In this letter, a new online anomaly detection approach for software systems is proposed. The novelty of the proposed approach is to apply a new semantic kernel function for a support vector machine (SVM) classifier to detect fault-suspicious execution paths at runtime in a reasonable amount of time. The kernel uses a new sequence matching algorithm to measure similarities among program execution paths in a customized feature space whose dimensions represent the largest common subpaths among the execution paths. To increase the precision of the SVM classifier, each common subpath is given weights according to its ability to discern executions as correct or anomalous. Experiment results show that compared with the known kernels, the proposed SVM kernel will improve the time overhead of online anomaly detection by up to 170%, while improving the precision of anomaly alerts by up to 140%.
One of the critical issues in a sensor network concerns the detection of changes in data streams. Recently presented change detection schemes primarily use a sliding window model to detect changes. In such a model, a distance function is used to compare two sliding windows. Therefore, the performance of the change detection scheme is greatly influenced by the distance function. With regard to sensor nodes, however, energy consumption constitutes a critical design concern because the change detection scheme is implemented in a sensor node, which is a small battery-powered device. In this paper, we present a comparative study of various distance functions in terms of execution time, energy consumption, and detecting accuracy through simulation of speech signal data. The simulation result demonstrates that the Euclidean distance function has the highest performance while consuming a low amount of power. We believe our work is the first attempt to undertake a comparative study of distance functions in terms of execution time, energy consumption, and accuracy detection.
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이영상을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 $640{\times}480$ 해상도의 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약간 낮은 검출률을 보였으나, 얼굴로 인식하였지만 실제로는 얼굴이 아닌 경우의 오검출률에 있어서는 기존방법의 약 38% 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 추적시간과 추적 정확도에 있어서 상보적인 관계를 가지며, 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 플랜 정합과 프로그램 실행결과를 이용하여 초보자들의 C언어 프로그램을 이해하고 오류를 지적해 주는 프로그래밍 오류 분석시스템을제시하였다. 프로그램 실행 결과를 이용함으로써 프로그래밍 플랜간의 연관관계를 유연하게 표시할 수 있고, 플랜 정합의 차이점이 정확한지를 검증할 수 있게 해주며, 한 플랜의 오류가 연관된 타 플랜에 어떤 영향을 주었는지를 파악할 수 있게 해준다. 플랜 간의 연관관계에 따라 오류의 원인과 파급 효과를 지적하고 예제나 반례에 해당하는 사례를 구체적으로 제시하여, 사용자가 이해하기 쉽게 오류에 대한 설명을 제공한다. 14종의 다양하고 난이도 있는 실습예제에 대해 학생들이 작성한 프로그램에 있는 오류를 분석함으로써 안정되고 신뢰성 있는 오류분석 시스템임을 보여주고 있다.
병행 Java 프로그램의 경합은 프로그램의 비결정성을 초래하므로 반드시 탐지되어야 한다. 이러한 경합을 수행 중에 탐지하기 위해서는 스레드에 대한 수행양상과 모든 접근사건들을 감시할 수 있어야 한다. 기존의 경합탐지 기법들은 프로그램의 수행중에 기록된 파일들을 분석하거나 대상 프로그램을 수정하여 감시하므로 스레드나 모든 접근사건들에 대한 감시가 현실적으로 어렵다. 본 연구에서는 JDI(Java Debug Interface)를 이용하여 스레드에 대한 수행양상과 모든 접근사건을 감시하여 확장적 경합탐지를 할 수 있는 투명한 감시도구를 제안한다. 여기서 JDI는 JDPA(Java Platform Debugger Architecture)에서 제공하는 상위 레벨의 100% 순수 자바 인터페이스로써 자바프로그램의 수행중에 특정 정보를 제공할 수 있다. 그리고 제안된 도구의 투명성을 입증하기 위해서 벤치마크 프로그램으로 실험한 결과, 모든 스레드와 접근사건들을 프로그램 수정없이 감시할 수 있었고 프로그램의 감시시간이 20배 이상 증가되었다.
