SNAP(SeNtinel's Application Platform)은 유럽우주국이 개발한 공개 소프트웨어로서, SAR(Synthetic Aperture Radar)와 광학위성을 포함한 Sentinel 위성 시리즈에서 얻은 자료를 처리하는 여러개의 Toolbox로 이루어져 있다. 이 중 S1TBX(Sentinel-1 ToolBoX)는 주로 Sentinel-1A/B 영상과 간섭기법을 처리하기 위한 프로그램으로, Graph Builder와 같은 흐름도 방식의 자료처리 기법을 제공하고 DEM(Digital Elevation Model) 자동다운로드 및 모자이크 등을 포함한 편리한 기능을 탑재하고 있다. 프로그램 업데이트가 매우 활발하여, 컴퓨터 메모리가 충분하다면 InSAR(Interferometric SAR)와 DInSAR(Differential InSAR)의 수행이 원활해 최근 전세계적으로 널리 이용되고 있다. S1TBX에는 또한 기존의 타 SAR 위성 자료 처리기능을 포함하고 있으며, 최근 버전 5 이후에는 KOMPSAT-5의 처리 기능도 추가되었다. 이 연구에서는 SNAP의 S1TBX를 이용하여 KOMPSAT-5 SAR 영상의 간섭기법을 처리한 예를 보여주고 있다. 몽골 Tavan Tolgoi 노천탄광에서는 2015년도에 KOMPSAT-5로 얻어진 DEM과 2000년에 얻어진 SRTM 1sec DEM의 차이를 분석한 결과, 15년 동안 최대 130미터 깊이를 채굴하였고 쌓아놓은 광석의 높이가 70미터를 넘는 것을 확인하였다. 남극 장보고기지 인근 빙하지역에서는 타 프로그램에서는 조석과 지형 InSAR 신호가 관찰 되었으나, 궤도오차 및 DEM 오차로 SNAP으로는 처리가 불가했다. 또한 이라크 사막지역에서 여러 장의 DInSAR 영상이 만들어졌으나 시스템 오차로 보이는 줄무늬가 coherence 영상에 다수 발견되었다. StaMPS 적용을 위한 Stack은 궤도 오차 혹은 프로그램 버그로 인하여 불가했다. 최근 SNAP의 사용자가 급증하고 있고 업그레이드가 매우 빠르기 때문에 조만간 해결될 것으로 기대한다.
Purpose: This study aimed to analyze G3BP1 and VEZT expression profiles in patients with gastric cancer, and examine the possible relationship between the expressions of each gene and clinicopathological factors. Materials and Methods: Expression of these genes in formalin-fixed paraffin embedded (FFPE) tissues, collected from 40 patients with gastric cancer and 40 healthy controls, was analyzed. Differences in gene expression among patient and normal samples were identified using the GraphPad Prism 5 software. For the analysis of real-time polymerase chain reaction products, GelQuantNET software was used. Results: Our findings demonstrated that both VEZT and G3BP1 mRNA expression levels were downregulated in gastric cancer samples compared with those in the normal controls. No significant relationship was found between the expression of these genes and gender (P-value, 0.4835 vs. 0.6350), but there were significant changes associated with age (P-value, 0.0004 vs. 0.0001) and stage of disease (P-value, 0.0019 vs. 0.0001). In addition, there was a direct relationship between VEZT gene expression and metastasis (P-value, 0.0462), in contrast to G3BP1 that did not demonstrate any significant correlation (P-value, 0.1833). Conclusions: The results suggest that expression profiling of VEZT and G3BP1 can be used for diagnosis of gastric cancer, and specifically, VEZT gene could be considered as a biomarker for the detection of gastric cancer progression.
