• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제19권5호
• /
• pp.688-701
• /
• 2023

The conventional methods of network intrusion detection system (NIDS) cannot measure the trend of intrusiondetection targets effectively, which lead to low detection accuracy. In this study, a NIDS method which based on a deep neural network in a big-data environment is proposed. Firstly, the entire framework of the NIDS model is constructed in two stages. Feature reduction and anomaly probability output are used at the core of the two stages. Subsequently, a convolutional neural network, which encompasses a down sampling layer and a characteristic extractor consist of a convolution layer, the correlation of inputs is realized by introducing bidirectional long short-term memory. Finally, after the convolution layer, a pooling layer is added to sample the required features according to different sampling rules, which promotes the overall performance of the NIDS model. The proposed NIDS method and three other methods are compared, and it is broken down under the conditions of the two databases through simulation experiments. The results demonstrate that the proposed model is superior to the other three methods of NIDS in two databases, in terms of precision, accuracy, F1- score, and recall, which are 91.64%, 93.35%, 92.25%, and 91.87%, respectively. The proposed algorithm is significant for improving the accuracy of NIDS.

• 한국안전학회지
• /
• 제38권5호
• /
• pp.43-50
• /
• 2023

With the advent of industrialization, consumers and end-users demand more reliable products. Meeting these demands requires a comprehensive approach, involving tasks such as market information collection, planning, reliable raw material procurement, accurate reliability design, and prediction, including various reliability tests. Moreover, this encompasses aspects like reliability management during manufacturing, operational maintenance, and systematic failure information collection, interpretation, and feedback. Improving product reliability requires prioritizing it from the initial development stage. Failure mode and effect analysis (FMEA) is a widely used method to increase product reliability. In this study, we reanalyzed using the FMEA method and proposed an improved method. Domestic railways lack an accurate measurement method or system for maintenance, so maintenance decisions rely on the opinions of experienced personnel, based on their experience with past faults. However, the current selection method is flawed as it relies on human experience and memory capacity, which are limited and ineffective. Therefore, in this study, we further specify qualitative contents to systematically accumulate failure modes based on the Failure Modes Table and create a standardized form based on the Master FMEA form to newly systematize it.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제17권12호
• /
• pp.3398-3415
• /
• 2023

Internet-of-Things (IoT) is an emerging technology that interconnects millions of small devices to enable communication between the devices. It is heavily deployed across small scale to large scale industries because of its wide range of applications. These devices are very capable of transferring data over the internet including critical data in few applications. Such data is exposed to various security threats and thereby raises privacy-related concerns. Even devices can be compromised by the attacker. Modern cryptographic algorithms running on traditional machines provide authentication, confidentiality, integrity, and non-repudiation in an easy manner. IoT devices have numerous constraints related to memory, storage, processors, operating systems and power. Researchers have proposed several hardware and software implementations for addressing security attacks in lightweight encryption mechanism. Several works have made on lightweight block ciphers for improving the confidentiality by means of providing security level against cryptanalysis techniques. With the advances in the cipher breaking techniques, it is important to increase the security level to much higher. This paper, focuses on securing the critical data that is being transmitted over the internet by PRESENT using key-based dynamic S-Box. Security analysis of the proposed algorithm against other lightweight block cipher shows a significant improvement against linear and differential attacks, biclique attack and avalanche effect. A novel key-based dynamic S-Box approach for PRESENT strongly withstands cryptanalytic attacks in the IoT Network.

