• 제목/요약/키워드: Kernel Memory

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대용량 자료의 분석을 위한 분할정복 커널 분위수 회귀모형 (Divide and conquer kernel quantile regression for massive dataset)

  • 방성완;김재오
    • 응용통계연구
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    • 제33권5호
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    • pp.569-578
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    • 2020
  • 분위수 회귀모형은 반응변수의 조건부 분위수 함수를 추정함으로써 반응변수와 예측변수의 관계에 대한 포괄적인 정보를 제공한다. 특히 커널 분위수 회귀모형은 비선형 관계식을 고려하기 위하여 양정치 커널함수(kernel function)에 의해 만들어지는 재생 커널 힐버트 공간(reproducing kernel Hilbert space)에서 비선형 조건부 분위수 함수를 추정한다. 그러나 KQR은 이차계획법으로 공식화되어 많은 계산비용을 필요로 하므로 컴퓨터 메모리 능력의 제한으로 대용량 자료의 분석은 불가능하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 분할정복(divide and conquer) 알고리즘을 활용한 KQR 추정법(DC-KQR)을 제안한다. DC-KQR은 먼저 전체 훈련자료를 몇 개의 부분집합으로 무작위로 분할(divide)한 후, 각각의 부분집합에 대하여 KQR 분위수 함수를 추정하고 이들의 산술 평균을 이용하여 최종적인 추정량으로 통합(conquer)하는 기법이다. 본 논문에서는 모의실험과 실제자료 분석을 통해 제안한 DC-KQR의 효율적인 성능과 활용 가능성을 확인하였다.

Bootstrap methods for long-memory processes: a review

  • Kim, Young Min;Kim, Yongku
    • Communications for Statistical Applications and Methods
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    • 제24권1호
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    • pp.1-13
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    • 2017
  • This manuscript summarized advances in bootstrap methods for long-range dependent time series data. The stationary linear long-memory process is briefly described, which is a target process for bootstrap methodologies on time-domain and frequency-domain in this review. We illustrate time-domain bootstrap under long-range dependence, moving or non-overlapping block bootstraps, and the autoregressive-sieve bootstrap. In particular, block bootstrap methodologies need an adjustment factor for the distribution estimation of the sample mean in contrast to applications to weak dependent time processes. However, the autoregressive-sieve bootstrap does not need any other modification for application to long-memory. The frequency domain bootstrap for Whittle estimation is provided using parametric spectral density estimates because there is no current nonparametric spectral density estimation method using a kernel function for the linear long-range dependent time process.

Transient memory response of a thermoelectric half-space with temperature-dependent thermal conductivity and exponentially graded modulii

  • Ezzat, Magdy A.
    • Steel and Composite Structures
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    • 제38권4호
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    • pp.447-462
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    • 2021
  • In this work, we consider a problem in the context of thermoelectric materials with memory-dependent derivative for a half space which is assumed to have variable thermal conductivity depending on the temperature. The Lamé's modulii of the half space material is taken as a function of the vertical distance from the surface of the medium. The surface is traction free and subjected to a time dependent thermal shock. The problem was solved by using the Laplace transform method together with the perturbation technique. The obtained results are discussed and compared with the solution when Lamé's modulii are constants. Numerical results are computed and represented graphically for the temperature, displacement and stress distributions. Affectability investigation is performed to explore the thermal impacts of a kernel function and a time-delay parameter that are characteristic of memory dependent derivative heat transfer in the behavior of tissue temperature. The correlations are made with the results obtained in the case of the absence of memory-dependent derivative parameters.

ASYMPTOTIC BEHAVIOR FOR STRONGLY DAMPED WAVE EQUATIONS ON ℝ3 WITH MEMORY

  • Xuan-Quang Bui;Duong Toan Nguyen;Trong Luong Vu
    • 대한수학회지
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    • 제61권4호
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    • pp.797-836
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    • 2024
  • We consider the following strongly damped wave equation on ℝ3 with memory utt - αΔut - βΔu + λu - ∫0 κ'(s)∆u(t - s)ds + f(x, u) + g(x, ut) = h, where a quite general memory kernel and the nonlinearity f exhibit a critical growth. Existence, uniqueness and continuous dependence results are provided as well as the existence of regular global and exponential attractors of finite fractal dimension.

메모리 트랩기법을 활용한 컨테이너 취약점 침입 탐지 프레임워크 (Container Vulnerability Intruder Detection Framework based on Memory Trap Technique)

  • 최상훈;전우진;박기웅
    • 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.26-33
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    • 2017
  • 최근 클라우드 플랫폼을 효율적으로 사용하기 위한 컨테이너 기술들이 주목을 받고 있다. 컨테이너 가상화 기술은 기존 하이퍼바이저와 비교하였을 때 이식성이 뛰어나고 집적도가 높다는 장점을 가지고 있다. 하지만 컨테이너 가상화 기술은 하나의 커널을 공유하여 복수개의 인스턴스를 구동하는 운영체제 레벨의 가상화 기술을 사용하기 때문에 인스턴스 간 공유 자원 요소가 많아져 취약성 또한 증가하는 보안 문제를 가지고 있다. 컨테이너는 컴퓨팅 자원의 효율적 운용을 위해 호스트 운영체제의 라이브러리를 공유하는 특성으로 인해 공격자는 커널의 취약점을 이용하여 호스트 운영체제의 루트 권한 획득 공격이 가능하다. 본 논문에서는 컨테이너가 사용하는 특정 메모리 영역의 변화를 감지하고, 감지 시에는 해당 컨테이너의 동작을 중지시키는 메모리 트랩 기법을 사용하여 컨테이너 내부에서 발생되는 호스트 운영체제의 루트 권한 탈취 공격을 효율적으로 탐지 및 대응하기 위한 프레임워크를 제안한다.

