본 논문은 dynamic voltage scaling (DVS)를 지원하는 휴대장치를 대상으로 하여 응용프로그램 특성에 따라 실행 중에 전력관리 기법이 다르게 적용되는 적응형 전력관리 기법에 대하여 소개한다. 본 논문의 전력관리 기법은 멀티태스킹 시스템에서 실행되는 soft real-time 프로그램의 memory subsystem 과 프로세서의 실행 시간(run time) 및 유휴 시간(idle time)을 고려하여 프로그램 실행 중에 최적의 DVS가 적용될 수 있도록 하여 전력을 관리한다. 세부적인 전력 및 실행시간 프로파일 정보를 이용할 수 있도록 adaptive power manager(APM)를 개발하여 운영체제에 연동시켰고, Post-pass 최적화기는 APM을 위한 적응형 API를 프로그램의 실행이미지에 삽입하여 실행 중 DVS가 적용되는 코드영역을 표시한다. APM은 프로그램 실행 중에 cache miss 수 등을 측정하는 CPU의 pertormance counter들을 관찰한다. Performance counter들의 값을 바탕으로 CPU와 memory 중심의 코드 영역을 구분하여 프로세서의 유휴 시간에 대한 분석을 수행하고, 표시된 코드영역들에 대한 최적정 전압과 동작 클락을 결정하여 시스템에 반영한다. 제안하는 기법의 효과를 보이기 위하여 Intel의 XScale 프로세서 상에서 동작하는 Windows CE에 본 기법을 구현하였고, 실험을 통하여 본 논문에서 제시하는 기법이 영상이나 음성 데이타를 해독하는 프로그램과 같이 정기적으로 비슷한 일을 수행하는 프로그램에서 효과적임을 알 수 있었다. 실험 결과 본 기법으로 유휴시간에 프로세서를 저전력모드로 바꾸는 기존의 고전적인 전력 관리 기법보다 전체 시스템 전력 소모를 9% 더 절약할 수 있었다. 위성영상과 DEM 개발기술이 87% 이상의 점수를 받아 가장 시장성 및 활용성이 높은 기술로 평가되었으며, 초다분광영상에 대한 기술은 70%를 겨우 넘는 수준에서 평가가 되었다. 멀티센서 공간영상정보 통합처리 기술 개발은 다목적 실용위성의 보유, 국가 NGIS 사업의 결과물이 상당히 축척이 되어 있고, 라이다(LiDAR) 기술의 도입을 위한 환경이 조성되었기에 다른 국가에 비해 멀티센서 기술의 적용과 산업화가 가시화 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 멀티센서 자료의 수급이 용이하지 못하고, 법 제도적인 한계, 시장의 성숙도가 기대이하라는 점 등의 한계를 노정하고 있다.a var. sieboldii 3. Pinus densiflora, Q. aliena, Q. acutissima, P. thunbergii, Q. acuta 4. Carpinus laxiflora, Camellia japonicas. C. tschonoskii community의 5개 그룹으로 나타났다. 하류의 부착돌말류는 상대적으로 양호한 수질을 가지고 있는 정점 1에서 다양한 생물상을, 탄천의 영향을 받는 정점 2는 상대적으로 수질이 악화되어 호오염성 종들이 높은 분포를 나타내고 있었다. 또한 부착돌말류 중 Cymbella minuta는 다른 부착돌말류에 비해 강한 오염지표성을 나타내고 있었다.p=0.000, $4.76{\pm}3.31$ vs $1.29{\pm}0.92$, p=0.000). 골전이 병소의 발생부위는 척추골이 가장 많았으며, 골반골, 늑골, 두개골, 흉골, 견갑골, 대퇴골, 쇄골, 상완골 순서였다. 두개골 전이병소에 SUVmax가 가장 높은 값을 나타내었으며, 늑골의 SUVrel가 가장 높은 값을 나타내었다. 경화성 골전이 병소가 다른 형태의 골전이
상용 난독화 도구(프로텍터)들은 소프트웨어 역공학 과정에서 프로그램의 분석을 지연시키고 방해하는 난독화 기술 및 역공학 방해(안티리버싱) 기법을 적용시킴으로써 소프트웨어의 동작 과정을 분석하는데 어려움을 발생시키는데 목적이 있다. 특히, 가상화 탐지와 안티디버깅 기능 같은 경우 분석 도구가 발견되면 정상적인 실행 흐름을 벗어나 프로그램을 종료시킨다. 본 논문에서는 상용 난독화 도구(프로텍터) 중 하나인 VMProtect 3.5.0을 통해 Debugger Detection, Virualization Tools Detection 옵션을 적용시킨 실행 파일의 안티리버싱 기법을 분석하고 Pin을 이용한 우회 방안을 제안한다. 또한, 적용된 안티리버싱 기법을 분석하는 과정에서 Amti-VM 기술과 Anti-DBI 기술에 의해 프로그램이 종료되는 문제가 발생하기 때문에 API 분석을 통해 특정 프로그램 종료 루틴을 알아내어 적용된 안티리버싱 기법의 위치를 예상하고 위치를 바탕으로 안티리버싱 기법 우회 방안 알고리즘 순서도를 작성하였다. 실험에 사용된 소프트웨어들의 버전의 차이로부터 발생하는 호환성 문제, 기법의 변화 등을 고려하여 최신 버전의 소프트웨어(VMProtect, Windows, Pin)에서 Pin 자동화 우회 코드를 작성하고 실험을 진행하여 성공적으로 우회됨을 확인하였다. 제안된 분석 방안을 개선하여 기법이 제시되지 않은 난독화 도구의 안티리버싱 기법을 분석하고 우회 방안을 찾아낼 수 있다.
