Currently, Internet is used an essential tool in the business area. Despite this importance, there is a risk of network attacks attempting collection of fraudulence, private information, and cyber terrorism. Firewalls and IDS(Intrusion Detection System) are tools against those attacks. IDS is used to determine whether a network data is a network attack. IDS analyzes the network data using various techniques including expert system, data mining, and state transition analysis. This paper tries to compare the performance of two data mining models in detecting network attacks. They are decision tree (C4.5), and neural network (FANN model). I trained and tested these models with data and measured the effectiveness in terms of detection accuracy, detection rate, and false alarm rate. This paper tries to find out which model is effective in intrusion detection. In the analysis, I used KDD Cup 99 data which is a benchmark data in intrusion detection research. I used an open source Weka software for C4.5 model, and C++ code available for FANN model.
As products have been more complex and customer's demands of personalized products are increasing, manufacturing system has been changed from mass production to mass customization production that makes small quantity but different kinds of product. In addition, it becomes important that manufacturers quickly respond to variable customer's demands and characteristic regulations in each country. Therefore, three prerequisites are essential for manufacturers to response agilely. First, manufacturing data should be monitored in real time, second, information is extracted from the data, and finally, the information is used to make manufacturing strategy. In this paper, the mobile dashboard system is presented. It visualizes manufacturing data on mobile devices, and measures performance of the shop floor through the information. The proposed system is composed of server and client, and is running on the R - the open source software for statistics. Four kinds of template are given for easy visualization through the system.
Jeong-Uk Bang;Joon-Gyu Maeng;Jun Park;Seung Yun;Sang-Hun Kim
ETRI Journal
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제45권1호
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pp.18-27
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2023
We present an English-Korean speech translation corpus, named EnKoST-C. End-to-end model training for speech translation tasks often suffers from a lack of parallel data, such as speech data in the source language and equivalent text data in the target language. Most available public speech translation corpora were developed for European languages, and there is currently no public corpus for English-Korean end-to-end speech translation. Thus, we created an EnKoST-C centered on TED Talks. In this process, we enhance the sentence alignment approach using the subtitle time information and bilingual sentence embedding information. As a result, we built a 559-h English-Korean speech translation corpus. The proposed sentence alignment approach showed excellent performance of 0.96 f-measure score. We also show the baseline performance of an English-Korean speech translation model trained with EnKoST-C. The EnKoST-C is freely available on a Korean government open data hub site.
현재 무선 인터넷 환경에서 모바일 장치를 사용하여 빠르게 웹사이트에 접근하는 것은 웹사이트 성능측정과 밀접한 관계가 있다. 웹사이트에 접속 할 때 시간이 많이 소요되면 이용자는 해당 웹사이트를 벗어나고 더 이상 접속하지 않는 특징을 가지고 있다. 이 때 웹사이트의 어떤 문제점으로 인하여 접속이 지연되는지 성능을 측정하고, 분석하여 웹사이트의 성능을 개선하여야 한다. 대부분의 전자상거래 사업 분야에서 웹기반 서비스로 개발되고 있는 상황에서 웹사이트의 성능측정요소들 중에서 웹 페이지의 로딩 시간은 성공적인 서비스 비즈니스를 위한 매우 중요한 요소이다. 오픈소스 툴을 사용하여 전자상거래 웹페이지의 성능을 분석하여 문제점과 소프트웨어적 최적화 방법과 하드웨어적 최적화 방법을 제시하였다. 두 최적화 방법을 환경에 알맞게 적용하면 안정적이며 전자상거래 웹사이트 운영이 가능해 질 것이다.