사이버 물리 시스템에서 효율적인 파일 전송을 위한 커널 레벨 분할 및 결합 연산의 설계와 구현 (Design and Implementation of Kernel-Level Split and Merge Operations for Efficient File Transfer in Cyber-Physical System)

  • 박현찬;장준희;이준석
    • 대한임베디드공학회논문지
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    • 제14권5호
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    • pp.249-258
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    • 2019
  • In the cyber-physical system, big data collected from numerous sensors and IoT devices is transferred to the Cloud for processing and analysis. When transferring data to the Cloud, merging data into one single file is more efficient than using the data in the form of split files. However, current merging and splitting operations are performed at the user-level and require many I / O requests to memory and storage devices, which is very inefficient and time-consuming. To solve this problem, this paper proposes kernel-level partitioning and combining operations. At the kernel level, splitting and merging files can be done with very little overhead by modifying the file system metadata. We have designed the proposed algorithm in detail and implemented it in the Linux Ext4 file system. In our experiments with the real Cloud storage system, our technique has achieved a transfer time of up to only 17% compared to the case of transferring split files. It also confirmed that the time required can be reduced by up to 0.5% compared to the existing user-level method.

멀티 코어 시스템을 위한 고속 노드내 통신 지원 모듈 (A Kernel Module to Support High-Performance Intra-Node Communication for Multi-Core Systems)

  • 진현욱;강현구;김종순
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권9호
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    • pp.407-415
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    • 2007
  • 병렬 클러스터 컴퓨팅 시스템에서는 노드간의 효율적인 통신이 시스템의 전체 성능을 좌우하는 중요한 요소로 인식되어 왔다. 따라서 지금까지의 많은 연구들은 노드간 통신(inter-node communication)의 성능 향상에 초점을 맞췄다. 하지만 최근 등장한 멀티 코어 프로세서(multi-core processor)는 노드간 통신 외에도 노드내 통신(intra-node communication)의 중요성을 크게 부각시키고 있다. 이와 같이 그 중요성이 점점 더 증가하고 있는 노드내 통신의 성능을 향상시키기 위해서 여러 가지 노드내 통신향상 기법들이 제안되어 왔다. 본 논문에서는 운영체제 커널의 도움으로 노드내 통신 시 발생하는 데이터 복사를 최소화하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 프로세스의 통신 버퍼를 상대 프로세스의 메모리 영역에 매핑하여 데이타 복사가 한번만 발생하도록 한다. 특히 제안된 기법은 리눅스 커널 버전 2.6을 위해서 설계된다. 성능 측정은 멀티 코어 프로세서를 장착한 시스템에서 이루어 졌으며, 기존 구현과 비교하여 본 논문에서 구현된 커널 모듈이 중간 및 작은 데이타 크기에 대해서 지연시간과 처리율을 각각 최대 62%와 144% 향상시킴을 보인다. 또한 프로세스가 수행되는 코어의 위치에 따라서 다른 성능을 보일 수 있음을 보인다.

대용량 메모리 데이타 처리를 위한 범용 하드웨어 기반의 원격 메모리 시스템 (Large-Memory Data Processing on a Remote Memory System using Commodity Hardware)

  • 정형수;한혁;염헌영
    • 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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    • 제34권9호
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    • pp.445-458
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    • 2007
  • 본 논문에서는 대용량 메모리 데이타 처리를 위한 범용 하드웨어 기반의 원격 메모리 시스템을 제안한다. 느린 디스크와 상대적으로 대단히 빠른 접근 속도를 보장하는 메모리 사이에 존재하게 되는 새로운 메모리 계층을 구현하기 위해, 본 논문에서는 다수의 일반적인 범용 데스크탑 PC들과 원격 직접메모리 접근 (이하 RDMA) 기능이 가능한 고속 네트워크를 최대한 활용하였다. 제안된 새로운 계층의 메모리는 합리적인 응답시간과 용량을 제공함으로서 비교적 적은 양의 성능 부담으로서 대용량의 메모리 상주 데이타베이스를 구동할 수 있게 되었다. 제안된 원격 메모리 시스템은 원격 메모리 페이지들을 관리하게 되는 원격 메모리 시스템과, 원격 메모리 페이지의 교체를 관리하게 되는 원격 메모리 페이저로 구성되어 있다. 범용으로 쓰이는 MySQL과 같은 데이타베이스를 이용한 TPC-C 실험 결과로 볼 때 제안된 원격 메모리 시스템은 일반적인 대용량 메모리 데이타 처리 시스템에서 요구하는 다양한 요구조건을 만족시킬 수 있을 것이라 생각된다.

CUDA based parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and object movement

  • Kim, Seung-Hyun;Lee, Joon-Goo;Hwang, Doo-Sung
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제20권7호
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    • pp.9-16
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    • 2015
  • This paper proposes the parallel design of a shot change detection algorithm using frame segmentation and moving blocks. In the proposed approach, the high parallel processing components, such as frame histogram calculation, block histogram calculation, Otsu threshold setting function, frame moving operation, and block histogram comparison, are designed in parallel for NVIDIA GPU. In order to minimize memory access delay time and guarantee fast computation, the output of a GPU kernel becomes the input data of another kernel in a pipeline way using the shared memory of GPU. In addition, the optimal sizes of CUDA processing blocks and threads are estimated through the prior experiments. In the experimental test of the proposed shot change detection algorithm, the detection rate of the GPU based parallel algorithm is the same as that of the CPU based algorithm, but the average of processing time speeds up about 6~8 times.