소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 버그 및 잘못 구현된 부분 등을 찾아내는 과정을 통해 품질을 평가하는 방법이다. 퍼징(fuzzing)은 소프트웨어 테스팅 기술의 여러 가지 방법 중 하나로써 난수를 발생시켜 테스팅하고자 하는 소프트웨어에 주입하는 방법으로써 보안에 중점을 두어 테스팅하는 방법이다. 퍼징은 단위 시간 당 테스팅 효율성, 비용 절감 등 여러 가지 장점을 이유로 다수 사용되고 있으나 퍼징 수행 시 전문가의 개입이 많은 단점이 존재한다. 예를 들면 해당 소프트웨어가 사용하는 프로토콜 혹은 퍼징 대상이 파일인 경우 파일 포맷에 대한 분석을 수행한 후에야 가능하기 때문에 테스팅 기간이 길어질 수 있으며 퍼징 도구를 이용해도 퍼징 대상의 프로토콜 및 포맷에 대한 분석이 난해한 경우 테스팅 대상에 대한 퍼징을 수행하지 못할 수도 있다. 본 논문에서 설계한 ROAD는 RPC 기반 프로토콜 및 소프트웨어를 자동으로 퍼징할 수 있는 도구이다. RPC는 다수의 취약점이 발견된 구성요소로써 본 논문에서는 이를 자동으로 퍼징할 수 있는 도구의 구현을 목표로 하였다. 기존의 도구 중 RPC 기반 소프트웨어를 퍼징하는 도구가 존재하지만 자동화되어 있지 않을 뿐만 아니라 소프트웨어에 따라 도구를 수정해야만 사용이 가능하다. 본 논문은 이러한 단점을 극복하고자 자동화 도구를 설계 및 구현하여 실제 RPC 기반 프로토콜 및 소프트웨어에 적용하였다. 또한 실험을 통해 도구의 효용성을 검증하였다.
Kim, Seongjoon;Chung, Hansung;Lee, Hyesook;Myung, Donghoon;Choi, Kwanghoon;Kim, Sukwon;Htet, Swe Lynn;Jeong, Wooseog;Choe, Nonghoon
Journal of Veterinary Science
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제21권3호
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pp.34.1-34.10
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2020
Background: A nationwide outbreak of foot-and-mouth disease (FMD) in South Korea caused massive economic losses in 2010. Since then, the Animal and Plant Quarantine Agency (QIA) has enhanced disinfection systems regarding livestock to prevent horizontal transmission of FMD and Avian influenza (AI). Although the amount of disinfectant used continues to increase, cases of FMD and AI have been occurring annually in Korea, except 2012 and 2013. Objectives: This study measured the concentration of the disinfectant to determine why it failed to remove the horizontal transmission despite increased disinfectant use. Methods: Surveys were conducted from February to May 2017, collecting 348 samples from disinfection systems. The samples were analyzed using the Standards of Animal Health Products analysis methods from QIA. Results: Twenty-three facilities used inappropriate or non-approved disinfectants. Nearly all sampled livestock farms and facilities-93.9%-did not properly adjust the disinfectant concentration. The percentage using low concentrations, or where no effective substance was detected, was 46.9%. Furthermore, 13 samples from the official disinfection station did not use effective disinfectant, and-among 72 samples from the disinfection station-88.89% were considered inappropriate concentration, according to the foot-and-mouth disease virus guidelines; considering the AIV guideline, 73.61% were inappropriate concentrations. Inappropriate concentration samples on automatic (90.00%) and semi-automatic (90.90%) disinfection systems showed no significant difference from manual methods (88.24%). Despite this study being conducted during the crisis level, most disinfectants were used inappropriately. Conclusions: This may partially explain why horizontal transmission of FMD and AI cannot be effectively prevented despite extensive disinfectant use.
