최근의 저 전력 컴퓨터 시스템은 내장 프로세서의 성능 향상과 공정 기술의 발전을 통한 디바이스 크기 감소로 인해 전압 변동, 커플링 효과 등으로 인한 SEU(single event upset)로 모델링 되는 천이고장으로 인한 예기치 못한 동작 중 에러 발생가능성이 매우 높아지고 있다. 제안하는 방식은 프로세서가 처리하는 프로그램 분기 흐름상에서 에러를 검출하는 효과적인 watchdog 프로세서 구조로서, 기존 방식이 가지는 오버헤드를 줄이면서 프로그램 내부에서 빈번히 발생되는 루프를 매번 검사할 때, 동일한 동작을 watchdog 프로세서가 반복함으로써 생기는 비효율적인 메모리 접근, 버스 점유 경쟁등과 같은 추가적인 시스템 수준의 오버헤드를 줄이는 새로운 방법을 제안하였다. 본 논문은 기존의 실시간 분기 및 제어 흐름 연구에서는 다루지 않았던 루프 검출 및 예측 기능을 추가함으로써 실제 시스템 적용에 보다 적합한 비용 효율적인 구조를 제안하고 있다.
미디어 플레이어에서의 디코딩 과정은 많은 연산을 필요로 하며, CPU로부터 높은 소비전력을 초래한다. 디코딩 연산을 줄이는 것은 CPU 소비 전력을 감소시킬 수 있지만 사용자로부터 비디오 품질을 저하시키게 된다. 본 논문에서는 H.264의 품질 확장성을 이용하여 새로운 CPU 전력 관리 기법을 제안한다. 첫째, VQM(Video Quality Metric)을 사용하여 계층적 비디오 코딩의 서로 다른 양자화 인자를 고려한 새로운 비디오 품질 모델을 제안한다. 그리고 이전 디코딩 시간과 프레임 크기를 선택적으로 융합한 디코딩 시간 예측기법에 기반한 새로운 동적 전압 기법을 제안한다. 최신 스마트폰에서 구현하였고, 사용자 테스트를 수행하였다. 제안한 기법을 실제 측정에 적용하였을 때 리눅스 동적 전압 및 주파수 조절(DVFS) 거버너에 비해 34%의 에너지 감소를 보였고 사용자 테스트를 통해 실험 영상의 품질 하락을 사용자는 인지하지 못하거나 용인될 수 있음을 확인하였다.
Studer, Ahren;Bai, Fan;Bellur, Bhargav;Perrig, Adrian
Journal of Communications and Networks
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제11권6호
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pp.574-588
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2009
Although much research has been conducted in the area of authentication in wireless networks, vehicular ad-hoc networks (VANETs) pose unique challenges, such as real-time constraints, processing limitations, memory constraints, frequently changing senders, requirements for interoperability with existing standards, extensibility and flexibility for future requirements, etc. No currently proposed technique addresses all of the requirements for message and entity authentication in VANETs. After analyzing the requirements for viable VANET message authentication, we propose a modified version of TESLA, TESLA++, which provides the same computationally efficient broadcast authentication as TESLA with reduced memory requirements. To address the range of needs within VANETs we propose a new hybrid authentication mechanism, VANET authentication using signatures and TESLA++ (VAST), that combines the advantages of ECDSA signatures and TESLA++. Elliptic curve digital signature algorithm (ECDSA) signatures provide fast authentication and non-repudiation, but are computationally expensive. TESLA++ prevents memory and computation-based denial of service attacks. We analyze the security of our mechanism and simulate VAST in realistic highway conditions under varying network and vehicular traffic scenarios. Simulation results show that VAST outperforms either signatures or TESLA on its own. Even under heavy loads VAST is able to authenticate 100% of the received messages within 107ms. VANETs use certificates to achieve entity authentication (i.e., validate senders). To reduce certificate bandwidth usage, we use Hu et al.'s strategy of broadcasting certificates at fixed intervals, independent of the arrival of new entities. We propose a new certificate verification strategy that prevents denial of service attacks while requiring zero additional sender overhead. Our analysis shows that these solutions introduce a small delay, but still allow drivers in a worst case scenario over 3 seconds to respond to a dangerous situation.
