• 제목/요약/키워드: Kernel machines

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임베디드 리눅스 보드를 이용한 홈 네트워킹 시스템 구현에 관한 연구 (A Study On The Development Of a Home Networking System Using An Embedded Linux Board)

  • 이헌주;이종수;최경삼
    • 대한전기학회:학술대회논문집
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    • 대한전기학회 2003년도 학술회의 논문집 정보 및 제어부문 B
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    • pp.592-595
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    • 2003
  • In this paper, we have designed a Home Networking System using an embedded linux board. The system based on the World-Wide-Web is composed of three parts - a Server, a Client and a Simulator. The Home Networking Server is built in an embedded board using an embedded linux kernel. A web-server and Home Networking Server Seryice Demon programming with a Jaya-Language is included in the board. Clients can connect to the server board using a web-browser in the desktop computer, PDA or any other machines which include a web-browser. For this purpose, we made the client program using a Java-Applet. So, the clients who connect to the server for the control of the applications, download the class-file and execute the client-program in the web-browser. So, the clients don't need any other programs to control the applications from a remote place. The size of server board is very small (86.3$\times$74mm), which makes it very useful not only for the Home-Networking-System but also in many other fields, e.g., embedded robot control system, etc. Using an embedded board instead of a desktop computer is good for a simple network environment and it occupies only a small space to make the system.

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쌀의 품질평가 현황과 금후 연구방향 (Trend and Further Research of Rice Quality Evaluation)

  • 손종록;김재현;이정일;윤영환;김제규;황흥구;문헌팔
    • 한국작물학회지
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    • 제47권
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    • pp.33-54
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    • 2002
  • Rice quality is much dependent on the pre-and post harvest management. There are many parameters which influence rice or cooked rice qualitys such as cultivars, climate, soil, harvest time, drying, milling, storage, safety, nutritive value, taste, marketing, eating, cooking conditions, and each nations' food culture. Thus, vice evaluation might not be carried out by only some parameters. Physicochemical evaluation of rice deals with amy-lose content, gelatinizing property, and its relation with taste. The amylose content of good vice in Korea is defined at 17 to 20%. Other parameters considered are as follows; ratio of protein body-1 per total protein amount in relation to taste, and oleic/linoleic acid ratio in relation to storage safety. The rice higher Mg/K ratio is considered as high quality. The optimum value is over 1.5 to 1.6. It was reported that the contents of oligosaccharide, glutamic acid or its derivatives and its proportionalities have high corelation with the taste of rice. Major aromatic compounds in rice have been known as hexanal, acetone, pentanal, butanal, octanal, and heptanal. Recently, it was found that muco-polysaccharides are solubilized during cooking. Cooked rice surface is coated by the muco-polysaccharide. The muco-polysaccharide aye contributing to the consistency and collecting free amino acids and vitamins. Thus, these parameters might be regarded as important items for quality and taste evaluation of rice. Ingredients of rice related with the taste are not confined to the total rice grain. In the internal kernel, starch is main component but nitrogen and mineral compounds are localized at the external kernel. The ingredients related with taste are contained in 91 to 86% part of the outside kernel. For safety that is considered an important evaluation item of rice quality, each residual tolerance limit for agricultural chemicals must be adopted in our country. During drying, rice quality can decline by the reasons of high drying temperature, overdrying, and rapid drying. These result in cracked grain or decolored kernel. Intrinsic enzymes react partially during the rice storage. Because of these enzymes, starch, lipid, or protein can be slowly degraded, resulting in the decline of appearance quality, occurrence of aging aroma, and increased hardness of cooked rice. Milling conditions concerned with quality are paddy quality, milling method, and milling machines. To produce high quality rice, head rice must contain over three fourths of the normal rice kernels, and broken, damaged, colored, and immature kernels must be eliminated. In addition to milling equipment, color sorter and length grader must be installed for the production of such rice. Head rice was examined using the 45 brand rices circulating in Korea, Japan, America, Australia, and China. It was found that the head rice rate of brand rice in our country was approximately 57.4% and 80-86% in foreign countries. In order to develop a rice quality evaluation system, evaluation of technics must be further developed : more detailed measure of qualities, search for taste-related components, creation and grade classification of quality evaluation factors at each management stage of treatment after harvest, evaluation of rice as food material as well as for rice cooking, and method development for simple evaluation and establishment of equation for palatability. On policy concerns, the following must be conducted : development of price discrimination in conformity to rice cultivar and grade under the basis of quality evaluation method, fixation of head rice branding, and introduction of low temperature circulation.

