본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.
저작도구에서 스크립트는 기본적인 이벤트에 대한 정의 뿐만 아니라 객체에 대한 특별한 행동을 표현하고 저작도구 전체를 동적으로 변화시킬 수 있는 특성을 가져야 한다. 본 논문에서는 스크립트에 의해서 다양한 멀티미디어 객체의 속성 및 이벤트를 정의하고 실행하기 위한 스크립트 인터프리터를 설계 및 구현하였다. 본 인터프리터에서 스크립트 소스의 분석과정과 실행 테이블 관리 방법 및 객체에 스크립트 정보 저장 방법, 그리고 사용자가 발생시키는 이벤트에 반응하여 객체가 소유하고 있는 스크립트 정보를 실행하는 과정에 대하여 논한다.
최근 청소년들의 스마트 단말 사용이 급격히 증가하면서, 스마트 단말을 통하여 유해 콘텐츠에 접근하는 비중이 점점 더 늘어나고 있다. 이에 본 논문에서는 스마트 단말에서 스트리밍 콘텐츠가 실행되는 메커니즘을 분석하고, 이를 기반으로 실행 이벤트의 연관성을 분석하여 스트리밍 콘텐츠가 재생되는 시점을 자동으로 탐지할 수 있는 방법을 제안하였다. 제안된 방법을 사용하면 스마트 단말에서 스트리밍 유해 콘텐츠를 효과적으로 차단 할 수 있을 것으로 기대된다.
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.
본 논문에서는 HPC 시스템의 에너지 효율을 향상시키기 위해 Event-driven Uncore Frequency Scaler (eUFS)라는 새로운 전력관리 메커니즘을 제안한다. eUFS는 LAPI (LLC accesses Per Instructions) 및 CPI (Clock Cycles Per Instruction)와 같은 하드웨어 이벤트를 활용하여 언코어 주파수를 동적으로 조정한다. 기준 시간을 주기로 해당 하드웨어 이벤트를 취합하고, 취합한 이벤트와 이전 언코어 주파수를 이용해 목표 언코어 주파수를 결정한다. NPB 벤치마크를 사용한 실험을 통해 본 논문에서 제안하는 UFS 메커니즘은 C/D class NPB 벤치마크에 대해 평균 6%의 에너지 소비를 감소시키는 것으로 확인되었고 실행시간 증가는 평균 2% 수준인 것으로 확인되었다.
제한된 용량의 배터리로 동작해야 하는 모바일 시스템에서는 소프트웨어 설계시 성능뿐만 아니라 전력소모도 고려해야 한다. 따라서 소프트웨어의 실행 중에 전력소모를 정확하게 예측할 수 있으면 전력과 성능을 고려한 효율적인 소프트웨어의 설계가 가능해진다. 본 논문에서는 모바일 프로세서의 전력소모 예측을 위해 정량적으로 프로세서의 동작을 분석하고 모델링 하는 통계적인 분석 방법을 제안한다. 제안된 방식은 다양한 벤치마크 프로그램들을 실행하여 프로세서의 성능 모니터링 이벤트들과 전력소모 데이터를 수집한 후 계층적 클러스터링(hierarchical clustering) 분석 등을 적용하여 서로 중복되지 않으면서 전력소모에 크게 기여하는 대표적인 성능 모니터링 이벤트들을 추출한다. 전력 예측 모델은 선택된 성능 모니터링 이벤트들이 독립변수가 되고 전력소모가 종속변수가 되는 회귀분석(regression analysis)을 수행하여 개발한다. 전력 예측 모델은 Intel XScale 아키텍처 기반의 PXA320 모바일 프로세서에 적용하여 평균 4% 이내의 에러율로 전력소모를 예측할 수 있음을 보인다.
