최근 SDN은 데이터센터 네트워크로 활발히 사용되고 있으며, 그 사용범위를 점진적으로 늘려나가고 있다. 이러한 새로운 네트워크 환경 변화와 함께, 네트워크 보안시스템을 SDN 환경 상에서 구축하는 연구들이 진행되고 있다. 특히 OpenFlow Switch의 포트를 통과하는 패킷들을 지속적으로 관찰함으로써 네트워크 플러딩 공격 등을 탐지하기 위한 시스템들이 제안되었다. 하지만 다수의 스위치를 중앙집중형 컨트롤러에서 관리하는 SDN의 특성상 지속적인 네트워크 트래픽 관찰은 상당한 오버헤드로 작용할 수 있다. 이 논문에서는 이러한 지속적인 네트워크 트래픽 관찰에 따른 오버헤드를 줄이면서도 네트워크 플러딩 공격을 효과적으로 탐지 및 방어 할 수 있는, 샘플링 기반 네트워크 플러딩 공격 탐지 및 방어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 네트워크 트래픽을 주어진 샘플링 조건에 맞추어 주기적으로 관찰하고, 샘플링 패킷들을 분석하여 네트워크 플러딩 공격을 탐지하며, 탐지된 공격을 OpenFlow Switch의 플로우 엔트리관리를 통해 능동적으로 차단하다. 네트워크 트래픽 샘플링을 위해 sFlow agent를 활용하고, 샘플링된 패킷 정보를 소프트웨어적으로 분석하여 공격을 탐지하기 위해 오픈소스 기반 IDS인 snort을 사용하였다. 탐지된 공격의 자동화된 방어 기작의 구현을 위해 OpenDaylight SDN 컨트롤러용 어플리케이션을 개발하여 적용하였다. 제안된 시스템은 OVS (Open Virtual Switch)를 활용한 로컬 테스트베드 상에서 그 동작을 검증하였고, 다양한 샘플링 조건에 따른 제안된 시스템의 성능 및 오버헤드를 분석하였다.
본 논문에서는 빠르고 정확하게 elephant flow를 발견할 수 있는 알고리즘을 제시한다. 최근 인터넷 사용자의 증가와 다양한 응용 프로그램의 등장으로 인하여, 네트워크 트래픽의 대규모화가 급속히 진행되고 있는 추세이다. 이러한 변화에 따라 네트워크 대역의 상당 부분을 점유하는 elephant flow 가 자주 발생하게 되었다. Elephant flow는 인터넷 트래픽의 관리 (management) 및 서비스 측면에서 네트워크 대역 (network bandwidth)의 불공평한 사용 문제를 유발한다. 본 논문에서는 Elephant flow를 발견하는 방법들 중 하나인 기존 Landmark-LRU 기법에 간단한 메커니즘을 추가시켜, 발견율을 크게 증가시키는 방법을 제시하였다. 그리고 제안하는 개선안을 실제 네트워크에서 추출한 트레이스 (network traces)에 적용하는 시뮬레이션을 통하여 평가하였다. 그 결과로 우리가 제시하는 개선 알고리즘이 효율적인 메모리 비용을 유지하면서 Landmark-LRU 기법보다 더 정확하게 elephant flow를 발견하는 것을 확인할 수 있었다.
Control flow errors are caused by the vulnerability of memory and result in system failure. Signature-based control flow monitoring is a representative method for alleviating the problem. The method commonly consists of two routines; one routine is signature update and the other is signature verification. However, in the existing signature-based control flow monitoring, monitoring target application is tightly combined with the monitoring code, and the operation of monitoring in a single thread is the basic model. This makes the signature-based monitoring method difficult to expect performance improvement that can be taken in multi-thread and multi-core environments. In this paper, we propose a new signature-based control flow monitoring model that separates signature update and signature verification in thread level. The signature update is combined with application thread and signature verification runs on a separate monitor thread. In the proposed model, the application thread and the monitor thread are separated from each other, so that we can expect a performance improvement that can be taken in a multi-core and multi-thread environment.
본 논문에서는 조세단계의 광류검출 알고리즘을 제안하였다. 검출된 광류 값이 2차원 공간상에서의 영상 움직임에 대하여 신뢰성 있는 근사 값을 얻을 수 있다면 이 광류의 값은 3차원에서의 물체의 움직임에 대한 정보를 역산할 수 있을 것이나 일반적으로 이는 매우 어렵다. 본 논문에서 제안한 방범은 Horn의 방법을 이용하여 광류를 일단 검출하고 이 광류 정보와 TPS를 이용하여 초기 영상을 차기 영상이 되도록 워핑한다. 워핑된 영상과 차기 영상과의 자승평균 오차가 일정 수준 이하로 될 때 까지 이 과정을 반복한다. 이 과정은 또한 저급 해상도의 영상에서 고 해상도의 영상으로 반복된다. 본 논문에서 제안한 알고리즘은 일반 동영상에서 실험하였다. 이 알고리즘은 밀한 광류를 얻을 수 있다.