Support Vector Machine과 상태공간모형을 이용한 단변량 수문 시계열의 동역학적 비선형 예측모형 (Dynamic Nonlinear Prediction Model of Univariate Hydrologic Time Series Using the Support Vector Machine and State-Space Model)

  • 권현한;문영일
    • 대한토목학회논문집
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    • 제26권3B호
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    • pp.279-289
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    • 2006
  • 최근에 수문시계열로부터 저차원의 비선형 거동을 재구성하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 관점에서 본 연구에서는 Support Vector Machine(SVM)을 이용하여 우수한 상태-공간 재구성 능력을 갖는 비선형 예측모형을 구성하여 Great Salt Lake(GSL) Volume에 적용하였다. SVM은 Kernel 함수로부터 유도된 고차원의 특성공간 안에서 선형함수의 가상공간을 이용하는 Machine Learning 방법론이다. 또한 SVM은 훈련자료로부터 얻어지는 평균제곱오차가 아닌 일반화된 오차를 최소화함으로써 상대적으로 기존 방법에 비해 적은 수의 매개변수와 과적합(over fitting)을 피하면서 비선형 함수의 최적화가 가능하다. 본 연구에서 제시한 SVM 회귀분석의 적용성은 미국의 GSL의 2주 간격 Volume을 대상으로 검토하였다. SVM을 이용한 비선형 예측모형은 GSL Volume의 2주(1-Step), 8주(4-Step)와 반복예측(Iterated Prediction, 121-Step)까지 적용되었다. 본 연구에서는 극치사상 즉, 급격한 감소 및 증가 구간을 예측하는데 있어서 훈련구간과 예측구간을 구분하여 모형의 신뢰성을 평가하였다. 예측결과SVM은 훈련자료로부터 적은 수의 관측치를 이용하여 동역학적 거동을 추출할 수 있었으며 실제 관측자료와 거의 유사한 예측이 가능함을 통계적 지표로 확인할 수 있었다. 따라서 비선형 수문시계열의 단기 예측을 위한 모형으로 적용이 가능할 것으로 판단된다.

발전플랜트 성능데이터 학습에 의한 발전기 출력 추정 모델 (A Predictive Model of the Generator Output Based on the Learning of Performance Data in Power Plant)

  • 양학진;김성근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제16권12호
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    • pp.8753-8759
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    • 2015
  • 터빈 발전 사이클에서의 안정적인 발전 출력 유지관리를 위해서는 검증된 성능 측정 데이터 그룹과 이를 바탕으로 한 발전 출력 성능 계산 절차의 수립이 필요하다. ASME PTC(Performance Test Code)의 성능 계산 절차를 기반으로 본 연구에서는 터빈 출력에 의한 발전기 출력 성능 산정을 위해서 터빈 팽창선 모델과 발전기 출력 측정 데이터의 입력 검증 모델을 구성하였다. 또한 불확실한 측정 데이터에 대한 검증 모델도 구성하였다. 지난 연구에서는 신경회로망과 커널 회귀의 학습 방법을 사용하였으나 본 연구에서는 미측정 데이터에 대한 보완을 하기 위하여 서포트 벡터 머신 모델을 사용하여 발전기 출력 계산 데이터의 학습 모델을 구성하였으며, 학습 모델 구성을 위해서 관련 변수의 선정을 위한 절차와 학습 데이터 구간을 설정하는 알고리듬을 개발하였다. 학습의 결과 오차는 약 1% 범위 안에 있게 되어 추정 및 학습 모델로서 유용함을 입증하였다. 이 학습 모델을 사용하여 측정 데이터 중 상실된 부분에 대한 추정 모델을 구성함으로써, 터빈 사이클 보정 성능 계산의 신뢰성을 향상시킬 수 있음을 검증하였다.

주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델에 대한 연구 (A Study of the Feature Classification and the Predictive Model of Main Feed-Water Flow for Turbine Cycle)

  • 양학진;김성근;최광희
    • 에너지공학
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    • 제23권4호
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    • pp.263-271
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    • 2014
  • 터빈 사이클의 성능 상태량을 결정하기 위한 보정 열 성능 분석은 발전소의 향상된 경제성 운전을 위해 요구된다. 본 연구에서는 유용하고 정확한 성능 분석을 위해서 산업 표준인 ASME PTC를 기분으로 하여 성능 데이터를 사용하여 주급수 유량의 영역별 판정 알고리듬을 개발하고 각 영역별 추정 알고리즘을 개발하였다. 추정 알고리즘은 측정 상태량의 상관관계를 기반으로 형상 분류를 제시하고, 이를 기반으로 서포트 벡터 머신 모델링을 이용하여 추정 모델을 구성하였으며, 서포트 벡터 머신 모델링의 우수성을 검증하기 위하여 신경 회로망 모델, 커널 회귀 모델과 비교하였다. 주급수 유량의 형상 분류 및 추정 모델은 터빈 사이클에서 정확한 보정 열 성능 분석을 제공함으로써 향상된 성능 분석에 기여할 것이다.