Journal of Information Science Theory and Practice
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제10권spc호
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pp.56-65
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2022
Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a Worldwide LHC Computing Grid (WLCG) Tier-1 center mandated to preserve raw data produced from A Large Ion Collider Experiment (ALICE) experiment using the world's largest particle accelerator, the Large Hadron Collider (LHC) at European Organization for Nuclear Research (CERN). Physical medium used widely for long-term data preservation is tape, thanks to its reliability and least price per capacity compared to other media such as optical disk, hard disk, and solid-state disk. However, decreasing numbers of manufacturers for both tape drives and cartridges, and patent disputes among them escalated risk of market. As alternative to tape-based data preservation strategy, we proposed disk-only erasure-coded archival storage system, Custodial Disk Storage (CDS), powered by Exascale Open Storage (EOS), an open-source storage management software developed by CERN. CDS system consists of 18 high density Just-Bunch-Of-Disks (JBOD) enclosures attached to 9 servers through 12 Gbps Serial Attached SCSI (SAS) Host Bus Adapter (HBA) interfaces via multiple paths for redundancy and multiplexing. For data protection, we introduced Reed-Solomon (RS) (16, 4) Erasure Coding (EC) layout, where the number of data and parity blocks are 12 and 4 respectively, which gives the annual data loss probability equivalent to 5×10-14. In this paper, we discuss CDS system design based on JBOD products, performance limitations, and data protection strategy accommodating EOS EC implementation. We present CDS operations for ALICE experiment and long-term power consumption measurement.
안드로이드는 구글(Google)과 오픈 핸드셋 얼라이언스(Open Handset Alliance)가 만들어낸 모바일폰용 오픈 소스 소프트웨어 툴킷(toolkit)이다. 스마트폰 사용자의 증가로 각종 애플리케이션 컨텐츠의 양이 점점 증가하고, 특히 사용자의 편의를 위한, 사용자 중심의 애플리케이션이 많이 개발되고 있다. 본 논문에서는 구글의 안드로이드 플랫폼을 기반으로 한 새로운 애플리케이션 컨텐츠 스마트 알람을 개발한다. 개발된 스마트 알람의 특징은 다음과 같다. 첫째, 사용자의 하루일정과 알람을 간편하게 입력하고 그에 따라 일정을 확인 할 수 있다. 둘째, 기존의 일정관리 애플리케이션과 다르게 사용자는 자신의 일정을 알람 방식뿐 아니라 타이머 형식으로도 입력하여 여러 개의 순차적인 업무처리를 잊지 않고 해결 할 수 있다. 성능평가는 AVD (Android Virture Device)를 사용하여 시뮬레이션 하였다.
버그리포트는 소프트웨어의 유지보수 단계에서 발생한 결함 정보를 담고 있는 문서로서 개발자가 해당 결함을 수정하기 위해 필수적인 정보이다. 이 때 개발자가 버그리포트를 해결하기 위해 결함을 추적하는 시간을 단축시키기 위한 정보검색기반 결함위치식별 기술들이 제안되었다. 그러나 정보검색에 유용하지 못한 내용들로 작성된 낮은 품질의 버그리포트가 등록 될 경우 결함위치식별 성능이 크게 저하된다. 본 논문에서는 낮은 품질의 버그리포트를 선별하기 위한 품질 예측 방법을 제안한다. 이 과정에서 버그리포트의 쿼리로써의 품질 요소를 정의하고, 기계학습을 사용하여 품질을 예측한다. 제안 방법을 오픈 소스 프로젝트에 적용하여 기존 품질 예측 기술 대비 평균 6.62% 더 정확하게 예측하였다. 또한 기존 결함위치식별 기술에 제안 예측 기술과 자동 쿼리 재구성 기술을 함께 적용한 경우 결함위치식별 정확도를 1.3% 향상시켜, 제안 품질 예측 기술이 정보검색기반 결함위치식별 기술의 성능 향상을 도울 수 있음을 확인하였다.