In this paper, we propose a model which can prioritize the performance improvement work by analyzing the major risks and their influence, which can cause performance degradation in the system and show an example of a performance improvement using this model. In presentation-tier, as a result of log data analysis before and after the performance improvement of key processes which handle financial transactions, this model brought the CPU utilization and memory enhancement in the performance improvement work of the financial system which was carried out by applying the proposed model. It has been confirmed that the entire end-user can be accommodated. In the web-tier, the available memory increased by 200MB and we were able to improve the server restart(Recycling) that was sustained in the existing system. In the business logic-tier, we have been able to see better figures after performance improvements through the graph which analyzes the log collected with the key performance counters such as CPU%, Batch Requests/sec. In the data-tier, it has been confirmed that CPU usage and standby operation were reduced and the throughput was found to increase.
컴포넌트 기반 플랫폼이 갖는 주 한계점은 컴포넌트 기반 시스템이 갖는 컴포넌트간 상호작용과 관련된 행위에 대한 기술과 추론에 대한 적당한 수단을 제대로 제공하지 못한다는 것이다. 현 컴포넌트 기반 플래폼이 CORBA의 IDL과 같은 컴포넌트에 대한 시그네쳐 수준에서의 기술을 위한 방법을 제공하기는 하지만, 이는 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위 기술을 저 수준에서 제공하는 것에 불과하다 컴포넌트 기반 시스템에서 중요한 과제 중 하나는 바로 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위를 기술하는 것과 이를 바탕으로 행위에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수를 이용하여 컴포넌트 인터페이스의 명세 정의와 추상화된 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 만족시킬 것인가를 보장받기위한 role의 결합방법, 생성된 아키텍처에 대한 전개규칙, 시각화방법을 연구한다. 또한 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 명세기법 및 정의의 타당함을 보였다.
SOA (Service Oriented Architecture)를 기반으로 하는 소프트웨어는 비즈니스 요구사항에 기민하게 대응할 수 있어 사용이 확대되고 있다. SOA는 느슨한 서비스 결합과 메시지 교환 중심 아키텍처라는 특징 때문에 기존의 테스팅 방법 적용이 제한된다. 본 논문에서는 BPMN (Business Process Model and Notation)을 이용해 테스트 케이스를 생성하는 기법을 제안한다. 먼저 프로세스를 모델링하고, 이를 통해 비즈니스 흐름 그래프(BFG)를 생성한다. BFG의 입출력 차수를 대칭하고, 오일러 경로를 탐색하여 테스트 케이스를 생성한다. BPMN을 이용한 테스트 케이스 생성 기법은 SOA 기반 시스템에 적용 가능하며, 테스트 케이스 수를 감소시킬 수 있다.
일반적인 소프트웨어 시스템은 새로운 요구와 오류의 발견으로 인해 계속적인 개발과 확장 수정이 요구되며, 어떤 프로그램에 특정 명령문의 변수에 대한 관련 명령문을 찾고 싶을 때 프로그래머는 입력자료의 값에 대해 프로그램의 실행 궤도 추적을 통해 프로그램을 분석한다. 그러므로 본 논문은 기존의 프로그램 슬라이싱 방법에 객체지향 프로그램 슬라이싱을 적용하여 프로그램의 실행 궤도를 통하여 객체지향 그래프와 슬라이싱의 알고리즘을 보인다. 객체지향 프로그램 종속성 그래프는 클래스 종속성 그래프와 클래스 계층구조 그래프로 구성된다. 여기에 제안된 알고리즘은 쉽게 확장이 가능하며 프로그램이 점진적으로 개발되는 경우에 유리하게 사용될 수 있다.
최근 소셜 네트워크 사용자들이 늘어나면서, 각 지역에서 관심 받고 있는 사회적인 이슈나 재해 등과 같은 이벤트에 대한 정보들이 소셜 미디어 사이트를 통해 실시간으로 빠르게 대량으로 게시되고 있으며, 사회적 파급효과도 매우 커지고 있다. 본 논문에서는 지역정보를 가진 트위터 데이터를 이용하여 특정 시간, 지역에 사용자들이 관심을 가지고 있는 이벤트를 탐지하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 트위터 스트리밍 API를 이용해 데이터를 수집하고, 트윗의 키워드들의 시간에 따른 빈도수를 분석하여 정상적인 패턴과 다른 패턴을 가진 키워드를 이벤트로 추출하고, 같은 이벤트에 대한 키워드들을 군집화 하기 위해 co-occurrence 그래프를 이용하여 이벤트 감지 시스템을 구현하였다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.
