This paper presents an implementation method using NDK (Network Developer's Kit) of GNU (GNU is Not Unix) Radio and Multicore DSP (Digital Signal Processor) to implement LTE (Long Term Evolution) SDR (Software Defined Radio) Platform. In order to satisfy 1.4MHz, 3MHz, 5MHz and 10MHz of the bandwidth supported by LTE, USRP (Universal Software Radio Peripheral) X series which is an RF (Radio Frequency) transceiver of Ettus Research was used. To control this, GNU Radio which is an open source software radio toolkit was used. We also used NDK from TI (Texas Instruments) DSP to transfer data between USRP and DSP. Experimental results show throughput results according to each bandwidth, thus confirming the feasibility of implementing LTE SDR Platform using GNU Radio and NDK of TI DSP.
Chikungunya fever is an arboviral disease caused by the Chikungunya virus (CHIKV). The disease has similar clinical manifestations with other acute febrile illnesses which complicates differential diagnosis in low-resource settings. We aimed to develop a rapid test for CHIKV detection based on the nucleic acid lateral flow immunoassay technology. The system consists of a primer set that recognizes the E1 region of the CHIKV genome and test strips in an enclosed cassette which are used to detect amplicons labeled with FITC/biotin. Amplification of the viral genome was done using open-source PCR, a low-cost open-source thermal cycler. Assay performance was evaluated using a panel of RNA isolated from patients' blood with confirmed CHIKV (n = 8) and dengue virus (n = 20) infection. The open-source PCR-NALFIA platform had a limit of detection of 10 RNA copies/ml. The assay had a sensitivity and specificity of 100% (95% CI: 67.56% - 100%) and 100% (95% CI: 83.89% - 100%), respectively, compared to reference standards of any positive virus culture on C6/36 cell lines and/or qRT-PCR. Further evaluation of its performance using a larger sample size may provide important data to extend its usefulness, especially its utilization in the peripheral healthcare facilities with scarce resources and outbreak situations.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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제6권1호
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pp.60-65
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2017
Network virtualization enables us to make efficient use of resources in a physical network by embedding multiple virtual networks in the physical network. In this paper, we develop a prototype of a virtual network embedding system. Our system consists of OpenStack, which is an open source cloud service platform, and shell scripts. Because OpenStack does not provide a quality of service control function, we realize bandwidth reservation for virtual links by making use of the ingress policing function of Open vSwitch, which is a virtual switch used in OpenStack. The shell scripts in our system automatically construct the required virtual network on the physical network using the OpenStack command-line interface, and they reserve bandwidth for virtual links using the Open vSwitch command. Experimental evaluation confirms that our system constructs the requested virtual network and appropriately allocates node and link resources to it.
A case study for the design of a wind farm in complex terrain was carried out using the wind farm site analysis software OpenWind, which has an open-source platform and is free to use. The Youngdeok Wind Farm, constructed on mountainous terrain in Korea, was chosen as a model site; the design process reproduced using OpenWind. A comparison of the positions of the wind turbine derived from the OpenWind optimization process and the current positions were in good agreement. The annual energy production predicted by OpenWind compared with the prediction by the micrositing software, WindSim, were also validated to within 1%. Therefore, it was confirmed that OpenWind can be used for a practical wind farm design project. It is also anticipating that this paper will provide a prototype process for the design of a wind farm site and offer a database for the post-evaluation of a constructed wind farm in Korea.
오프라인 쇼핑몰은 온라인과 비교하여 고객들의 방문 정보를 얻기 어렵기 때문에 맞춤형 제품 추천 시스템의 수준이 온라인과 비교하면 빈약하다. 본 논문에서는 MS Azure의 Face API를 이용해 오프라인 쇼핑몰을 방문하는 고객들의 얼굴을 인식하여 얻은 성별과 나이 정보를 이용해 맞춤형 광고를 제공하는 이동형 로봇 플랫폼을 개발하였다. 개발한 로봇은 구동 실험을 통해 프로세스가 정상 동작하는 것을 보였고, 오픈 얼굴 데이터셋(AFAD)을 사용해 API의 성능을 검증하였다. 개발된 로봇은 오프라인 쇼핑몰의 방문 고객층을 실시간으로 파악하여 맞춤형 광고를 제공함으로써 효율적인 마케팅 효과를 기대할 수 있다.
본 연구에서는 민간기업들이 전체적인 보안관제 인프라를 구축 할 수 있도록 오픈소스 빅데이터 솔루션을 이용하여 보안관제 체계를 구축하는 방법을 기술한다. 특히, 보안관제 시스템을 구축할 때 비용·개발시간을 단축 할 수 있는 하나의 방법으로 무료 오픈소스 빅데이터 분석 솔루션 중 하나인 Elastic Stack을 활용하여 인프라를 구축했으며, 산업에 많이 도입되는 제품인 Splunk와 비교실험을 진행했다. 또한 두 솔루션을 기능, 사용의 용이성, 서비스지원, 기술지원 등을 비교해석 한 결과, Elastic Stack이 사용자간 커뮤니티, 오픈 솔루션면에서 빅데이터의 보안관제가 유리함을 알 수 있었다. Elastic Stack을 활용해 보안 로그를 단계별로 수집-분석-시각화 하여 대시보드를 만들고 대용량 로그를 입력 후 보안관제 검색 속도를 측정하였다. 이를 통해 Elastic Stack이 Splunk를 대체할 수 있는 빅데이터 분석 솔루션으로 기업들이 접근 가능성을 얻을 수 있다.
