멘션(mention)은 명사 또는 명사구를 중심어로 가지며, 수식어를 포함하여 어떤 의미를 정의하는 구(chunk)를 구성한다. 문장 내에서 멘션을 추출하는 것을 멘션탐지라 한다. 멘션들 중에서 서로 같은 의미의 멘션들을 찾아내는 것을 상호참조해결이라 한다. 포인터 네트워크는 RNN encoder-decoder 모델을 기반으로, 주어진 입력 열에 대응되는 위치를 출력 결과로 갖는 모델이다. 본 논문에서는 멘션탐지에 포인터 네트워크를 이용할 것을 제안한다. 멘션탐지에 포인터 네트워크를 적용하면 기존의 sequence labeling 문제로는 해결할 수 없었던 중첩된 멘션탐지 문제를 해결할 수 있다. 실험 결과, 본 논문에서 제안한 멘션탐지의 성능이 규칙기반 보다 8%이상 높은 F1 80.75%를 보였으며, 이를 이용한 상호참조해결 성능이 CoNLL F1 52.69%로 규칙기반 멘션탐지를 이용한 상호참조해결에 비하여 2.29% 더 좋은 성능을 보였다.
In this paper, we implemented a SDH synchronous network system based on ITU-T recommendation G.707 - Network node interface for the synchronous digital archy(SDH). For the system, we used signal processing SDH ASIC, and designed a FPGA_Control chip for various signal control and a FPGA_Alignment cllip for data alignment using YHDL(Very high speed integrated circuit Hardware Description Language). For system monitoring, an operation system was developed using ANSI C and executed in CPU (Motorola MPC-860). The system was evaluated by using ANT-20 for data transmission error defection, jitter detection, pointer chocking, and overhead determination.
정답 후보군 탐지 모델은 최근 활발히 진행되고 있는 질의-응답 데이터 수집 연구의 선행이 되는 연구로 특정 질문에 대한 정답을 주어진 단락에서 추출하는 작업을 말한다. 제안 모델은 포인터 네트워크 디코더를 통하여 기존의 순차 레이블링 모델에서 처리할 수 없었던 정답이 겹치는 문제에 대해서 해결할 수 있게 되었다. 그리고 독립된 두 개의 포인터 네트워크 디코더를 사용함으로써, 단일 포인터 네트워크로 처리할 수 없었던 정답의 탐지가 가능하게 되었다.
정보 기술의 발전에 따라 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 대두되고 있다. 이에 맞춰 디바이스의 소형화와 사용자의 편리성을 증대시키기 위한 여러 연구가 진행되고 있다. 그중 몇몇의 제안된 디바이스들은 사용자가 착용해야 한다는 점과 손에 들고 동작시켜야 한다는 불편함이 있다. 본 논문에서는 이러한 불편함을 해결하기 위해 텔레비전 시청 시 사용할 수 있는 가상 버튼을 제안하였다. 텔레비전을 통해 영상 시청 시 전방에서 사용자가 영상을 시청한다는 점을 이용해 카메라를 TV 상단에 설치하여 카메라가 머리 위쪽을 촬영하게 한다. 촬영된 영상에서 배경과 손 영역을 분리하여 검출하고, 검출된 손 영역에 외곽선을 검출한 후 손가락의 끝점을 검출한다. 손가락의 끝점을 검출하면 전방을 촬영하고 있는 영상 상단에 가상 버튼 인터페이스가 출력되며 검출된 손가락의 끝점이 포인터가 되어 위치정보를 갖고 버튼 안쪽에 위치할 경우 버튼이 동작한다.
지금까지는 Pollard의 Rho 알고리즘이 대칭키의 암호를 해독하는 이산대수 문제에 대해 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 알고리즘은 거인걸음 보폭 m=⌈${\sqrt{p}}$⌉개의 데이터를 저장해야 하는 단점과 더불어 O(${\sqrt{p}}$) 수행 복잡도를 보다 감소시킬 수 있는 방법에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 이산대수의 사이클 검출을 위한 Nivasch의 스택 법의 데이터 갱신 횟수를 73% 이상 감소시키는 배열법을 제안하였다. 제안된 방법은 배열을 적용하였으며, (xi<0.5xi-1)∩(xi<0.5(p-1))인 경우에 한해 배열 값을 갱신하는 방법을 적용하였다. 제안된 방법은 스택법과 동일한 모듈러 연산횟수를 보였지만 스택 법에 비해 이진탐색 법을 적용하여 배열 갱신 횟수와 탐색 시간을 획기적으로 감소시켰다.