초등학교 학생들에게 컴퓨터를 지도할 때 일반적으로 컴퓨터의 기능만 가르치므로 인성 교육 부재, 창의력 제한, 자기 주도적 학습 능력 부족 등 여러 가지 문제점이 발생한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 컴퓨터의 기능을 공부하면서 인성과 창의력을 기를 수 있고, 교육과정 내용을 익힐 수 있는 주제 통합 교재의 개발이 필요하다. 주제통합교재는 기능교육을 위해 교육과정을 접목하는 방법과 교육과정의 문제를 해결하기 위한 도구로 기능을 익히는 방법이 있다. 이에 맞추어 전자는 운영체제인 '윈도우 98'의 내용을 주제별로 나누어 각 주제에 맞는 인성 요소, 창의적인 요소, 그리고 교육과정 내용을 추출하여 구성을 하고, 후자는 '한글97'을 내용으로 교육과정에서 주제를 추출하여 '한글97'로 해결하는 과정으로 구성하였다. 또한 웹의 동적인 특징을 살려 상호작용이 가능한 주제 통합 교재를 개발함으로써 웹만이 갖고 있는 장점을 살려 학습할 수 있게 하였다.
PURPOSE: This study was conducted to determine the effect of dual-task training (based on the International Classification of Functioning, Disability, and Health; ICF) on walking ability and self-efficacy in individuals with chronic stroke. METHODS: 22 chronic stroke patients participated in this study. Participants were randomly allocated into either the single-task group (n=11) or the dual-task group (n=11). Both groups had physical training three a week for 4 weeks, and at a three-week follow-up. Outcome measures included the 10m walking test (10MWT), figure of 8 walk test (F8WT), dynamic gait index (DGI), and Self-efficacy scale. All data were analyzed using SPSS 18.0 for Windows. Between-group and within-group comparison were analyzed by using the Mann-Whitney U test and Wilcoxon singed-rank test respectively. RESULTS: In the dual-task group, the 10MWT, time and steps of F8WT, DGI, and self-efficacy showed significant differences between pre- and post-test (p<.05). The Changes between the pre- and post-test values of 10MWT (p<.05), DGI (p<.05), and self-efficacy scale (p<.05) showed significant differences between the dual-task group and single-task group. CONCLUSION: Participants reported improved walking ability and self-efficacy, suggesting that dual-task training holds promise in the rehabilitation of walking in chronic stroke patients. This study showed that ICF-based on a dual-task protocol contiributes to motor learning after chronic stroke.
