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정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 update

KIPS Transactions on Computer and Communication Systems

  • : 한국정보처리학회
  • : 공학분야  >  전자공학
  • : KCI등재
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  • : 연속간행물
  • : 월간
  • : 2287-5891
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수록정보
수록범위 : 1권1호(2012)~8권2호(2019) |수록논문 수 : 367
정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템
8권2호(2019년 02월) 수록논문
최근 권호 논문
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KCI등재

1IMI-힙: 상수 삽입 전이 시간 복잡도를 가진 묵시 양단 우선순위 큐

저자 : 정해재 ( Haejae Jung )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 8권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 29-34 (6 pages)

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우선순위 큐은 근본적인 자료 구조 중의 하나이며 오랫동안 많은 연구가 이루어여 왔다. 본 논문에서는 IMI-힙이라고 하는 묵시 양단우선순위 큐를 제안한다. 제안된 IMI-힙에서는 삽입에 O(1) 전이시간이 걸리고 최소값과 최대값 삭제 연산에 각각 O(logn) 시간이 걸린다. 기존에 발표된 묵시 양단 우선순위 큐는 삽입과 최소/최대값 삭제에 모두 O(logn) 시간이 걸리는 것으로 본 저자는 알고 있다. 따라서 제안된 IMI-힙은 삽입 시간 복잡도에 있어서 기존의 힙보다 우수하다.


Priority queues, one of the fundamental data structures, have been studied for a long time by computer scientists. This paper proposes an implicit double-ended priority queue, called IMI-heap, in which insert operation takes constant amortized time and each of removal operation of the minimum key or the maximum key takes O(logn) time. To the author's knowledge, all implicit double-ended priority queues that have been published, perform insert, removeMin and removeMax operations in O(logn) time each. So, the proposed IMI-heap is superior than the published heaps in terms of insertion time complexity.The abstract should concisely state what was done, how it was done, principal results, and their significance.

KCI등재

2대용량 악성코드의 특징 추출 가속화를 위한 분산 처리 시스템 설계 및 구현

저자 : 이현종 ( Hyunjong Lee ) , 어성율 ( Seongyul Euh ) , 황두성 ( Doosung Hwang )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 8권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 35-40 (6 pages)

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기존 악성코드 탐지는 다형성 또는 난독화 기법이 적용된 변종 악성코드 탐지에 취약하다. 기계학습 알고리즘은 악성코드에 내재된 패턴을 학습시켜 유사 행위 탐지가 가능해 기존 탐지 방법을 대체할 수 있다. 시간에 따라 변화하는 악성코드 패턴을 학습시키기 위해 지속적으로 데이터를 수집해야한다. 그러나 대용량 악성코드 파일의 저장 및 처리 과정은 높은 공간과 시간 복잡도가 수반된다. 이 논문에서는 공간 복잡도를 완화하고 처리 시간을 가속화하기 위해 HDFS 기반 분산 처리 시스템을 설계한다. 분산 처리 시스템을 이용해 2-gram 특징과 필터링 기준에 따른 API 특징 2개, APICFG 특징을 추출하고 앙상블 학습 모델의 일반화 성능을 비교했다. 실험 결과로 특징 추출의 시간 복잡도는 컴퓨터 한 대의 처리 시간과 비교했을 때 약 3.75배 속도가 개선되었으며, 공간 복잡도는 약 5배의 효율성을 보였다. 특징 별 분류 성능을 비교했을 때 2-gram 특징이 가장 우수했으나 훈련 데이터 차원이 높아 학습 시간이 오래 소요되었다.


Traditional Malware Detection is susceptible for detecting malware which is modified by polymorphism or obfuscation technology. By learning patterns that are embedded in malware code, machine learning algorithms can detect similar behaviors and replace the current detection methods. Data must collected continuously in order to learn malicious code patterns that change over time. However, the process of storing and processing a large amount of malware files is accompanied by high space and time complexity. In this paper, an HDFS-based distributed processing system is designed to reduce space complexity and accelerate feature extraction time. Using a distributed processing system, we extract two API features based on filtering basis, 2-gram feature and APICFG feature and the generalization performance of ensemble learning models is compared. In experiments, the time complexity of the feature extraction was improved about 3.75 times faster than the processing time of a single computer, and the space complexity was about 5 times more efficient. The 2-gram feature was the best when comparing the classification performance by feature, but the learning time was long due to high dimensionality.

