모바일 디바이스 화면상의 클릭 가능한 객체를 인지하기 위한 데이터셋을 구축하고 새로운 네트워크 구조를 제안한다. 모바일 디바이스 화면에서 클릭 가능한 객체를 기준으로 다양한 해상도를 가진 디바이스에서 여러 애플리케이션을 대상으로 데이터를 수집하였다. 총 24,937개의 annotation data를 text, edit text, image, button, region, status bar, navigation bar의 7개 카테고리로 세분화하였다. 해당 데이터셋을 학습하기 위한 모델 구조는 Deconvolution Single Shot Detector를 베이스라인으로, backbone network는 기존 ResNet에 Squeeze-and-Excitation block을 추가한 Squeeze-and-Excitation networks를 사용하고, Single shot detector layers와 Deconvolution module을 Feature pyramid networks 형태로 쌓아 올려 header와 연결한다. 또한, 기존 input resolution의 1:1 비율에서 오는 특징의 손실을 최소화하기 위해 모바일 디바이스 화면과 유사한 1:2 비율로 변경하였다. 해당 모델을 구축한 데이터셋에 대하여 실험한 결과 베이스라인에 대비하여 mean average precision이 최대 101% 개선되었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권7호
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pp.241-248
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2021
Open-source software developments are basically Internet-based communities that voluntarily collaborate in developing software on the Internet and such Internet communities have become an important cultural and economic phenomenon. As a result, the emergence of open-source software has presented a challenge to the traditional offerings by providing free alternatives. The objective of this article is to review the possibility of the adoption of open source software in the creation of digital libraries, highlights advantages and disadvantage preservations. Among our objective also explaining the request of such software at the present time and the criteria evaluated in the digital preservation through surveying the best open source software from the reality of intellectual production, and standards that are being built to evaluate and choose what software to create a digital library without other software available. To achieve the above objectives, we shed the light on the top 11 open-source software to manage Libraries in addition to standards that may represent the basic building block for the selection of the appropriate systems to the needs of the digital library. This article relied on the descriptive approach by reviewing a series of studies and scientific research works related to the subject of the current study. Accordingly, the most prominent of the findings of this work is its illustration of the close association between open source software and the library community, both of which represent free culture. Also it is shown that the selection process of open source software has some obstacles most notably as there are no clear and reliable criteria for selecting these systems. Current study has concluded a set of recommendations, notably awareness of the role and importance of open source software and the facilities it provides in managing digital content.
최근 라틴아메리카의 우경화 과정에서 보수적인 오순절교회의 정치 참여가 크게 부각되고 있다. 이 글은 브라질 사례를 중심으로, 이러한 정치 참여가 민주주의와 그 발전에 끼치는 영향에 주목한다. 먼저 오순절교회들은 성장과 확산을 통해 가톨릭 중심의 독점적 구도를 무너뜨리고 종교적 다원화에 크게 기여했지만, 자신과 다른 종교나 이념에 대한 배타적이고 공격적 태도를 보인다, 또한 주요한 참여 형태인 공식 후보와 관련하여 지도부의 일방적인 결정에 다수의 신자들은 정치적으로 동원되고, 이렇게 당선된 후보자는 공익보다는 지도부의 지도하에 자신의 교단 또는 교회의 특수한 조합주의적 이해관계에 복무한다. 그리고 국회의원, 주의원 등 공직을 획득하려는 정치 참여의 목적도 그리스도교 왕국 재건이라는 특수한 종교적 이해나 가치의 직접적인 실현에 둠으로써 브라질의 민주주의 발전에 걸림돌로 작용한다.
4차 산업혁명에 대한 다양한 신기술에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있다. 4차 산업혁명의 신기술 분야중에 정보보안 분야에서는 블록체인에 대한 관심이 상당히 높다. 이러한 블록체인에 대한 연구는 대학원 중심으로 많은 연구가 활발히 진행이 되고 있으며, 대학에서 학부생 중심으로 전용 블록체인 교육과정을 운영하는 것은 여러 가지 상황이 쉽지 않은 상황이다. 이러한 상황에서 블록체인 관련 산업의 활성화를 위하여 다양한 신규 블록체인 생태계가 생겨나고 그만큼 많은 관심과 노력으로 많은 발전을 이루고 있는 상황이다. 본 연구에서는 이러한 4차 산업혁명에서 중요한 블록체인에 대한 대학의 교육과정 모델을 제안하고자 한다. 블록체인 교육모델에 대한 것은 인력양성 과정을 통하여 산업체 중심의 교육과정을 운영했던 내용을 중심으로 관련 블록체인 교육 모델을 제안하여 다양한 블록체인의 교육이 활성화되어 블록체인 산업 발전을 이루고자 한다.
