버퍼 오버플로우 공격은 가장 흔하고 위협적인 취약점 중의 하나이다. 최근 이러한 버퍼 오버플로우 공격을 막기 위하여 많은 연구가 이루어지고 있으나 실행시 발생하는 오버헤드 때문에 이를 적용하는 문제가 있다. 본 논문은 이진코드 형태의 파일에서 사용자 정의 함수를 변환하여 리턴 주소의 복사본을 스택의 특정 구역에 저장하고 공격 위험이 있는 문자열 함수를 재작성하고, 재작성된 함수 종료시 리턴 주소와 복사된 리턴 주소의 비교와 ebp 레지스터 값의 비교를 통해 오버플로우 공격을 탐지하는 방법을 제안한다.
RAID는 디스크 배열 상에 데이터를 이중으로 저장하거나 패리티를 사용하는 기법으로 디스크에 장애가 일어났을 경우 이를 복구하는 구조로 되어 있다. 본 논문에서는 지능형 I/O 구조를 갖는 고성능 I/O 서브시스템에서 CPU로부터 대부분 I/O 작업 부하를 줄이고 동시 에 I/O 성능을 향상시키는 방안에 대하여 연구한다. 지능형 I/O 장치의 디스크 스케줄링 디자인에 관한 초당 MB 처리율, 최대 I/O 응답시간 등의 실험 통하여 새로운 스케줄링 기법 에 의해 성능을 개선한다.
Cruz, Jose Roberto Perez;Hernandez, Saul E. Pomares;Cote, Enrique Munoz De
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권1호
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pp.229-240
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2012
Advances in MEMS and CMOS technologies have motivated the development of low cost/power sensors and wireless multimedia sensor networks (WMSN). The WMSNs were created to ubiquitously harvest multimedia content. Such networks have allowed researchers and engineers to glimpse at new Machine-to-Machine (M2M) Systems, such as remote monitoring of biosignals for telemedicine networks. These systems require the acquisition of a large number of data streams that are simultaneously generated by multiple distributed devices. This paradigm of data generation and transmission is known as event-streaming. In order to be useful to the application, the collected data requires a preprocessing called data fusion, which entails the temporal alignment task of multimedia data. A practical way to perform this task is in a centralized manner, assuming that the network nodes only function as collector entities. However, by following this scheme, a considerable amount of redundant information is transmitted to the central entity. To decrease such redundancy, data fusion must be performed in a collaborative way. In this paper, we propose a collaborative data alignment approach for event-streaming. Our approach identifies temporal relationships by translating temporal dependencies based on a timeline to causal dependencies of the media involved.
This study addresses a method for 3D reconstruction using acoustic data with heterogeneous sonar devices: Forward-Looking Multibeam Sonar (FLMS) and Profiling Sonar (PS). The challenges in sonar image processing are perceptual ambiguity, the loss of elevation information, and low signal to noise ratio, which are caused by the ranging and intensity-based image generation mechanism of sonars. The conventional approaches utilize additional constraints such as Lambertian reflection and redundant data at various positions, but they are vulnerable to environmental conditions. Our approach is to use two sonars that have a complementary data type. Typically, the sonars provide reliable information in the horizontal but, the loss of elevation information degrades the quality of data in the vertical. To overcome the characteristic of sonar devices, we adopt the crossed installation in such a way that the PS is laid down on its side and mounted on the top of FLMS. From the installation, FLMS scans horizontal information and PS obtains a vertical profile of the front area of AUV. For the fusion of the two sonar data, we propose the probabilistic approach. A likelihood map using geometric constraints between two sonar devices is built and a monte-carlo experiment using a derived model is conducted to extract 3D points. To verify the proposed method, we conducted a simulation and field test. As a result, a consistent seabed map was obtained. This method can be utilized for 3D seabed mapping with an AUV.
최근 IoT 환경에서는 고밀도로 노드가 분포되어진다. 이러한 센서 노드들은 데이터 전송 시 혼잡을 초래하는 중복 데이터를 생성하여 데이터의 정확도를 저하시킨다. 이에 따라 본 연구에서는 데이터 집중으로 인해 발생하는 네트워크의 정체 문제를 해결하기 위해 제안 기법은 사 분위(Interquatile, IRQ) 분석과 코사인 유사도 함수를 통해 데이터의 이상치와 중복성을 측정하여 중복 데이터 및 특이치를 제거한다. 본 연구를 통하여 최적의 데이터 전송을 통하여 IoT의 통신 성능을 향상시킬 수 있으며 결과적으로 데이터 감소율, 네트워크 수명 및 에너지의 효율성을 높일 수 있다.
