Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1131-1141
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2015
In this paper, we proposed a new approach of machine learning based method for detecting game-bots from normal players in MMORPG by inspecting the player's action log data especially in-game money increasing/decreasing event log data. DBSCAN (Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise), an one of density based clustering algorithms, is used to extract the attributes of spatial characteristics of each players such as a number of clusters, a ratio of core points, member points and noise points. Most of all, even game-bot developers know principles of this detection system, they cannot avoid the system because moving a wide area to hunt the monster is very inefficient and unproductive. As the result, game-bots show definite differences from normal players in spatial characteristics such as very low ratio, less than 5%, of noise points while normal player's ratio of noise points is high. In experiments on real action log data of MMORPG, our game-bot detection system shows a good performance with high game-bot detection accuracy.
This paper proposes an educational community service system that manages information of good quality intensively without overlapping, and that provides an effective searching function by using a personal community with many user layers. This system raises the efficiency of searching and management by using Metadata and Category. It is a self-leading educational community system that brings merits into relief and improves weak points. We constructed an autogenous Blog chain service as a tool which verifies this system, which is called 'EduLOG(Educational Blog) service' Especially we extracted Metadata suitable for this service, which is on the basis of worldfamous Dublin Core Metadata. And we made a new category on the basis of categories which were proposed by some educational community sites and public educational authorities, and we applied it to this system. To ascertain whether this service system provide adequate function or not, we made a questionnaire on the basis of the appraisal table in websites, and evaluated it at the request of experts. In view of the results so far achieved, it returned good scores (above 3.5/5.0) in accuracy of evaluation, low-end reappearance ratio, easiness of registering and approaching information, and intensive management of a categorical information, confirming the efficiency of the ECSS system. Therefore we believe firmly that the ECSS system will play a efficient information storing and searching roles in the near future.
Through the Korea-Germany joint project, a novel method, that is, an optical Corescanner (Stereophotogramrnetry) of acquisition, evaluation and display of struct-ural elements of drill cores has heen realized. AH scannable cores can he digitally stored on a storage device(dat tape, optical disc etc.) and available for further an-alysis using diverse software facilities. The use of this scanning technique was d-emonstrated on the cores derived from the metamorphosed sedimentary rocks in our country. Recent studies showed a great potential of using the Corescanner with high resolution not only for avoiding ambiguities of drill log interpretation due to the capability of accurate quantative analysis of structural elements, but also for replacing the cores themselves as a data-base one via completely copying of the core outlook.
We use B band CCD images to investigate the surface brightness distributions and dynamical properties of 29 Galactic globular clusters. Model fits suggest that 22 clusters show King type surface brightness profiles, while 7 clusters are characterized by power law cusp profiles. For the King type clusters, concentration parameters $(c=log(r_{t}/r_{c}))$ range from 1.20 to 2.10, and core radii are 0.4 to 1.9 pc. The mean value of power law slopes of 7 cuspy clusters was estimated as ${alpha}=1.011{\pm}0.065$. Total masses of King type globular clusters are in the range of $1.7{ imes}10^4M_{odot}$ to $1.0{\times}106M_{\odot}$ with a mean of $1.7{\times}10^5M_{\odot}$. A significant positive correlation between mass and mass-to-light ratio of King type globular clusters has been confirmed with a Pearson's correlation coefficient r = 0.52 and a confidence level of 99%. Our data also confirm a linear relation between total mass and absolute magnitude of King type globular clusters.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.21
no.2
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pp.15-29
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2014
This study analyzes the influence factors of IPTV users on the purchase of paid contents. This study carries out a web-log analysis of the actual users of the service provided by the domestic IPTV providers and classifies the influence factors on the purchase of paid contents largely into VOC, switching barriers, and content consumption pattern to conduct an empirical analysis. As analysis procedure, first, this study analyzes the preceding researches related to the core influence factors and content-purchasing patterns, and second, conducts a basic statistics analysis of the distribution of basic characteristics of the logs used, as presented in the above. Third, this study carries out a multiple regression analysis as an estimating equation of the number of purchasing the paid content depending on switching barriers of IPTV service, VOC, and content consumption pattern. As a statistical package, Stata version 11.2 was used. Through the empirical analysis, this study found that of the service use logs, VOC and content consumption pattern had a multi-dimensional impact on the purchase of premium contents. On the other hand, this study also found that the impact of switching barriers such as combination state with other products and current status of holding a point did not have a significant impact on the purchase of paid contents.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.25
no.2
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pp.85-92
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2022
The amphibian breeding habitat is confirmed by mating call. In some cases, the researcher directly identifies the amphibian individual, but in order to designate the habitat, it is necessary to map the mating call region of the amphibian population. Until now, it has been a popular methodology for researchers to hear mating calls and outline their breeding habitats. To improve this subjective methodology, we developed a technique for mapping mating call regions using Unmanned Aerial Vehicle (UAV). The technology uses a UAV, fitted with a sound recorder to record ground mating calls as it flies over an amphibian habitat. The core technology is to synchronize the recorded sound pressure with the flight log of the UAV and predict the sound pressure in a two-dimensional plane with probability density. For a demonstration study of this technology, artificial mating call was generated by a potable speaker on the ground and recorded by a UAV. Then, the recorded sound data was processed with an algorithm developed by us to map mating calls. As a result of the study, the correlation coefficient between the artificial mating call on the ground and the mating call map measured by the UAV was R=0.77. This correlation coefficient proves that our UAV recording system is sufficiently capable of detecting amphibian mating call regions.
