KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권8호
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pp.2101-2123
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2023
Recent studies have shown that the neural network-based binary code similarity detection technology performs well in vulnerability mining, plagiarism detection, and malicious code analysis. However, existing cross-architecture methods still suffer from insufficient feature characterization and low discrimination accuracy. To address these issues, this paper proposes a cross-architecture binary function similarity detection method based on composite feature model (SDCFM). Firstly, the binary function is converted into vector representation according to the proposed composite feature model, which is composed of instruction statistical features, control flow graph structural features, and application program interface calling behavioral features. Then, the composite features are embedded by the proposed hierarchical embedding network based on a graph neural network. In which, the block-level features and the function-level features are processed separately and finally fused into the embedding. In addition, to make the trained model more accurate and stable, our method utilizes the embeddings of predecessor nodes to modify the node embedding in the iterative updating process of the graph neural network. To assess the effectiveness of composite feature model, we contrast SDCFM with the state of art method on benchmark datasets. The experimental results show that SDCFM has good performance both on the area under the curve in the binary function similarity detection task and the vulnerable candidate function ranking in vulnerability search task.
1차원 압밀시험에서 구해진 결과는 상사법칙을 적용하여 원지반의 침하량과 압밀시간을 추정하고 있다. 하지만 점토의 변형의존성, 층두께, 재하시간, 하중증분비 등에 의해 변화하기 때문에 상사법칙의 성립은 명확하게 밝혀지지 않고 있다. 본 연구는 재하시간과 층두께를 달리하여 압밀시험과 투수시험을 병행하여 상사법칙의 적용성을 나타내었다. 그 결과, f(=1+e)-logk관계는 점토의 특성을 잘 나타내고 있으며, $c_{\nu}$와 k는 보정이 필요없는 것으로 나타났으며, 상사법칙은 f-logp관계의 위치와 1차 압밀선에 의존하고 있다.
오늘날 오프라인뿐만 아니라 온라인에서도 집단을 형성하고 집단 활동이 활발히 이루어지고 있다. 오프라인 집단의 경우 인지부조화 이론에 따라 초기 가입절차가 집단에 대한 태도에 어떤 영향을 미치는지에 관한 연구들이 진행되어온 반면, 아직 온라인 집단에 관해 가입절차가 집단에 대한 태도에 미치는 영향은 연구된 바가 미비하다. 따라서 본 연구는 온라인 집단으로 대표되는 온라인 커뮤니티를 대상으로 가입절차로 인해 유발되는 인지부조화가 온라인 커뮤니티에 대한 태도에 어떤 차이를 유발하는지 살펴보았다. 더 나아가 기존 회원과의 지각된 유사성이 큰지 작은지 정도에 따라 인지부조화로 인해 유발되는 태도 변화가 어떻게 달라질 수 있는지 알아보았다. 가입절차는 가입절차 없음, 간단한 가입절차, 복잡한 가입절차의 세 수준으로 나뉘었으며, 지각된 유사성은 참가자의 현재 BMI와 목표 BMI간의 차이로 측정하였다. 또한 지각된 정보 원천의 신뢰성, 지각된 정보의 질, 만족도, 정보 유용성, 지속 사용 의향을 종속변인으로 태도의 차이를 살펴보았다. 연구 결과, 기존 집단에 관한 인지부조화 이론과는 반대로 지각된 정보 원천의 신뢰성, 지각된 정보의 질, 만족도에 관해서는 가입절차 조건에 따른 차이가 없었으며, 정보 유용성과 지속 사용 의향의 경우는 가입절차가 가장 복잡할 때 가장 부정적인 태도를 보였다. 또한 지각된 유사성이 높을수록 더 긍정적인 태도를 보였다. 흥미로운 점은 지각된 유사성에 따라 가입절차로 유발된 인지부조화의 영향이 달랐다는 것인데, 지각된 유사성이 높은 집단에서는 가입절차가 있을 때 더 긍정적인 태도를 보인 반면, 지각된 유사성이 낮은 집단은 가입절차가 아예 없을 때 더 긍정적인 태도를 보이는 경향이 나타났다. 본 연구의 결과를 바탕으로 이후 온라인 커뮤니티의 특성에 따라 보다 알맞은 회원가입 절차를 디자인 할 수 있을 것이다.
유사한 생물학적 특성을 가진 유전자 산물을 검색하는 것은 생물정보학 연구에 필수적인 기술이다. 현재 대부분의 생물학 데이타베이스에서 Gene Ontology의 용어를 사용하여 유전자 산물의 생물학적 특성을 기술하고 있다. 본 논문에서는 이런 유전자 산물의 주석 정보를 사용해 의미적으로 유사한 유전자 산물을 검색하는 방법을 제안한다. 이를 위해 우선 정보 이론에 기반한 유전자 산물간의 의미적 유사도를 정의하였다. 그리고 이 유사도를 이용한 의미적 유사성 검색 알고리즘을 제안하였다. 의미적 유사성 검색을 처리하기 위해 Fagin의 문턱값 알고리즘(threshold algorithm)을 다음과 같이 변형한 기법을 사용하였다. 우선 사용하는 유사도 함수가 단조 증가 성질을 갖지 않기 때문에 유사도 함수에 맞는 문턱값을 재정의 하였다. 또 역색인 리스트의 구조를 사용하여 중간 검색을 생략할 수 있는 클러스터 스키핑 기법과 역색인 리스트 액세스 순서를 제안하였다. 실제 GO와 주석 정보를 이용하여 성능 평가를 했으며 제안한 알고리즘은 효율적인 알고리즘임을 보였다.
