Recently, it has been sharply increased the interests to detect the network traffic anomalies to help protect the computer network from unknown attacks. In this paper, we propose a new anomaly detection scheme using the simple linear regression analysis for the exported LetFlow data, such as bits per second and flows per second, from a border router at a campus network. In order to verify the proposed scheme, we apply it to a real campus network and compare the results with the Holt-Winters seasonal algorithm. In particular, we integrate it into the RRDtooi for detecting the anomalies in real time.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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1998.10a
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pp.515-517
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1998
인터넷 급속도로 사용자, 트래픽, 호스트, 네트워크 등이 증가하고 있다. 이러한 증가에 따라 인터넷의 효과적인 관리를 위해서는 기본적인 인터넷 사용 트래픽의 측정 및 분석이 필요하다. 최근의 OC3mon, NetFlow System등의 트래픽 측정도구들은 고속의 인터넷 백본에서 유통되는 트랙픽들의 특성을 파악할 수 있도록 한다. 특히, 고속 인터넷 플로우 스위칭이 이용하는 IP패킷들의 연속적인 흐름인 플로운(flow)를 바탕으로 인터넷 트래픽 특성을 파악 할 수 있도록 한다. 본 논문에서는 플로우 기반의 인터넷 트래픽 측정도구 Cisco 라우터의 NetFlow 인터페이스와 Cflowd 수집기를 사용하여 국내 교육 인터넷 망의 트래픽을 측정하여 분석한 국내 인터넷 트래픽 특성 결과를 제시한다.
International conference on construction engineering and project management
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2011.02a
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pp.395-398
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2011
This paper introduces stochastic cash-flow modeling integrated with simulation based scheduling. The system makes use of CPM schedule data exported from commercial scheduling software, computes the best fit probability distribution functions (PDFs) of historical activity durations, assigns the PDFs identified to respective activities, simulates the schedule network, computes the deterministic and stochastic project cash-flows, plots the corresponding cash flow diagrams, and estimates the best fit PDFs of overdraft and net profit of a project. It analyzes the effect of different distributions of activity durations on the distribution of overdrafts and net profits, and improves reliability compared to deterministic cash flow analysis.
This study attempts to suggest an economic analysis model for SNG projects, which can reflect the future uncertainty objectively and applies the real option valuation incorporating the flexible investment decision. Based on this analysis model, net present value and internal rate of return were estimated by using preliminary feasibility study report of SNG project. And economic evaluation of SNG project was performed with real option valuation using binomial option model. Through this, the difference of analysis results between the real option valuation model and the discounted cash flow model were compared and the usefulness of the real option valuation model was confirmed. From the actual proof analysis, it is confirmed that the real option valuation model showed higher SNG project value than the discounted cash flow model did. It was confirmed that by applying the real option valuation model, economic analysis can be performed on not only the current straightforward SNG project, but also various future portfolios having options such as expansion, modification, or decommission.
International Journal of Fluid Machinery and Systems
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v.5
no.1
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pp.18-29
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2012
This paper deals with the CFD analysis of cavitating flow in the mixed-flow pump with the specific speed of 1.64 which suffers from a high level of noise and vibrations close to the optimal flow coefficient. The ANSYS CFX package has been used to solve URANS equations together with the Rayleigh-Plesset model and the SST-SAS turbulence model has been employed to capture highly unsteady phenomena inside the pump. The CFD analysis has provided a good picture of the cavitation structures inside the pump and their dynamics for a wide range of flow coefficients and NPSH values. Cavitation instabilities were detected at 70% of the optimal flow coefficient close to the NPSH3 value (NPSH3 is the net positive suction head required for the 3% drop of the total head of the pump).