방사선을 측정하기 위해서는 여러 종류의 센서가 있다. 그 센서들 중에서 콜리메이터와 신틸레이터 통해 CCD 센서에서 감도나 센싱 방법을 사용하였다. 본 연구에서는 해상도가 높은 CCD 센서를 이용하여 방사선을 검출하는데, 신틸레이터 통해 CCD에 들어오는 영상에서 방사선에 반응하여 생기는 가시광선을 처리하여 방사선량을 측정하고 공간상에서 방사선이 가장 많이 나오는 포인터를 제시하는 것이다. 추후 영상을 스테레오 카메라 방식의 구현하여 방사선원까지 거리 산출하고 영상화하는 것이다.
본 논문은 ${\alpha}^{\gamma}{\equiv}{\beta}$(mod p)에서 ${\gamma}$를 구하는 Pollard의 Rho와 Brent의 이산대수 알고리즘의 수행횟수를 크게 감소시키는 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법은 Brent 방법으로 충돌을 검출하였다. 차이점은 $x_0=1$ 대신 $x_0={\alpha}{\beta}$을, $y=x_i$, ($i=2^k$) 대신 크기가 10인 Queue에 $y_j{\leftarrow}x_i$, ($i=2^k$, $1{\leq}j{\leq}10$)를 저장하는 방법을, ${\beta}_{\gamma}$ 대신 ${\beta}={\beta}_{\gamma}$, ${\beta}_{{\gamma}^{\prime}}$, ${\beta}_{{\gamma}^{-1}}$의 충돌을 찾는 방법을 적용하였다. 제안된 Queue 적용법은 $x_0=y_0=1$로 ${\beta}_{\gamma}$의 충돌을 검출하는 Pollard의 Rho 알고리즘의 수행횟수를 65.02%, $x_0=1$으로 ${\beta}_{\gamma}$의 충돌을 검출하는 Brent 알고리즘의 수행횟수를 47.80% 감소시켰다.
비 휘발성 메모리를 할당받아 사용하기 위해서는 비 휘발성 메모리 전용의 가비지 수집 기법이 필수적이다. 본 논문에서는 이를 위해 비 휘발성 메모리 할당 정보 관리용 메타데이터를 설계하였고 이를 Allocation Tree라고 명명하였다. 이 메타데이터는 검색 속도의 향상을 위해 트리 자료구조를 이용하여 구성되었고, 하나의 노드 안에는 할당 메모리 시작 주소와 저장소 ID 정보가 키-밸류 형태로 저장된다. 비 휘발성 메모리 공간이 부족하여 가용 공간이 70% 이하로 떨어지면 가비지 수집기가 작동되어 가비지 수집을 수행하게 되고 Allocation Tree와 사용자 데이터를 비교하여 가비지를 판정한다. 본 연구에서는 이 알고리즘을 Persistent Heap기반의 메모리 할당 플랫폼인 'HEAPO'에서 구현하여 정상적으로 동작함을 증명하였다.
1990년도 중반에 처음 개념이 소개된 이래, 현재까지도 가장 빈번하게 사용되고 매우 심각한 피해를 초래하는 공격기법으로 버퍼 오버플로우(buffer overflow) 취약점을 이용한 공격을 들 수 있다. 쉘코드(shellcode)는 이러한 버퍼 오버플로우 공격에 사용되는 기계어 코드(machine code)로서, 공격자는 자신이 의도한 바대로 수행되는 쉘코드를 작성하고 이를 공격 대상 호스트의 메모리에 삽입, EIP를 조작하여 시스템의 제어 흐름을 가로챌 수 있다. 따라서 버퍼오버플로우를 일으킨 후 쉘코드를 적재하려는 것을 탐지하기 위한 많은 연구들이 수행되어 왔으며, 공격자들은 이런 탐지기법들을 우회하는 기법을 끊임없이 개발해 왔다. 본 논문에서는 이러한 쉘코드 공격 기법 및 방어 기법들에 대해서 살펴보고, 24Bit BMP 이미지에 쉘코드를 은닉시킬 수 있는 새로운 기법을 제안하고자 한다. 이 기법을 통하여 쉘코드를 손쉽게 은닉할 수 있으며, 현재의 다양한 탐지 기법들을 쉽게 우회할 수 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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