Background: This study assessed the postoperative analgesic efficacy and safety of the quadratus lumborum block (QLB) in pediatric patients. Methods: Electronic databases were searched for studies comparing the QLB to conventional analgesic techniques in pediatric patients. The primary outcome was the need for rescue analgesia 12 and 24 hours after surgery. Secondary outcomes covered the Face-Legs-Activity-Cry-Consolability Scale (FLACC) scores at various time points; parental satisfaction; time to the first rescue analgesia; hospitalization time; block execution time; block failure rates, and adverse events. Results: Sixteen randomized controlled trials were analyzed involving 1,061 patients. The QLB significantly reduced the need for rescue analgesia both at 12 and 24 hours after surgery (12 hours, relative risk [RR]: 0.45; 95% confidence interval [CI]: 0.01, 0.88; 24 hours, RR: 0.51; 95% CI: 0.31, 0.70). In case of 24 hours after surgery, type 1 QLB significantly reduced the need for rescue analgesia (RR: 0.56; 95% CI: 0.36, 0.76). The QLB also exhibited lower FLACC scores at 1 hour (standardized mean difference [SMD]: -0.87; 95% CI: -1.56, -0.18) and 6 hours (SMD: -1.27; 95% CI: -2.33, -0.21) following surgery when compared to non-QLB. Among QLBs, type 2 QLB significantly extended the time until the first rescue analgesia (SMD: 1.25; 95% CI: 0.84, 1.67). No significant differences were observed in terms of parental satisfaction, hospitalization time, block execution time, block failure, or adverse events between QLB and non-QLB groups. Conclusions: The QLB provides non-inferior analgesic efficacy and safety to conventional methods in pediatric patients.
최근 스마트 단말을 통한 유해 콘텐츠의 보급이 확산되면서 스마트 단말에서 유해 콘텐츠를 차단하기 위한 소프트웨어의 필요성이 증가하고 있다. 이에 본 논문에서는 안드로이드 기반 스마트 단말에서 실행 이벤트의 분석을 통하여 유해 콘텐츠를 탐지 할 수 있는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 안드로이드기반 스마트 단말에서 스트리밍 서비스가 실행되는 구조 및 관련 실행 이벤트들의 연관성을 분석하였으며, 분석 결과를 토대로 스마트 단말에서 유해 콘텐츠의 실행 여부를 판단할 수 있는 소프트웨어를 개발하였다.
멀티 스레드 프로그램의 수행 중에 발생하는 자료경합과 원자성 위배 등과 같은 동시성 오류는 스레드들의 비결정적 수행으로 인해 다양한 수행 순서를 고려해야 하고 재생산 또한 어렵기 때문에 디버깅하기 어렵고 귀찮은 오류로 잘 알려져 있다. 이러한 자료경합을 디버깅하기 위해서는 스레드의 수행 순서와 메모리 접근 및 동기화 정보 등과 같은 프로그램의 수행 중에 발생한 정보를 수집 및 분석해야 한다. 본 논문에서는 멀티 스레드 프로그램의 수행 중에 벡터 클록 시스템을 기반으로 스레드의 병행성과 접근사건들 간의 순서관계를 생성 및 유지함으로써 정확하면서도 효율적인 감시와 분석이 가능한 도구인 VcTrace를 제시한다. 제시된 감시 도구를 사용하여 멀티 스레드 기반의 응용 프로그램을 대상으로 수행 중 발생한 스레드와 접근사건 등의 정보를 감시 및 유지하고, 자료경합을 탐지하는 기술과 접목하여 실용성을 분석한다.
사이버 공격으로 인한 국가, 기업 등의 피해를 막기 위해 공격자의 접근을 사전에 감지하는 이상 탐지 기술이 꾸준히 연구되어왔다. 외부 혹은 내부에서 침입하는 공격들을 즉각적으로 막기 위해 실행시간의 감축과 오탐지 감소는 필수불가결하다. 본 연구에서는 공격 이벤트의 유형과 빈도가 이상 탐지 정탐률 향상 및 오탐률 감소에 영향을 미칠 것으로 가설을 세우고, 검증을 위해 Los Alamos National Laboratory의 2015년 로그인 로그 데이터셋을 사용하였다. 전처리 된 데이터를 대표적인 이상행위 탐지 알고리즘에 적용한 결과, 공격 이벤트 유형과 빈도를 동시에 적용한 특성을 사용하는 것이 이상행위 탐지의 오탐률과 수행시간을 절감하는데 매우 효과적임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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