KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권10호
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pp.4933-4956
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2016
Use-After-Free (UAF) is a common lethal form of software vulnerability. By using tools such as Web Browser Fuzzing, a large amount of samples containing UAF vulnerabilities can be generated. To evaluate the threat level of vulnerability or to patch the vulnerabilities, automatic deduplication and exploitability determination should be carried out for these samples. There are some problems existing in current methods, including inadequate pertinence, lack of depth and precision of analysis, high time cost, and low accuracy. In this paper, in terms of key dangling pointer and crash context, we analyze four properties of similar samples of UAF vulnerability, explore the method of extracting and calculate clustering eigenvalues from these samples, perform clustering by fast search and find of density peaks on a large number of vulnerability samples. Samples were divided into different UAF vulnerability categories according to the clustering results, and the exploitability of these UAF vulnerabilities was determined by observing the shape of class cluster. Experimental results showed that the approach was applicable to the deduplication and exploitability determination of a large amount of UAF vulnerability samples, with high accuracy and low performance cost.
This paper presents a method for computer-assisted slide presentation using vision-based gesture recognition. The proposed method consists of a sequence of steps, first detecting a hand in the scene of projector beam, then estimating the smooth trajectory of a hand or a pointing finger using Kalman Filter, and finally interfacing to an application system. Additional slide navigation control includes moving back and forth the pages of the presentation. The proposed method is to help speakers for an effective presentation with natural improved interaction with the computer. In particular, the proposed method of using finger pointing is believed to be more effective than using a laser pointer since the hand, the pointing or finger are more visible and thus can better grab the attention of the audience.
Learning methods using various assistive and smart devices have been developed to enable independent learning of the disabled. Pointer control is the most important consideration for the disabled when controlling a device and the contents of an existing graphical user interface (GUI) environment; however, difficulties can be encountered when using a pointer, depending on the disability type; Although there are individual differences depending on the blind, low vision, and upper limb disability, problems arise in the accuracy of object selection and execution in common. A multimodal interface pilot solution is presented that enables people with various disability types to control web interactions more easily. First, we classify web interaction types using digital devices and derive essential web interactions among them. Second, to solve problems that occur when performing web interactions considering the disability type, the necessary technology according to the characteristics of each disability type is presented. Finally, a pilot solution for the multimodal interface for each disability type is proposed. We identified three disability types and developed solutions for each type. We developed a remote-control operation voice interface for blind people and a voice output interface applying the selective focusing technique for low-vision people. Finally, we developed a gaze-tracking and voice-command interface for GUI operations for people with upper-limb disability.
최근 고성능 모바일 단말기와 다양한 컨텐츠가 등장하면서 유비쿼터스 환경에서의 사용자 인터페이스에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 모바일 프로젝터는 장소의 제한을 받지 않고 큰 화면을 다른 사람과 공유할 수 있는 장점이 있는 반면에 단말기를 직접 제어해야 하는 불편함이 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 카메라를 통해 입력된 영상 정보만으로 사용자가 스크린에 비추는 레이저 포인터를 실시간으로 검출하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 색상 감지와 움직임 감지로 나뉜다. 단일 프레임에서 영상 성분의 평균을 이용한 조건을 검사하여 레이저 포인터 색상 영역을 검출하고, 인접한 프레임과 현재 프레임과의 차를 구하며 그 차이가 임계값보다 큰 영역을 움직임 영역으로 검출한다. 마지막으로 색상 검출 영역과 움직임 검출 영역을 동시에 만족하는 영역을 최종적으로 레이저 포인터 영역으로 인식한다. 본 기법은 영상 정보만 사용하기 때문에 센서나 불필요한 장비를 착용할 필요가 없고 영상 성분 평균을 이용하므로 프로젝터 성능에 따른 조도의 변화에 강건하여 효과적인 레이저 포인터 검출이 가능하다. 실험결과는 주변 조명의 밝기에 따라 차이가 있지만 대부분 80% 이상의 검출률과 16% 미만의 오검출률의 성능으로 나타났고, 이 같은 결과는 사용자의 주관적인 만족을 보장하였다.
