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.
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)
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v.17
no.12
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pp.3398-3415
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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.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SD
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v.46
no.6
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pp.6-15
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2009
In this paper, a new 4-way search window is designed for the high-performance 2D PE architecture in H.264 Motion Estimation(ME) to improve the memory bandwidth. While existing 2D PE architectures reuse the overlapped data of adjacent search windows scanned in 1 or 3-way, the new window utilizes the overlapped data of adjacent search windows as well as adjacent multiple scanning (window) paths to enhance the reusage of retrieved search window data. In order to scan adjacent windows and multiple paths instead of single raster and zigzag scanning of adjacent windows, bidirectional row and column window scanning results in the 4-way(up. down, left, right) search window. The proposed 4-way search window could improve the reuse of overlapped window data to reduce the redundancy access factor by 3.1, though the 1/3-way search window redundantly requires $7.7{\sim}11$ times of data retrieval. Thus, the new 4-way search window scheme enhances the memory bandwidth by $70{\sim}58%$ compared with 1/3-way search window. The 2D PE architecture in H.264 ME for 4-way search window consists of $16{\times}16$ pe array. computing the absolute difference between current and reference frames, and $5{\times}16$ reusage array, storing the overlapped data of adjacent search windows and multiple scanning paths. The reference data could be loaded upward and downward into the new 2D PE depending on scanning direction, and the reusage array is combined with the pe array rotating left as well as right to utilize the overlapped data of adjacent multiple scan paths. In experiments, the new implementation of 4-way search window on Magnachip 0.18um could deal with the HD($1280{\times}720$) video of 1 reference frame, $48{\times}48$ search area and $16{\times}16$ macroblock by 30fps at 149.25MHz.
An anti-amnesic effect of water extract from Dendropanax morbifera Lev. leaves (DMW) on memory dysfunction in streptozotocin-induced diabetic rats was investigated to assess its potential industrial value. Daily administration of DMW (11 weeks) significantly reduced serum glucose, insulin, and blood urea nitrogen (BUN) levels increased by an intraperitoneal injection of streptozotocin (STZ, 55 mg/kg). In addition, the administration of DMW decreased escape latency and increased the time spent in the platform quadrant in the Morris water maze test. Step-through latency in a passive avoidance test was also improved. Finally, DMW produced ameliorating effects on STZ-induced cholinergic deficit through an inhibitory effect on acetylcholinesterase and the increment of acetylcholine level in the hippocampus. These results suggest that DMW might be used as a natural substance for improving diabetic induced cognitive impairment.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.7
no.8
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pp.297-306
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2018
In this paper, we address how to apply Apache Storm, a distributed stream processing framework, to InfiniBand, a high performance communication device. An easy way to run Storm on InfiniBand is to simply use IPoIP (IP over InfiniBand). However, this method causes a serious CPU load on the node, which is caused by frequent context switches and buffer copies. To solve this problem, we propose a new communication method using InfiniBand's Remote Direct Memory Access (RDMA) function in Storm. First, we design and implement RJ-Netty (RDMA/JXIO Netty), a new framework that replaces Netty, the legacy framework, to exploit RDMA functionality. Second, we reimplement the related classes so that Storm can use both existing Netty and new RJ-Netty. Third, we extend the JXIO server functionality so as to support multi-threading to maximize the performance of RJ-Netty. Experimental results show that the proposed RJ-Netty significantly reduces CPU load while improving message throughput compared to IPoIB as well as Ethernet. This paper is the first attempt to run Apache Storm on InfiniBand, and we believe that it is an excellent research result that improves the performance of Storm by using InfiniBand RDMA.
The objective of this study is to provide faster mobile web service by improving performance of Contents Cache used for mobile web service in the existing Mobile Gate System. It was found that two elements existed in Mark-Up page transcoded by Contents Generator. One of the elements was dependent only on the requested DIDL page and Mark-Up type. The other was dependent on each of the requested DIDL page, Mark-Up type, size of mobile display 모바일 장치 to request service, type of images available and color depth count of the images available. The conventional Contents Cache saved the entire Mark-Up page to hold both of the two elements. This caused the problem where storage space was not effectively used because reusable elements were repetitively saved in cache memory domain due to change in one of the elements even though all the other elements were the same. As a result, a larger number of transcoded Mark-Up pages could not be saved in the same cache memory size. Therefore, in this study, Mark-Up pages transcoded by Contents Generator were divided into two elements and were separately saved. Also, in order to respond to the demand for replacing data in cache with new data, this study applied two algorithms of LFU and LRU. This study proposed the method to implement cache performance of faster speed by enabling to save more number of the transcoded Mark-Up pages in the same cache storage space.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.5
no.1
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pp.21-28
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2016
The performance of an English-Korean machine translation system depends heavily on its English parser. The parser in this paper is a part of the rule-based English-Korean MT system, which includes many syntactic rules and performs the chart-based parsing. The parser generates too many structures due to many syntactic rules, so much time and memory are required. The rule-based parser has difficulty in analyzing and translating the long sentences including the commas because they cause high parsing complexity. In this paper, we propose the 3-phase parsing method with sentence segmentation to efficiently translate the long sentences appearing in usual. Each phase of the syntactic analysis applies its own independent syntactic rules in order to reduce parsing complexity. For the purpose, we classify the syntactic rules into 3 classes and design the 3-phase parsing algorithm. Especially, the syntactic rules in the 3rd class are for the sentence structures composed with commas. We present the automatic rule acquisition method for 3rd class rules from the syntactic analysis of the corpus, with which we aim to continuously improve the coverage of the parsing. The experimental results shows that the proposed 3-phase parsing method is superior to the prior parsing method using only intra-sentence segmentation in terms of the parsing speed/memory efficiency with keeping the translation quality.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.50
no.5
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pp.150-164
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2013
Currently it is being gradually focused on the mobile application's processing performance implemented by Javascript and HTML (Hyper Text Markup Language) due to the dissemination of mobile web application supply based on the WAC (Wholesale Application Community). If the application software has a simple functional processing structure, then the problem is benign, however, the load of a browser is getting heavier as the amount of Javascript processing is being increased. There is a limitation on the processing time and capacity of the Javascript in the ordinary mobile browsers which are on the market now. In order to solve those problems, the Web Worker that is not supported from the existing Javascript technology is now provided by the HTML 5 to implement the multi thread. The Web Worker provides a mechanism that process a part from the single thread through a separate one. However, it can not guarantee the computing ability as a native application on the mobile and is not enough as a solution for improving the fundamental processing speed. The Cyclostorm overcomes the limitation of resources as a mobile client and guarantees the performance as a native application by providing high computing service and ascripting the Javascript process on the mobile to the computer server on the cloud. From the performance evaluation experiment, the Cyclostorm shows a maximally 6 times faster computing speed than in the existing mobile browser's Javascript and 3 to 6 times faster than in Web Worker of the HTML 5. In addition, the usage of memory is measured less than the existing method since the server's memory has been used. In this paper, the Cyclostorm is introduced as one of the mobile cloud computing services to conquer the limitation of the WAC based mobile browsers and to improve the existing web application's performances.
Journal of the Korean Academy of Child and Adolescent Psychiatry
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v.22
no.4
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pp.253-261
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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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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