기존의 Embedded Tester는 Log 처리를 위해 TCP와 공유 파일 시스템을 이용한 Server - Client간 1-N 구조로 처리 되었다. 이러한 방식은 구현 난이도에 따른 시간적 손실과 예외처리에 따른 Tester의 리소스 낭비가 발생한다. 이에 메시징 시스템을 이용하여 분산처리가 가능한 Log 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존의 TCP, 공유 파일 시스템 전송방식과 비교하였다. 비교 결과 메시지 레이어를 이용한 전송이 TCP 보다 더 높은 전송 대역폭을 보였다. CPU 사용량에서 메시지 레이어가 TCP 보다 낮은 효율을 보였으나 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 메시지 레이어를 이용한 Log 처리가 더 높은 효율을 보임을 알 수 있었다.
This study was conducted to compare the design rainfall derived by the at-site and regional frequency analysis based on the regionalization of the precipitation. The regional and at-site design rainfalls were calculated by Log-Pearson type III distribution using Indirect Methods of Moments(WRC). The regional and at-site analysis for the design rainfall were tested by Monte Carlo simulation. Relative root-mean-square error(RRMSE), Relative bias(RBIAS) and Relative reduction(RR) in RRMSE were computed and compared between design rainfalls resulted from observed and simulated data using the regional and at-site analysis. It was shown that the regional analysis procedure can substantially reduce the RRMSE, RBIAS in comparison with those of at-site analysis. Consequently, optimal design rainfalls following the regions and consecutive durations were derived by the regional frequency analysis.
웹 응용 프로그램의 급격한 증가와 함께 웹 트래픽이 증가하고 있다. 웹에 대한 요청과 그 응답에 대한 기록인 웹 로그 또한 폭발적으로 증가하고 있다. 웹 로그로부터 가치 있는 정보를 취득하기 위해서는 매우 큰 용량의 데이터를 효과적이고 다양한 방법으로 다룰 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 백본망 로그 기반 대화형 웹 분석 시스템인 CERES를 소개한다. 기존의 웹 분석 시스템들과 달리, CERES는 하나의 웹 서버에 대한 분석이 아닌 백본망에서 생성되는 모든 웹 로그의 분석을 목적으로 한다. CERES는 하둡 분산 파일 시스템 (HDFS)을 저장소로 하는 서버 클러스터에 배포되며, 대용량의 로그에 기반한 분석을 분산 처리를 통해 지원한다. CERES는 백본망에서 생성된 웹 로그 데이터를 관계형 데이터로 변환하고, 사용자는 변환된 관계형 데이터에 대해 SQL을 이용하여 질의를 요청할 수 있다. 내부적으로 CERES는 웹 로그의 통계적 분석에 대한 질의를 효과적으로 처리하기 위해 데이터 큐브를 활용한다. 또한, CERES는 다양한 통계적 분석을 지원하기 위해 대화형 SQL 질의 인터페이스를 포함한 세 가지 형태의 웹 인터페이스를 제공하며 사용자는 이를 통해 쉽게 질의를 요청할 수 있고 그 결과를 시각적으로 확인할 수 있다.
