C/ The project aim and scope: • studying specific constructions of Hadamard matrices, • making a web-service providing Hadamard designs; • and if time allows, learning how to extend t
Trang 1tài Lu n v n Cao h c CNTT n m h c 2007-2008 t i HBK TP HCM
GVHD: TS Nguy n H a Phùng
1:
Software Verification là k thu t xác đ nh xem m t ph n m m th a mãn các yêu c u thi t k K thu t này đòi h i xác đ nh m t ph ng pháp mô t các yêu c u thi t k và m t c ch suy di n đ th c hi n quá trình ch ng minh
Yêu c u: Sinh viên c n có ki n th c c b n v logic toán
Giai đo n làm đ c ng:
- Tìm hi u lý thuy t v software verification
- Tìm hi u m t s ph ng pháp mô t hi n có
- Tìm hi u các c ch suy di n hi n có
- Xác đ nh ph m vi nghiên c u
Giai đo n làm lu n v n:
- Phát tri n m t mô hình thích h p
- Hi n th c ch ng trình
- Th nghi m
2:
Plagiarism Detection là k thu t phát hi n sao c p ph n m m K thu t đánh giá kh n ng trùng kh p
c a hai ph n m m t đó d đoán kh n ng sao c p
Giai đo n làm đ c ng:
- Tìm hi u v các k thu t Plagiarism Detection hi n có
- Tìm hi u m t s ph n m m hi n có
- Xác đ nh ph m vi nghiên c u
Giai đo n làm lu n v n:
- Phát tri n m t mô hình thích h p
- Hi n th c ch ng trình
- Th nghi m
3:
Tìm hi u mô hình vi x lý h ARM và phát tri n trình biên d ch cho ARM d a trên gcc
Giai đo n làm đ c ng:
- Tìm hi u v đ c tính c a vi x lý h ARM
- Tìm hi u c ch sinh trình biên d ch c a gcc
- Tìm hi u các đ c t hi n có c a ARM trên gcc
- Xác đ nh ph m vi nghiên c u
Giai đo n làm lu n v n:
- xu t m t gi i pháp thích h p
- Hi n th c ch ng trình
- Th nghi m
Trang 2GVHD: TS Qu n Thành Th
1: Xây d ng m t ch ng trình d y h c lái xe thông minh d a trên lu t
Sinh viên đ ng ký: Lê Anh V
2: Xây d ng m t ki n trúc c p nh t đ ng n i dung trang Web theo h ng ti p c n s d ng các d ch
v Web có ng ngh a thông qua các mô t b ng ngôn ng t nhiên
Sinh viên đ ng ký: Nguy n B o Toàn
3: Xây d ng ch ng trình phát hi n các m u qu ng cáo đ c l p l i nhi u l n trong các ch ng trình MP3 podcasting
ng h ng d n: Ti n s Nguy n Minh Nh t ( i h c Công ngh Nanyang, Singapore)
Sinh viên đ ng ký: Phan Thanh Cao
Trang 3GVHD: PGS TS Cao Hoàng Tr
H ng nghiên c u: Web ng ngh a
1 Gom c m m tài li u theo th c th có tên và t khoá
Tham kh o:
Cao, T.H & Do, H.T & Hong, D.T & Quan, T.T (2008), Fuzzy Named Entity-Based
Document Clustering In Proc of the 17th IEEE International Conference on Fuzzy Systems
2 Nh n di n quan h gi a các th c th có tên trên v n b n
Tham kh o:
Cao Duy Tr ng (2008) D ch câu truy v n ti ng Anh sang đ th khái ni m: cách ti p c n ít ph thu c
cú pháp Lu n v n Cao h c, Khoa KH&KT Máy tính, HBK TP.HCM
3 D ch câu truy v n ti ng Anh có liên t lu n lý, tính t , và l ng t sang đ th khái ni m
Tham kh o:
Cao Duy Tr ng (2008) D ch câu truy v n ti ng Anh sang đ th khái ni m: cách ti p c n ít ph thu c
cú pháp Lu n v n Cao h c, Khoa KH&KT Máy tính, HBK TP.HCM
Trang 4GVHD: TS ng Tr n Khánh
tài 1: ng Tr n Trí
B o m t d a trên tr c quan hóa cho các ng d ng chia s tài nguyên ngang hàng
(Security Visualization for Peer-to-Peer Resource Sharing Applications)
Yêu c u: Tr c quan hóa các v n đ b o m t trong h th ng là m t h ng nghiên c u m i và đang thu hút đ c s quan tâm r t l n c a c ng đ ng các nhà/nhóm nghiên c u v b o m t trên th gi i Trong
đ tài này, h c viên ph i nghiên c u v security visualization và ng d ng vào vi c xây d ng m t framework h tr b o m t d a trên security visualization cho các ng d ng chia s tài nguyên ngang hàng (peer-to-peer) Sau đó c n áp d ng các k t qu nghiên c u vào m t bài toán và môi tr ng c th (vd resource sharing for a group of peer-to-peer users using Windows Vista, …)
tài 2: àm Khánh Qu c Minh
B o v tính riêng t trong các d ch v d a trên v trí v i thi t b di đ ng
(Privacy-Preserving in Location Based Services)
Yêu c u: Nghiên c u v LBS và bài toán b o v tính riêng t trong các ng d ng LBS Áp d ng các k t
qu nghiên c u đ đ xu t/c i ti n m t gi i pháp hi u qu nh m b o v tính riêng t cho m t ng d ng LBS c th (vd LBS for mobile banking, LBS for mobile marketing, LBS for tourist information systems,
…)
tài 3: Hà H ng S n
Tìm ki m l h ng b o m t trong các h c s d li u
(Detecting Security Breaches in Database Systems)