본 논문에서는 RGB영상과 깊이영상을 사용하여 얼굴검출 및 추적을 고속으로 수행할 수 있는 방법을 제안한다. 이 방법은 얼굴검출 과정과 얼굴추적 과정으로 구성되며, 얼굴검출 과정은 기본적으로 기존의 Adaboost 방법을 사용하나, 깊이정보와 피부색을 사용하여 탐색영역을 축소한다. 얼굴추적은 템플릿 매칭방법을 사용하며, 조기종료 기법을 사용하여 수행시간을 줄였다. 이 방법들을 구현하여 실험한 결과, 얼굴검출 방법은 기존의 방법에 비해 약 39%의 수행시간을 보였으며, 얼굴추적 방법은 프레임 당 2.48ms의 추적시간을 보였다. 또한 검출율에 있어서도 제안한 얼굴검출 방법은 기존방법과 비슷한 검출률을 보였지만, 오검출률에 있어서는 0.66%로 기존방법보다 상당히 향상된 성능을 보였다. 또한 얼굴추적 방법은 특별한 경우를 제외한 모든 경우에서 약 1%의 낮은 추적오차율을 보였다. 따라서 제안한 얼굴검출 및 추적방법은 각각 또는 결합하여 고속 동작과 높은 정확도를 필요로 하는 응용분야에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 자동으로 야구 비디오를 요약하는 방법과 이를 구현한 소프트웨어 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 빠른 수행 속도와 정확성 높은 요약 결과를 추구한다. 이를 위해 압축비디오상의 특징 값에 기반 한 빠른 비디오 분할과 간단한 자막 인식을 수행하여 야구 경기에서 중요한 이벤트들을 검출한다. 또한, 본 시스템은 여러 레벨의 비디오 요약을 지원하기 위해 계층적 구조의 내용 기술을 지원한다.
Electrocardiogram(ECG) signal is one of the unique bio-signals of individuals and is used for personal authentication. The existing studies on personal authentication method using ECG signals show a high detection rate for a small group of candidates, but a low detection rate and increased execution time for a large group of candidates. In this paper, we propose a hierarchical algorithm that extracts fiducial points based on curvature of ECG signals as feature values for grouping candidates and identifies candidates using waveform-based comparisons. As a result of experiments on 74 ECG signal records of QT-DB provided by Physionet, the detection rate was about 97% at 3-heartbeat input and about 99% at 5-heartbeat input. The average execution time was 22.4 milliseconds. In conclusion, the proposed method improves the detection rate by the hierarchical personal authentication process, and also shows reduced amount of computation which is plausible in real-time personal authentication usage in the future.
Although shared memory parallel programs are designed to be deterministic both in their final results and intermediate states, the races that occur when different processes access a common memory location in an order not guaranteed by synchronization could result in unintended non-deterministic executions of the program. So, Detecting races, particularly first data races, is important for debugging explicit shared memory parallel programs. It is possible that all data races reported by other on-the-fly algorithms would disappear once the first races were removed. To detect races parallel programs with nested loops and inter-thread coordination, it must guarantee the order of synchronization operations in an execution instance. In this paper, we propose an improved restructuring method that guarantee ordering execution instance and preserve the semantics of original program. This method requires O(np) time and (s + up) space, where n is the number of total operations, s is the number of synchronization operations and p is the number of parallelism in the execution. Also, this method makes on-the-fly detection of parallel program with nested loops and inter-thread coordination more easily in space and time complexity.
범용의 컴퓨터언어틀 정의하고 이 언어의 수행에 적합한 컴퓨터 architecture를 계시하였다. 이 architecture는 마이크로프로그램기법을 이용하며 이의 특징은 마이크로모듈 swapping의 필요성을 줄이므로서 이에 소용되는 시간을 절약할 수 있는 점과, 원하는 마이코로모듈이 제어 기억장치에 부재시에도 프로그램 수행이 가능한 점이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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