLS) instrument on board the Aura satellite and the differences are discussed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제55차 동계학술대회논문집 25권1호
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• pp.15-16
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• 2017

IoT 시대가 도래함에 따라 실시간으로 대규모 데이터가 발생하고 있으며 이를 효율적으로 처리하고 활용하기 위한 분산 처리 및 기계 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 아파치 스파크는 RDD 기반의 인 메모리 처리 방식을 지원하는 분산 처리 플랫폼으로 다양한 기계 학습 라이브러리와의 연동을 지원하여 최근 차세대 빅 데이터 분석 엔진으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 아파치 스파크 기반 기계 학습 라이브러리 성능 비교를 통해 아파치 스파크와 연동 가능한 기계 학습라이브러리인 MLlib와 아파치 머하웃, SparkR의 데이터 처리 성능을 비교한다. 이를 위해, 대표적인 기계 학습 알고리즘인 나이브 베이즈 알고리즘을 사용했으며 학습 시간 및 예측 시간을 비교하여 아파치 스파크 기반에서 실시간 데이터 처리에 적합한 기계 학습 라이브러리를 확인한다.

• 임상간호연구
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• 제19권2호
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• pp.265-274
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• 2013

Purpose: The aim of this study was to determine the risk factors contributed to unplanned readmission to intensive care unit (ICU) and to investigate the prediction model of unplanned readmission. Methods: We retrospectively reviewed the electronic medical records which included the data of 3,903 patients who had discharged from ICUs in a university hospital in Seoul from January 2011 to April 2012. Results: The unplanned readmission rate was 4.8% (n=186). The nine variables were significantly different between the unplanned readmission and no readmission groups: age, clinical department, length of stay at 1st ICU, operation, use of ventilator during 24 hours a day, APACHE II score at ICU admission and discharge, direct nursing care hours and Glasgow coma scale total score at 1st ICU discharge. The clinical department, length of stay at 1st ICU, operation and APACHE II score at ICU admission were the significant predictors of unplanned ICU readmission. The predictive model's area under the curve was .802 (p<.001). Conclusion: We identified the risk factors and the prediction model associated with unplanned ICU readmission. Better patient assessment tools and knowledge about risk factors could contribute to reduce unplanned ICU readmission rate and mortality.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.573-576
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• 2018

아파치 카프카(Apache Kafka)는 데이터 스트림을 실시간 전달하는 분산 메시지 큐잉 플랫폼이다. 카프카는 대다수의 실시간 처리 응용에 사용되는데, 흔히 데이터 스트림의 발생지와 실시간 처리 시스템 사이(입력) 또는 실시간 처리 시스템과 처리 결과의 목적지 사이(출력)에 배치된다. 분산 기술을 도입한 카프카는 다른 메시지 큐잉 기술에 비해 대용량 데이터 스트림을 더욱 빠르게 전달 할 수 있다는 장점을 갖는다. 하지만, 카프카에 적재되는 데이터 스트림의 양과 실시간 처리 응용의 수가 증가할수록 메시지 지연시간은 매우 높아질 수 밖에 없다. 본 논문은 이러한 카프카의 메시지 지연 문제를 해결하고자 카프카의 로드 쉐딩 엔진을 제안한다. 로드 쉐딩의 세 가지 필수적인 결정에 따라, 제안하는 로드 쉐딩 엔진은 카프카의 프로뷰서에서 지연시간이 기준치를 초과할 경우 일부 메시지 전송을 제한하여 지연시간을 줄인다. 실제 실시간 처리 응용으로 실험한 결과, 단일/다중 데이터 스트리 모두 로드 쉐딩이 바르게 작동하여 지연시간이 지속적으로 증가하지 않고 오르내림이 반복되는 추세를 보였다. 본 연구는 데이터 스트림의 입출력을 카프카로 관리하는 실시간 처리 응용에 로드 쉐딩 기법을 적용한 첫 번째 시도로서, 앞으로 데이터 스트림 처리에 사용될 의미 있는 연구라 사료된다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.443-454
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• 2019

In recent years, there has been active research on a recommender system that considers three or more inputs in addition to users and goods, making it a multi-dimensional array, also known as a tensor. The main issue with using tensor is that there are a lot of missing values, making it sparse. In order to solve this, the tensor can be shrunk using the tensor decomposition algorithm into a lower dimensional array called a factor matrix. Then, the tensor is reconstructed by calculating factor matrices to fill original empty cells with predicted values. This is called tensor reconstruction. In this paper, we propose a user-based Top-K recommender system by normalized PARAFAC tensor reconstruction. This method involves factorization of a tensor into factor matrices and reconstructs the tensor again. Before decomposition, the original tensor is normalized based on each dimension to reduce overfitting. Using the real world dataset, this paper shows the processing of a large amount of data and implements a recommender system based on Apache Spark. In addition, this study has confirmed that the recommender performance is improved through normalization of the tensor.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1446-1465
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• 2022