Yêu c u: Nghiên c u các ph ng pháp tìm ki m l h ng b o m t trong các h c s d li u Áp d ng các k t qu nghiên c u đ đ xu t/c i ti n m t gi i pháp hi u qu cho vi c tìm ki m l h ng b o m t trong m t DBMS c th (vd Oracle 11g ho c SQL Server 2008)
Trang 5GVHD: TS Ph m Tr n V
1 Nghien cuu phat trien co che bien soan tu dong Workflow to Web Services
Sv thuc hien: Bui Dung Anh Tuan
2 Nghien cuu phat trien co che single sign-on tu moi truong Web cho VN-Grid
Sv Thai Thi Thu Thuy
Trang 6GVHD: TS Nguy n V n Minh M n
Key Theme: Algebraic Methods for Pattern Recognition & Industrial Statistics
PROJECT 1 MULTIPLE REGRESSION FOR SELECTING MEANINGFUL PREDICTOR
VARIABLES: A CASE STUDY WITH BRIDGE MONITORING DATA
Graduate: Tran Vinh Tan (CSE2007)
A/ Introduction The Lab of Applied Mechanics (LAM) of The University of Technology – VNU-HCM (HCMUT) has
recently obtained a huge amount real data from continuously monitoring bridges in HCMC One of the very beginning task
of statistically data mining this data is finding efficient methods to delete out useless sensors, select only meaningful sensors, the ones could provide damage-sensitive features
This task contributes the first step of the Data Normalization phase of Damage Prognosis (DP) DP can be defined as the
estimate of remaining useful life of a system (e.g engineered structure, civil-mechanical system or service one )
B/ Description Few general questions in DP problems are: a) what are the loading conditions that cause the concerning
damage? b) What techniques/technologies should be used to assess the damage? c) Are statistical methods useful for DP
and how?
In civil-mechanical systems such as bridges, detection of the relationship between concerning factors and possibly recorded damages mathematically requires reading rightly available sources of information, finding best regression models to be used
in further analysis A key demand then arise: select only meaningful sensors for fitting best regression models
C/ The project aim and scope:
• conducting this first step of Data Normalization (from bridge data monitored): study logistic regression and
relevant techniques of Statistical Pattern Recognition to choose the meaningful sensors
• designing and implementing a pilot software: combine R, a statistical software with Java; then validate with
practical data provided by LAM
• Extra request: if time allows, investigate parameter estimation of channel identification in the MISO case (multi-input single-output) by Algebraic Geometry method
PROJECT 2 CONSTRUCTIONS OF HADAMARD MATRICES AND DESIGNS
Graduate:
A/ Introduction Hadamard matrices are specific matrices with all (-1,1)-entries such that the rows and columns are
mutually pairwise orthogonal That is the inner product of any pair of rows (or any pair of columns) equals to 0
B/ Description Hadamard matrices have been found importantly useful in commodity manufacturing as well as in signal
processing, not mention in theoretic studies We investigate the constructions of Hadamard matrices and their corresponding balanced designs by using tools of numeric theory, combinatorics, algebra and computing
C/ The project aim and scope:
• studying specific constructions of Hadamard matrices,
• making a web-service providing Hadamard designs;
• and if time allows, learning how to extend the work to computing balanced ternary designs using discrete mathematics such as finite geometries, numeric theory, as well as algeraic combinatorics and computing
Scope of our investigation Restrict to specific mathematical constructions to all Hadamard matrices and designs with run
size at most 664 Furthermore, the research is aimed at studying some specific mathematical techniques for computing
ternary designs with run size at most 100, if time allows These binary and ternary designs are used intensively in (Offline)
Industrial Manufacturing, in Pharmaceutics, Agriculture, and in Software Testing
WORKING AND REPORTING ARRANGEMENTS
Graduates are expected to inform their progress to the advisor(s) by oral presentation and written report,
about once for each 2 months at the SAM seminar (www.cse.hcmut.edu.vn/~mnguyen/G-seminars.html).
