KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.1
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pp.396-413
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2017
Dynamically checking the integrity of software at run-time is always a hot and difficult spot for trusted computing. Control-flow integrity is a basic and important safety property of software integrity. Many classic and emerging security attacks who introduce illegal control-flow to applications can cause unpredictable behaviors of computer-based systems. In this paper, we present a software-based approach to checking violation of control flow integrity at run-time. This paper proposes a high-performance and low-overhead software control flow checking solution, control flow checking at virtual edges (CFCVE). CFCVE assigns a unique signature to each basic block and then inserts a virtual vertex into each edge at compile time. This together with insertion of signature updating instructions and checking instructions into corresponding vertexes and virtual vertexes. Control flow faults can be detected by comparing the run-time signature with the saved one at compile time. Our experimental results show that CFCVE incurs only 10.61% performance overhead on average for several C benchmark programs and the average undetected error rate is only 9.29%. Compared with previous techniques, CFCVE has the characteristics of both high fault coverage and low memory and performance overhead.
The clustering environment with heterogeneous workstations provides the cost effectiveness and usability for executing applications in parallel. Load balancing is considered a necessary feature for a cluster of heterogeneous workstations to minimize the turnaround time. Previously, static load balancing that assigns a predetermined weight for the processing capability of each workstation, or dynamic approaches which execute a benchmark program to get relative processing capability of each workstation were proposed. The execution of the benchmark program, which has nothing to do with the application being executed, consumes the computation time and the overall turnaround time is delayed. In this paper, we present efficient methods for task distribution and task migration, based on the relative load index. We designed and implemented a load balancing system for the clustering environment with heterogeneous workstations. Turnaround times of our methods and the round-robin approach, as well as the load balancing method using a benchmark program, were compared. The experimental results show that our methods outperform all the other methods that we compared.
The parallel Monte Carlo electron and photon transport (PMCEPT) code [Kum and Lee, J. Korean Phys. Soc. 47, 716 (2006)] for calculating electron and photon beam doses has been developed based on the three dimensional geometry defined by computed tomography (CT) images and implemented on the Beowulf PC cluster. Understanding the limitations of Monte Carlo codes is useful in order to avoid systematic errors in simulations and to suggest further improvement of the codes. We evaluated the PMCEPT code by comparing its normalized depth doses for electron and photon beams with those of MCNP5, EGS4, DPM, and GEANT4 codes, and with measurements. The PMCEPT results agreed well with others in homogeneous and heterogeneous media within an error of $1{\sim}3%$ of the dose maximum. The computing time benchmark has also been performed for two cases, showing that the PMCEPT code was approximately twenty times faster than the MCNP5 for 20-MeV electron beams irradiated on the water phantom. For the 18-MV photon beams irradiated on the water phantom, the PMCEPT was three times faster than the GEANT4. Thus, the results suggest that the PMCEPT code is indeed appropriate for both fast and accurate simulations.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.29
no.3
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pp.62-69
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2006
Vehicle routing problem with time windows is determined each vehicle route in order to minimize the transportation costs. All delivery points in geography have various time restriction in camparision with the basic vehicle routing problem. Vechicle routing problem with time windows is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a heuristic method which combines guided local search with a tabu search in order to minimize the transportation costs for the vehicle routing assignment and uses ILOG programming library to solve. The computational tests were performed using the benchmark problems.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.14
no.1
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pp.101-107
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2014
This paper presents an efficient distributed recommendation system using clustering collaborative filtering algorithm in distributed computing environments. The system was built based on Hadoop distributed computing platform, where distributed Min-hash clustering algorithm is combined with user based collaborative filtering algorithm to optimize recommendation performance. Experiments using Movie Lens benchmark data show that the proposed system can reduce the execution time for recommendation compare to sequential system.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.40
no.11
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pp.54-61
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2003
In this paper, an efficient non-scan design-for-testability (DFT) method for controller circuits is proposed. The proposed method always guarantees a short test pattern generation time and complete fault efficiency. It has a lower area overhead than full-scan and other non-scan DFT methods and enables to apply test patterns at-speed. The proposed method also shortens the test application time through a test pattern re-ordering procedure. The efficiency of the proposed method is demonstrated using well known MCNC'91 FSM benchmark circuits.
Khan, Wahab;Daud, Ali;Alotaibi, Fahd;Aljohani, Naif;Arafat, Sachi
ETRI Journal
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v.42
no.1
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pp.90-100
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2020
Named entity recognition (NER) continues to be an important task in natural language processing because it is featured as a subtask and/or subproblem in information extraction and machine translation. In Urdu language processing, it is a very difficult task. This paper proposes various deep recurrent neural network (DRNN) learning models with word embedding. Experimental results demonstrate that they improve upon current state-of-the-art NER approaches for Urdu. The DRRN models evaluated include forward and bidirectional extensions of the long short-term memory and back propagation through time approaches. The proposed models consider both language-dependent features, such as part-of-speech tags, and language-independent features, such as the "context windows" of words. The effectiveness of the DRNN models with word embedding for NER in Urdu is demonstrated using three datasets. The results reveal that the proposed approach significantly outperforms previous conditional random field and artificial neural network approaches. The best f-measure values achieved on the three benchmark datasets using the proposed deep learning approaches are 81.1%, 79.94%, and 63.21%, respectively.
Hadoop is becoming widely adopted in scientific and commercial areas as an open-source distributed data processing framework. Recently, for real-time processing and analysis of data, an attempt to apply high-performance computing technologies to Hadoop is being made. In this paper, we have expanded the Hadoop Filesystem library to support Lustre, which is a popular high-performance parallel distributed filesystem, and implemented the Hadoop MapReduce execution environment over the Lustre filesystem. We analysed Hadoop MapReduce over Lustre by using Hadoop standard benchmark tools. We found that Hadoop MapReduce over Lustre execution has a performance 2-13 times better than a typical Hadoop MapReduce execution.
Journal of the military operations research society of Korea
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v.24
no.2
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pp.117-129
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1998
This study is concerned with developing a heuristic for a web-based vehicle routing problem using mixed genetic algorithm(VRPMGA) which determines each vehicle route in order to minimize the transportation costs, subject to meeting the demands of all delivery points. VRP is known to be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristics are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a mixed genetic algorithm by partitioned strategy which can give a good solution in comparatively brief time. The good features of the VRPMGA are, fristly, the ability of early convergence and, secondly, the capability of producing multiple, alternative, and near-optimal solutions. The VRPMGA is a useful algorithm that can be appliable to VRP and TSP. Finally, the computational test were performed using the benchmark problems and the proposed heuristic is compared with the other existing algorithms (COSA). The result of computational tests shows that proposed heuristic gives good solutions, in much shorter time, which are same as the best known solutions in the pervious research.
Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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v.22
no.3
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pp.325-336
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1996
This study is concerned with developing a heuristic for the vehicle routing problem(VRP) which determines each vehicle route in order to minimize the transportation costs, subject to meeting the demands of all delivery points. VRP is known 10 be NP-hard, and it needs a lot of computing time to get the optimal solution, so that heuristic are more frequently developed than optimal algorithms. This study aims to develop a heuristic which can give a good solution in comparatively brief time. Finally, the computational tests were performed using the benchmark problems and the proposed heuristic is compared with the other existing algorithms. The result of computational tests shows that the proposed heuristic gives good solutions, in much shorter time, which are not 1% more expensive than the best known solutions, which are same as the best known solutions in the previous researches.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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