Recently, HTTP Adaptive Streaming(HAS), a video streaming service over the HTTP based web platform has become common. The use of HAS service in mobile communication devices such as mobile phones and tablet PCs is rapidly expanding. This paper addresses ways to improve the quality of HAS service by enhancing the terms of viewer satisfaction. HAS systems have several internal operational processes, which can affect viewer satisfaction. Such processes include, the quality determination for the next video chunk, the TCP connections-setup procedure and the congestion control operation of the TCP. This paper proposes a transmission scheme to improve the HAS quality services over mobile web. The proposed scheme takes into consideration the past implicit communication state of the receiver's playback buffer occupancy. The results of these experiments indicate that the proposed scheme can improve the quality of HAS service from the mobile viewer's point of view.
중복 제거 파일시스템은 저장 공간 절약의 이점이 있지만, 기존 완전 삭제 도구를 이용하는 경우 여전히 지워진 블록이 복원될 우려가 있다. 본 논문에서는 FUSE(Filesystem in USErspace)를 이용하여 개발된 오픈 소스 중복 제거 파일시스템인 LessFS를 바탕으로 완전 삭제 기법을 연구하였다. 먼저 중복 제거 파일시스템에서 지워진 데이터 블록을 복구하는 취약점을 보였으며, 데이터 블록과 함께 fingerprint DB영역을 고려한 완전 삭제 기법을 제안하고 구현하였다. 성능 측정 결과 완전 삭제에 필요한 시간은 완전 삭제가 적용되지 않은 경우에 비해 60~70배 가량으로 나타났으며, 이러한 작업 수행시간의 증가는 chunk의 증가로 인한 fingerprint DB 접근에 따른 오버헤드가 큰 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 또한 chunk 크기가 65,536바이트를 넘는 경우에는 기존 파일시스템의 완전 삭제 기법보다더 좋은 완전 삭제 성능을 보였다.
중복 제거는 데이터를 효과적으로 관리하여 저장 공간의 효율성을 높이기 위한 기능이다. 중복 제거 기능이 시스템에 적용되면 저장되어 있는 파일을 청크 단위로 분할하고 중복되는 부분은 하나의 청크로만 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 하지만 중복 제거된 데이터에 대해 상용 디지털 포렌식 도구에서 파일시스템 해석을 지원하지 않으며, 도구로 추출된 원본 파일을 실행하거나 열람할 수 없는 상황이다. 따라서 본 논문에서는 중복 제거 기능을 적용할 수 있는 윈도우 서버 2012 시스템을 대상으로 청크 단위의 데이터를 생성하는 과정과 그 결과로 생성되는 파일의 구조를 분석하고, 기존 연구에서 다뤄지지 않은 청크가 압축되는 경우에 대해서도 분석결과를 도출하였다. 이러한 결과를 바탕으로 디지털 포렌식 조사에서 적용할 수 있는 수집 절차와 원본 파일로 재조합하기 위한 방법을 제시한다.
MOLAP(multi-dimensional online analytical processing)은 데이타의 다차원적 분석 기술로서, 이는 질의 처리 속도를 높이기 위해 데이타를 큐브(cube)라고 불리는 다차원 배열에 저장하고 배열 인덱스를 사용하여 데이타를 엑세스한다. 큐브는 다양한 방식으로 디스크에 저장될 수 있으며 이 때 사용되는 방식에 따라 MOLAP의 주요 연산인 슬라이스와 다이스 연산 속도가 크게 영향을 받는다. 이러한 연산들을 효율적으로 처리하기 위해 다차원 배열을 작은 크기의 청크로 나누고 이 들 중에서 희박한 청크들을 압축하여 저장하는 기법이 [1]에 제안되어 있다. 이 방식에서는 청크들을 행우선 순서로 디스크에 저장한다. 본 연구에서는 청크들을 밀도와 인접도 기준으로 배치시킴으로써 슬라이스와 다이스 연산 속도를 향상시키는 방법을 제시한다. 청크 밀도를 이용하여 청크들을 디스크 블록 경계에 가능한 한 맞추었고, Z 인덱싱을 사하여 인접한 저밀도 청크들을 군집화 함으로써 디스크 I/O의 속도를 높였다. 제안한 큐브 저장 방식은 일반적 비즈니스 데이타의 분석에 흔히 사용되는 3~5차원의 큐브 저장에 효율적이라는 것을 실험적으로 보였다.