지능형 음성 대화 인터페이스 구현에 있어 핵심어의 의미표지는 사용자 의도 파악을 위한 중요한 요소이다. 대화시스템은 사용자 발화의 의도를 파악하기 위해 핵심어와 그 의미표지를 이용하여 발화의 의도를 결정한다. 하나의 핵심어는 여러 개의 의미표지를 가질 수 있는 중의성을 지닌다. 이러한 중의성을 지닌 핵심어를 사용자의 의도와 일치하는 의미표지로 결정하는 것은 단어 의미 분별 문제와 유사하다. 우리는 전사된 대화 말뭉치의 약 23%를 수동으로 의미를 부착하여 핵심어에 대한 의미표지 사전, 유의어 사전, 문맥벡터 사전을 먼저 구축한 후, 나머지 77% 대화 말뭉치에 존재하는 핵심어의 의미를 자동으로 부착한다. 중의성을 가진 핵심어는 문맥벡터 사전으로부터 문맥 벡터 유사도를 계산하여 의미를 결정한다. 핵심어가 미등록어인 경우에는 유의어 사전을 이용하여 가장 유사한 핵심어를 찾아 그 핵심어의 의미를 부착한다. 중의성을 가진 고빈도 핵심어 3개와 저빈도 핵심어 3개를 말뭉치에서 선정하여 제안 시스템의 성능을 평가하였다. 실험결과, 수동으로 구축한 말뭉치를 사용하였을 때 약 54.4%의 정확도를 얻었고, 반자동으로 확장한 말뭉치를 사용하였을 때 약 50.0%의 정확도를 얻었다.
이 연구에서는 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 분석자 개입 없이 준감독학습 기반 분류를 이용하는 새로운 훈련자료 추출 기법을 제안하였다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법은 먼저 분류 대상 영상과 유사한 토지피복 특성을 포함하는 과거 영상으로부터 획득한 초기 훈련자료를 이용하여 초기 분류를 수행한다. 이후, 분류의 불확실성 정보와 인접 화소의 분류 항목을 제약 조건으로 이용하는 준감독학습 기반 반복 분류를 이용하여 초기 분류 결과로부터 신뢰할 수 있는 훈련자료를 추출한다. 준감독학습 기반 훈련자료 추출기법의 적용 가능성은 농경지에서 unmanned aerial vehicle 영상을 이용하는 분류 실험을 통해 평가되었다. 제안한 준감독학습 기반 훈련자료 추출 기법에 의해 자동으로 추출된 새로운 훈련자료를 이용하는 것은 초기 분류 결과에서 나타난 오분류를 두드러지게 완화할 수 있었다. 특히, 인접 화소의 공간 문맥 정보를 고려함으로써 고립된 화소가 크게 감소하였다. 결과적으로, 제안 기법의 분류 정확도는 수동으로 추출한 훈련자료를 이용하는 분류 정확도와 유사하였다. 이러한 결과는 이 연구에서 제시한 준감독학습 기반 반복 분류가 시계열 토지피복도를 제작하기 위해 신뢰할 수 있는 훈련자료를 자동으로 추출하는데 효과적으로 적용될 수 있음을 나타낸다.
This paper deals with ROLSO (Reduced Order Luenberger State Observer) design to prevent jackknifing phenomenon of articulated vehicles consisting of the tractor and semi-trailer by using GPS. In addition, by applying the regulator system using ROLSO feedback system, simulation's result presents that articulated vehicle's states are stabilized than the human's PR time (Preception Response time) rapidly. This simulation verifies that the automatic control of articulated vehicle's can be applied for the accident prevention for the time that the driver is unable to manage with the sudden accident. For this simulation, by using the equation of planar motion, the modeling of the articulated vehicle was performed. This modeling was expressed in the state space model. And FOLSO (Full Order Luenberger State Observer), ROLSO were designed by using the state space model of an articulated vehicle's dynamics.
The impurities in the methanol fuel that is used for direct methanol fuel cell (DMFC) could greatly affect the performance of membrane electrode assemblies (MEA). The most common impurities in the commercial methanol fuel are mainly ethanol, acetone, acetaldehyde, or ammonia. In this study, the effect of impurities in methanol fuel was investigated on the performance of MEA. The MEA for DMFC were prepared using a semi-automatic bar-coating machine, which can prepare the catalyst layer with uniform thickness for MEA. As a result, a single cell supplied with one of the 6 different kinds of methanol fuels showed a significant degradation of the fuel cell performance. The most common impurities in the commercial methanol fuel is mainly ethanol, acetone, acetaldehyde, or ammonia. The effects of the kind and the concentration of impurities in the methanol fuels were investigated on the performance of MEA for DMFC. We will propose the optimum compositions and limit concentration of impurities in methanol fuel for high performance of MEA for DMFC.