본 논문은 호버링 무인잠수정 'NOAH'의 설계과정을 언급하였고 그 성능을 확인하기 위한 수학모델을 정립하고 실험을 실시하였다. 시뮬레이션과 수조실험을 통해 성능을 검증하였으며, 무인잠수정 NOAH의 설계목표인 자세 및 위치제어를 위한 기본실험을 실시하였다. 설계된 무인잠수정은 일반적인 ROV형태의 외형을 갖고 있으며, 이러한 외형은 NOAH의 제작목적에 따라 다양한 장비를 설치하여 실험하기가 용이하며 크기는 $0.75m{\times}0.5m{\times}0.5m$이다. 추진을 위한 450watt의 용량을 갖는 4개의 추진기가 주행방향, 횡방향, 수직방향으로 설치되어져 있고 수심을 측정하기 위한 압력센서와 방향각을 측정하기 위한 자력컴파스가 설치되었다. 잠수정의 주행을 제어하기 위해 펜티엄 III의 소형 온보드 컴퓨터에 운영체제는 윈도우 XP를 탑재하였다. 제작된 호버링 무인잠수정 NOAH는 다양한 환경에서 여러 가지 제어알고리즘을 적용하여 성능을 개선하고 실험을 하기 위한 테스트베드로 운영된다.
Kim, Tae-Youb;Cho, Seong M.;Ah, Chil Seong;Suh, Kyung-Soo;Ryu, Hojun;Chu, Hye Yong
한국진공학회:학술대회논문집
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한국진공학회 2014년도 제46회 동계 정기학술대회 초록집
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pp.232.1-232.1
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2014
The green displays are the human friendly displays, the nature friendly displays, and the economical displays. Electrochromic displays are low cost and environmental devices because they do have more choice of colours and use much less power. The elements of the electrochromic devices consist of at least two conductors, an electrochromic material and an electrolyte. The optical properties were obtained using the optical contrast between the transparency of the substrate and the coloured state of the electrochromic materials. These devices can be fully flexible and printable. Due to the characteristics of the high coloration efficiency and memory effects, the electrochromic devices have been used in various applications such as information displays, smart windows, light shutters and electronic papers. Among these technical fields switchable mirrors have been received much attention in the applicative point of view of various electronic devices production. We have developed a novel silver (Ag) deposition-based electrochromic device for the reversible electrodeposition (RED) system. The electrochromic device can switch between transparent states and mirror states in response to a change in the applied voltage. The dynamic range of transmittance percent (%) for the fabricated device is about 90% at 550 nm wavelength. Also, we successfully fabricated the large area RED display system using the parted electrochromic cells of the honey comb structure.
본 논문에서는 기존 실시간 객체행위 설계기법에 의해 개발된 객체행위챠트의 설계의미를 검증 확인하기 위한 시각적 시뮬레이션 도구를 제안한다. 이 도구의 특징은 실행 가능한 시뮬레이션 기계 즉, 확장된 유한상태기계 생성에 의한 객체들간의 동적인 상호작용을 시각적으로 시뮬레이션할 수 있게 하며, 실제 시스템 구현에 앞서 시각적 객체행위챠트에 여러 가지 논리적, 시간적 문제들을 검출할 수 있게 하는 것이다. 이를 위해, 이 도구에서는 시각적 객체행위챠트로부터 LOTOS 정형명세를 자동으로 생성한 다음 그 명세를 확장된 유한상태기계로 변환한다. 이 도구는 Visual C++ 버전 4.2로 개발되었으며, 현재 PC 윈도우95 환경에서 수행된다. 그리고, 특별히 시뮬레이션을 위해 LOTOS 정형성을 이용하였는데, 이것은 LOTOS의 통신 프로토콜 표현력이 다른 정형언어들에 비해 우수성이 있기 때문이다. 본 연구는 방법론 기반 시각모델과 정형기법 기반 시뮬레이션 기술의 연결이라는 점과 시각모델의 자동화된 검증 확인 기술의 실현이라는 점에서 기여한다.