데이터 과학과 관련한 과제를 제시하고 참가자가 이를 해결하는 캐글(Kaggle)의 대표적인 대회인 'Tatanic - Machine Learning from Disaster' 문제를 기반으로 데이터 전처리 방식과 모델 구축이 예측 정확도와 점수에 어떤 영향을 미치는지 확인하고자 한다. 중복된 모델을 사용하였거나 앙상블 기법을 사용한 경우를 제외하고 높은 점수를 획득하여 상위 순위에 위치한 7건의 해결 방식을 선정하여 특징들을 비교 분석한다. 전처리를 진행하는 데 있어 대부분 고유하고 차별적인 특징을 가진 것을 확인하였으며, 거의 동일할 정도의 전처리 과정을 거쳤으나 모델의 종류에 따라 점수 차이가 존재하기도 하였다. 본 논문의 비교 분석 연구는 상위 점수 참가자의 전처리 방식의 특징과 분석 흐름을 이해함으로써 캐글 대회 참가자들과 데이터 과학 입문자들에게 많은 도움이 될 것으로 생각한다.
Due to the lack of improper image acquisition process, noise induction is an inevitable step. As a result, objective image quality assessment (IQA) plays an important role in estimating the visual quality of noisy image. Plenty of IQA methods have been proposed including traditional signal processing based methods as well as current deep learning based methods where the later one shows promising performance due to their complex representation ability. The deep learning based methods consists of several convolution layers and down sampling layers for feature extraction and fully connected layers for regression. Usually, the down sampling is performed by using max-pooling layer after each convolutional block. We reveal that this max-pooling causes information loss despite of knowing their importance. Consequently, we propose a better IQA method that replaces the max-pooling layers with strided convolutions to down sample the feature space and since the strided convolution layers have learnable parameters, they preserve optimal features and discard redundant information, thereby improve the prediction accuracy. The experimental results verify the effectiveness of the proposed method.
Previous studies have established a role for cognitive differences in explaining variability in speech processing across individuals. In the case of perceptual cue weighting in the context of a sound change, studies have produced conflicting results regarding the relationship between executive function and the use of redundant cues. The current study aimed to explore this relationship in acoustic cue weighting during speech production. Forty-one Korean-speaking children read a list of stop-initial words and completed two tests that assess executive function, i.e., Dimensional Change Card Sorting (DCCS) and digit n-back. Voice onset time (VOT) and fundamental frequency (F0) were measured in each word, and analyses were carried out to determine the extent to which children's executive function predicted their use of both informative and less informative cues to the three pairs comprising the Korean three-way stop laryngeal contrast. No evidence was found for a relationship between cognitive ability and acoustic cue weighting in production, which is at odds with previous, albeit conflicting, results for speech perception. While this result may be due to the lack of task demands in the production task used here, it nevertheless expands the empirical ground upon which future work in this area may proceed.
본 논문은 신경망에서 불필요한 연결자(weights and biases)를 제거하기 위한 일반적인 back-propagation 알고리즘의 간단한 변형을 소개한다. 이는 연결자들의 절대치 크기의 분포, 분할 경계선의 분석 및 sigmoid 함수의 비선형성에 기초하여 개발되었다. 신경망의 초기 학습 후, 이 알고리즘은 그 절대치의 크기가 임계치 (threshold) 보다 적은 모든 연결자들의 값을 영으로 할당 함으로서 이들을 제거하게 된다. 그런후, 중요한 연결자들의 복구를 위해 모든 연결자들을 포함하여 반복 학습을 실시한다. 이진함수 들을 이용한 학습에서, 이 알고리즘은 이론적 최소 구조를 실현하 였고, 함수를 푸는데 불필요한 연결자들을 제거하였다. 모의 랜덤 신호 분류에 응용에 있어서, 본 알고리즘으로 부터 얻어낸 결과는 쉬운 문제가 간단한 신경망을 필요로 하며 낮은 오분류율을 발생한다는 일반적인 개념과 일치 하였다. 또한, 본 제안된 알고리즘 은 overfitting과 형태소 (patterm) 암기의 문제점들을 줄임으로서 기존의 알고리즘보 다 더 좋은 결과를 보여주었다.
저궤도 위성은 지상과 교신할 수 있는 시간이 매우 제한되어 있으므로 위성에서 생성되는 모든 원격측정 데이터는 대용량 메모리에 저장되었다가 지상교신 시 실시간 데이터와 함께 지상으로 전송된다. 대용량 메모리는 최초 시스템 초기화 과정에서 초기화가 시작되어 각 블록의 상태정보가 생성되고 원격측정데이터를 저장할 수 있는 준비를 한다. 운영 중에 계속적으로 대용량 메모리에 원격측정데이터를 저장하고, 저장된 데이터를 지상으로 전송한다. 그리고 우주환경에서 발생할 수 있는 메모리 오류를 제거하기 위하여 주기적으로 메모리 스크러빙을 수행한다. 본 논문은 저궤도위성 원격측정 데이터 처리를 위한 대용량 메모리 운용방식에 대한 것으로 대용량 메모리 구조, 메모리 초기화 및 메모리 스크러빙 방식, 대용량 메모리를 통한 원격측정데이터 저장 및 전송 방식, 주/부 대용량 메모리 운용 방식에 대해서 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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