Fix-to-Fix 항법은 항공기 조종사가 항행 중 현재 지점에서 원하는 특정 지점으로 이동할 때 예상 Heading을 구하기 위해 사용하는 방법이다. 하지만 이 항법은 경험에 의한 주먹구구식 방법에 기반을 두고 있기 때문에 대략적인 방향만 알 수 있을 뿐 정확한 값을 알 수는 없다. 게다가 원하는 지점에 가까워져 Radial차가 작아져 HSI상의 Bearing Pointer와 Course Indicator가 인접하게 되면, 이 방법조차 사용하기 까다로워 예상 Heading은 더욱 구하기 어렵게 된다. 이러한 한계를 해결하기 위해 삼각함수의 극한을 Fix-to-Fix 항법에 도입하였다. 본 논문에서는 Fix-to-Fix 항법을 할 때 이러한 한계를 보완할 수 있는, 삼각함수의 극한을 활용한 두 가지 방법을 제시하고 그 오차를 분석하였다.
다양한 발화를 모델링하는 요구는 자연어 처리 분야에서 꾸준히 있었으며 단어, 구 또는 문장과 동등한 의미 콘텐츠를 자동으로 식별하고 생성하는 것은 자연어 처리의 중요한 부분이다. 본 논문에서는 포인터 생성 네트워크(Pointer Generate Nework)를 이용하여 패러프레이즈 생성 모델을 제안한다. 제안한 모델의 성능을 측정하기 위해 사람이 직접 구축한 유사 문장 코퍼스를 이용하였으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.250, ROUGE_L 0.455, CIDEr 2.190의 성능을 보였다. 하지만 입력 문장과 동일한 문장을 출력하는 문제점이 존재하여 빔서치(beam search)를 적용하여 입력 문장과 비교하여 생성 문장을 선택하는 방식을 적용하였다. 입력 문장과 동일한 문장을 제외한 문장으로 평가를 진행했으며, 토큰 단위의 BLEU-4 0.234, ROUGE_L 0.459, CIDEr 2.041의 성능을 보였으나, 패러프레이즈 생성 데이터 양이 크게 증가하였다. 본 연구는 문장 간의 의미적으로 동일한 정보를 정확하게 추출할 수 있게 됨으로써 정보 추출, 온톨로지 생성에 도움이 될 것이다. 또한 이러한 기법이 챗봇에서 사용자의 의도 탐지 및 MRC와 같은 자연어 처리의 여러 분야에 유용한 자원으로 사용될 것이다.
최근 메인 메모리 가격이 하락하고 용량이 크게 증가함에 따라 메인 메모리 데이터베이스에 기반한 응용이 급격히 증가하고 있다. 캐시 미스 (cache miss)는 CPU에서 액세스하고자 하는 데이터가 캐시에 존재하지 않아 메모리로부터 읽어 들이는 과정이며, 메인 메모리 데이터베이스의 성능 감소의 중요한 원인이다. 메인 메모리 데이터베이스에서의 캐시 미스를 줄이고 캐시를 최대한 활용하기 위하여 여러 가지 캐시 인식 트리들(cache conscious trees)이 제안되었다. 이러한 캐시 인식 트리들은 각각 특성이 다르므로 하나의 응용에서 둘 이상의 캐시 인식 트리들이 동시에 관리될 수 있다. 또한, 만약 기존의 캐시 인식 트리가 응용에서의 요구를 만족시키지 못하면 새로운 캐시 인식 트리를 구현하여야 한다. 본 논문에서는 캐시 인식하는 일반화된 검색 트리(Cache-Conscious Generalized Search Tree, CC-GiST)를 제안한다. CC-GiST는 디스크 기반의 일반화된 검색 트리 (Generalized Search Tree, GiST) [HNP95]를 캐시 인식하도록 확장한 것이며, 포인터 압축(pointer compression)과 키 압축(key compression) 기법을 비롯하여 임의의 캐시 인식 트리의 공통적인 기능 및 알고리즘들을 동시에 제공한다. CC-GiST를 기반으로 특정 캐시 인식트리를 구현하려면 그 트리에 해당된 기능만을 구현하면 된다. 본 논문에서는 CC-GiST를 기반으로 기존의 대표적인 캐시 인식 트리인 CSB+-트리, pkB-트리, CR-트리를 구현하는 방법을 기술한다. CC-GiST를 이용함에 따라 메인 메모리 데이터베이스 응용에서 여러 개의 캐시 인식 트리를 관리하는 번거로움에서 벗어날 수 있고, 응용의 요구에 따른 새로운 캐시 인식 트리를 최소한의 노력으로 효율적으로 구현할 수 있다.