플래시 메모리는 in-place 수정이 불가능한 특성을 가지기 때문에 out-of-place 방식으로 쓰기 작업을 수행한다. 덮어쓰기가 발생한 오래된 페이지는 유효하지 않은 페이지로 전환된다. 유효하지 않은 페이지들은 높은 오버헤드를 가진 가비지 컬렉션 과정을 유발한다. 가비지 컬렉션은 많은 읽기, 쓰기 작업을 유발하기 때문에 플래시 메모리의 주요 성능 이슈 중 하나이다. 2R에서는 OLTP(On-Line Transaction Process) 워크로드의 I/O 특성을 가비지 컬렉션 알고리즘에 적용하여 WAF(Write Amplification Factor)를 개선하였다. 본 논문에서는 접근 간격이 긴 페이지들을 추가로 분리하는 2R++를 통해 2R에서 발생하는 지역 오염 문제를 해결했다. 2R++는 블록 당 추가 bit를 도입해 second chance mechanism 기반으로 warm 페이지를 분리해서 warm 페이지가 cold 페이지로 오인 식별되는 것을 방지한다. TPC-C와 Linkbench에 대해 알고리즘 별 성능 비교 실험을 진행하였고, 그 결과 2R++의 WAF는 2R대비 각각 57.8%, 13.8%의 개선을 이루어냈음을 확인했다.
Kanti Singh Sangher;Archana Singh;Hari Mohan Pandey
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권11호
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pp.99-109
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2023
The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.
본 연구에서, 개인 차량이 주차할 수 있는 지정 공간 및 정의된 개인사용 시간에 다른 차량이 주차하여 있는 경우 초음파 물체 인식 센서를 활용하여 차량 진입을 파악하고, 그리고 카메라 센서가 번호판을 인식한다. 만일 개인 차량 소유자가 인정한 차량이 아닌 경우, 어플리케이션 서버의 "개인 주차장 운영 블록"은 경찰청의 차량 번호정보 조회 Open API를 근거로 개인의 전화번호를 받는다. 이후 주차 처리시 비권리권자는 주차 권리권자의 승인을 받아서 인정되는 시간만큼 주차를 하고 주차요금을 시청 공공 계좌에 입금한다. 본 연구를 통하여, 시청이 인정해준 개인 주차 공간에서 도심의 주차관리를 가장 효과적으로 할 수 있는 운영 처리 방법을 찾을 수 있었다.
신경병성 동통은 진단과 치료가 어려워 환자와 사회전반에 부담이 큰 질병이지만 이와 관련한 국내 보고는 많지 않다. 국내 신경병성 동통 환자의 유병률 연구에 이어 시행된 본 연구에서는 진료일수, 치료비, 수술 및 약제 사용 등의 치료 양태를 조사하고 신경병성 동통의 치료 영역에서 치과의 비중을 확인하고자 하였다. 연구를 위해 2003년부터 2005년까지 건강보험심사평가원의 전산시스템에 등록된 국내 보험 환자를 대상으로 다양한 신경병성 동통 질환(삼차신경통, 당뇨병성 신경병증, 포진후 신경통, 비정형 안면통, 설인신경통, 비정형 치통, 설통)을 주상병으로 하는 환자의 진료기록을 분석한 결과 다음과 같은 결과를 얻었다. 당뇨병성 신경통이 가장 많이 내원하여 치료받았고, 환자 수는 포진후 신경통, 삼차신경통, 당뇨병성 신경통의 순서로 가장 많았다. 질병별로 각 진료과의 내원일수는 전반적으로 신경과, 신경외과, 마취통증의학과가 주로 많았는데, 특별히 증상 발현 부위가 진료과에 해당하는 경우 해당과의 내원일수가 높았다. 명세서 건당 치료비를 보면 마취과, 응급의학과가 전반적으로 많았으며, 재활의학과, 가정의학과가 높은 경향을 보였다. 치과는 삼차신경통, 비정형 안면통, 비정형 치통에서 다소 높은 치료비를 보였다. 많이 사용된 외과적 술식을 살펴보면 포진후 신경통과 당뇨병성 신경통에서는 다소 차이가 있으나 대부분 교감신경총 및 신경절 차단술, 척수신경말초지 차단술, 뇌신경 및 뇌신경말초 차단술이 주로 사용되었다. 치료약제는 비정형 치통과 설통의 경우 진통소염해열제가 절대적으로 많은 반면, 그 외 질환에서는 항전간제, 진통소염해열제, 정신신경용제가 주로 사용되었다. 이상의 결과로 보아 치과의 비중이 높은 신경병성 통증은 비정형 치통, 삼차신경통, 비정형 안면통이며, 환자의 수와 치료비의 전체적인 크기로 볼 때에는 삼차신경통의 규모가 치과에서는 가장 크다. 그러나 신경병성 동통 분야에서 여전히 구강내과를 포함한 치과의 역할이 부족한 상황이지만 치과전문의 제도 시행과 더불어 대국민 홍보와 적극적인 치료 참여를 통해 신경병성 동통 질환, 특히 삼차신경통, 비정형 치통, 비정형 안면통에 대한 치과의 역할과 비중을 높여야 할 것이다.