ByeongYong Jeong;Muhyun Kim;Tae-Ho Ham;Seong-Gyu Jang;Ah-Rim Lee;Min young Song;Soon-Wook Kwon;Joohyun Lee
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.17-17
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2022
Leaves are an important organism for photosynthesis and transpiration. The shape of leaf is crucial factor affecting plant architecture. V-shape leaf rolling is enhancing canopy photosynthesis by increasing the CO2 penetration and the light capture by reducing the shadow between the leaves. Therefore, moderate leaf rolling is thought to more high grain yield per area than flat leaf. We investigated 278 KRICE_CORE accession's Adaxial Leaf Rolling Index (LRI) in first heading using the following equation. For each accession, genomic DNA was used for sequencing. We sequenced the genomics with ~8 X coverage to detect SNPS. Raw reads were aligned against the rice reference (IRGSP 1.0) for SNP identification and genotype calling. To generate genotype data for GWAS, SNPs were filtered with minor allele frequency 0.05. Finally, 841,134 high-quality SNPs were used for our GWAS. The significant threshold was -log10(P)>7.23. From the results, 2 significance SNP were detected. Considering the LD block of 250kbp, 60 candidate gene were selected including Hypothetical gene and Conserved gene. In this poster, we analyzed candidate gene affecting adaxial Leaf Rolling through single-trait GWAS.
ByeongYong Jeong;Muhyun Kim;Tae-Ho Ham;Seong-Gyu Jang;Ah-Rim Lee;Min young Song;Soon-Wook Kwon;Joohyun Lee
Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2022.10a
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pp.243-243
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2022
Leaves are an important organism for photosynthesis and transpiration. The shape of leaf is crucial factor affecting plant architecture. V-shape leaf rolling is enhancing canopy photosynthesis by increasing the CO2 penetration and the light capture by reducing the shadow between the leaves. Therefore, moderate leaf rolling is thought to more high grain yield per area than flat leaf. We investigated 278 KRICE CORE accession's Adaxial Leaf Rolling Index (LRI) in first heading using the following equation. For each accession, genomic DNA was used for sequencing. We sequenced the genomics with ~8 X coverage to detect SNPS. Raw reads were aligned against the rice reference (IRGSP 1.0) for SNP identification and genotype calling. To generate genotype data for GWAS, SNPs were filtered with minor allele frequency 0.05. Finally, 841,134 high-quality SNPs were used for our GWAS. The significant threshold was -log10(P) >7.23. From the results, 2 significance SNP were detected. Considering the LD block of 250kbp, 60 candidate gene were selected including Hypothetical gene and Conserved gene. In this poster, we analyzed candidate gene affecting adaxial Leaf Rolling through single-trait GWAS.
Environmental problems typically occurring in abandoned mine lands (AML) include: contaminated and acidic surface water and groundwater; stockpiled waste rock and mill tailings; and ground subsidences due to mining operations. This study examines the effectiveness of various geophysical techniques for mapping potential hazard and contaminated zones. Four AML sites with sedimentation contamination problems, acid mine drainage (AMD) channels, ground subsidence, manmade liner leakage, and buried mine tailings, were selected to examine the applicability of various geophysical methods to the identification of the different types of mine hazards. Geophysical results were correlated to borehole data (core samples, well logs, tomographic profiles, etc.) and water sample data (pH, electrical conductivity (EC), and heavy metal contents). Zones of low electrical resistivity (ER) corresponded to areas contaminated by heavy metals, especially contamination by Cu, Pb, and Zn. The main pathways of AMD leachate were successfully mapped using ER methods (low anomaly peaks), self-potential (SP) curves (negative peaks), and ground penetrating radar (GPR) at shallow penetration depths. Mine cavities were well located based on composite interpretations of ER, seismic tomography, and well-log records; mine cavity locations were also observed in drill core data and using borehole image processing systems (BIPS). Damaged zones in buried manmade liners (used to block descending leachate) were precisely detected by ER mapping, and buried rock waste and tailings piles were characterized by low-velocity zones in seismic refraction data and high-resistivity zones in the ER data.
Petroleum reservoir characterization is a process for quantitatively describing various reservoir properties in spatial variability using all the available field data. Porosity and permeability are the two fundamental reservoir properties which relate to the amount of fluid contained in a reservoir and its ability to flow. These properties have a significant impact on petroleum fields operations and reservoir management. In un-cored intervals and well of heterogeneous formation, porosity and permeability estimation from conventional well logs has a difficult and complex problem to solve by conventional statistical methods. This paper suggests an intelligent technique using fuzzy logic and neural network to determine reservoir properties from well logs. Fuzzy curve analysis based on fuzzy logics is used for selecting the best related well logs with core porosity and permeability data. Neural network is used as a nonlinear regression method to develop transformation between the selected well logs and core analysis data. The intelligent technique is demonstrated with an application to the well data in offshore Korea. The results show that this technique can make more accurate and reliable properties estimation compared with previously used methods. The intelligent technique can be utilized a powerful tool for reservoir characterization from well logs in oil and natural gas development projects.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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