VirtAV: an Agentless Runtime Antivirus System for Virtual Machines

  • Tang, Hongwei;Feng, Shengzhong;Zhao, Xiaofang;Jin, Yan
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제11권11호
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    • pp.5642-5670
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    • 2017
  • Antivirus is an important issue to the security of virtual machine (VM). According to where the antivirus system resides, the existing approaches can be categorized into three classes: internal approach, external approach and hybrid approach. However, for the internal approach, it is susceptible to attacks and may cause antivirus storm and rollback vulnerability problems. On the other hand, for the external approach, the antivirus systems built upon virtual machine introspection (VMI) technology cannot find and prohibit viruses promptly. Although the hybrid approach performs virus scanning out of the virtual machine, it is still vulnerable to attacks since it completely depends on the agent and hooks to deliver events in the guest operating system. To solve the aforementioned problems, based on in-memory signature scanning, we propose an agentless runtime antivirus system VirtAV, which scans each piece of binary codes to execute in guest VMs on the VMM side to detect and prevent viruses. As an external approach, VirtAV does not rely on any hooks or agents in the guest OS, and exposes no attack surface to the outside world, so it guarantees the security of itself to the greatest extent. In addition, it solves the antivirus storm problem and the rollback vulnerability problem in virtualization environment. We implemented a prototype based on Qemu/KVM hypervisor and ClamAV antivirus engine. Experimental results demonstrate that VirtAV is able to detect both user-level and kernel-level virus programs inside Windows and Linux guest, no matter whether they are packed or not. From the performance aspect, the overhead of VirtAV on guest performance is acceptable. Especially, VirtAV has little impact on the performance of common desktop applications, such as video playing, web browsing and Microsoft Office series.

가상 네트워크 트래픽 모니터링을 위한 eBPF 기반 Virtual TAP 설계 및 구현 (Design and Implementation of eBPF-based Virtual TAP for Inter-VM Traffic Monitoring)

  • 홍지범;정세연;유재형;홍원기
    • KNOM Review
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    • 제21권2호
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    • pp.26-34
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    • 2018
  • 클라우드 컴퓨팅 및 서비스의 확산으로 인터넷 트래픽과 서비스 품질 향상에 대한 요구가 증가하면서 데이터 센터 내부 서버의 리소스를 보다 효율적으로 사용하는 서버 가상화와 네트워크 가상화 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 트래픽 모니터링을 위해 패킷을 복제하는 기존의 하드웨어 TAP (Test Access Port) 장비는 서버 가상화 환경에서 구성된 가상 데이터 경로 (datapath)에 적합하지 않기 때문에 하드웨어 TAP 장비를 소프트웨어로 구현한 Virtual TAP (vTAP)을 통해 가상 스위치에서 패킷을 복제한다. 그러나 가상 스위치에서 vTAP을 구현하면 호스트 머신의 컴퓨팅 리소스를 가상 스위치 및 가상 머신과 공유하기 때문에 성능 저하 문제가 발생한다. 이 문제를 극복하기 위해 고속 패킷 처리 기술인 eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) 기반의 vTAP 구현 기술을 제안하고 기존 방법과 성능을 비교한다.

안전한 컨테이너 이미지 레지스트리 제공을 위한 파이프라인 설계 방안에 관한 연구 (A Study on Pipeline Design Methods for Providing Secure Container Image Registry)

  • 고성재;김선집
    • 사물인터넷융복합논문지
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    • 제9권3호
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    • pp.21-26
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    • 2023
  • 애플리케이션의 개발 및 배포 방식이 모노리스에서 마이크로서비스로 전환되며 경량 가상화 기술인 컨테이너가 IT 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 컨테이너 기술은 기존 하이퍼바이저 기반의 가상머신과 달리 동일한 커널을 공유하는 방식으로 구체적인 보안 경계를 제공하지 못한다. 다양한 선행연구에 따르면 현재 공유되는 대부분의 컨테이너 이미지에는 다수의 보안 취약점이 존재한다. 이에, 공격자들은 보안 취약점을 이용하여 익스플로잇을 시도할 수 있으며 이는 시스템 환경에 심각한 영향을 미칠 수 있다. 따라서 본 연구에서는 보안 취약점이 존재하는 컨테이너 이미지가 배포되는 것을 방지하기 위한 효율적인 자동화 배포 파이프라인 설계 방안을 제시한다. 이를 통해 안전한 컨테이너 환경을 제공할 수 있을 것이다.