본 논문에서는 다양한 망 환경에서 SCTP 및 TCP 프로토콜의 전송처리율(throughput) 성능을 비교 분석한다. 실험을 위해 리눅스 테스트베드를 구축하고 성능측정 변수로써 MSS(Maximum Segment Size), 전송지연, 패킷 손실률을 고려하였다. 또한, SCTP 세션의 스트림(stream) 수가 성능에 미치는 영향을 분석하였다. 실험 결과, 동일한 망 환경에서 SCTP는 TCP에 비해 $20%{\sim}50%$ 정도의 높은 처리율을 제공하는데 이는 SCTP의 고유특성인 청크번들링(chunk bundling), 2 MTU로 시작하는 혼잡윈도우, SACK 기반 오류제어 등에서 기인한다. 한편, 패킷 손실이 존재하는 망에서 SCTP는 멀티스트리밍(multi-streaming) 전송을 통해 HoLB(Head-of-Line Blocking) 현상을 효과적으로 방지할 수 있음을 확인하였다.
일반적으로 명사구는 기본명사구와 최장명사구로 분류되는데 최장명사구에 대한 정확한 식별은 문장의 전체적인 구문구조를 파악하고 정확한 지배용언을 찾아내는데 중요한 역할을 하게 된다. 본 논문에서는 확장된 청크(chunk) 개념과 다섯 개의 클래스로 세분화된 문장부호 정보를 자질로 사용한 두 단계 최장명사구 식별 기법을 제안한다. 제안한 기법은 기본모델보다 2.65% 향상된 평균 89.66%($F_1$-measure)의 우수한 성능을 보인다.
본 논문에서는 ARIRANG, HAS-160, PKC98-Hash의 단계-축소 버전에 대한 역상공격 결과를 소개한다. 이 공격에는 Aoki와 Sasaki가 SHA-0와 SHA-1의 단계-축소 버전을 공격하는데 이용한 chunk 검색 방법이 응용되었다. 본 논문에서 소개하는 공격 알고리즘들은 각각 ARIRANG, HAS-160, PKC98-Hash의 35단계, 65단계, 80단계에 대하여 전수조사보다 빠른시간내에 역상을 찾는다.
본 논문에서는 치과 상담용 챗봇을 개발하기 위해 기존의 대규모 언어 모델(LLM)과 랭체인 라이브러리를 이용하여 검색 증강 생성(RAG) 시스템을 구현하였다. 이를 위해 국내 치과 대학병원의 웹페이지 게시판에 있는 내용을 수집하고 치과 전문의의 자문과 감수를 받아 상담 데이터를 구축하였다. 입력된 상담용 데이터를 적절한 크기로 분할하기 위해 청크 크기와 각 청크의 겹치는 텍스트의 크기는 각각 1001과 100으로 하였다. 시뮬레이션 결과 검색 증강 LLM은 사용자 입력과 가장 유사한 상담 내용을 검색하여 출력하였다. 구축된 챗봇을 통해 치과 상담의 접근성과 상담 내용의 정확성을 높일 수 있음이 확인되었다.
In this paper, we study two-phase flow models. The chunk mix model of the two-phase flow equations is analyzed by a characteristic analysis. The model discussed herein has real characteristic values for all physically acceptable states and except for a set of measure zero has a complete set of characteristic vectors in state space.
RAG는 정보 검색과 셍성 모델을 결합하여 주어진 주제나 질문에 관련된 지식을 생성하는 방법이다. 본 연구는 RAG의 성능을 높이기 위해 문서 내 문장의 평균 길이에 따른 청크의 크기와 오버랩 크기를 비교하여 최적화한다. 이를 통해 참조 문서의 특징에 맞춘 RAG를 개발할 수 있고, 다양한 종류의 글에 대해 맞춤형 답변을 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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