This paper presents a semi-automatic methodology to synthesize executable digital controller saftware in a multi-loop control system. A digital controller is described by a task graph and end-to-end timing requirements. A task graph denotes the software structure of the controller, and the end-to-end requirements establish timing relationships between external inputs and outputs. Our approach translates the end-to-end requirements into a set of task attributes such as task periods and deadlines using nonlinear optimization techniques. Such attributes are essential for control engineers to implement control programs and schedule them in a control system with limited resources. In current engineering practice, human programmers manually derive those attributes in an ad hoc manner: they often resort to radical over-sampling to safely guarantee the given timing requirements, and thus render the resultant system poorly utilized. After task-specific attributes are derived, the tasks are scheduled on a single CPU and the compiled kernel is synthesized. We illustrate this process with a non-trivial servo motor control system.
The sheet metal shearing process is normally used in the precision elements such as semi-conductor components. In precision elements, burrs usually reduce the quality of machined parts and cause interference, jamming and misalignment during assembly procedures and because of their sharpness, they can be safety hazard to personnel. Furthermore, not only burrs are hard to predict and avoid, but also deburring, the process of removing burrs, is time-consuming and costly. In order to get the burr-free parts, therefore, we developed the precise burr measuring system using the laser. Using the X-Y precious table, we used vertical measuring method. Through the laser measurement system, we gain the minute analog signal, so this signal was amplified by the electric circuit. Finally, we gained the realtime burr data using A/D converter, PC. By introducing the novel laser measuring method which employing vertical measurement mechanism, we could get fast and precious burr data. Through the experiments, the accuracy of the developed system is proved. The burr height measured during the punching process can be used for automatic deburring and in-situ aligning.
온톨로지는 특정 도메인에 사용되는 용어들과 그 용어들 간의 관계를 정의하고, 이를 계층구조로 표현한 것을 말한다. 본 논문에서는 전문용어의 처리에 기반 한 도메인 특정적인 온톨로지의 반자동 구축방안을 제안하고자 한다. 이를 위하여 도메인 텍스트 내에서 전문용어를 구성하고 있는 명사나 접미사의 패턴을 분류하고, 이에 따라 전문용어를 추출하고 계층구조를 구하는 알고리즘을 제안한다. 실험은 약학 관련 문서를 대상으로 하였으며, 단일어절 전문용어를 인식한 결과 평균 92.57%, 다중어절 전문용어의 경우 평균 66.64%의 정확도를 보였다. 구축된 온톨로지는 의미정보와 함께 전문용어를 구성하는 특정 명사나 접미사를 중심으로 자연스런 의미 군을 형성함으로써 정보검색 등의 전문적인 지식의 접근에 유용하게 쓰일 수 있으며, 검색의 성능을 향상시키기 위한 추론의 기반으로도 이용할 수 있다.
본 논문에서는 한-중 기계번역 시스템에서 사용되는 한중 동사구 패턴의 반자동 생성을 위한 방법론을 제안한다. 한중 동사구 패턴은 한국어와 중국어간의 변환을 위한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 한국어의 구문분석과 중국어의 생성을 위해 중요한 정보를 제공하는 고급 언어자원이다. 본 논문에서 제시하는 새로운 패턴 반자동확장 방안은 기존의 한중 동사구 패턴으로부터 대역어 정보를 이용하여 새로운 동사구 패턴을 생성해내는 방법이다. 본 방법론은 시스템 개발 초기에 일반적으로 이루어지는 사전기반 패턴 구축이 끝난 후, 패턴의 커버리지 문제를 해결하기 위해 실용적으로 적용할 수 있는 방법론으로서, 한국어와 중국어 같이 활용 가능한 대역 코퍼스가 아직 많지 않은 경우에 효과적이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 실험 결과 67.15%의 정확률과 4.58배의 패턴 확장률을 나타냈다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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