RSA와 같은 공개 키 암호시스템을 구현할 경우 멱승 연산이 사용되며 이를 고속화하기 위한 방법들이 연구되었다. 반면, 공격자들은 비밀 키를 얻기 위해 멱승 알고리듬의 연산 과정에서 발생하는 소비 전력이나 전자기파를 이용하는 부채널 공격을 시도해 왔다. 본 논문에서는 멱승의 고속화를 위해 사용되는 알고리듬 중 m-ary 멱승 알고리듬에 대한 새로운 전력 분석 공격을 제시하고자 한다. 제안 공격 방식의 핵심은 사전 계산을 사용하는 멱승 연산에서 비밀 키와 연관성을 가진 소비 전력 패턴을 구별해 낼 수 있도록 공격자가 입력 메시지를 조정하는 것이다. 논문에서는 m-ary 알고리듬을 실제 실험용 보드에 구현한 후 제안된 단순 전력 분석 공격을 시도한 결과, 멱승에 사용된 비밀 키가 노출되는 취약성이 있음을 확인하였다.
Recently, distribution load analysis using AMR (Automatic Meter Reading) data is researched in electric utilities. Load analysis method based on AMR system generates the typical load profile using load data of AMR customers, estimates the load profile of non-AMR customers, and analyzes the peak load and load profile of the distribution circuits and sectors per every 15 minutes/hour/day/week/month. Typical load profile is generated by the algorithm calculating the average amount of power consumption of each groups having similar load patterns. Traditional customer clustering mechanism uses only contract type code as a key. This mechanism has low accuracy because many customers having same contract code have different load patterns. In this research, We propose a customer clustring mechanism using k-means algorithm with contract type code and AMR data.
The power consumption of a high-end microprocessor increases very rapidly. High power consumption will lead to a rapid increase in the chip temperature as well. If the temperature reaches beyond a certain level, chip operation becomes either slow or unreliable. Therefore various approaches for Dynamic Thermal Management (DTM) have been proposed. In this paper, we propose a learning based temperature prediction scheme for a multi-core system. In this approach, from repeatedly executing an application, we learn the thermal patterns of the chip, and we control the temperature in advance through DTM. When the predicted temperature may go beyond a threshold value, we reduce the temperature by decreasing the operation frequencies of the corresponding core. We implement our temperature prediction on an Intel's Quad-Core system which has integrated digital thermal sensors. A Dynamic Frequency System (DFS) technique is implemented to have four frequency steps on a Linux kernel. We carried out experiments using Phoronix Test Suite benchmarks for Linux. The peak temperature has been reduced by on average $5^{\circ}C{\sim}7^{\circ}C$. The overall average temperature reduced from $72^{\circ}C$ to $65^{\circ}C$.
This study investigated the correlation between impervious surface area rate(ISAR) and various urbanization indicators at the si-gun administrative level. For the years 2017 and 2021, we built correlation matrices to examine the relationships between ISAR and eight urbanization indicators, including total population, working-age population, residential power consumption, non-agricultural power consumption, paved road length, permitted development area, numbers of registered vehicles, and cadastral 'Dae' parcel area. Additionally, K-means clustering was employed to classify the 229 si-guns based on the ISAR change patterns. The analysis revealed a significant positive correlation between ISAR and urbanization indicators for both years studied. However, the interannual comparison showed a noticeably weaker correlation between changes in ISAR and urbanization indicators from 2017 to 2021. The K-means analysis also showed that si-guns with higher ISAR values, typically urban areas, demonstrated a weaker correlation, while the cluster consisting mostly of rural areas with lower ISAR displayed stronger correlations. These results suggested that ISAR should be a significant factor for consideration in sustainable rural planning and development strategies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권2호
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pp.312-334
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2023
In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.
소비패턴과 무관하게 부과되는 현행 주택용 전기요금은 소비자선택권을 제약하는 문제가 있다. 이의 개선을 위하여 정부는 2019년 9월부터 주택용 계시별 요금제 기반의 실증 사업을 개시하였으나 그 효과에 대한 분석은 아직 제한적이다. 본 연구에서는 우선 기존 누진요금 대비 주택용 계시별 요금의 변화와 한계를 분석하였다. 분석을 위하여 두 개 단지의 아파트 전기사용량 데이터를 사용하였다. 주택용 계시별 요금제 적용 결과 전기사용량이 많은 경우 요금이 최대 33.8 % 까지 감소하는 반면 전기사용량이 적은경우 최대 117.7 % 증가한 것으로 나타났다, 이는 사회적 관점에서 전기요금의 수용성 문제를 야기할 수 있다. 이를 극복하기 위하여 본 연구에서는 누진제기반 계시별요금제를 제시하였다. 분석 결과 누진제 대비 계시별 요금제는 사용자의 전력소비 패턴에 따라 요금의 변동을 보이면서도 요금변동률 평균은 32%에서 -1.9 %로 감소한 것으로 나타났다. 이는 제안된 전기요금이 기존 누진제의 틀을 유지하면서도 계시별요금제의 효과를 지원할 수 있음을 의미한다.
