• Journal of Information Processing Systems
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• 제7권1호
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• pp.173-186
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• 2011

Due to the disadvantages of signature-based computer virus detection techniques, behavior-based detection methods have developed rapidly in recent years. However, current popular behavior-based detection methods only take API call sequences as program behavior features and the difference between API calls in the detection is not taken into consideration. This paper divides virus behaviors into separate function modules by introducing DLLs into detection. APIs in different modules have different importance. DLLs and APIs are both considered program calling resources. Based on the calling relationships between DLLs and APIs, program calling resources can be pictured as a tree named program behavior resource tree. Important block structures are selected from the tree as program behavior features. Finally, a virus detection model based on behavior the resource tree is proposed and verified by experiment which provides a helpful reference to virus detection.

• 융합보안논문지
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• 제13권6호
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• pp.3-9
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• 2013

정보통신 환경의 급변과 더불어 정보 사회의 기반이 되는 네트워크도 다양한 기술의 발전과 더불어 기존의 고정된 형태에서 벗어나 대용량의 다양한 데이터를 유연하게 전송할 수 있는 능동 가변형으로 진화하고 있다. 더불어 다양한 사용자들의 요구사항을 반영하기 위해 차세대 전달망은 DWDM 전송 시스템과 OXC 로 재구성이 쉬운 동적인 망을 형성하고, 이후에 ROADM/PXC를 기반으로 하는 동적으로 망을 관리하고 제어할 수 있는 GMPLS 기술을 도입하여 망을 운용하는 형태로 발전하고 있다. 본 논문에서는 이러한 차세대 네트워크에서 경로계산을 위해 IETF 제안한 Path Computation Element (PCE) 프로토콜을 구현하기 위한 전체 S/W 구성 및 기능 블록들을 제안하였고, 상위 계층에서 PCE 프로토콜을 사용할 때 필요한 API를 제안하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제2권2호
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• pp.83-91
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• 2007

본 논문은 RFID 기술을 이용한 물류 유통환경에서 차량 정보를 효과적으로 저장, 관리 할 수 있는 PML 서버를 개발하는 것을 목적으로 한다. PML 서버는 RFID 태그 및 리더에서 전송되는 각 차량의 EPC 코드에 대한 차량의 정적 정보 및 동적 정보를 XML 스키마로 표현하여 실시간으로 기록관리 하는 서버로서, RFID 미들웨어인 SAVANT로부터 정보를 전달받아, 차량정보 관리 응용시스템에 데이터를 전달하는 핵심 정보서비스 기능으로, 주요 개발 내용은 EPC 데이터 레지스트리, 질의 처리기, 데이터 변환기, 차량 제품 및 인스턴스 데이터 저장기, 시스템 관리도구 및 응용 API 등으로 구성된다. 구현한 RFID 기반의 PML 기술을 활용하여 차량 관련 정보를 통합 관리하여 사업자와 고객에게 이익을 주는 모델은 제시할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.250-252
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• 2015

다양한 분야에서 활발히 연구되는 빅 데이터와 최근 이슈가 되고 있는 딥러닝(Deep-learning) 등은 컴퓨터공학 분야뿐만 아니라 다양한 분야와 접목하여 이에 대한 관심이 증가하고 있다. 대규모 클러스터를 통하여 빅데이터와 딥러닝 같은 계산 집약적인(computational-intensive) 작업을 빠르게 처리할 수 있다. 하지만 대규모 클러스터의 잦은 유휴상태는 클러스터의 활용률은 매우 낮아지게 한다. 본 논문에서는 작업 실행 시간 개선과 클러스터 활용 효율성을 향상시키는 HTCondor 클러스터를 위한 동적 자원 스케줄링 기법을 제안한다. 동적으로 자원 할당을 위해 가상머신으로 HTCondor 클러스터 환경을 구성하였으며, 가상머신의 관리를 위해 OpenStack을 사용하였다. OpenStack기반 HTCondor 클러스터 환경에서 HTCondor Python API와 OpenStack Python API를 사용하여 우리가 제안하는 동적 자원 스케줄링 기법을 구현하였으며, 실험을 통해 제안하는 기법의 성능 및 실현 가능성을 확인하였다.

• Steel and Composite Structures
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• 제42권2호
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• pp.209-219
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• 2022

Offshore platforms in seismically active areas must be designed to survive in the face of intense earthquakes without a global structural collapse. This paper scrutinizes the seismic performance of a newly designed and established jacket type offshore platform situated in the entrance of the Gulf of Suez region based on the API-RP2A normalized response spectra during seismic events. A nonlinear finite element model of a typical jacket type offshore platform is constructed taking into consideration the effect of structure-soil-interaction. Soil properties at the site were manipulated to generate the pile lateral soil properties in the form of load deflection curves, based on API-RP2A recommendations. Dynamic characteristics of the offshore platform, the response function, output power spectral density and transfer functions for different elements of the platform are discussed. The joints deflection and acceleration responses demands are presented. It is generally concluded that consideration of the interaction between structure, piles and soil leads to higher deflections and less stresses in platform elements due to soil elasticity, nonlinearity, and damping and leads to a more realistic platform design. The earthquake-based analysis for offshore platform structure is essential for the safe design and operation of offshore platforms.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.49-62
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• 2023