APT(advanced persistent threat) 공격이란 잠행적이고 지속적인 컴퓨터 해킹 프로세스들의 집합으로 특정 실체를 목표로 행해지는 공격이다[1]. 이러한 APT 공격은 대개 스팸 메일과 위장된 배너 광고 등 다양한 방식을 통해서 이뤄진다. 대부분 송장, 선적 서류(Shipment Document), 구매 주문서(P.O.-Purchase Order) 등으로 위장한 스팸 메일을 통해 유포되기 때문에 파일 이름도 동일하게 위와 같은 이름이 사용된다. 그리고 이러한 정보탈취형(Infostealer) 공격이 가장 2021년 2월 첫째 주 가장 많이 발견된 악성 코드였다[2]. Content Disarm & Reconstruction(이하 CDR)은 백신, 샌드박스에서 막아내지 못한 보안 위협에 대하여 파일 내 잠재적 보안 위협 요소를 원천 제거 후 안전한 파일로 재조합하여 악성코드 감염 위험을 사전에 방지할 수 있는 '콘텐츠 무해화 & 재조합' 기술이다. 글로벌 IT 자문기관 '가트너(Gartner)'에서는 첨부파일 형태의 공격에 대한 솔루션으로 CDR을 추천하고 있다. Open source로 공개된 CDR 기법을 사용하는 프로그램으로 'Dangerzone'이 있다. 해당 프로그램은 대부분의 문서 파일의 확장자를 지원하지만, 한국에서 많이 사용되는 HWP 파일의 확장자를 지원하지 않고 있다. 그리고 Gmail은 악성 URL을 1차적으로 차단해주지만 Naver, Daum 등의 메일 시스템에서는 악성 URL을 차단하지 않아 손쉽게 악성 URL을 유포할 수 있다. 이러한 문제점에서 착안하여 APT 공격을 예방하기 위한 HWP 확장자를 지원하는 'Dangerzone' 프로그램, Naver, Daum 메일 내 URL 검사, 배너형 광고 차단의 기능을 수행하는 Chrome extension을 개발하는 프로젝트를 진행했다.
오픈 소스 클라우드 컴퓨팅 플랫폼인 OpenNebula를 이용한 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가상머신 임대 서비스를 구현하고 클라우드 자원 관리와 서비스 사용의 편의성을 위하여 웹기반 클라우드 사용자 인터페이스를 구현하였다. OpenNebula의 가상머신 할당 기법은 가상화 소프트웨어의 CPU 할당 스케줄러를 고려하지 않아 성능 저하의 요인이 되고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 클러스터 노드의 유휴 CPU 자원의 우선순위와 Xen의 Credit 스케줄러를 고려하여 OpenNebula의 가상머신 할당 스케줄러의 성능을 개선하였다. 실험 결과 제안한 가상머신 할당기법은 기존 방식에 비하여 수용 가능한 가상머신 수와 CPU 자원 할당량에서 향상된 결과를 보였다.
본 연구는 엔지니어링 분야에서 생성되는 대용량의 빅데이터를 효율적으로 저장, 관리, 분석하는 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼을 제안하고자 한다. 클라우드 기반 빅데이터 플랫폼은 HPC 클라우드 환경, 엔지니어링 빅데이터 분석 플랫폼, 데이터 수집 및 처리 모듈, 인공지능 기반 분석 라이브러리, 응용서비스로 구성된다. 이를 통해 데이터 분석에 대한 전문지식이 없는 엔지니어링 전문가가 IoT 빅데이터를 수집 및 분석함으로써 산업적으로 활용이 가능하다. 마지막으로 응용서비스에서는 빅데이터 플랫폼 적용 사례를 제시하기 위해 하수처리플랜트 데이터를 이용하여 서비스를 구현하였다.
Kim, Dasol;Gil, Myeong-Seon;Nguyen, Minh Chau;Won, Heesun;Moon, Yang-Sae
ETRI Journal
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제43권5호
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pp.835-855
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2021
With the recent increase in data disclosure, the Comprehensive Knowledge Archive Network (CKAN), which is an open-source data distribution platform, is drawing much attention. CKAN is used together with additional extensions, such as Datastore and Datapusher for data management and Harvest and DCAT for data collection. This study derives the problems of CKAN itself and Harvest Extension. First, CKAN causes two problems of data inconsistency and storage space waste for data deletion. Second, Harvest Extension causes three additional problems, namely source deletion that deletes only sources without deleting data themselves, job stop that cannot delete job during data collection, and service interruption that cannot provide service, even if data exist. Based on these observations, we propose herein an improved CKAN that provides a new deletion function solving data inconsistency and storage space waste problems. In addition, we present an improved Harvest Extension solving three problems of the legacy Harvest Extension. We verify the correctness and the usefulness of the improved CKAN and Harvest Extension functions through actual implementation and extensive experiments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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