• 대한전자공학회논문지SD
• /
• 제46권6호
• /
• pp.6-15
• /
• 2009

본 논문에서는 H.264 움직임추정의 고속처리를 위하여 2D PE 아키텍처의 메모리 대역폭을 개선할 수 있는 새로운 4-방향 검색윈도우를 설계 및 구현하였다. 기존의 2D PE 아키텍처는 메모리 대역폭을 줄이기 위하여 스캔경로 내에서 인접한 검색윈도우간 중복되는 데이터를 재사용하였으나, 본 연구에서는 재사용을 증대시키기 위하여 인접한 스캔경로 간의 검색윈도우에 대해서도 재사용할 수 있는 방법을 제안한다. 이를 위해서 검색윈도우를 하나의 스캔경로 내에서 래스터 및 사행 스캐닝을 수행하는 기존 방식을 개선하여, 인접한 복수 스캔경로를 4방향(상, 하, 좌, 우)으로 스캐닝하면서 이동할 수 있는 검색윈도우를 설계하였다. 기존 검색윈도우가 제한적인 데이터 재사용으로 $7.7{\sim}11$회 정도의 중복적인 검색(redundancy access factor)을 요구하는데 비하여, 제안된 4-방향 검색윈도우는 3.1/1.4회 정도로 중복검색을 감소시킨 성능을 보인다. 이에 따라서 4-방향 검색윈도우는 기존의 1-방향 검색윈도우에 비하여 70%, 4-방향 검색윈도우에 비하여 60%/81%의 메모리 대역폭 개선 효과를 가져을 수 있게 된다. 제안된 4-방향 검색윈도우의 H.264 정수화소 움직임추정 아키텍처는 절대차분 연산을 위한 $16{\times}16$의 2D PE어레이와 인접 스캔경로 간 검색윈도우 데이터를 재사용하기 위한 $5{\times}16$의 RE어레이로 구성되어 있다. 2D PE어레이는 스캔방향에 따라 상/하 양방향으로 참조데이터를 입력받을 수 있으며, 인접한 복수 스캔경로들의 데이터 재사용을 위한 RE 어레이가 2D PE어레이와 함께 좌/우 양방향으로 로테이트가 가능하도록 구성되어 있다. 4방향 검색윈도우는 Magnachip 0.18um공정으로 구현되어 H.264 움직임추정 메모리대역폭을 개선하여 2D PE 아키텍처 사양 참조 프레임 1장, 검색영역 $48{\times}48$, 매크로 블록 $16{\times}16$의 HD영상($1280{\times}720$)을 149.25MHz에서 실시간처리하는 성능을 보였다.

• 한국식품과학회지
• /
• 제48권3호
• /
• pp.275-283
• /
• 2016

본 연구는 스트렙토조토신에 의해 당뇨가 유발된 기억력 감퇴 모델에서 황칠나무 잎 열수추출물(DMW)의 학습 및 기억력 개선 효과를 평가하기 위해 수행되어졌다. 6주령의 SD-래트를 총 5개 군으로 분리 하였고, 11주간 24시간 간격으로 DMW를 100과 300 mg/kg b.w.농도로 경구 투여 하였으며, 양성대조군으로 donepezil (1 mg/kg b.w.)을 처리하였다. 7일 간격으로 체중과 혈당을 측정하였으며 STZ군에 비해 DMW군에서 유의한 체중 증가를 확인 할 수 있었다. 혈당 측정 결과 DMW군에서 6주째부터 혈당이 감소하기 시작하였으며, STZ군에 비해 유의적인 혈당 감소를 나타내었다. 혈청 내 바이오마커 측정 결과 혈중 포도당은 DMW 시료군에서 유의하게 감소하였고, 인슐린 호르몬 농도와 혈액 요소질소 또한 유의한 감소를 나타내었다. 간 기능 수치와 TG, TC, 그리고 크레아틴 농도에서는 각 군 간의 유의적 차이는 확인할 수 없었다. Morris water maze test와 passive avoidance test를 통해 STZ로 유도한 당뇨 모델에서 학습 및 기억력 장애를 확인 하였으며, DMW를 투여함으로서 학습 및 기억력이 유의적으로 회복, 증가한 것을 확인할 수 있었다. 또한 뇌 해마에서 Ach 함량과 AchE 활성 측정 결과, 당뇨 대조군에 비해 Ach 함량은 증가하였으며, AchE의 활성은 유의적으로 감소 한 것을 확인 하였다. 본 연구 결과로 STZ로 유도된 고 혈당 동물모델에서 황칠나무 잎 열수추출물(DMW)의 당뇨 개선 및 학습, 기억력 개선 효과를 확인 할 수 있었다. 이는 당뇨의 개선 효과와 더불어 고 혈당으로 인한 퇴행성 치매의 예방과 치료에도 일부 효과적일 것으로 사료된다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 황칠 열수추출물(DMW)이 당뇨에 의한 학습 및 기억력의 저하에 있어 효과적인 대안으로서 보다 더 넓은 분야에서 연구되기를 바라는 바이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제7권8호
• /
• pp.297-306
• /
• 2018

