In this paper, we propose a method to detect and block Meltdown malicious code which is increasing rapidly using dynamic sandbox tool. Although some patches are available for the vulnerability of Meltdown attack, patches are not applied intentionally due to the performance degradation of the system. Therefore, we propose a method to overcome the limitation of existing signature detection method by using machine learning method for infrastructures without active patches. First, to understand the principle of meltdown, we analyze operating system driving methods such as virtual memory, memory privilege check, pipelining and guessing execution, and CPU cache. And then, we extracted data by using Linux strace tool for detecting Meltdown malware. Finally, we implemented a decision tree based dynamic detection mechanism to identify the meltdown malicious code efficiently.
While cloud services are expanding, many users are having difficulty in adopting cloud services. This is because there is no information as to which cloud services can be trusted by users. loud service level agreement (Cloud SLA) is an agreement between cloud service providers and cloud service consumers using qualitative and quantitative indicators including quality and performance, etc. of cloud services. In this study, we propose a framework for cloud SLA that can be applied to the domestic cloud industry to improve service levels for cloud service providers and to protect users and also derive the detailed components of cloud SLA applicable to the domestic cloud industry using the proposed framework. Through this result, it is expected that the government will utilize the policy to enhance the reliability between cloud service providers and users under "the Act on the Development of Cloud Computing and Protection of Users", and eventually to activate cloud services by improving the quality and performance level of domestic cloud services and building a user trust.
We examined refractive error, the corrected visual acuity, phoria and fusional reserve of 114 healthy myopes and hyperopia who had no strabismus, no ocular and physical diseases. We evaluated the occurrence of asthenopia according to phoria and fusional reserve. 41 out of 114 subjects which exophoria was 69% and esophoria was 5.5%, orthophoria was 26% made a complaint against asthenopia. The subjects who had exophoria of $0-6{\Delta}$ in the range of normal state was 61.4%, while the subjects who had exophoria of $7{\Delta}$ or more in the range of abnormal state was 38.6%. Reducing fusional reserve was associated with increasing phoria. The fusional reserve twice or more than phoria were 27.2%, and twice or under were 72.8%. Futhermore, AC/A ratio for heterophoria was found from 1.0 to 12.6 and its relationship to asthenopia of phoria could not be determined.
In recent years, small and medium-sized businesses are rapidly changing to an industrial structure where process/quality/energy data aggregates can be automatically or real-time to achieve global competitiveness. In particular, real-time information analysis produced in the production process of small businesses is evolving into a new process process that analyzes, predicts, prescribes and implements significant performance of small businesses. In this paper, we propose a platform-building model that can transform the automated production information system of small businesses into big data so that they can upgrade data that is generated by small businesses. The proposed model has the capability to support operational efficiency (consulting and training) and strategic decision making of small businesses by utilizing a variety of data on the basic information of products produced by small businesses for data collection by smart SMEs. In addition, the proposed model is characterized by close cooperation between small and medium-sized businesses with different regional characteristics and areas of information sharing and system linkage.
The purpose of this study is to investigate the relationship between university students' interest in appearance management and various forms of appearance management behaviors converged with beauty trends. The questionnaire was distributed for 15 days from April 15 to 30, 2018 to the students in the G district. The data of 267 students who explained and agreed on the purpose and method of the study were analyzed using SPSS 18. University students' interest in appearance management showed a difference of interest according to university students, male and female students in body composition management, skin care, hair care, and cosmetics use management except for interest in health care. In addition, students with a high level of interest in managing cosmetics use had a positive effect on the degree of interest in managing cosmetics usage in fashion styles, cosmetics style, skin care, and body management behavior factors that were converged with trends. And negative (-) influence on the use of health equipment. Based on the study of the trend management behaviors of college students, I will expect to utilize the reference materials for new product development research of the beauty industry and will continue to study the new management mode of appearance management.
This study thus set out to analyze relations among appearance satisfaction, social competence, and interpersonal abilities and provide basic data to improve interpersonal abilities. For these purposes, the study collected data with a questionnaire and analyzed total 223 questionnaires. We collected the data from December 3 to 7, 2018. The study analyzed relations among social competence, interpersonal abilities, and appearance satisfaction and found that social competence had positive correlations with interpersonal abilities and appearance satisfaction, which indicates that higher social competence leads to better interpersonal relationships and higher appearance satisfaction.
This study is to help maintain the identity of traditional Korean culture and develop fashion culture products by applying images and composition forms of traditional lattice patterns for vest designs. Lattice can be distinguished as a shape created through intersecting vertical and horizontal lines, in the form of oblique lines in vertical and horizontal structures, and in the form of an oblique line. Lattice patterns represent the overall unity and order as well as the beauty of small spaces created by simple lines. Traditional lattice patterns of the Joseon Dynasty were examined theoretically through the literature. Based on theoretical grounds, there is study illustrates vest designs using Adobe Illustrator CS6 as well as works on a 3D virtual costume using CLO Trial 4.2, a 3D virtual dressing system of CLO Virtual Fashion. This study developed an easy to wear vest design categorized as clothes for both men and women. The geometric formality of the lattice pattern has been applied to fashion culture products. In this study, the design was developed focusing on lattice, kotsal (flower pattern), sosulbitsal (diagonal), sotdaesal, tisal (horizontal & vertical). This study can be used as basic data in the domestic fashion cultural product market that can help maintain the originality of Korean culture in the global era that also assists in the successful promotion of Korean culture and traditions.
As the development of modern society progresses rapidly, the technologies of society as a whole are progressing and becoming more advanced. Especially in the field of security, more sophisticated and intelligent attacks are being created. Meanwhile, damaging situations are becoming several times larger than before Therefore, it is necessary to re-classify and enhance the existing classification system. It is required to minimize the intrusion damage by actively responding to intelligent intrusions by applying this classification scheme to currently operating intrusion detection systems. In this paper, we analyze the intrusion type caused by intelligent attack We propose a new classification scheme for intrusion situations to guarantee the service safety, reliability, and availability of the target system, We use this classification model to lay the foundations for the design and implementation of a smart intrusion cognitive system capable of early detection of intrusion, the damages caused by intrusion, and more collections active response.
The purpose of this study was to compare the life satisfaction of smokers and non - smokers among rural elderly people and to provide a balanced understanding of smoking rather than prejudice about smoking. To do this, we selected 10 S-eup sites as a sample and conducted a life satisfaction survey of 100 smokers and 100 nonsmokers among the elderly aged 65 years and over, and compared the differences in psychological life satisfaction among these groups. The results showed that smokers were significantly more satisfied with mental life satisfaction, enjoyment of life, participation in social activities and loneliness than non - smokers. These results suggest that elderly people aged 65 and over in rural areas are exposed to smoking habits for at least 3,40 years. The results of this study are expected to help the elderly living in aging society to understand the cigarette smokes correctly. In the future study, Research is expected to be active.
The purpose of this study is to verify whether the data measured by the researcher and the smart shoe sensor data are the same or similar by performing the 6 - minute walking test and time up and go test after putting smart shoes on a normal person. Ten normal adult males participated. After wearing smart shoes, they performed a 6-minute walk test and a time up and go test. The results of this experiment show that the accuracy of the current sensor is high. The difference in the distance of the 6-minute walking test is that the difference is because the turning point, which is not calculated in the actual 30-m track, measures the distance. From this point of view, it can be seen that smart shoes measure more accurate distance and it is expected that various tests will be possible through smart sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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