본 논문에서는 컴퓨터 시스템에서 침입 감지 시스템을 설계함에 있어서 사용될 수 있는 새로운 방법인 Event Sequence Tracking 방법을 제안하였다. Event Sequence Tracking 방법에서는 컴퓨터 시스템의 공격방법을 크게 두가지로 분류한다. 첫번째는 일련의 시스템 명령어를 이용한 공격방법이고 두번째는 침입자 자신이 만들었거나 다른 사람으로부터 얻은 프로그램을 이용하는 방법이다. 첫번째 공격방법에 대한 감지방법은 시스템을 공격할 때 사용한 일련의 시스템 명령어들을 감사 데이타를 분석하여 찾아내고 이 결과를 기존에 알려진 공격 시나리오들과 비교하여 침입자를 찾아내는 방식이다. 두번째 공격방법에 대한 감지 방법은 보안 관리자가 정해놓은, 시스템에서 일반 사용자가 할 수 없는 행위에 관한 보안 정책에 따라 Key-Event 데이타 베이스를 만들고 여기에 해당하는 event의 집합을 감사 데이타에서 찾아내는 방법이다. Event Sequence Tracking 방법은 Rule-based Penetration Identification 방법의 일종으로서 시스템의 공격방법을 분류하여 컴퓨터 시스템에의 침입을 효과적으로 감지할 수 있다는 것과 rule-base의 생성과 갱신을 함에 있어서 보다 간단하게 할 수 있다는 장점을 갖는다.
시간 속성을 갖는 이벤트 집합에서 동일한 이벤트 타입에 대한 이벤트 시퀀스는 하나의 이벤트로 요약될 수 있다. 그러나 정의된 시간 간격이 경과된 후 발생된 이벤트 타입은 하나 이상의 독립된 서브 이벤트 시퀀스로 요약하는 것이 바람직하다. 본 논문은 Allen의 시간 관계 대수에 기반하여 인터벌 이벤트를 요약하고, 요약된 인터벌 이벤트들로부터 인터벌 연관 규칙을 찾아내는 새로운 시간 데이터 마이닝 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 독립적인 서브 시퀀스 개념을 도입하고 인터벌 이벤트 사이의 연관 규칙을 탐사함으로써 질적으로 우수한 정보를 제공한다.
Railway risk is evaluated by a method of linking event trees and fault trees as the general PSA(Probabilistic Safety Assessment) model for the risk assessment of complex systems. Accident scenarios causing undesirable events are modeled by event trees comprised of several accident sequences. Each branch located in the accident progression of the event tree is modeled by an fault tree or can be represented by some value too simply. We usually evaluate the frequency of the whole sequence by adding them after calculating the frequency of each sequence at a time. However, since there are quite a number of event trees and fault trees in the railway risk assessment model, the number of sequence to evaluate increases and preparation for the risk assessment costs much time all the more. Also, it may induce errors when analysts perform the work of quantification. Therefore, the systematic maintenance and control of event trees and fault trees will be essential for the railway risk assessment. In this paper we introduce an integrated assessment method using one-top model and develop a risk assessment tool for the maintenance and control of the railway risk model.
일반적으로 모바일 단말용 시뮬레이터에서는 이벤트 발생 순서에 따라 로그 파일에 저장된 이벤트를 다시 단말의 응용 SW로 주입하여 자동적으로 응용 SW를 시험하게 된다. 그러나 동일한 이벤트라도 추출 계층에 따라 모바일 단말용 시뮬레이터의 성능이 달라질 수 있다. 그리고, 복수 개의 응용이 동시에 수행하는 환경에서는 응용에서 추출된 이벤트들의 순서가 시스템 상태에 따라 변경될 수 있다. 즉, 동일한 응용들을 동일한 순서로 수행하더라도 시스템의 상태에 따라 이벤트의 발생순서가 변경되어 어떤 경우에는 오류가 발생하고, 어떤 경우에는 정상적으로 동작하는 경우가 발생한다. 이러한 응용 SW 오류는 디버깅하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 응용 및 커널/미들웨어 계층에서 발생하는 이벤트들을 분석하여, 이들 이벤트들을 재편집함으로써 다양한 응용의 실행상태를 확인할 수 있으며, 또한 각 이벤트들이 응용, 커널 및 미들웨어 계층에 미치는 영향을 효율적으로 파악할 수 있는 이벤트 배열/편집기를 설계 및 구현하였다.
The YGN Units 3&4 plant conditions during shutdown operation were reviewed to identify the possible event scenarios following the loss of shutdown cooling (SDC) event. For the five cases of typical reactor coolant system (RCS) configurations under the worst event sequence, such as unavailable secondary cooling and no RCS inventory makeup, the thermal hydraulic analyses were performed using the RELAP5/MOD3.2 code to investigate the plant behavior following the event. The thermal hydraulic analyses include the estimation of time to boil, time to core uncovery, and time to core heat up to determine the containment closure time to prevent the uncontrolled release of fission products to atmosphere. The result indicates that the containment closure is recommended to be achieved within 42 minutes after the loss of SDC for the steam generator (SG) inlet plenum manway open case or the large cold leg open case under the worst event sequence. The containment closure time is significantly dependent on the elevation and size of the opening and the SG secondary water level condition. It is also found that the containment closure needs to be initiated before the boiling time to ensure the survivability of the workers in the containment. These results will provide useful information to operators to cope with the loss of SDC event.