Trang 7GVHD: PGS TS D ng Tu n Anh
Đề 1: (SV Huỳnh Thị Thu Thủy)
Phát hiện những mẫu bất thường (unusual pattern) trên dữ liệu chuỗi thời gian
Đề 2: (SV Võ Lê Quy Nhơn)
Gom cụm dữ liệu chuỗi thời gian (time series clustering) dựa vào phép biến đổi wavelet
Đề 3: (SV Phạm Đăng Ninh)
Tìm kiếm tương tự (similarity search) trên dữ liệu chuỗi thời gian dựa vào phép biến đổi wavelet, với hai độ đo tương tự: Euclid và xo n thời gian động (dynamic time warping)
Đề 4: (SV Phạm Hồng Thái)
Nâng cao hi u qu tìm kiếm tương tự trên dữ liệu chuỗi thời gian với độ đo tương tự xoắn thời gian
đ ng (dynamic time warping)
Đề 5: (SV Nguyễn Công Thương)
Phân lớp dữ liệu chuỗi thời gian (Time series classification)
Trang 8GVHD: TS Võ Th Ng c Châu
1 – Phát tri n h CSDL quan h đ i t ng ph thu c th i gian kép (Bi-temporal object relational
database system development)
Abstract:
As realized up to now, the temporal aspects of facts are ubiquitous in the modeled world Nowadays, temporal data support is of increasing interest in commercial DBMS products However, their existing built-in support for (bi-)temporal data is limited and still unavailable widely to database users This fact leads to the motivation for bitemporal object relational database system development As expected, the achieved bi-temporal object relational database system will allow bi-temporal database application development to be supported in such a manner that non-temporal database application development is conventionally supported on a non-temporal database system
Tóm t t:
Nh đ c nh n th c cho đ n bây gi , các khía c nh th i gian c a các fact kh p n i trong th gi i
th c ti n Ngày nay, vi c h tr d li u ph thu c th i gian đang đ c đ a d n vào các s n ph m h
qu n tr CSDL th ng m i Tuy nhiên, ph n h tr c h u hi n có cho d li u ph thu c th i gian (kép) v n còn h n ch và ch a ph d ng cho ng i s d ng CSDL i u này d n đ n nhu c u phát tri n m t h CSDL quan h đ i t ng ph thu c th i gian kép K t qu s là h CSDL quan h đ i
t ng ph thu c th i gian kép cho phép vi c phát tri n các ng d ng CSDL ph thu c th i gian kép
đ c h tr theo cách mà vi c phát tri n các ng d ng CSDL không ph thu c th i gian đ c h tr trên h CSDL không ph thu c th i gian
2 – Phát tri n m t workbench cho siêu d li u ph thu c th i gian c a nhi u ki u d li u
(Developing a unified temporal metadata workbench)
Abstract:
As generally bewared, metadata is data about data It plays a very important role in handling other data from unstructured data to structured data Thus, an effective management of metadata is necessary for application domains where metadata is required Based on this fact, a unified temporal metadata workbench is developed in consideration on several popular metadata standards such as Dublin Core and MPEG-7 The temporal aspect and other domain-specific aspects of many various kinds of data are examined for metadata at both conceptual and logical levels With the resulting metadata workbench, it
is believed that metadata-related application development is greatly supported at the database instead of application level In particular, such a metadata workbench can be utilized in developing temporal information-rich systems such as temporal multimedia data warehouses, temporal 3D medical data management systems, and information-rich virtual environments
Tóm t t:
Theo m t cách t ng quát, siêu d li u có th đ c đ nh ngh a là d li u v d li u Siêu d li u đóng
m t vai trò r t quan tr ng trong vi c x lý d li u khác t không có c u trúc đ n có c u trúc Do đó,
qu n lý siêu d li u hi u qu thì c n thi t cho các mi n ng d ng có yêu c u v siêu d li u i u này
d n đ n vi c phát tri n m t workbench cho siêu d li u ph thu c th i gian d a trên m t vài chu n siêu
d li u ph bi n ch ng h n nh Dublin Core và MPEG-7 Khía c nh th i gian c ng nh các khía c nh
