다양한 센싱 모듈의 개발과 무선 통신 기술의 발달로 인해, 한정된 통신 능력과 제한된 연산 능력을 갖춘 다수의 센서 노드를 활용하여 무선 센서 네트워크를 구성하는 것이 가능하게 되었다. 이러한 센서 노드는 무인 환경이나 적지와 같은 환경에 배포되기 때문에 보안에 취약하다. 특히 실생활 응용에 사용될 때, 데이터가 노출되면 치명적인 피해를 입을 수 있기 때문에 보안에 대한 고려는 필수적이다. 하지만 기존 네트워크에서의 보안 기법은 센서 노드의 제한된 성능을 고려하지 않기 때문에, 무선 센서 네트워크에 적용하는 것은 한계가 있다. 이러한 점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 무선 센서의 제한된 성능을 고려한 에너지 효율적인 보안 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 원본 데이터의 해독을 어렵게 하기 위해 단-방향 해쉬 함수인 MD5를 기반으로 데이터를 변환 후, 분할하여 다중 경로를 통해 전송함으로써 보안성을 강화하는 것이 가능하다. 성능 평가 결과, 제안하는 기법은 기존 기법의 약 6%의 에너지만 소비하였다.
Since the development of Graphic Processing Unit (GPU) in 1999, the development speed of GPUs has become much faster than that of CPUs and currently, the computational power of GPUs exceeds CPUs dozens and hundreds times in terms of decimal calculations and costs much less. Owing to recent technological development of hardwares, general-purpose computing and utilization using GPUs are on the rise. Thus, in this paper, we have identified the elements to be considered for the Smart Grid Security. Focusing on a Performance Improvement of the Basic Algorithm for the Stateful Inspection to Detect DDoS Attacks using CUDA. In the program, we compared the search speeds of GPU against CPU while they search for the suffix trees. For the computation, the system constraints and specifications were made identical during the experiment. We were able to understand from the results of the experiment that the problem-solving capability improves when GPU is used. The other finding was that performance of the system had been enhanced when shared memory was used explicitly instead of a global memory as the volume of data became larger.
실시간 DBMS는 제한된 시간내에 사용자가 처리를 요청한 데이터를 가장 빠르고 안전하게 보관, 조작, 제어하는 기능을 제공해야 한다[3]. 이러한 실시간 제어 및 조작 기능을 담당하기 위하여, 실시간 DBMS 내에서 수행되는 트랜잭션에 대한 처리 과정의 상세 기록(로그)이 매우 중요하다. 본 논문에서는 이러한 기록을 기반으로 트랜잭션 로그에 대한 새로운 회복 기능을 제안한다. 본 회복 방안은 기본적으로 LIFO(Last-In-First-Out) 의 개념을 사용하였다. 제안하는 방법은 같은 속성을 가진, 연속적인 트랜잭션 로그를 효율적으로 기록, 처리 할 수 있는 방안이 될 것이다.
무선 인터넷 서비스의 꾸준한 증가에 따라 무선환경에서 PKI(Public Key Infrastructure) 서비스는 정보보호 서비스를 제공하기 위해 중요하고 기본적인 기술로 대두되고 있다. 본 논문에서는 CSMP에서 VID를 사용하여 통신의 과부하를 감소시키는 인증 방법을 제시하였다. 이는 보안과 실시간 처리, 기존 인증 방법에 대한 성능을 보장한다. 보안과 실시간에서의 성능은 인증자에 의해 인증 노드를 관리함으로써 보증되며 VID를 통해 데이터 전송량을 감소시킬 수 있었다.
In the study, Methods for operating measures in equipment security to find out dangerousness timely in the system and to need for the prevention and measures. The method for analyzing and reconstructing the causes of accident of equipment in site, and try to save the information of site in real-time and to analyze the state of equipment to look for the factors of accidents. By this analysis, one plan for efficiency of production, Equipment Fault Diagnosis Management and security is integrating and building module of using the Fuzzy Inference based on fuzzy theory. The case study is applied to the industrial electric motors that are necessarily used to all manufacturing equipment. Using the sensor for temperature is attached to gain the site information in real time and to design the hardware module for signal processing. In software, realize the system supervising and automatically saving to management data base by the algorithm based in fuzzy theory from the existing manual input system
소셜 네트워크 서비스는 사용자간의 통신수단 및 자신을 표현하는 하나의 수단으로 사용되면서 다양한 정보를 보유하고 있다. 이러한 정보들은 수사에 도움이 되는 유용한 증거로 사용 될 수 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스상에 있는 다양한 정보를 사건 수사에서 효율적으로 사용하기 위하여 소셜 네트워크 서비스를 이용하는 사용자의 스마트폰에 대한 모바일 디지털 포렌식 절차에 관한 연구를 진행하였다. 모바일 디지털 포렌식 절차 연구를 위하여 스마트폰에 저장되어 있는 소셜 네트워크 서비스 어플리케이션에 대한 DataBase 파일을 분석하여 사건 수사에 유용하게 사용할 수 있는 파일을 분류 하고 저장되어 있는 정보를 비교 분석하였다. 이를 통하여 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 환경에서 사건 수사를 위한 적합한 모바일 디지털 포렌식 절차를 제안한다.