지형은 고도, 경사, 측면으로 설명되는 지표면의 물리적인 모양을 나타내는 것으로 지형적 조건에 따라 에너지의 이동이 결정된다. 이것은 태양 에너지를 얼마나 많이 받을지, 바람이나 비가 얼마나 많은 영향을 미칠지 등에 대한 중요한 결정 요인들로 지표면 상에 존재하는 모든 생물, 특히 산림 식생의 입지 환경에 큰 영향을 준다. 도서지역 산림과 같이 자연적으로 형성된 지형 인자가 산림 식생의 생태환경을 결정하는 요인이 될 때 보다 정확한 지형 인자들의 계산은 도서산림의 입지환경을 이해하는데 매우 중요하다. 최근에는 연구자, 학교, 산업 및 정부를 위해 수많은 무료오픈소스 소프트웨어 지리정보시스템 프로그램(Free Open Source Software Geographic Information Systems, FOSS GIS)들이 이러한 지형인자들을 보다 정확하게 계산하기 위해 다양한 알고리즘을 적용하고 있다. FOSS GIS 프로그램은 사용자 요구에 맞게 수정이 가능한 유연한 알고리즘을 제공한다. 이와 같은 수요에 맞춰 이 연구에서는 지형 분석이 특히 중요한 도서지역 산림을 대상으로 하여 FOSS GIS 프로그램들의 지형인자 계산 결과값을 비교해 보고 향후 지역 생태 연구에 있어 지형 인자 계산 방법을 결정할 때 그 기준을 마련하고자 한다. 연구 지역은 전라남도 도서 지역을 대상으로 하였고 FOSS GIS 프로그램 중 가장 널리 사용되는 GRASS GIS와 SAGA GIS로 처리하였다. 입지환경에 있어 가장 널리 사용되는 설명인자인 경사도와 TWI(Topographical Wetness Index) 지도를 각 FOSS GIS 프로그램으로 생성하고 그 차이를 분석하여 각 FOSS GIS 프로그램의 장단점을 토의하였다.
최근 모바일 기기의 보편화로 인하여 모바일 데이터베이스를 필요로 하는 많은 새로운 모바일 응용들이 나타나고 있다. 대표적인 모바일 데이터베이스로는 SQLite, Realm 등이 있는데, 이들은 리소스 제약이 큰 소형기기에 적합한 데이터베이스 엔진들이며 리눅스 기반 모바일 기기에 많이 사용되고 있다. 이 엔진들은 대부분 오픈소스 프로그램들이며 범용 데이터베이스에 비해 가볍고 속도가 빠른 장점을 지닌다. 이 논문에서는 모바일 데이터베이스의 선두 주자인 SQLite의 성능 실험과 분석에 초점을 맞춘다. 대상인 모바일 환경을 고려하여 리눅스 기반 환경에서 실험한다. 그리고, SQLite 데이터베이스의 검색 성능을 파악하기 위한 테스트 프로그램을 구현하고 성능 실험을 실시한다. 실험은 같은 환경에서 실행되는 Oracle 데이터베이스와 비교하여 진행한다.
Stergiou, Christos;Psannis, Kostas E.;Plageras, Andreas P.;Ishibashi, Yutaka;Kim, Byung-Gyu
Journal of Multimedia Information System
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제5권1호
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pp.27-34
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2018
In recent years, with the blooming of Internet of Things (IoT) and Cloud Computing (CC), researchers have begun to discover new methods of technological support in all areas (e.g. health, transport, education, etc.). In this paper, in order to achieve a type of network that will provide more intelligent media-data transfer new technologies were studied. Additionally, we have been studied the use of various open source tools, such as CC analyzers and simulators. These tools are useful for studying the collection, the storage, the management, the processing, and the analysis of large volumes of data. The simulation platform which have been used for our research is CloudSim, which runs on Eclipse software. Thus, after measuring the network performance with CloudSim, we also use the Cooja emulator of the Contiki OS, with the aim to confirm and access more metrics and options. More specifically, we have implemented a network topology from a small section of the script of CloudSim with Cooja, so that we can test a single network segment. The results of our experimental procedure show that there are not duplicated packets received during the procedure. This research could be a start point for better and more efficient media data transmission.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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