Public health system and public health practice have changed over the past decades as the result of social and epidemiologic changes. New public health concept emphasizes leadership, strategical thinking, systematic planning and effective performance to identify and solve complex health problem In Korea, the role of Health Center has been expanded rapidly. However there is strong suspicion that Health Center can achieve their mission. This paper aims at understanding what is the needed functions of Health Center and which of its aspects needs improvement. The main results of this study are summarizes as follows. District Health Law does not address the core functions of Health Center. The staffs of Health Center have difficulties in prioritizing their services. The recent attempt to restructure Health Center and change delivery pattern of public health services ended with only limited success. To effectively confront threats to the public's health, the three major function of Health Center must be ${\circled}1$ modifying individual behavior and lifestyle, ${\circled}2$ improving social and economic conditions, and ${\circled}3$ reforming health policies. Better results do not come from setting new functions only; they come from understanding and improving the processes that will then leads to better outcome. We recommend that policy-makers focus economic evaluation of public health programs, building and spreading of the scientific evidence of programs, linkage of public health research and public health program. The criteria of delegation of public health service to private sector is urgently needed. Making community health information data available on a routine basis to providers, managers and researchers of public health services helps promote the efficiency of the overall operation of public health system.
Multi-exposure high dynamic range (HDR) image reconstruction, the task of reconstructing an HDR image from multiple low dynamic range (LDR) images in a dynamic scene, often produces ghosting artifacts caused by camera motion and moving objects and also cannot deal with washed-out regions due to over or under-exposures. While there has been many deep-learning-based methods with motion estimation to alleviate these problems, they still have limitations for severely moving scenes. They also require large parameter counts, especially in the case of state-of-the-art methods that employ attention modules. To address these issues, we propose a frequency domain approach based on the idea that the transform domain coefficients inherently involve the global information from whole image pixels to cope with large motions. Specifically we adopt Residual Fast Fourier Transform (RFFT) blocks, which allows for global interactions of pixels. Moreover, we also employ Depthwise Overparametrized convolution (DO-conv) blocks, a convolution in which each input channel is convolved with its own 2D kernel, for faster convergence and performance gains. We call this LFFNet (Lightweight Frequency Fusion Network), and experiments on the benchmarks show reduced ghosting artifacts and improved performance up to 0.6dB tonemapped PSNR compared to recent state-of-the-art methods. Our architecture also requires fewer parameters and converges faster in training.
Su, Xin;Liu, Xuchong;Lin, Jiuchuang;He, Shiming;Fu, Zhangjie;Li, Wenjia
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권6호
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pp.3230-3253
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2017
Android malware steals users' private information, and embedded unsafe advertisement (ad) libraries, which execute unsafe code causing damage to users. The majority of such traffic is HTTP and is mixed with other normal traffic, which makes the detection of malware and unsafe ad libraries a challenging problem. To address this problem, this work describes a novel HTTP traffic flow mining approach to detect and categorize Android malware and unsafe ad library. This work designed AndroCollector, which can automatically execute the Android application (app) and collect the network traffic traces. From these traces, this work extracts HTTP traffic features along three important dimensions: quantitative, timing, and semantic and use these features for characterizing malware and unsafe ad libraries. Based on these HTTP traffic features, this work describes a supervised classification scheme for detecting malware and unsafe ad libraries. In addition, to help network operators, this work describes a fine-grained categorization method by generating fingerprints from HTTP request methods for each malware family and unsafe ad libraries. This work evaluated the scheme using HTTP traffic traces collected from 10778 Android apps. The experimental results show that the scheme can detect malware with 97% accuracy and unsafe ad libraries with 95% accuracy when tested on the popular third-party Android markets.