많은 영상과 비디오 압축 알고리듬들은 영상을 블록으로 나누어 처리하여 각 블록에서 가변길이 부호비트를 생성한다. 만일 에러 검출기법을 사용하지 않고 가변길이 부호데이터를 에러 발생채널에 전송한다면 수신측 복호화기는 압축된 스트림(Stream)을 적절히 복호할 수 없다. 따라서 표준 영상 및 비디오 압축 알고리듬에서는 채널 에러로부터 데이터 스트림을 보호하기 위해 추가적인 정보들을 삽입한다. 그런 추가 정보 중의 하나가 재동기 마커(resynchronization marker)이다. 이 방법은 전송 에러 발생시 복호화를 다시 시작하기 위한 위치를 복호화기에게 알려줄 수 있지만 주파수 대역폭의 낭비가 심한 단점이 있다. 에러 내성 엔트로피 부호화(EREC)는 어떤 추가 정보 없이 재동기 시작점을 찾을 수 있는 방법으로 잘 알려져 있다. 이 방법은 대부분의 영상 압축 기법에서 사용되는 접두 코드(prefix code)에 적용될 수 있으므로 본 논문에서는 FEREC(Fast Error-Resilient Entropy Coding)의 성능을 개선한 EREREC(Efficient and Robust EREC) 기법을 제안하였다. 첫째로 연속 블록들의 부호화비트 길이를 이용하여 초기 탐색 위치를 계산한다. 둘째, 초기 오프셋은 가변 길이 부호들에서 길고 짧은 블록들의 확률 분포를 이용하여 결정되고, 결정된 초기 오프셋 값은 제안 방법에서 사용되는 모든 오프셋 시퀀스 값들을 보장하기 위해 조정된다. 제안된 EREREC 알고리듬은 슬롯 구성에 있어 EREC보다 빠르며, 전송 에러 발생시 복호화된 영상의 화질이 개선된다. 실험 결과는, 임의 에러 발생 채널에서 기존의 EREC 및 FEREC와 복원영상의 화질을 비교하였을 때 약 $0.3{\sim}3.5dB$의 화질이 개선됨을 보여준다.
디지털 비디오 방송표준(DVB-S2)은 순방향 에러 코딩방법으로 BCH와 LDPC을 연결한 시스템을 내부코딩으로 사용한다. DVB-S2에서 LDPC 코드는 11개의 서로 다른 부호화 율을 정의하고 있기 때문에, DVB-S2 LDPC 복호기는 다양한 부호화 율을 지원해야 한다. 11개의 부호화 율 중에서 7가지(3/5, 2/3, 3/4, 4/5, 5/6, 8/9, 9/10)는 균일한 부호화 율이고, 나머지 4가지(1/4, 1/3, 2/5, 1/2)는 비균일 부호화 율이다. 본 논문에서는 균일한 LDPC 코드를 위한 유연한 복호기를 제시한다. 제안된 복호기는 칩의 면적, 메모리의 효율, 처리속도 등에서 많은 장점을 갖는 반 병렬 복호 구조와 변수노드와 체크노드의 내부 연결선을 줄이고 다양한 부호화 율을 지원할 수 있도록 Benes 네트워크를 결합하여 블록크기가 64,800까지 사용가능하도록 설계하였다. 제안하는 복호기는 200MHz에서 193.2MbPs의 처리속도를 갖으며, 면적은 $16.261m^2$이고, 전력은 공급전압이 1.5V에서 198mW의 소모를 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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