A partial flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor could result in a cooling deficiency of the core. To develop a partial blockage detection system, we have studied the changes of the temperature fluctuation characteristics in the upper plenum according to changes of the t10w blockage conditions in an assembly. We analyzed the temperature fluctuation in the upper plenum with the Large Eddy Simulation (LES) turbulence model in the CFX code and evaluated its statistical parameters. Based on the results of the statistical analyses, we developed a neural network model for detecting a partial flow blockage in an assembly. The neural network model can retrieve the size and the location of a flow blockage in an assembly from a change of the root mean square, the standard deviation, and the skewness in the temperature fluctuation data. The neural network model was found to be a possible alternative by which to identify a flow blockage in an assembly of a liquid metal reactor through learning and validating various flow blockage conditions.
A biosensor with PZT piezoelectric ceramic crystal was developed for the detection of formaldehyde gas. Poled PZT piezoelectric ceramic disk was made from ZrO2, TiO2 and Nb2O5, together with the addition of PbO and polyvinyl alcohol, through various processes of mixing, calcination drying, crushing, forming, sintering, polishing, ion coating and poling. Oscillator circuit of sensor was made of operational amplifier(AD811AN). Formaldehyde dehydrogenase was immobilized onto a piezoelectic ceramic crystal, together with the cofactors, reduced glutathione and nicotinamide adenine dinucleotide. The effect of flow rate on the sensitivity was determined by varing the flow rate of carrier gas from 24.7mL/min to 111.7mL/min through detector cell. The results indicated that as the flow rate was increased, the recovery rate was increased. And a significant increase in the sensitivity was observed in enhanced flow rate of carrier gas. Frequency difference(ΔF) of immobilized PZT piezoelectic disk increased proportionally to the concentration gas and reproduced to repeated exposures of formaldehyde gas(28ppm, Δ68Hz).
In this study, bacterial growth was assessed by flow cytometry analysis of fluorescent probes-stained bacteria. Flow cytometry has many advantages of rapid analytical time, a low standard deviation, and highly sensitive detection of live and Dead E.coli over colony forming assay. When untreated bacteria were stained by using Thiazole Orange (TO) and Propidium Iodide (PI), double staining had a short analytical time as compared with that of single staining while its error rate was similar to that of single staining. Through double staining experiments, it was determined that optimal concentrations for TO and PI staining were 420 nM and $9.6{\mu}M$, respectively.
We proposes a method for improving the identification and tracking of the moving objects in intelligent video surveillance system. The proposed method consists of 3 parts: object detection, object recognition, and object tracking. First of all, we use a GMM(Gaussian Mixture Model) to eliminate the background, and extract the moving object. Next, we propose a labeling technique forrecognition of the moving object. and the method for identifying the recognized object by using the optical flow and EMD algorithm. Lastly, we proposes method to track the location of the identified moving object regions by using location information of moving objects and Kalman filter. Finally, we demonstrate the feasibility and applicability of the proposed algorithms through some experiments.
최근의 저 전력 컴퓨터 시스템은 내장 프로세서의 성능 향상과 공정 기술의 발전을 통한 디바이스 크기 감소로 인해 전압 변동, 커플링 효과 등으로 인한 SEU(single event upset)로 모델링 되는 천이고장으로 인한 예기치 못한 동작 중 에러 발생가능성이 매우 높아지고 있다. 제안하는 방식은 프로세서가 처리하는 프로그램 분기 흐름상에서 에러를 검출하는 효과적인 watchdog 프로세서 구조로서, 기존 방식이 가지는 오버헤드를 줄이면서 프로그램 내부에서 빈번히 발생되는 루프를 매번 검사할 때, 동일한 동작을 watchdog 프로세서가 반복함으로써 생기는 비효율적인 메모리 접근, 버스 점유 경쟁등과 같은 추가적인 시스템 수준의 오버헤드를 줄이는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문은 기존의 실시간 분기 및 제어 흐름 연구에서는 다루지 않았던 루프 검출 및 예측 기능을 추가함으로써 실제 시스템 적용에 보다 적합한 비용 효율적인 구조를 제안하고 있다.
Wu, Yao-Dong;Wang, Qi-Qi;Wang, Meng;Elsheikha, Hany M.;Yang, Xin;Hu, Min;Zhu, Xing-Quan;Xu, Min-Jun
Parasites, Hosts and Diseases
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제59권2호
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pp.167-171
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2021
Haemonchosis remains a significant problem in small ruminants. In this study, the assay of recombinase polymerase amplification (RPA) combined with the lateral flow strip (LFS-RPA) was established for the rapid detection of Haemonchus contortus in goat feces. The assay used primers and a probe targeting a specific sequence in the ITS-2 gene. We compared the performance of the LFS-RPA assay to a PCR assay. The LFS-RPA had a detection limit of 10 fg DNA, which was 10 times less compared to the lowest detection limit obtained by PCR. Out of 24 goat fecal samples, LFS-RPA assay detected H. contortus DNA with 95.8% sensitivity, compared to PCR, 79.1% sensitivity. LFS-RPA assay did not detect DNA from other related helminth species and demonstrated an adequate tolerance to inhibitors present in the goat feces. Taken together, our results suggest that LFS-RPA assay had a high diagnostic accuracy for the rapid detection of H. contortus and merits further evaluation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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