본 논문에서는 수학교육용 소프트웨어에서 확률적 현상을 경험한 이후 과학 그래프 해석에 있어 확률론적 관점을 도입하여 해석하는 학습자의 관점의 변화를 제시한다. 이 연구에서 11명의 고등학교 1학년 학생은 수학교육용 소프트웨어인 지오지브라(GeoGebra)를 활용하여 학습자가 평면 상에서 수직선이나 반원 위에 점을 찍는 활동을 통하여 기하학적 확률을 경험하였으며 이와 같은 경험을 토대로 물의 상평형 그래프를 해석하였다. 물의 상평형 그래프에 나타나는 얼음(고체), 물(액체), 수증기(기체)의 상태 변화에 대하여 각 상태가 나타나는 온도-압력의 영역 간의 경계에 대하여 학습자는 기하학적 확률을 적용하여 해석하려고 하였으나 경계선 위의 온도-압력의 물의 미시적 구조를 표현하는 과정에서 4명의 학생만 확률론적 관점으로 해석하고 그렇지 못한 학생들은 상태의 공존을 물질적 관점이나 과정적 관점으로 이해하였다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권3호
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pp.17-21
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2022
In this study, we wanted to examine the new vulnerability 'Dirty Pipe' that is founded in Linux kernel. how it's exploited and what is the limitation, where it's existed, and overcome techniques and analysis of the Linux kernel package. The study of the method used the hmark[1] program to check the vulnerabilities. Hmark is a whitebox testing tool that helps to analyze the vulnerability based on static whitebox testing and automated verification. For this purpose of our study, we analyzed Linux kernel code that is downloaded from an open-source website. Then by analyzing the hmark tool results, we identified in which file of the kernel it exists, cvss level, statistically depicted vulnerabilities on graph which is easy to understand. Furthermore, we will talk about some software we can use to analyze a vulnerability and how hmark software works. In the case of the Dirty Pipe vulnerability in Linux allows non-privileged users to execute malicious code capable of a host of destructive actions including installing backdoors into the system, injecting code into scripts, altering binaries used by elevated programs, and creating unauthorized user profiles. This bug is being tracked as CVE-2022-0847 and has been termed "Dirty Pipe"[2] since it bears a close resemblance to Dirty Cow[3], and easily exploitable Linux vulnerability from 2016 which granted a bad actor an identical level of privileges and powers.
Race Condition은 둘 이상의 프로세스가 하나의 공통 자원에 대해 입력이나 조작이 동시에 일어나 의도치 않은 결과를 가져오는 취약점이다. 해당 취약점은 서비스 거부 또는 권한 상승과 같은 문제를 초래할 수 있다. 소프트웨어에서 취약점이 발생하면 관련된 정보를 문서화하지만 종종 취약점의 발생 원인을 밝히지 않거나 소스코드를 공개하지 않는 경우가 있다. 이런 경우, 취약점을 탐지하기 위해서는 바이너리 레벨에서의 분석이 필요하다. 본 논문은 UNIX 커널기반 File System의 Time-Of-Check Time-Of-Use (TOCTOU) Race Condition 취약점을 바이너리 레벨에서 탐지하는 것을 목표로 한다. 지금까지 해당 취약점에 대해 정적/동적 분석 기법의 다양한 탐지 기법이 연구되었다. 기존의 정적 분석을 이용한 취약점 탐지 도구는 소스코드의 분석을 통해 탐지하며, 바이너리 레벨에서 수행한 연구는 현재 거의 전무하다. 본 논문은 바이너리 정적 분석 도구인 Binary Analysis Platform (BAP)를 통해 Control Flow Graph, Call Graph 기반의 File System의 TOCTOU Race Condition 탐지 방법을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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