본 논문에서는 분산 스트림 처리 프레임워크인 Apache Storm을 고성능 통신 장비인 InfiniBand에 적용하는 방안을 다룬다. InfiniBand 상에서 Storm을 동작시키는 쉬운 방법은 IPoIB (IP over InfiniBand)를 사용하는 것이다. 그러나 이 방법은 노드에 심각한 CPU 부하를 발생시키는데, 이는 잦은 문맥 전환과 버퍼 복사에서 기인하는 것으로 나타났다. 이를 해결하기 위해, Storm에서 InfiniBand의 RDMA (Remote Direct Memory Access) 기능을 사용하는 새로운 통신 방식을 제안한다. 첫째, Storm에서 RDMA 기능을 이용하기 위해, 기존 통신 프레임워크인 Netty를 대체하는 새로운 프레임워크인 RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty)를 설계 및 구현한다. 둘째, Storm이 기존 Netty와 RJ-Netty를 모두 사용할 수 있도록 관련 클래스들을 개선한다. 셋째, RJ-Netty의 성능을 최대화하기 위해 멀티스레드를 지원하도록 JXIO 서버 기능을 개선한다. 실험 결과, 제안한 RJ-Netty는 Ethernet은 물론 IPoIB에 비해서 메시지 처리량을 향상시키면서도 CPU 부하를 크게 줄인 것으로 나타났다. 본 논문은 Apache Storm을 InfiniBand 상에서 동작시킨 최초의 시도로, 고성능의 InfiniBand RDMA를 사용하여 Storm의 처리 성능을 향상시킨 우수한 연구 결과라 사료된다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제14D권4호
• /
• pp.447-458
• /
• 2007

본 논문은 기존의 Mobile Gate System에서 모바일 웹 서비스를 위해 사용하던 Contents Cache 의 성능을 향상시킴으로 보다 더 빠르게 모바일 웹 서비스를 하는 데 그 목적을 두고 있다. Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지에는 두 요소가 존재함을 알 수 있었다. 하나의 요소는 단지 요청된 DIDL 페이지와 마크-업 종류에만 의존적인 것이었고, 다른 하나의 요소는 요청된 DIDL 페이지, 마크-업 종류, 서비스를 요청한 모바일 장치의 Display 크기, 지원되는 이미지 형식, 지원되는 이미지의 색 심도 수에 각각 의존적이었다. 기존의 Contents Cache는 이렇게 두 요소를 함께 가진 마크-업 페이지 전체를 모두 저장했다. 이는 다른 요소들이 모두 같다 하더라도 하나의 요소가 달라지면 그 요소 때문에 재사용 가능한 요소들까지 Cache 메모리 영역에 중복 저장함으로써 저장 공간을 효율적으로 사용하지 못하게 하는 문제를 발생시켰다. 이 때문에 동일한 Cache 메모리 크기 하에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장할 수 있었음에도 그렇게 하지 못했다. 따라서 본 논문에서는 Contents Generator에 의해 변환된 마크-업 페이지를 두 요소로 나누고 각각을 분류하여 저장하였다. 또한 Cache 내의 데이터와 신규 데이터간의 대체 요구에 응하기 위해 LFU, LRU 두 대체 알고리즘을 적용하였다. 이를 통해 동일한 Cache 저장 공간 내에 더 많은 변환된 마크-업 페이지를 저장하게 함으로 더 빠른 속도의 Cache 성능을 구현할 수 있는 방법을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제5권1호
• /
• pp.21-28
• /
• 2016

영어 구문 분석기는 영한 기계번역 시스템의 성능에 가장 큰 영향을 미치는 부분이다. 본 논문에서의 영어 구문 분석기는 규칙 기반 영한 기계번역 시스템의 한 부분으로서, 많은 구문 규칙을 구축하고 차트 파싱 기법으로 구문 분석을 수행한다. 구문 규칙의 수가 많기 때문에 구문 분석 과정에서 많은 구조가 생성되는데, 이로 인해 구문 분석 속도가 저하되고 많은 메모리를 필요로 하여 번역의 실용성이 떨어진다. 또한 쉼표를 포함하는 긴 문장들은 구문 분석 복잡도가 매우 높아 구문 분석 시간/공간 효율이 떨어지고 정확한 번역을 생성하기 매우 어렵다. 본 논문에서는 실제 생활에서 나타나는 긴 문장들을 효율적으로 번역하기 위해 문장 분할 방법을 적용한 3단계 구문 분석 방법을 제안한다. 구문 분석의 각 단계는 독립된 구문 규칙들을 적용하여 구문 분석을 수행함으로써 구문 분석의 복잡도를 줄이려 하였다. 이를 위해 구문 규칙을 3가지 부류로 분류하고 이를 이용한 3단계 구문 분석 알고리즘을 고안하였다. 특히 세 번째 부류의 구문 규칙은 쉼표로 구성되는 문장 구조에 대한 규칙으로 구성되는데, 이들 규칙들을 말뭉치의 분석을 통해 획득하는 방법을 제안하여 구문 분석의 적용률을 지속적으로 개선하고자 하였다. 실험을 통해 제안한 방법이 문장 분할만을 적용한 기존 2단계 구문 분석 방법에 비해 유사한 번역 품질을 유지하면서도 시간/공간 효율 면에서 우수함을 확인하였다.