c th khác c a các ki u d li u khác nhau trong m t mi n ng d ng c th s đ c ki m tra cho siêu
d li u m c ý ni m l n m c lu n lý V i k t qu là m t workbench cho siêu d li u, vi c phát tri n các ng d ng ph n nào có liên quan đ n siêu d li u s đ c h tr nhi u m c CSDL thay vì m c
ng d ng C th h n, m t workbench nh th cho siêu d li u có th đ c t n d ng trong vi c phát tri n các h th ng giàu thông tin ph thu c th i gian ch ng h n nh các kho d li u đa ph ng ti n ph thu c th i gian, các h th ng qu n lý d li u y h c 3 chi u ph thu c th i gian, và các môi tr ng o giàu thông tin
Trang 93 – Thi t k ngôn ng CSDL ph thu c th i gian: kh o sát, đánh giá, và các h ng m i (Temporal
database language design: a survey, evaluations, and new trends)
Abstract:
Within the long history of temporal database research, the investigation into temporal database languages is very much It is illustrated by several temporal extensions to relational algebra/calculus, nested relational algebra/calculus, QUEL, SQL, and OQL Each temporal extension focuses on a specific set of different aspects of a temporal database language to deal with temporal data Thus, a survey and evaluations on the design of the existing temporal database languages are helpful to examine how much the requirements for the invention of a temporal database language are satisfied Also, it will result in what should be researched next for a new temporal database language that can handle data with regard to time as much as possible
Tóm t t:
Trong l ch s lâu dài c a l nh v c nghiên c u CSDL ph thu c th i gian, các ngôn ng CSDL ph thu c th i gian đ c đ u t phát tri n r t nhi u i u này đ c minh h a b i nhi u m r ng v th i gian c a đ i s /s h c quan h , đ i s /s h c quan h l ng, QUEL, SQL, và OQL M i ph n m r ng
t p trung vào m t t p các khía c nh c th c a m t ngôn ng CSDL ph thu c th i gian cho vi c x lí
d li u ph thu c th i gian Do đó, vi c kh o sát và đánh giá thi t k c a các ngôn ng CSDL ph thu c th i gian hi n có thì r t có ích cho vi c ki m tra các yêu c u v s phát minh ra m t ngôn ng CSDL ph thu c th i gian m i đ c đáp ng nhi u nh th nào H n th n a, vi c kh o sát và đánh giá đó s là ti n đ cho các h ng nghiên c u ti p m t ngôn ng CSDL ph thu c th i gian m i có th
x lý d li u theo khía c nh th i gian nhi u nh có th
Trang 10GVHD: TS Tho i Nam
1: (1 sinh viên) Nguy n H u T ng Vinh
Nghiên c u và phát tri n gi i thu t truy n d li u nhóm trên m ng Internet
M ng Internet phát tri n kéo theo các ng d ng trên nó phát tri n Hi n t i m t s ng d ng
nh TV-online, Video conference đòi h i k thu t truy n đa đi m (theo nhóm) Tuy nhiên do
đ c thù ph c t p, không đ ng nh t trên m ng Internet nên các gi i pháp truy n theo nhóm c p
m ng đ u không/khó tri n khai tài t p trung tìm l i gi i truy n theo nhóm c p ng d ng Yêu c u trong ph n “chuyên đ “:
− Tìm hi u v truy n theo nhóm c p ng d ng
− Tham kh o gi i thu t N-tree
− Tham kh o nghi th c XCAST
− xu t h ng gi i quy t
2: (1 sinh viên)
nh th i h ng ti t ki m n ng l ng
M t v n đ nan gi i cho các h th ng máy tính c m là vi c s d ng n ng l ng đi n h p lý Do h
th ng máy tính c m có hàng tr m/ngàn nút và không ph i lúc nào c ng c n đ n t t c các nút đ u
ho t đ ng M t gi i thu t đ nh th i/l p l ch thông minh s giúp s p x p công vi c t p trung vào
m t s l ng nút t i thi u nh ng v n đ m b o các ràng bu c c a ng d ng và nh v y giúp gi m thi u vi c tiêu th đi n n ng do các nút không t i đ c t t
Yêu c u trong ph n “chuyên đ “:
− Tìm hi u v đ nh th i
− Tham kh o các gi i thu t đ nh th i liên quan
− xu t gi i pháp
3: (1 sinh viên)
Nghiên c u và xây d ng gi i thu t đ nh th i trên l i VN-Grid
VN-Grid là m t l i tính toán đang đ c nghiên c u và tri n khai trên m ng liên k t m t s đ i
h c t i TP.HCM tài t p trung nghiên c u gi i thu t đ nh th i phù h p cho đ c thù c a VN-Grid
Nhi m v trong chuyên đ là:
− Tìm hi u l i tính toán
− Tìm hi u v VN-Grid
− xu t h ng gi i thu t