There has been a rapid increase in the creation and alteration of new malware samples which is a huge financial risk for many organizations. There is a huge demand for improvement in classification and detection mechanisms available today, as some of the old strategies like classification using mac learning algorithms were proved to be useful but cannot perform well in the scalable auto feature extraction scenario. To overcome this there must be a mechanism to automatically analyze malware based on the automatic feature extraction process. For this purpose, the dynamic analysis of real malware executable files has been done to extract useful features like API call sequence and opcode sequence. The use of different hashing techniques has been analyzed to further generate images and convert them into image representable form which will allow us to use more advanced classification approaches to classify huge amounts of images using deep learning approaches. The use of deep learning algorithms like convolutional neural networks enables the classification of malware by converting it into images. These images when fed into the CNN after being converted into the grayscale image will perform comparatively well in case of dynamic changes in malware code as image samples will be changed by few pixels when classified based on a greyscale image. In this work, we used VGG-16 architecture of CNN for experimentation.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권5호
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• pp.1489-1515
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• 2022

The number of interconnected real-world devices such as sensors, actuators, and physical devices has increased with the advancement of technology. Due to this advancement, users face difficulties searching for the location of these devices, and the central issue is the findability of Things. In the WoT environment, keyword-based and geospatial searching approaches are used to locate these devices anywhere and on the web interface. A few static methods of indexing and ranking are discussed in the literature, but they are not suitable for finding devices dynamically. The authors have proposed a mechanism for dynamic and efficient searching of the devices in this paper. Indexing and ranking approaches can improve dynamic searching in different ways. The present paper has focused on indexing for improving dynamic searching and has indexed the Things Description in Solr. This paper presents the Things Description according to the model of W3C JSON-LD along with the open-access APIs. Search efficiency can be analyzed with query response timings, and the accuracy of response timings is critical for search results. Therefore, in this paper, the authors have evaluated their approach by analyzing the search query response timings and the accuracy of their search results. This study utilized different indexing approaches such as key-words-based, spatial, and hybrid. Results indicate that response time and accuracy are better with the hybrid approach than with keyword-based and spatial indexing approaches.

• 한국지반공학회논문집
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• 제35권6호
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• pp.39-48
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• 2019

본 연구는 원심모형실험을 이용해 건조 사질토 지반에 근입된 모노파일의 수평 반복하중에 대한 거동을 연구하였다. 실험에 사용된 지반 시료는 상대밀도 80%에서 마찰각이 $38^{\circ}$인 건조 주문진 표준사를 사용했다. 실험 과정은 우선 반복하중의 크기를 결정하기 위해 정적 하중 실험을 수행하여 극한하중을 결정하였다. 이를 통해 도출된 극한 하중 값의 30%, 50%, 80%, 120%을 반복하중의 값으로 결정하였고, 반복횟수는 100회로 수행되었다. 이 결과를 통해 실험 반복하중 p-y 곡선을 산정하였고 도출된 하중 별 최대 지반반력점들을 이용하여 깊이 별 반복하중 p-y 중추곡선을 도출하였다. 이를 기존 p-y 곡선과 비교 결과, 동일 깊이에서 초기기울기가 API(1987) p-y 곡선보다 과소평가 되었으며, 극한지반반력은 과대평가되었다. 또한, 동적 p-y 곡선과 비교하였을 때, 동일 깊이에서의 반복하중 p-y 중추곡선의 초기기울기와 지반반력이 작게 평가되었다. 이는 말뚝이 받는 하중 조건에 따라 p-y 곡선을 다르게 적용해야 할 것으로 판단된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.58-72
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• 2003

자바 언어에서 new라는 키워드로 생성된 객체들은 C나 C++언어에서의 free 또는 delete와 같은 키워드를 사용하지 않고 자바가상머신의 쓰레기 수집기에 의하여 자동적으로 관리 (유지 또는 제거) 되어진다. 따라서. 응용프로그래머는 메모리 관리에 대한 부담을 전혀 가지지 않고 프로그래밍을 할 수 있다는 장점이 있다. 그러나, 쓰레기 수집기는 자체 실행시간 오버헤드로 인하여 자바가상머신의 성능을 저하시킨다. 이러한 점을 개선하기 위하여, 본 논문에서는 쓰레기 수집기를 사용하는 자바환경에서 프로그래머가 최소한의 프로그래밍 오버헤드를 가지고 명시적으로 객체를 수거함으로 쓰레기 수집기의 실행시간 오버헤드를 줄일 수 있는 방안을 제시한다. 이를 위하여, 제안된 기법에서는 자바 어플리케이션이 순수 자바로 자성된 API를 호출하고, 이것이 다시 가상머신의 종속적인 루틴을 호출함으로써 자바가 가지는 이식성을 그대로 유지하도록 하였다. 다시 말하면 어플리케이션 수행의 안정성은 유지하면서 프로그래머가 단순히 API만을 호출함으로 자바가상머신의 성능향상을 이룰 수 있게 하였다. 마크-수거(Mark-and-Sweep) 알고리즘에 제안한 방법을 적용한 결과 쓰레기 수집기만으로 작동되는 경우의 객체수거 시간에 비해 최저 10%에서 최고 52% 이상의 수행시간 향상을 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.1277-1284
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• 2023

본 논문에서는 소비자들이 편의점에서 진행 중인 행사상품에 대해 접근하기 쉬운 웹페이지를 제작하였다. 제작하는 과정에서 행사상품의 데이터를 추출하는 두 가지 크롤링 방식인 정적 크롤링과 동적 크롤링을 비교 및 활용하였다. 정적 크롤링은 홈페이지에서 정적인 데이터를 수집하는 추출 방식이고 동적 크롤링은 웹 페이지에서 동적으로 생성되는 페이지의 데이터를 수집하는 추출하는 방식이다. 두 크롤링에 대한 비교를 통해 행사상품 데이터를 추출하는 데에 있어 어떤 크롤링 방식이 더 효과적인 방식인지에 대해 연구하였다. 그 중 효과적인 정적 크롤링을 이용해 웹 페이지를 제작하였으며, 소비자들이 더 손쉽게 확인할 수 있도록 1+1, 2+1 상품들을 카테고리화 하였고 검색기능을 넣어 웹페이지를 제작하였다.