Background and Purpose: Electroencephalogram(EEG) is a multi-scaled signal consisting of several components of time series with different origins. Recently, because of the absence of an identified metric which quantifies the complex amount of information, there are many limitations in using such a linear method. According to chaos theory, irregular signals of EEG can also result from low dimensional deterministic chaos. Chaotic nonlinear dynamics in the EEG can be studied by calculating the correlation dimension. The aim of this study is to analyze correlation between the correlation dimension of EEG and psychological Test (TCI). Methods: Before and after moxibustion treatment, EEG raw data were measured by moving windows during 15 minutes. The correlation dimension(D2) was calculated from stabilized 40 seconds in 15 minutes data. 8 channels EEG study on the Fp, F, T, P was carried out in 30 subjects. Results: Correlation analysis of TCI test is calculated with deterministic non-linear data and stochastic non-linear data. 1. Novelty seeking in temperament is positive correlated with D2 of EEG on Fp. 2. reward dependence in temperament is positive correlated with D2 of EEG on T3,T4 and negative correlated with D2 of EEG on P3,P4. 3. self directedness in character is positive correlated with D2 of EEG on F4, P3. 4. Harm avoidance is negative correlated with D2 of EEG on Fp2, T3, P3. Conclusion: These results suggest that nonlinear analysis of EEG can quantify dynamic state of brain abolut psychological Test (TCI).
PURPOSE: This study examined the effects of action observational training with acoustic stimulation (AOTA) on the balance and gait ability in stroke patients. METHODS: Forty-five chronic stroke patients were divided into three groups. The AOTA group (n = 15) received training via a video that showed a normal gait with the sound of footsteps. The action observation training (AOT) group (n = 15) received AOT without acoustic stimulation. The control group (n = 15) received physical training. Each intervention was applied once per day, three times per week for six weeks. The participants in the AOTA and AOT groups had five minutes of AOT. The participants in the all group had 20 minutes of physical training. All participants were measured using the Berg Balance Scale, the Timed Up and Go Test, the Functional Reaching Test, 10 Meter Walk Test, six Minute Walk Test, and Dynamic Gait Index. The collected data were analyzed using SPSS version 20.0 for Windows. The between- and within-group comparisons were analyzed using the one-way analysis of variance (ANOVA) test and a paired t-test, respectively. For all statistical analyses, the significance level was set to .05. RESULTS: The one-way ANOVA test identified significant differences among the measurement results of the three groups (p < .05). Post hoc analyses indicated the AOTA group to undergo more significant balance and gait changes than the control group (p < .05). CONCLUSION: The gait and balance abilities could be improved effectively for patients with stroke when action observation training and acoustic stimulation were applied simultaneously.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권8호
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pp.177-189
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2023
Malware detection is an increasingly important operational focus in cyber security, particularly given the fast pace of such threats (e.g., new malware variants introduced every day). There has been great interest in exploring the use of machine learning techniques in automating and enhancing the effectiveness of malware detection and analysis. In this paper, we present a deep recurrent neural network solution as a stacked Long Short-Term Memory (LSTM) with a pre-training as a regularization method to avoid random network initialization. In our proposal, we use global and short dependencies of the inputs. With pre-training, we avoid random initialization and are able to improve the accuracy and robustness of malware threat hunting. The proposed method speeds up the convergence (in comparison to stacked LSTM) by reducing the length of malware OpCode or bytecode sequences. Hence, the complexity of our final method is reduced. This leads to better accuracy, higher Mattews Correlation Coefficients (MCC), and Area Under the Curve (AUC) in comparison to a standard LSTM with similar detection time. Our proposed method can be applied in real-time malware threat hunting, particularly for safety critical systems such as eHealth or Internet of Military of Things where poor convergence of the model could lead to catastrophic consequences. We evaluate the effectiveness of our proposed method on Windows, Ransomware, Internet of Things (IoT), and Android malware datasets using both static and dynamic analysis. For the IoT malware detection, we also present a comparative summary of the performance on an IoT-specific dataset of our proposed method and the standard stacked LSTM method. More specifically, of our proposed method achieves an accuracy of 99.1% in detecting IoT malware samples, with AUC of 0.985, and MCC of 0.95; thus, outperforming standard LSTM based methods in these key metrics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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