전통 방법으로 제조한 재래 된장 4종과 개량식 방법으로 제조한 시판 된장 6종을 선정해 바실러스 세레우스균, 황색포도상구균등 미생물 오염도 검사와 바이오제닉 아민류에 대한 모니터링 검사를 실시하였다. 된장 10종 모두에서 대장균과 대장균군은 검출되지 않았으나, 일반세균은 모든 시료에서 검출되었다. 전체적으로 검출된 일반세균은 $6.2{\pm}0.1\;\log\;CFU/g{\sim}7.9{\pm}0.1\;\log\;CFU/g$의 분포를 나타내었다. 시료별로는 가정에서 재래식으로 담근 된장이 $7.8{\pm}0.1\;\log\;CFU/g{\sim}7.9{\pm}0.1\;\log\;CFU/g$의 분포를 보여 $6.2{\pm}0.1\;\log\;CFU/g{\sim}7.4{\pm}0.1\;\log\;CFU/g$의 분포를 보인 시판된장 보다 높은 일반세균수가 검출되었다. 식중독균 검사결과 황색포도상구균과 살모넬라균, 그리고 리스테리아균은 검출되지 않았다. 그러나 바실러스 세레우스균은 $H1{\sim}H4$를 제외한 모든 샘플에서 검출되었으며, $2.3{\pm}0.4 \log\;CFU/g{\sim}2.6{\pm}0.1\;\log\;CFU/g$의 분포를 나타내었고, 각 시료별로 검출된 바실러스 세레우스 균수가 큰 차이를 나타내지는 않았다. 바이오제닉 아민의 분석 결과 재래식 방법으로 제조한 된장인 $L1{\sim}L4$에서 PUT의 함량이 높게 나타났으나 시판된장 $H2{\sim}H5$에 비하면 1/10수준이었다. 시판된장인 $H1{\sim}H6$에서는 PUT, TYR. HIS 의 함량이 높게 나타났다. 대부분의 바이오제닉 아민의 경우 시판 된장이 일반 재래식 된장보다 전반적으로 높은 함량으로 검출되었다.
지하 지층의 확인은 지표면 지질조사, 시추코어 분석, 시추코어 관찰, 물리검층 자료 분석 등의 다양한 방법을 이용한다. 이 가운데 물리검층 자료는 원위치에서 연속적으로 물성을 제공하므로 시추코어 분석 자료와 더불어 지층의 확인에 활용되고 있다. 본 연구에서는 완전파형 음파검층과 밀도검층 자료에서 이방성 변수를 구하고 이를 이용하여 지층의 구분에 적용하고자 하였다. 톰슨 이방성 변수(${\varepsilon},\;{\delta},\;{\eta}$)는 바쿠스(Backus) 평균법을 P파와 S파 속도, 밀도검층 자료에 적용하여 계산하였다. 이와 같은 방법을 캐나다 블랙풋의 물리검층 자료에 적용한 결과, 12개 구간으로 지층을 구분 할 수 있 수 있었다. 즉, 탄성파 속도 이방성을 반영하는 톰슨 이방성 값의 변화에서 지층의 구분이 가능하였고 지층 구분에 많이 이용하는 자연감마선검층 자료가 없는 경우에도 톰슨 이방성 변수를 이용하여 지층 구분이 가능함을 알 수 있었다.
To identify the cause of the error and maintain the health of system, an administrator usually analyzes event log data since it contains useful information to infer the cause of the error. However, because today's systems are huge and complex, it is almost impossible for administrators to manually analyze event log files to identify the cause of an error. In particular, as OpenStack, which is being widely used as cloud management system, operates with various service modules being linked to multiple servers, it is hard to access each node and analyze event log messages for each service module in the case of an error. For this, in this paper, we propose a novel message-based log analysis method that enables the administrator to find the cause of an error quickly. Specifically, the proposed method 1) consolidates event log data generated from system level and application service level, 2) clusters the consolidated data based on messages, and 3) analyzes interrelations among message groups in order to promptly identify the cause of a system error. This study has great significance in the following three aspects. First, the root cause of the error can be identified by collecting event logs of both system level and application service level and analyzing interrelations among the logs. Second, administrators do not need to classify messages for training since unsupervised learning of event log messages is applied. Third, using Dynamic Time Warping, an algorithm for measuring similarity of dynamic patterns over time increases accuracy of analysis on patterns generated from distributed system in which time synchronization is not exactly consistent.
