International journal of advanced smart convergence
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제10권3호
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pp.163-171
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2021
Recently, Machine Learning-based visualization approaches have been proposed to combat the problem of malware detection. Unfortunately, these techniques are exposed to Adversarial examples. Adversarial examples are noises which can deceive the deep learning based malware detection network such that the malware becomes unrecognizable. To address the shortcomings of these approaches, we present Block-matching and 3D filtering (BM3D) algorithm and deep image prior based denoising technique to defend against adversarial examples on visualization-based malware detection systems. The BM3D based denoising method eliminates most of the adversarial noise. After that the deep image prior based denoising removes the remaining subtle noise. Experimental results on the MS BIG malware dataset and benign samples show that the proposed denoising based defense recovers the performance of the adversarial attacked CNN model for malware detection to some extent.
Nakyung Lee;Hyunwoo Park;Daesung Park;Bukeun Byeon;Sunwoo Kim
Journal of Positioning, Navigation, and Timing
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제12권3호
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pp.315-321
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2023
In this paper, we propose an algorithm that jointly estimates the location and velocity of a near-field moving target in a pulse radar system. The proposed algorithm estimates the location and velocity corresponding to the outcome of orthogonal matching pursuit (OMP) in a 4-dimensional (4D) location-velocity space. To address the high computational complexity of 4D parameter joint estimation, we propose an algorithm that iteratively estimates the target's 2D location and velocity sequentially. Through simulations, we analyze the estimation performance and verify the computational efficiency of the proposed algorithm.
라우터는 입력된 패킷의 목적지 주소에 따라 IP 주소검색을 통해 패킷의 최종 목적지로 갈 수 있는 다음 흡으로 패킷을 전달하는 역할을 한다. 인터넷에 접속된 단일 호스트 네트워크 수의 증가로 인해 라우팅 테이블의 크기가 급격히 증가하고 있으며, 통신 링크의 속도 또한 기하급수적으로 빠르게 증가하고 있다. 라우터에 입력된 패킷은 선속도(wire-speed)로 처리되어야 하므로, 링크 속도의 증가는 라우터에서의 패킷 처리시간이 감소됨을 의미한다. 그러므로 차세대 라우터는 더 효율적이고 빠른 IP 주소검색 기술을 필요로 한다. 기존에 연구되어온 대부분의 검색 구조들에서는 짧은 길이의 프리픽스로부터 긴 길이의 프리픽스로 검색 영역을 확장하였다. 이 때문에 일치하는 가장 긴 프리픽스를 찾을 때까지 현재까지 일치된 가장 긴 프리픽스를 기억하면서 검색을 진행하였다. 본 논문에서는 긴 프리픽스를 먼저 검색하는 프리픽스 길이에 따른 이진 IP 주소 검색 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 트라이의 리프에 존재하는 프리픽스들만으로 이루어진 독립적인 여러 개의 트라이를 구성하고, 길이에 따르는 이진 검색을 통해 긴 길이의 프리픽스와의 일치 여부를 먼저 확인함으로써 보다 빠른 검색속도를 제공한다. 