KCI등재

3제조 클라우드 CPS를 위한 oneM2M 기반의 플랫폼 참조 모델

저자 : 윤성진 ( Seongjin Yun ) , 김한진 ( Hanjin Kim ) , 신현엽 ( Hyeonyeop Shin ) , 진회승 ( Hoe Seung Chin ) , 김원태 ( Won-tae Kim )

발행기관 : 한국정보처리학회 간행물 : 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 8권 2호 발행 연도 : 2019 페이지 : pp. 41-56 (16 pages)

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제조 클라우드는 여러 공장이 연결되어 단일 공장처럼 구성되어 사용자의 요구사항에 유연하게 대처할 수 있는 새로운 제조 패러다임이다. 이러한 기능을 제공하는 제조 클라우드 시스템은 클라우드 컴퓨팅, 사물인터넷, 인공지능과 같은 컴퓨팅 기술을 활용하여 분산되어 있는 제조 시설 간의 협업을 통한 유연 생산에서 안정성, 고신뢰성, 연동성 등을 제공하는 일종의 대규모 CPS이다. 제조 클라우드 CPS는 많은 수와 다양한 종류의 이기종 서브시스템들로 구성되어 있는데 이 때문에 서브시스템 간 연동, 데이터 교환, 시스템 통합 등에 문제가 발생할 수 있어 대규모의 제조 클라우드 CPS을 구성하는데 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 극복하기 위하여 제조 클라우드를 체계적으로 분석하고 분석 결과를 바탕으로 제조 클라우드 CPS를 효과적으로 지원할 수 있는 플랫폼 참조 모델을 제안한다. CPS 분석 방법론인 CPS 프레임워크를 활용하여 제조 클라우드 CPS의 기능적, 인간적, 신뢰성, 시간적, 데이터 및 구성의 측면에서 사용자 요구사항을 도출하고 이들을 분석하여 확장성, 구성성, 상호 작용성, 신뢰성, 시간성, 상호 운용성, 지능성의 영역에서 시스템 요구사항을 정의한다. 정의된 제조 클라우드 CPS 시스템 요구사항을 바탕으로 플랫폼을 구성하기 위하여 IoT 플랫폼 표준인 oneM2M의 요구사항에 매핑하고 oneM2M 구현물인 Mobius를 통하여 요구사항 지원성 검증 실험을 수행하였다. 수행 결과를 분석하여 현재 사물인터넷 플랫폼의 제조클라우드 CPS 지원성을 확인하고 이를 확장하여 대규모 제조 클라우드 생산을 지원하는 플랫폼 참조 모델을 제안한다.


Cloud manufacturing is a new concept of manufacturing process that works like a single factory with connected multiple factories. The cloud manufacturing system is a kind of large-scale CPS that produces products through the collaboration of distributed manufacturing facilities based on technologies such as cloud computing, IoT, and virtualization. It utilizes diverse and distributed facilities based on centralized information systems, which allows flexible composition user-centric and service-oriented large-scale systems. However, the cloud manufacturing system is composed of a large number of highly heterogeneous subsystems. It has difficulties in interconnection, data exchange, information processing, and system verification for system construction. In this paper, we derive the user requirements of various aspects of the cloud manufacturing system, such as functional, human, trustworthiness, timing, data and composition, based on the CPS Framework, which is the analysis methodology for CPS. Next, by analyzing the user requirements we define the system requirements including scalability, composability, interactivity, dependability, timing, interoperability and intelligence. We map the defined CPS system requirements to the requirements of oneM2M, which is the platform standard for IoT, so that the support of the system requirements at the level of the IoT platform is verified through Mobius, which is the implementation of oneM2M standard. Analyzing the verification result, finally, we propose a large-scale cloud manufacturing platform based on oneM2M that can meet the cloud manufacturing requirements to support the overall features of the Cloud Manufacturing CPS with dependability.

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