Diversified SaaS applications allow users more choices to use, according to their own preferences. However, the diversification of SaaS applications also makes it impossible for users to choose the best one. Furthermore, users can't take advantage of the functionality between SaaS applications. In this paper, we propose a platform that provides an SaaS mashup service, by extracting interoperable service functions from SaaS-based applications that independent vendors deploy and supporting a customized service recommendation function through log data binding in the cloud environment. The proposed SaaS mashup service platform consists of a SaaS aggregation framework and a log data binding framework. Each framework was concreted by using Apache Kafka and rule matrix-based recommendation techniques. We present the theoretical basis of implementing the high-performance message-processing function using Kafka. The SaaS mashup service platform, which provides a new type of mashup service by linking SaaS functions based on the above technology described, allows users to combine the required service functions freely and access the results of a rich service-utilization experience, using the SaaS mashup function. The platform developed through SaaS mashup service technology research will enable various flexible SaaS services, expected to contribute to the development of the smart-contents industry and the open market.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권2호
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• pp.19-27
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• 2023

In recent times, an exponential increase in Internet traffic has been observed as a result of advancing development of the Internet of Things, mobile networks with sensors, and communication functions within various devices. Further, the COVID-19 pandemic has inevitably led to an explosion of social network traffic. Within this context, considerable attention has been drawn to research on network traffic analysis based on machine learning. In this paper, we design and develop a new machine learning framework for network traffic analysis whereby normal and abnormal traffic is distinguished from one another. To achieve this, we combine together well-known machine learning algorithms and network traffic analysis techniques. Using one of the most widely used datasets KDD CUP'99 in the Weka and Apache Spark environments, we compare and investigate results obtained from time series type analysis of various aspects including malicious codes, feature extraction, data formalization, network traffic measurement tool implementation. Experimental analysis showed that while both the logistic regression and the support vector machine algorithm were excellent for performance evaluation, among these, the logistic regression algorithm performs better. The quantitative analysis results of our proposed machine learning framework show that this approach is reliable and practical, and the performance of the proposed system and another paper is compared and analyzed. In addition, we determined that the framework developed in the Apache Spark environment exhibits a much faster processing speed in the Spark environment than in Weka as there are more datasets used to create and classify machine learning models.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.329-330
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• 2020

본 논문에서는 Azure 클라우드 플랫폼의 가상서버 호스팅을 이용해 데이터 수집 환경을 구축하고, Azure에서 제공하는 자동화된 기계학습(Automated Machine Learning, AutoML)을 기반으로 데이터 분석 방법에 관한 연구를 수행했다. 가상 서버 호스팅 환경에 LAMP(Linux, Apache, MySQL, PHP)를 설치하여 데이터 수집환경을 구축했으며, 수집된 데이터를 Azure AutoML에 적용하여 자동화된 기계학습을 수행했다. Azure AutoML은 소모적이고 반복적인 기계학습 모델 개발을 자동화하는 프로세스로써 기계학습 솔루션 구현하는데 시간과 자원(Resource)를 절약할 수 있다. 특히, AutoML은 수집된 데이터를 분류와 회귀 및 예측하는데 있어서 학습점수(Training Score)를 기반으로 보유한 데이터에 가장 적합한 기계학습 모델의 순위를 제공한다. 이는 데이터 분석에 필요한 기계학습 모델을 개발하는데 있어서 개발 초기 단계부터 코드를 설계하지 않아도 되며, 전체 기계학습 시스템을 개발 및 구현하기 전에 모델의 구성과 시스템을 설계해볼 수 있기 때문에 매우 효율적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 NPU(Neural Processing Unit) 학습에 필요한 데이터 수집 환경에 관한 연구를 수행했으며, Azure AutoML을 기반으로 데이터 분류와 회귀 등 가장 효율적인 알고리즘 선정에 관한 연구를 수행했다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제56권6호
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• pp.600-610
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• 2004

연구배경 : 혈중 BNP 의 측정은 간단한 혈액검사로 바로 시행할 수 있고 우심부하의 정도에 비례하여 증가하므로, 혈액 검사 당시의 혈역학적 상태를 잘 반영할 수 있다. 이에 저자들은 급성 악화로 응급실에 내원한 만성폐쇄성폐질환 환자의 혈역학적 불안정 정도가 환자의 예후와 상관이 있을 것으로 생각하였고, 이를 반영하는 지표로 혈중 BNP 검사를 이용하였다. 대상 및 방법 : 2002년 6월부터 2003년 12월까지 본원 응급실을 통해 만성폐쇄성폐질환의 급성악화로 입원한 환자 중 응급실 내원 당시 혈중 BNP 검사를 시행 받았던 환자를 대상으로 하여 입원 중이나 퇴원 후 24시간 이내에 사망한 환자와 생존한 환자를 두군으로 나누고 후향적으로 비교하였다. 결 과 : 다중회귀분석상 생존군과 사망군간에는 $FEV_1$(% of predicted), APACHE II score, BNP 수치만이 의미 있는 차이를 보였다(p=0.043, 0.025, 0.024). ROC curve 상 BNP 88pg/mL 이상에서 사망을 예측하는 민감도는 90%, 특이도는 75%를 보였고, BNP 88pg/mL를 기준으로 사망에 대한 Fisher's exact test를 시행하였을 때 교차비는 21.2였다. 결 론 : 본 연구 결과 혈중 BNP 값은 만성폐쇄성폐질환의 급성 악화 시에 예후를 예측할 수 있는 인자일 가능성이 있으며, 내원 당시 BNP 값이 높은 환자들에 대한 적극적인 처치가 필요할 것으로 사료되었다.