The CLI(Consumer Life Information) is a new study to unite and create new values recognizing the importance of knowledge and information in information-oriented society based on domestic science and digital technology. The objective of this research is to define academic identity of consuming science and CLI, to analyze the theory, styles, manners, psychology and the concept of consumption, which is the base of consuming life, and to present the direction of CLI with tasks and three major axises of CLI. Nowadays, international order demands new paradigms from human beings. Especially, vision and creation of the values are settled as methodological ways considering the economic power. The CLI should be on the same horizon adjusting social change of pointing values and quality in consuming patterns of diversity and variety. Therefore, I would suggest the ways for the CLI to head for as follows. First, it is to perceive the 3 major Axises & Task of CLI. Second, it is to develope service (experiencing goods) and goods that can lead consuming lives. Third, it is to study merchandising strategy, to create new signs and symbols of goods, and to collaborate of R & D(reseach and developement) and Business. Fourth, it is to head for globalization. Consequantly, this study will be helpful to establish the theory of relationship between producer and consumer in fashion business included research and developments of qualitative goods.
A new scan partition architecture to reduce both the average and peak power dissipation during scan testing is proposed for low-power embedded systems. In scan-based testing, due to the extremely high switching activity during the scan shift operation, the power consumption increases considerably. In addition, the reduced correlation between consecutive test patterns may increase the power consumed during the capture cycle. In the proposed architecture, only a subset of scan cells is loaded with test stimulus and captured with test responses by freezing the remaining scan cells according to the spectrum of unspecified bits in the test cubes. To optimize the proposed process, a novel graph-based heuristic to partition the scan chain into several segments and a technique to increase the number of don't cares in the given test set have been developed. Experimental results on large ISCAS89 benchmark circuits show that the proposed technique, compared to the traditional full scan scheme, can reduce both the average switching activities and the average peak switching activities by 92.37% and 41.21%, respectively.
In order to achieve stable and efficient use of energy at iron and steel works, a model for the prediction of supply and demand of electric power system is developed on the basis of the information on operation and particular patterns of electric power consumption. The optimal amount of electric power to be purchased and the optimal fuel allocation for the in-house electric power plants are also obtained by a mixed-integer linear programming(MILP) and a nonlinear programming (NLP) solutions, respectively. The validity and the effectiveness of the proposed model are investigated by several illustrative examples. The simulation results show the satisfactory energy saving by the optimal solution obtained through this research.
수도권 소비자의 6년간 평균('10~'15) 가구당 버섯 구입액은 37,701원이며, 이중 신선버섯이 37,156원, 가공버섯류가 1,546원이었다. 년도별로는 '10년 38,252원에서 '15년 39,758원으로 구매액도 정체된 것으로 보인다. 소비자 가구의 버섯소비가 주로 신선버섯 위주이며 가공버섯류 소비는 매우 낮은 것으로 조사되어 다양한 버섯 가공제품의 개발과 함께 시식행사, 기능성분에 대한 정보를 제공하는 등 다양한 홍보활동을 통한 버섯의 소비확대 방안을 강구할 필요가 있다. 또한 느타리과 큰느타리 소비는 점차 감소하는 추세이나 표고의 소비가 점차 증가하여 '10년 5,299원에서 '15년에는 10,509원으로 구매액이 약 2배 증가한 것으로 볼 때 농가에서는 소비자 가구의 버섯 종류별 구매변화를 잘 살펴 수요증가가 예상되는 재배품종으로 전환할 필요가 있는 것으로 생각된다. 한편, 월별 버섯 구입액은 1,2월과 9월에 구입액과 구매빈도 및 구매가구비율이 높아 설과 추석명절에 주로 소비량이 증가하는 것을 알 수 있다. 이처럼 버섯 구매패턴이 특정시기에 집중되는 경향을 띄고 있어 명절이나 휴가철과 같은 소비패턴에 맞는 버섯 출하시기 조절이 필요하다. 소비자 가구의 버섯 구입처는 대형마트>기업형슈퍼>소형슈퍼>전통시장의 순으로 높았다. 그러나 점차 기업형슈퍼의 구매 비중이 증가하는 추세이므로 이에 대응하기 위한 농업인의 교섭력 강화 와 대량유통에 알맞은 유통기술의 확립이 요구되었다. 구입처별로는 점차 기업형슈퍼의 구매 비중이 증가하는 추세이므로 이에 대응하기 위한 농업인의 교섭력 강화 및 대량유통에 알맞은 유통기술의 확립이 요구된다. 인구사회학적 특성별로 살펴보면 고소득 가구, 주부 연령이 50대인 가정, 4인 가족, 전업주부 계층에서 버섯 구매액이 높았다. 또한, 구입규격별 구매빈도를 살펴보면 느타리버섯, 큰느타리버섯, 표고 모두 200 g 초과~500 g 이하 단위를 가장 많이 구매하였다. 건강의 중요성과 관심이 늘어가는 시대에 부응하기 위해서는 유용생리활성이 다양한 버섯의 기능성에 대한 지속적인 홍보를 통해, 약용보다는 식용가치를 부각시키고 나물류처럼 부식재료로 널리 활용되는 방안을 모색하는 것이 버섯산업발전에 시급한 문제임을 제안하는 바이다. 또한, 버섯에 대한 선호도가 높은 소비자 등을 확보하고 고객별로 차별화된 제품의 개발과 판매 전략이 필요하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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