Ahmed, Tanveer;Memon, Sajjad Ali;Hussain, Saqib;Tanwani, Amer;Sadat, Ahmed
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권8호
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pp.369-376
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2021
One of the most active areas of research in the field of affective computing and signal processing is emotion recognition. This paper proposes emotion recognition of low-resource (Sindhi) language. This work's uniqueness is that it examines the emotions of languages for which there is currently no publicly accessible dataset. The proposed effort has provided a dataset named MAVDESS (Mehran Audio-Visual Dataset Mehran Audio-Visual Database of Emotional Speech in Sindhi) for the academic community of a significant Sindhi language that is mainly spoken in Pakistan; however, no generic data for such languages is accessible in machine learning except few. Furthermore, the analysis of various emotions of Sindhi language in MAVDESS has been carried out to annotate the emotions using line features such as pitch, volume, and base, as well as toolkits such as OpenSmile, Scikit-Learn, and some important classification schemes such as LR, SVC, DT, and KNN, which will be further classified and computed to the machine via Python language for training a machine. Meanwhile, the dataset can be accessed in future via https://doi.org/10.5281/zenodo.5213073.
본 논문의 목적은 다중 생체 인식을 위하여 사용되는 다양한 정규화함수와 결합 및 패턴 분류 알고리즘들의 성능을 비교 평가하는 것이다. 이를 위하여 NIST에서 제공하는 유사도 집합인 BSSR(Biometric from Set-Releasel) 데이터베이스와 다양한 정규화함수, 결합 및 패턴 분류 알고리즘을 이용하여 실험을 수행하였으며, HTER(Half Total Error Rate)을 이용한 평가 결과를 제시하고 있다. 본 연구는 단일 데이터베이스와 평가 항목을 이용한 평가 결과를 제시함으로써 다중 생체 인식시스템의 성능 개선 연구를 위한 토대가 될 수 있다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권1호
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pp.220-225
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2021
Human population growth rate is an important parameter for real-world planning. Common approaches rely upon fixed parameters like human population, mortality rate, fertility rate, which is collected historically to determine the region's population growth rate. Literature does not provide a solution for areas with no historical knowledge. In such areas, machine learning can solve the problem, but a multitude of machine learning algorithm makes it difficult to determine the best approach. Further, the missing feature is a common real-world problem. Thus, it is essential to compare and select the machine learning techniques which provide the best and most robust in the presence of missing features. This study compares 17 machine learning techniques (base learners and ensemble learners) performance in predicting the human population growth rate of the country. Among the 17 machine learning techniques, random forest outperformed all the other techniques both in predictive performance and robustness towards missing features. Thus, the study successfully demonstrates and compares machine learning techniques to predict the human population growth rate in settings where historical data and feature information is not available. Further, the study provides the best machine learning algorithm for performing population growth rate prediction.
서비스 사업자와 통신 제조업체에 의해 선도되는 새로운 통신 패러다임은 무선 이동 통신망을 AII-IP(Internet Protocol) 망으로 빠르게 전환하도록 하고 있다. 이러한 패러다임에서 이기종망간 IP의 개방 접근성으로 인해, 가입자에 대한 인증과 세션 키를 제공하는 것이 중요한 연구 과제들 중의 하나가 되었다. 본 논문에서는 이기종 무선 이동망들의 인증 처리 절차를 소개하고, 모든 이동 망간 연동을 안전하게 지원하면서, 기존 망에 대한 인증 호환성(Backward Compatibility)을 제공하는 통합 이동 인증 서버(IMAS; Integrated Mobile Authentication Server)를 제안한다. 특별히, IMAS의 디자인에 있어서 무선 인증 상호 연동 기법, 키 관리 기법 및 극복되어야 할 쟁점 사항들을 제시한다. 세션 키를 생성하는 인증 알고리즘의 성능 결과를 분석하고 평가한다. 또한, IMAS의 실험 환경을 구축하여 성능(TPS; Transaction Per Second) 결과를 분석하며 평가한다. IMAS는 기존망의 기능과 효율에 대한 보상없이 이기종 무선 이동망 간 연동이 가능하도록 하였고, 분산된 DB(Data Base) 통합으로 인해 망간 데이터 중복성과 불일치성을 줄였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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