Jehee Lee;Youngjae Park;Seong-Su Jeon;Ju-Yeop Park;Hyoung Kyu Cho
Nuclear Engineering and Technology
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v.56
no.8
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pp.3435-3449
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2024
Considering that system analysis codes are used for the evaluation of the performance of Passive Safety Systems (PSSs), it is important to investigate the capability of the system analysis code to reliably predict the heat transfer and natural circulation flow, which are the main phenomena governing the performance of a PSS. Since MARS-KS has been widely validated for heat transfer models, this study focuses on evaluating its capability to predict the single and two-phase pressure drops and natural circulation flow. The straight pipe simulation results indicate that the pressure drop predictions are reliable within ±5 % error margin for the single-phase flow and the errors of pressure drop up to - 30 % for the two-phase flow. Through single-phase natural circulation flow analysis, it is concluded that the use of the appropriate K-factor modeling based on the flow regimes is important since the natural circulation flow rate in MARS-KS is mainly affected by the form loss factor modeling. With two-phase natural circulation flow analysis, this study emphasizes the behavior of the system could change significantly depending on the two-phase wall friction and pressure loss modeling. With the analysis results, modeling considerations for the PSS performance evaluation with the system analysis codes are proposed.
Three-dimensional forging analysis becomes an inevitable tool to make design process more reliable and more producible. In this study, in order to make the investigation for three-dimensional forging analysis more conveniently and accurately, a new post processor was developed. For post-processing of multi-stage forging simulation, efficient data structure was proposed and applied by using STL. New file architecture was developed to handle successive and huge data efficiently, common in three-dimensional forging analysis. Since sectioning and flow tracing plays an important role in the investigation of analysis result, we developed an algorithm suitable for 4-node and 10-node tetrahedron. This flow tracing algorithm can trace and reverse-trace flow through remeshing. Developed program shows good performance and functionality. Especially, a big size problem can be handled easily due to proposed data structure and file architecture.
Network management and anomaly detection are challenges in high-speed networks due to the high volume of packets that has to be analysed. Flow-based analysis is a scalable method which reduces the high volume of network traffic by dividing it into flows. As sampling methods are extensively used in flow generators such as NetFlow, the impact of sampling on the performance of flow-based analysis needs to be investigated. Monitoring using sampled traffic is a well-studied research area, however, the impact of sampling on flow-based anomaly detection is a poorly researched area. This paper investigates flow sampling methods and shows that these methods have negative impact on flow-based anomaly detection. Therefore, we propose an efficient probabilistic flow sampling method that can preserve flow traffic distribution. The proposed sampling method takes into account two flow features: Destination IP address and octet. The destination IP addresses are sampled based on the number of received bytes. Our method provides efficient sampled traffic which has the required traffic features for both flow-based anomaly detection and monitoring. The proposed sampling method is evaluated using a number of generated flow-based datasets. The results show improvement in preserved malicious flows.
In this paper, we investigate a traffic flow modeled by stochastic Petri nets. The model consists of two parts : the traffic flow model and signal controller model. These models are used for analyzing the flow of the traffic intersection. The results of the evaluation are derived from a Petri Net-based simulation package, Greatspn. Through simulation we compare the performances of the pretimed signal controller with those of the trafic-adaptive signal controller.
KSCE Journal of Civil and Environmental Engineering Research
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v.32
no.3B
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pp.193-201
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2012
In the last decade, heavy rainfall induced debris flow events have been remarkably occurred in Korea. Consequently, debris flow is becoming one of the most dangerous natural phenomena in mountainous area. Understanding and correct predicting of the runout distance of debris flow is an essential prerequisite for developing debris flow hazard map and prevention technology. Based on the simple and widely used sled model, in this study, we analyse the net efficiency of debris flows which is a dimensionless constant (=1/R) and defined by the ratio of the horizontal runout distance L from the debris flow source to deposit and the vertical elevation H of the source above the deposit. The analysis of field data observed in total 238 debris flow events occurred from 2002 to 2011 reveals that the representative value of the net efficiency of debris flows in Korea is 4.3. The data observed in Gangwon province where is the most debris flow-prone area in Korea shows that debris flows in Inje area have the runout distance longer than those in Pyongchang and Gangneung. Overall features of the net efficiency of debris flows observed in the central Korea are similar to those in the southern Korea. The estimation based on aerial photographs and available depositional conditions appears to overestimate the net efficiency compared to estimation based on the field observations, which indicates that appropriate depositional conditions need to be developed for debris flows in Korea.
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