Objective: This meta-analysis was conducted to evaluate the overall effect of direct-fed microbial (DFM) or probiotic supplementation on the log concentrations of culturable gut microbiota in broiler chickens. Methods: Relevant studies were collected from PubMed, SCOPUS, Poultry Science Journal, and Google Scholar. The studies included controlled trials using DFM supplementation in broiler chickens and reporting log concentrations of the culturable gut microbiota. The overall effect of DFM supplementation was determined using standardized mean difference (SMD) with a random-effects model. Subgroups were analyzed to identify pre-specified characteristics possibly associated with the heterogeneity of the results. Risk of bias and publication bias were assessed. Results: Eighteen taxa of the culturable gut microbiota were identified from 42 studies. The overall effect of DFM supplementation on the log concentrations of all 18 taxa did not differ significantly from the controls (SMD = -0.06, 95% confidence interval [-0.16, 0.04], p = 0.228, $I^2=85%$, n = 699 comparisons), but the 18 taxa could be further classified into three categories by the direction of the effect size: taxa whose log concentrations did not differ significantly from the controls (category 1), taxa whose log concentrations increased significantly with DFM supplementation (category 2), and taxa whose log concentrations decreased significantly with DFM supplementation (category 3). Category 1 comprised nine taxa, including total bacterial counts. Category 2 comprised four taxa: Bacillus, Bifidobacterium, Clostridium butyricum, and Lactobacillus. Category 3 comprised five taxa: Clostridium perfringens, coliforms, Escherichia coli, Enterococcus, and Salmonella. Some characteristics identified by the subgroup analysis were associated with result heterogeneity. Most studies, however, were present with unclear risk of bias. Publication bias was also identified. Conclusion: DFM supplementation increased the concentrations of some beneficial bacteria (e.g. Bifidobacterium and Lactobacillus) and decreased those of some detrimental bacteria (e.g. Clostridium perfringens and Salmonella) in the guts of broiler chickens.
The aim of this study is to acquire useful information of lower urinary tract symptom(LUTS) diagnosis through urophonogaphy signal as noninvasive method. The system was implemented to measure urophonography signal, urinary volume and uroflow. The slope of the log-log plot of power spectrum density changed rapidly from $2.01{\sim}2.07$ to over 3.32 when the occlusion rate was 2 mm to 3.8 mm. This information combined with the uroflow parameters could give a useful prediction of lower urinary tract symptoms.
LPDA(Log-Periodic X Dipole Antenna)에 비하여 안테나 붐의 길이가 짧으면 서도 복사특성이 우수한 대수주기 안테나로서 X 다이폴을 구성소자로 하는 LPXDA(Log-Periodic X Antennas)를 제안하였다. 500MHz~1,000MHz에서 동작하는 LPXDA를 설계하고 모멘트법을 이용하여 설계안테나의 본사특성을 해석하여 LPDA의 특성과 비교 검토하였다. 그 결과 본 논문에서 제시한 LPXDA가 LPDA보다 붐의 길이가 20%짧으면서도 주파수 변화에 따른 복사특성이 우수한 것으로 나타났으며 LPXDA의 측정결과도 계산결과에 근접하는 것으로 나타났다.
윈도우 이벤트 로그는 윈도우 운영체제에서 시스템 로그를 기록하는 형식이며, 시스템 운영에 대한 정보를 체계적으로 관리한다. 이벤트는 시스템 자체 또는 사용자의 특정 행위로 인해 발생할 수 있고, 특정 이벤트 로그는 기업 보안 감사, 악성코드 탐지 등에 사용될 수 있다. 본 논문에서는 기업 보안 감사 및 악성코드 탐지와 관련된 이벤트 로그(외부장치 연결, 응용 프로그램 설치, 공유 폴더 사용, 프린터 사용, 원격 연결/해제, PC 시작/종료, 로그온/오프, 절전모드, 네트워크 연결/해제, 이벤트 로그 삭제, 시스템 시간 변경, 파일/레지스트리 조작, 프로세스 생성, DNS 질의, 윈도우 서비스 추가)들을 선정하고, 발생하는 이벤트 ID를 분류 및 분석하였다. 또한, 기존의 이벤트 로그 분석도구는 EVTX 파싱 기능만을 포함하고 있어 이를 포렌식 수사에 이용할 경우 사용자의 행적을 추적하기 어렵다. 이에 본 연구에서 새로운 분석도구를 구현하였으며, EVTX 파싱과 행위 분석이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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