또한, 이 구조는 기존의 프리픽스 길이에 따른 이진검색 구조가 선처리(pre-processing)가 많아 프리픽스의 부가적 추가가 힘들었던 것과는 다르게 선처리가 없이 프리픽스의 부가적 추가가 가능한 장점을 갖는다. 본 논문에서는 제안하는 구조의 성능을 실험한 후, 기존에 연구되어온 다른 IP 주소 검색 구조와 성능을 비교하였다.$와 혼합된 rubrene에 의한 낮은 전하주 입장벽, 높은 전류밀도에서 나타나는 발광감쇄현상의 감소, 그리고 발광층의 DLD구조에 의한 전하의 trap & confinement 에 따른 발광 exciton의 형성확률이 증가한데서 나타났다고 생각된다. 차이가 없었으나 고급알코올함량을 비교하였을 때 Sacch. cerevisiae Wine 3이 와인제조에 가장 적합한 것으로 평가되었다.장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. b값은 CSB가 가장 낮은 값을 나타내었으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 유의적으로 증가하였다. 물성측정 결과 경도와 응집성은 각 시료들 간의 유의적인 차이가 나타나지 않았다. 탄력성과 부서짐성은 CSB가 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 점착성은 SDB1이 가장 낮았으며, 홍국의 함유량이 증가할수록 증가하였다. 관능검사 결과 기공의 균일성은 SDB1이 가장 균일한 것으로 나타났으며, 색은 홍국의 함유량이 증가할수록 높게 나타났다. 경도, 탄력성, 단맛 및 신맛 등은 홍국 함유량이 증가할수록 증가하는 것으로 나타났다. 이취는 SDB1이 가장 적게 나는 것으로 나타났으며, 전반적인 기호도는 SDB1이 가장 높았다. 따라서 홍국을 10% 첨가한 sourdough starter를 3일 동안 발효한 후 반죽에 첨가하여 sourdough bread를 제조할 때 품질이 가장 우수한 제품을 얻을 수 있었다.생수와 여러 물질의 혼합용액의 온도가 장에 끼치는 자극에 차이가 있지 않나 추측되며 이에 관한 추후 연구가 요망된다. 총대장통과시간의
본 논문은 IPv4와 IPv6을 지원하는 라우터에서 기가비트의 속도로 포워딩 검색을 수행하는 효율적인 포워딩 테이블 구조를 제안한다. 포워딩 검색은 최장 프리픽스 일치검색, LPM(Longest Prefix Matching)의 복잡도가 포워딩 테이블 및 주소크기에 따라 증가하여 라우터 성능의 병목지점으로 알려져 있다. 포워딩 검색의 고속화를 위해 본 논문에서는 빈번한 메모리 접근을 최소화할 수 있는 BMT(Bit-Map Trie) 자료구조를 소개한다. BMT 포워딩 검색은 필요한 모든 검색연산이 캐쉬에 저장된 소형 인덱스 테이블에서만 발생한다. 포워딩 테이블의 트라이로부터 소형 인덱스 테이블을 구축하기 위해서 BMT는 차일드(child) 노드 포인터와 포워딩 테이블 엔트리에 대한 포인터를 각각 한 비트로 표현하는 비트-맵을 구성한다. 또한 IPv6와 같이 주소길이가 증가하면 트라이의 깊이가 깊어져서 전통적인 트라이 검색속도가 느려지는 문제점을 해결하기 위해서 BMT에서는 검색을 시작할 적절한 트라이의 레벨을 결정하는 이진검색 알고리즘을 사용한다. 실험 결과 BMT는 IPv4 백본 라우팅 테이블을 펜티엄-II 프로세서의 L2 캐쉬 크기인 512KB 보다 작게 압축하였으며, 최대 250ns/패킷의 검색속도를 제공하여 기존의 알려진 가장 빠른 최장 검색 알고리즘의 성능과 같은 속도를 실현하였다.
인터넷의 대중화로 인해 네트워크 트래픽은 나날이 증가되고 있다. 따라서 네트워크 자원의 효과적인 사용을 위한 응용 트래픽 분석의 중요성은 나날이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port기반의 응용 트래픽 분석 방법론을 제안한다. 고정 IP-port는 오직 한 응용에서 고정적으로 사용하는 {IP address, port number, transport protocol}의 쌍으로써 각각의 응용을 분석해서 자동적으로 수집할 수 있다. 본 논문에서는 고정 IP-port를 사용하여 기존 연구에서 제안된 방법들 보다 매우 가볍고, 빠르며 정확한 실시간 트래픽 분석 시스템을 설계하였다. 또한, 기존의 연구에서 제안된 통일성 없는 검증 방법을 보완하여 객관적 검증 시스템을 설계하고 분석결과를 정확하게 검증하였다. 본 논문은 고정 IP-port를 추출하는 매우 효과적인 방법과 시스템 구조, 그리고 분석 결과의 객관적 검증 시스템을 제안한다. 그리고 실험과 검증 시스템을 통하여 고정 IP-port 기반 응용 레벨 인터넷 트래픽 분석 방법론의 타당성을 증명한다.
본 연구는 전통적인 건축물인 '탑'에 대한 형태와 특징을 더 잘 이해하기 위해 WebXR 기술을 활용하여 웹 상에서 3D 모델로 확인하고 가상현실에서 경험할 수 있도록 하는 데 중점을 두었다. 우리 나라의 전통 탑은 직접 방문해서 확인하기 어렵고, 탑의 규모로 인해 각 층의 구조와 특징을 파악하는 것도 어려움이 있다. 이런 문제들을 해결하기 위해 본 연구에서는 지리적이고 시간적 제약 없이 사용자가 WebXR 형태의 서비스를 통해 탑을 확인하고 분석할 수 있도록 했다. 연구방법으로는 WebAR을 활용하여 스마트 기기 및 현장에서도 직접 3D 모델을 웹에서 확인할 수 있도록 서비스를 제공한다. 그러나 야외에서는 카메라 품질과 외부 조건에 따라 성능이 차이가 있을 수 있다. 이러한 문제를 개선하기 위해 탑의 원형을 검출하고 매칭하는 기술을 적용했다. 이를 통해 현장 방문 없이 전국의 다양한 전통 탑에 대한 정보와 특징을 웹-상에서 확인하고 분석할 수 있는 원격지원 서비스를 제안하며, 현장에서는 스마트 기기를 활용한 증강현실 형태의 탑을 확인할 수 있을 것으로 기대된다.