이동 IP는 인터넷에서 호스트의 이동성을 제공하기 위한 효율적이고 확장성 있는 기법이다 이동 IP를 이용하여, 이동노드는 If주소의 변경없이 인터넷에서 이동할 수 있다. 하지만, 이동 IP는 위치등록을 위한 높은 통신비용을 요구한다. 이러한 통신비용을 감소시키기 위하여 이동 사용자들의 통신패턴을 조사해본 결과, 이동 사용자들이 실제 통신하는 시간이 많지 않다는 사실에 주목하게 되었다. 실제, 이동노드가 통신하지 않는 유휴상태에서 이동중인 이동노드는 위치등록을 위한 바인딩 갱신 메시지를 흠 에이전트에게 보낼 필요가 없다. 이러한 관점에 의해서, 본 논문에서는 계충적 이동 IPv6 환경에서 포워딩 포인터를 사용하여 통신 비용을 최소화하는 갱신지연전략을 제안한다. 제안 기법은 이동중인 이동노드가 통신하지 않는 동안 발생하는 불필요한 바인딩 갱신 메시지를 제거함으로써 통신비용을 칙소화함에 있다. 제안기법에서 바인딩 갱신 메세지는 이동노드가 통신하는 무휴상태에서만 전송된다. 이동노드가 유휴상태일 경우, 바인딩 갱신 메세지는 포워딩 포인터를 이용하여 무휴상태가 될 때까지 지연된다. 따라서, 이동노드가 유휴상태인 경우 불필요한 바인딩 갱신 메시지를 제거함으로써 위치등록 비용을 감소시킬 수 있다. 또한, 이동노드가 유휴상태일때 핑퐁효과로부터 발생되는 불필요한 위치등록 비용을 감소시킬 수 있다. 이산 분석 모델을 이용하여 분석한 결과는 제안 기법을 이용하여 위치 둥록 비용을 감소시킬 수 있음을 보여준다.
이 논문에서는 자연어로 구성된 수학 문장제 문제 자동 풀이하기 위한 Transformer 기반의 생성 모델인 KoEPT를 제안한다. 수학 문장제 문제는 일상 상황을 수학적 형식으로 표현한 자연어 문제이다. 문장제 문제 풀이 기술은 함축된 논리를 인공지능이 파악해야 한다는 요구사항을 지녀 최근 인공지능의 언어 이해 능력을 증진하기 위해 국내외에서 다양하게 연구되고 있다. 한국어의 경우 문제를 유형으로 분류하여 풀이하는 기법들이 주로 시도되었으나, 이러한 기법은 다양한 수식을 포괄하여 분류 난도가 높은 데이터셋에 적용하기 어렵다는 한계가 있다. 본 논문은 이에 대해 '식' 토큰과 포인터 네트워크를 사용하는 KoEPT 모델을 사용했다. 이 모델의 성능을 측정하기 위해 현존하는 한국어 수학 문장제 문제 데이터셋인 IL, CC, ALG514의 분류 난도를 측정한 후 5겹 교차 검증 기법을 사용하여 KoEPT의 성능을 평가하였다. 평가에 사용된 한국어 데이터셋들에 대하여, KoEPT는 CC에서는 기존 최고 성능과 대등한 99.1%, IL과 ALG514에서 각각 89.3%, 80.5%로 새로운 최고 성능을 얻었다. 뿐만 아니라 평가 결과 KoEPT는 분류 난도가 높은 데이터셋에 대해 상대적으로 개선된 성능을 보였다. KoEPT가 분류 난도의 영향을 덜 받으며 좋은 성능을 얻게 된 이유를 '식' 토큰과 포인터 네트워크 때문이라는 것을 ablation study를 통해서 밝혔다.
이 연구는 선형계획법을 위하여 개발된 프로그램들의 언어 및 자료 구조에 대한 차이를 비교, 분석하고자 한다. 선형계획법을 위하여 사용된 언어로는 C, PASCAL, FORTRAN이 있고 자료구조로는 Full Matrix형태와 Non-Zero Matrix형태를 고려한다. Non-Zero Matrix에서는 프로그램 언어별로 Cursor-Based System을 비교하고자 한다. 위의 실험을 수행하기 위하여 다음의 연구과정을 수행한다. 첫째, Non-Zero Matrix의 이용을 위한 Cursor-Based System과 Pointer-Based System을 설계한다. 둘째, LP프로그램을 위한 Full Matrix와 Non-Zero Matrix의 효율적인 자료구조를 구축한다. 세째, 프로그램 언어와 자료구조별로 LP프로그램의 성능을 비교분석한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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