Purpose: A statistical similarity evaluation to compare pharmacokinetics(PK) profile data between nonclinical and clinical experiments has become a significant issue on many drug development processes. This study proposes a new similarity index by considering important parameters, such as the area under the curve(AUC) and the time-series profile of various PK data. Methods: In this study, a new profile similarity index(PSI) by using the concept of a process capability index(Cp) is proposed in order to investigate the most similar animal PK profile compared to the target(i.e., Human PK profile). The proposed PSI can be calculated geometric and arithmetic means of all short term similarity indices at all time points on time-series both animal and human PK data. Designed simulation approaches are demonstrated for a verification purpose. Results: Two different simulation studies are conducted by considering three variances(i.e., small, medium, and large variances) as well as three different characteristic types(smaller the better, larger the better, nominal the best). By using the proposed PSI, the most similar animal PK profile compare to the target human PK profile can be obtained in the simulation studies. In addition, a case study represents differentiated results compare to existing simple statistical analysis methods(i.e., root mean squared error and quality loss). Conclusion: The proposed PSI can effectively estimate the level of similarity between animal, human PK profiles. By using these PSI results, we can reduce the number of animal experiments because we only focus on the significant animal representing a high PSI value.
In this paper, a fuzzy set based machine-cell formation algorithm for cellular manufacturing is presented. The fuzzy logic is emoloyed to express the degree of appropriateness when alternative machines are specified to process a part shape. For machine grouping, the similarity coefficient based approach is used. The algorithm produces efficient machine cells and part families which maximize the similarity values.
본 논문에서는 사용자 시스템이 악성 프로그램에 의해 피해를 입은 후 시그니처나 보안 패치가 나오기 전에 피해를 최소화하기 위한 방법으로 파일 DNA 기반의 행위 패턴 분석을 통한 탐지 기법을 연구하였다. 기존의 네트워크 기반의 패킷 탐지기법과 프로세스 기반 탐지 기법의 단점을 보완하여 제로데이 공격을 방어하고 오탐지를 최소화하기 위해 파일 DNA 기반 탐지기법을 적용하였다. 파일 DNA 기반 탐지기법은 악성코드의 비정상 행위를 네트워크 관련 행위와 프로세스 관련 행위로 나누어 정의하였다. 사용자 시스템에서 작동되는 프로세스의 중요한 행위와 네트워크 행위를 정해진 조건에 의해 검사 및 차단하며, 프로세스 행위, 네트워크 행위들이 조합된 파일 DNA를 기반하여 악성코드의 행위 패턴의 유사도를 분석하여 위험경고 및 차단을 통한 대응 기법을 연구하였다.
대한민국은 지진 판의 경계로부터 멀리 떨어진 지역에 있으며, 이러한 지역에서 발생하는 판 내부 지진은 판 경계부 지진과 비교하면 일반적으로 규모가 작고 발생빈도도 낮다. 그럼에도 불구하고 과거 2년부터 1904년 사이 한반도에서 발생했던 지진과 최근 한반도 지진을 관측한 이래에 발생한 지진을 조사 및 분석한 결과 진도 규모 9까지 이르는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 한반도에서 발생한 지진과 통계적 자기 유사성과의 관계를 분석하기 위해서 국립기상연구소에서 발표한 「한반도 역사지진 기록 (2년~1904년)」을 이용한다. 또한 본 논문을 통해서 해결한 문제는 한반도에서 발생한 지진데이터와 통계적 자기 유사성과 시각화의 관계 연구를 처음으로 규명하였으며, 그 결과 한반도 지진의 자기 유사성 정도를 판단하는 3가지 정량적인 추정방법으로 측정한 결과 자기 유사성 파라메터 H 값(0.5 < H < 1)이 0.8이상으로 자기 유사성 정도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 그래프의 시각화를 통해 지진이 어느 지역에서 많이 발생했는지를 쉽게 파악할 수 있고, 향후 지진 발생시 피해를 예측하고 재산과 인명 피해를 최소화할 수 있는 예측 시스템 개발과 지진 데이터 분석 및 모델링 연구에 활용될 수 있을 것으로 보인다. 뿐만아니라 본 연구결과를 토대로 자기 유사성 프로세스는 지진활동의 패턴과 통계적 특성을 이해하고, 유사한 지진 사건을 그룹화하고 분류하는데 도움을 줄 수 있으며, 지진 활동에 대한 예측, 지진 위험 평가 및 지진 공학 관련 연구에 활용될 것으로 예상된다.
Let {X(t), $t{\geq}0$} be a stochastic integral process represented by stable random measure or multiple Ito-Wiener integrals. Under some conditions, we prove the continuity and self-similarity of these stochastic integral processes. As an application, we get Gaussian chaos which has some shift continuous function.
RAM(Reliability, Availability, Maintainability) is important performance factor to keep combat readiness and optimize operational and maintenance cost of weapon systems. This paper discusses the method to establish RAM for combat readiness by using field failure data from similarity equipments. Operational availability is estimated from a binomial distribution function of user's operational conditions such as combat readiness preservation probability, operational rate, operational availability and total number of equipment. Reliability and maintainability is estimated from field failure data from similarity equipment to accomplish operational availability. The effectiveness of established RAM is verified through analysis of combat readiness preservation probability and mission reliability. A case study of weapon system illustrates the process of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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