최근 모바일기기에 탑재된 가속도 센서가 제스처기반 모바일 사용자 인터페이스에 활용됨에 따라 동적시간정합(Dynamic Time Warping, DTW)기반 인식기에 대한 연구가 활발하다. DTW는 학습샘플을 매칭 템플릿으로 사용하기 때문에 별도의 학습과정이 없다. 하지만 인식시 입력 데이터를 모든 템플릿과 비교해야하기 때문에 계산복잡도로 인하여 모바일환경에 적용하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 지역화된 소수의 템플릿을 사용하는 DTW기반 제스쳐 인식기를 제안한다. 지역화된 템플릿은 k-평균 클러스터링(k-means clustering)알고리즘을 사용하여 학습 제스처 셋의 유사한 패턴들을 k개의 그룹으로 묶고, 각 그룹의 중심(centroid)에 가까운 패턴을 DTW인식기의 템플릿으로 선택한다. 이러한 방법으로 템플릿수를 줄여 인식속도를 향상하고, 템플릿의 다양성을 유지하여 인식성능저하를 최소화한다. 실험 결과 제안하는 방법이 학습 템플릿을 전부 사용하는 DTW보다 약 5배 빠른 인식속도를 보였으며, 템플릿을 임의로 선택한 경우보다 안정적인 성능을 보임을 확인했다.
본 논문은 스테레오 카메라론 사용하여 실내 환경의 3차원 복원하는 방법에 대하여 말하고 있다. 일반적으로 3차원 데이터를 추출하는 방법에는 3가지가 있는데, 초음파 센서를 사용하는 방법, 레이저 센서를 사용하는 방법, 그리고 스테레오 카메라론 사용하는 방법을 들 수 있다. 이중 스테레오 카메라는 적당한 가격으로 높은 성능을 낼 수 있는 방법이다. 본 논문에서는 스테레오 카메라론 사용하여 3차원 데이터를 추출하는 방법으로 Window Correlation Matching Method를 사용하였다. 스테레오 카메라를 사용하여 3차원 데이터를 우울할 때 가장 큰 문제인 정확하지 않은 데이터들에 대한 처리를 하기 위하여 Histogram Weighted Hough Transform이라는 방법을 제시하였다. 이렇게 하여 각 Step에 추출된 데이터에서 오차를 많이 줄일 수 있었기 때문에 복원이 더욱 잘 되도록 만들 수 있었으며, 3차원 복원에 DirectX를 사용하여 보다 현실감이 있도록 하였다. 본 논문은 기존에는 3차원 복원다는 3차원 데이터추출에 집중되었던 스테레오 카메라를 3차원 복원에 사용할 수 있다는 것을 보여주었으며, 오차를 줄이기 위해 새로운 알고리즘을 적용하려고 노력하였다.
NTSS 알고리즘 (New Three-Step Search Algorithm)은 대표적인 고속 블록 정합 알고리즘(Block Matching Algorithm: BMA)의 하나인 TSS 알고리즘 (Three-Step Search Algorithm)에 동영상이 갖는 중앙 편향적(Center-Biased) 특성을 반영한 방법이다. 그러나 NTSS는 움직임이 작은 동영상인 경우에는 TSS보다 개선된 성능을 보여주지만, 움직임이 큰 동영상에 대해서는 TSS와 큰 차이가 없으며, 탐색범위가 커질수록 오히려 성능이 떨어지는 단점이 있다 본 논문에서는 움직임 벡터의 특성에 따라 적응적으로 탐색범위를 결정하여 탐색범위의 증가로 발생되는 NTSS의 단점을 보완함으로써 움직임이 큰 동영상에 대해서도 향상된 성능을 갖는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 적용하였을 때 움직임이 작은 동영상에서는 기존 NTSS 방법과 동일한 화질을 유지하면서 움직임이 큰 동영상에서는 최대 0.5dB 이상 성능이 개선되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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