In operating distributed systems, proactive management is one of the major concerns for better quality of service and future capacity planning. In order to handle this management problem effectively, it is necessary to analyze performances of the distributed system and events generated by components in the system. This paper provides a rule-based event parsing engine for proactive management. Our event parsing engine uses object hooking-based and event-token approaches. The object hooking-based approach prepares new conditions and actions in Java classes and allows dynamically exchange them as hook objects in run time. The event-token approach allows the event parsing engine consider a proper sequence and relationship among events as an event token to trigger an action. We analyze the performance of our event parsing engine with two different implementations of rule structure; one is table-based and the other is tree-based.
화력발전소를 기동하기 위해서는 수많은 기기조작들이 수동 및 자동으로 또한 순차적 및 병렬로 정확하게 진행되어야 한다. 따라서 발전소의 기동 중 긴박하게 이루어지는 수많은 기기 조작들이 모두 제대로 진행되고 있는지의 여부를 실시간으로 감시하는 일은 매우 복잡하고 긴장을 요하는 임무(task)이다. 본 논문에서는 화력 발전소의 기동시퀀스의 정상 진행 여부를 효과적으로 감시하기 위하여 Event Sequence Monitoring Graph(ESMG)라는 자료구조(Data Structure)를 제안하고 그 구현 기법에 대하여 논하고자 한다. 제안하된 ESMG는 용량 500MW 급의 국내 전형적인 표준형 화력발전소의 주 급수펌프 시스템의 기동 시퀀스의 진행 감시에 적용하기 위한 예를 들었으며 향후 유용하게 활용될 수 있는 가능성을 보였다.
본 논문은 형식 기술 기법 중의 하나인 LOTOS 명세로부터 적합성 시험 시퀀스를 자동 생성하는 방법을 기술한다. 전체적인 시스템 구현을 위해 현재까지 연구된 여러가지 알고리즘들을 응용하여 적용하였고, 또 Rural Chinese Postman tour 개념을 개선한 후 적용하였다. 통신 프로토콜에 대한 LOTOS 명세로부터 CAESAR 도구의 Petri-net을 통한 시뮬레이션 기능을 이용하여 해당상태 천이 그래프를 생성하고, 얻어진 상태 천이 그래프에 대해 적합성 시험 시퀀스를 생성하기 위해 주어진 그래프의 각 상태에 대한 유일한 시퀀스인 UE sequence(Unique Event sequence)를 정의하였다. 또한 이러한 UE 시퀀스가 존재하지 않는 상태에 대해서는 부분 UE sequence(Partial UE sequence) 및 signature를 정의하였고, 또 이러한 특성 시퀀스에 대한 경험적 연구 결과를 정리하였다. 한편, 최적의 시험 시퀀스 생성을 위해 얻어진 특성 시퀀스들을 Rural Chinese Postman tour 개념에 적용하는 방법론에 대해서도 제시하였다. 또 생성된 적합성 시험 시퀀스의 오류 판단 영역 예측 방법 및 과정과 결과에 대해서도 기술하였고, 얻어진 시험 시퀀스를 표준 시험 표준기법인 TTCN으로의 변화 방법론도 제시하였다. 마지막으로 제안된 생성방법론에 대한 프로토타입은 실제 통신 프로토콜에 적용하기 위해 실질적인 많은 부분을 고려하면서 실행시험 스우트 생성을 위해 구현되었고, 이 프로토타입은 지능망이나 PCS 또는 ATM 프로토콜을 위한 적합성 시험 목적으로 사용될 수 있다.
본 고에서는 비디오로부터 coherent story를 학습하여 비디오 스토리를 재현할 수 있는 스토리 학습/재현 프레임워크를 제안한다. 이를 위해 연속 이벤트 순서를 감독학습 정보로 사용함으로써 각 에피소드들이 은닉 공간 상에서 궤적 형태를 가지도록 유도하여, 순서정보와 의미정보를 함께 다룰 수 있는 복합된 표현 공간을 구축하고자 한다. 이를 위해 유아용 비디오 시리즈를 학습데이터로 활용하였다. 이는 이야기 구성의 특성, 내러티브 순서, 복잡도 면에서 여러 장점이 있다. 여기에 연속 이벤트 임베딩을 반영한 인코더-디코더 구조를 구축하고, 은닉 공간 상의 시퀀스의 모델링에 양방향 LSTM을 학습시키되 여러 스텝의 서열 데이터 생성을 고려하였다. '뽀롱뽀롱 뽀로로' 시리즈 비디오로부터 추출된 약 200 개의 에피소드를 이용하여 실험결과를 보였다. 실험을 통해 에피소드들이 은닉공간에서 궤적 형태를 갖는 것과 일부 큐가 주어졌을 때 스토리를 재현하는 문제에 적용할 수 있음을 보였다.
Park, Jaejin;Grajal-Puche, Alejandro;Roh, Nam-Ho;Park, Il-Kook;Ra, Nam-Yong;Park, Daesik
Journal of Ecology and Environment
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제45권1호
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pp.10-16
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2021
Background: Ranavirus is an emerging infectious disease which has been linked to mass mortality events in various amphibian species. In this study, we document the first mass mortality event of an adult population of Dybowski's brown frogs (Rana dybowskii), in 2017, within a mountain valley in South Korea. Results: We confirmed the presence of ranavirus from all collected frogs (n = 22) via PCR and obtained the 500 bp major capsid protein (MCP) sequence from 13 individuals. The identified MCP sequence highly resembled Frog virus 3 (FV3) and was the same haplotype of a previously identified viral sequence collected from Huanren brown frog (R. huanrenensis) tadpoles in South Korea. Human habitat alteration, by recent erosion control works, may be partially responsible for this mass mortality event. Conclusion: We document the first mass mortality event in a wild Korean population of R. dybowskii. We also suggest, to determine if ranavirus infection is a threat to amphibians, government officials and researchers should develop continuous, country-wide, ranavirus monitoring programs of Korean amphibian populations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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