컨테이너 환경에서의 호스트 자원 고갈 공격 영향 분석 (Analysis of the Impact of Host Resource Exhaustion Attacks in a Container Environment)

  • 이준희;남재현;김진우
    • 정보보호학회논문지
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    • 제33권1호
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    • pp.87-97
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    • 2023
  • 컨테이너는 최근 주목받고 있는 서버 가상화 기술로, 기존 가상머신과 달리 더 가볍고 빠르게 독립 환경의 구축을 가능하게 한다. 이러한 장점으로 많은 기업들이 컨테이너를 활용하여 다양한 서비스들을 구축 및 배포하기 시작하였다. 하지만, 컨테이너가 도입 될수록 새로운 문제점 또한 노출하고 있는데, 특히 컨테이너 간 같은 커널을 공유하는 구조 때문에 발생하는 보안 취약점들이 지속적으로 발견되고 있다. 본 논문에서는 공격자가 컨테이너 환경의 구조적 취약점을 악용하여 할 수 있는 위협 중 호스트의 자원을 고갈시키는 공격, 이른바 호스트 자원 고갈 공격의 영향을 분석해 보고자 한다. 특히, 가장 널리 사용되는 컨테이너 플랫폼인 도커를 이용해 구축한 컨테이너 환경에서 공격자가 CPU, 메모리, 디스크 공간, 프로세스 ID, 소켓 등의 주요 호스트 자원을 고갈 시켰을 때 발생하는 영향에 대해 분석하였다. 총 5가지 종류의 자원 고갈 공격 시나리오를 서로 다른 호스트 환경과 컨테이너 이미지에서 재현하였으며, 결과적으로 그 중 3가지의 공격이 효과적으로 다른 컨테이너를 서비스 불능을 만드는 것을 보였다.

유전자 알고리즘을 이용한 다분류 SVM의 최적화: 기업신용등급 예측에의 응용 (Optimization of Multiclass Support Vector Machine using Genetic Algorithm: Application to the Prediction of Corporate Credit Rating)

  • 안현철
    • 경영정보학연구
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    • 제16권3호
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    • pp.161-177
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    • 2014
  • 기업신용등급은 금융시장의 신뢰를 구축하고 거래를 활성화하는데 있어 매우 중요한 요소로서, 오래 전부터 학계에서는 보다 정확한 기업신용등급 예측을 가능케 하는 다양한 모형들을 연구해 왔다. 구체적으로 다중판별분석(Multiple Discriminant Analysis, MDA)이나 다항 로지스틱 회귀분석(multinomial logistic regression analysis, MLOGIT)과 같은 통계기법을 비롯해, 인공신경망(Artificial Neural Networks, ANN), 사례기반추론(Case-based Reasoning, CBR), 그리고 다분류 문제해결을 위해 확장된 다분류 Support Vector Machines(Multiclass SVM)에 이르기까지 다양한 기법들이 학자들에 의해 적용되었는데, 최근의 연구결과들에 따르면 이 중에서도 다분류 SVM이 가장 우수한 예측성과를 보이고 있는 것으로 보고되고 있다. 본 연구에서는 이러한 다분류 SVM의 성능을 한 단계 더 개선하기 위한 대안으로 유전자 알고리즘(GA, Genetic Algorithm)을 활용한 최적화 모형을 제안한다. 구체적으로 본 연구의 제안모형은 유전자 알고리즘을 활용해 다분류 SVM에 적용되어야 할 최적의 커널 함수 파라미터값들과 최적의 입력변수 집합(feature subset)을 탐색하도록 설계되었다. 실제 데이터셋을 활용해 제안모형을 적용해 본 결과, MDA나 MLOGIT, CBR, ANN과 같은 기존 인공지능/데이터마이닝 기법들은 물론 지금까지 가장 우수한 예측성과를 보이는 것으로 알려져 있던 전통적인 다분류 SVM 보다도 제안모형이 더 우수한 예측성과를 보임을 확인할 수 있었다.