• 전자공학회논문지
• /
• 제50권5호
• /
• pp.150-164
• /
• 2013

WAC (Wholesale Application Community) 기반 모바일 웹 애플리케이션의 보급이 널리 확산됨에 따라 자바스크립트와 HTML (Hyper Text Markup Language)로 구현된 애플리케이션의 처리 성능이 점차 이슈화되고 있다. 단순한 처리 기능만을 갖는 구조라면 현재 통용되는 브라우저에서도 문제가 없지만 자바스크립트의 처리량이 점점 증가 할수록 브라우저의 처리 부담 또한 가중된다. 현재 상용화 되어 있는 모바일 브라우저에서는 자바스크립트의 처리에 시간 및 용량의 제한을 두고 있다. 이러한 문제점의 해결을 위한 대안으로서 HTML 5에서는 기존의 자바스크립트에서는 지원하지 않는 멀티 스레드 구현을 위한 Web Worker를 제공하고 있다. Web Worker는 싱글 스레드에서 처리하는 일정 부분을 별도의 스레드를 통해서 처리하는 메커니즘을 제공한다. 하지만 이는 모바일상의 Native 애플리케이션만큼의 처리 능력을 보장하는 것이 아니며 근본적인 처리 속도 개선 방법으로는 미흡하다. Cyclostorm은 이러한 모바일 상에서의 자바스크립트 처리를 클라우드 상의 컴퓨터 서버에 이전함으로써 모바일 클라이언트로서의 자원적 한계를 극복하고 고성능 처리 서비스를 제공하여 Native 애플리케이션 만큼의 성능을 보장한다. 성능 평가 실험에서 Cyclostorm은 기존의 모바일 브라우저에서의 자바스크립트 처리보다 최대 6배 빠른 처리 속도를 보이고 있고 HTML 5의 Web Worker보다는 3~6배정도의 빠른 성능을 보이고 있다. 또한 메모리 부분에서도 서버 측에 존재하는 메모리를 사용하기 때문에 전반적으로 기존의 방법보다는 낮은 사용량이 측정 되었다. 본 논문에서는 현재 모바일 산업에서 화두가 되고 있는 WAC 기반에서 모바일 브라우저가 갖고 있는 한계를 극복하고 기존 웹 애플리케이션의 성능을 획기적으로 개선할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 서비스인 Cyclostorm을 소개한다.

• Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
• /
• 제22권4호
• /
• pp.253-261
• /
• 2011

Objectives : This study aimed to investigate the efficacy and safety of Metadate CD (MCD) when given to Korean children and adolescents with attention-deficit hyperactivity disorder (ADHD). We also explored the effects of the drug on diverse neuro-cognitive functions. Methods : Ninety-one subjects with ADHD (mean age 8.6${\pm}$2.2 years) were recruited at 6 outpatient clinics in Seoul, Korea. We used the ADHD Rating Scale (ARS), Clinical Global Impression (CGI), and comprehensive attention test (CAT) to measure the drug's effects. Results : After 0.92${\pm}$0.32mg/kg/day of MCD were administered for 57.4${\pm}$7.6 days, there was a 48.5% reduction in the mean total ARS scores (p<.001). Fifty-seven subjects (64.8%) showed either much improved or very much improved outcomes on the CGI-Improvement scale. The CGI-Severity scale also decreased from an average of 4.7 to an average of 2.9 (p<.001). Errors and response time standard deviations of the CAT, sustained attention test-to-response tasks, the flanker test, and divided attention test scores decreased after treatment (p<.05). The forward memory span of the spatial working memory test scores increased (p<.05). Thirty-five patients (39.8%) experienced side effects, of which the most common were headache (14.8%), nausea (12.5%), and anorexia (9.1%). Conclusion : This open-label study suggests that MCD is effective and safe in improving the symptoms and neurocognitive functions of Korean children and adolescents with ADHD.