최근 들어 버퍼오버플로우 취약성을 이용한 해킹 사례들이 늘어나고 있다. 버퍼오버플로우 공격을 탐지하는 방법은 크게 입력 데이터의 크기 검사 비정상적인 분기 금지, 비정상 행위 금지의 세가지 방식 중 하나를 취한다. 본 논문에서는 비정상적인 분기를 금지하는 방법을 살펴본 것이다. 기존의 방법은 부가적인 메모리를 필요로 하고, 컨트롤 플로우가 비정상적인 흐름을 찾기 위해 코드를 추가하고 실행함으로써 프로그램 실행시간의 저하를 단점으로 이야기할 수 있다. 본 논문에서는 부가적인 메모리 사용을 최소한으로 줄임으로 메모리 낭비를 저하시키고 실행시간에 컨트롤 플로우가 비정상적으로 흐르는 것을 막기 위한 작업들을 최소화함으로서 기존의 방법보다 더 효율적인 방법을 제안하고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권6호
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pp.2022-2042
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2014
The term "big data" has recently gained widespread attention in the field of information technology (IT). One of the key challenges in making use of big data lies in finding ways to uncover relevant and valuable information. The high volume, velocity, and variety of big data hinder the use of solutions that are available for smaller datasets, which involve the manual interpretation of data. Semantic computing technologies have been proposed as a means of dealing with these issues, and with the advent of linked data in recent years, have become central to mainstream semantic computing. This paper attempts to uncover the state-of-the-art semantics-based approaches and tools that can be leveraged to enrich and enhance today's big data. It presents research on the latest literature, including 61 studies from 2011 to 2014. In addition, it highlights the key challenges that semantic approaches need to address in the near future. For instance, this paper presents cutting-edge approaches to ontology engineering, ontology evolution, searching and filtering relevant information, extracting and reasoning, distributed (web-scale) reasoning, and representing big data. It also makes recommendations that may encourage researchers to more deeply explore the applications of semantic technology, which could improve the processing of big data. The findings of this study contribute to the existing body of basic knowledge on semantics and computational issues related to big data, and may trigger further research on the field. Our analysis shows that there is a need to put more effort into proposing new approaches, and that tools must be created that support researchers and practitioners in realizing the true power of semantic computing and solving the crucial issues of big data.
최근 표준화 컴포넌트 기반 방법론이 대두되면서, 객체지향에서 컴포넌트 지향의 시스템으로의 전환이 빠르게 진행되고 있다. 특히, 비즈니스 영역에서 컴포넌트 기반 시스템이 성공을 거두면서 컴포넌트의 중요성과 추진효과의 신뢰성이 증가하고 있다. 현재 방법론의 실무 적용 단계에 이르고 있으나, 아직도 분산환경과 프로세스 및 컴포넌트의 COTS(Commercial Off The Shelf)를 이루기 위해서는 기반 환경뿐만 아니라, 프로세스 관리와 이를 지원하는 도구 및 유지 보수등 다양한 서비스의 통합이 요구되고 있다. 본 논문에서는 컴포넌트 기반 방법론을 지원하기 위해 제시된 상호 운용 정보시스템을 프레젠테이션 계층, 비즈니스 로직 계층, 데이터 제어 계층의 3 계층으로 구성하여 잠제적인 사용자의 요구를 반영하고자 한다. 각각의 계층별 행위와 기능의 상세한 명세와 핵심적인 계층인 비즈니스 로직의 기능 및 관리되어야할 정보를 기술한다. 상호 운용시스템을 구성함으로써, 비즈니스 영역에서의 컴포넌트 재사용성과 효율성 및 컴포넌트 개발과 조립에 대한 사용자의 결정에 도움을 줄 수 있다.
This research is to analyze the public cases of information facilities in terms of central circulations in multi level volumes such as atrium or court which provide visual intervention between different spaces and physical connections such as bridges. Hunt Library design balances the understood pre-existing needs with the University's emerging needs to create a forward-thinking learning environment. While clearly a contemporary structure within a traditional context of the NCSU campus, the Hunt Library provides a positive platform for influencing its surroundings. Both technical and programmatic innovations are celebrated as part of the learning experience and provide a versatile and stimulating environment for students. Public library as open spaces connecting to an interactive social domain over communities can provide variety of learning environments, or technology based labs. There are many cases of the public information spaces with dynamic networks where participants can play their roles in physical space as well as in the intellectual stimulation. In the research, new public projects provide typologies of information spaces with user oriented media. The research is to address a creative transition between the reading space and the experimental links of the integration of state-of-the-art technology is highly visible in the building's design. The user-friendly browsing system that replaces the traditional browsing with the virtual shelves classified and archived by their form, is to reduce the storage space of the public library and it is to allow more space for collaborative learning. In addition to the intelligent robot of information storages, innovative features is the large-scale visualization space that supports team experiments to carry out collaborative online works and therefore the public library's various programs is to provide visitors with more efficient participatory environment.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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