Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.26
no.2
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pp.25-46
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2023
The purpose of this study was to present the ecologically important data for conservation and management of river ecosystem. Namcheon Stream, the study site, is a local river flowing from the east to the west of Gyeongju. The results are as follows. The numbers of vascular plants were summarized as 518 taxa including 98 families, 321 genera, 467 species, 9 subspecies, 32 varieties, 4 forms, 4 hybrids and 2 cultivars. The rare plants were 4 taxa including Aristolochia contorta, Koelreuteria paniculata, Hydrocharis dubia and Sparganium stoloniferum. The Korean endemic plants were Populus × tomentiglandulosa, Salix koriyanagi, Lespedeza maritima, Weigela subsessilis and Hemerocallis hakuunensis. The floristic target species were 27 taxa including 2 taxa of grade IV, 4 taxa of grade III, 7 taxa of grade II and 14 taxa of grade I. The invasive alien plants were 92 taxa including Pterocarya stenoptera, Conyza canadensis, Vulpia myuros and so on. The ecosystem disturbing species were 6 taxa including Rumex acetosella, Sicyos angulatus, Solanum carolinense, Ambrosia artemisiifolia, Lactuca seriola and Symphyotrichum pilosum.
웹 서비스를 대상으로 하는 DDoS(Distributed Denial-of-Service) 공격 또는 유해 트래픽 유입을 탐지 또는 차단하기 위한 목적으로 HTTP(Hypertext Transfer Protocol) 트래픽을 실시간으로 분석하는 기능은 거의 모든 네트워크 트래픽 보안 솔루션들이 탑재하고 있는 필수적인 요소이다. 하지만, HTTP 트래픽의 실시간 데이터 측정 양이 시간이 지날수록 기하급수적으로 증가함에 따라, HTTP 트래픽을 실시간 패킷 단위로 분석한다는 것에 대한 성능 부담감은 날로 커지고 있는 실정이다. 이제는 응용 어플리케이션 차원에서는 성능에 대한 부담감을 해소할 수 없기 때문에 고비용의 소프트웨어 가속기나 하드웨어에 의존적인 전용 장비를 탑재하여 해결하려는 시도가 대부분이다. 본 논문에서는 현재 대부분의 PC 에 탑재되어 있는 그래픽 카드의 GPU(Graphics Processing Units)를 범용적으로 활용하고자 하는 GPGPU(General-Purpose computation on Graphics Processing Units)의 연구에 힘입어, NVIDIA사의 CUDA(Compute Unified Device Architecture)를 사용하여 네트워크 트래픽에서 HTTP 패킷 추출성능을 응용 어플리케이션 차원에서 향상시켜 보고자 하였다. HTTP 패킷 추출 연산만을 기준으로 GPU 의 연산속도는 CPU 에 비해 10 배 이상의 높은 성능을 얻을 수 있었다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.163-171
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2023
The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.5
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pp.1653-1670
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2022
The fear that location privacy may be compromised greatly hinders the development of location-based service. Accordingly, some schemes based on the distributed architecture in peer-to-peer network for location privacy protection are proposed. Most of them assume that mobile terminals are mutually trusted, but this does not conform to realistic scenes, and they cannot make requirements for the level of location privacy protection. Therefore, this paper proposes a scheme for location attribute-based security authentication and private sharing data group, so that they trust each other in peer-to-peer network and the trusted but curious mobile terminal cannot access the initiator's query request. A new identifier is designed to allow mobile terminals to customize the protection strength. In addition, the caching mechanism is introduced considering the cache capacity, and a cache replacement policy based on deep reinforcement learning is proposed to reduce communications with location-based service server for achieving location privacy protection. Experiments show the effectiveness and efficiency of the proposed scheme.
This paper reports on the ACQA(Animated agent for Conversational Question Answering) project conducted at LIMSI. The aim is to design an expressive animated conversational agent(ACA) for conducting research along two main lines: 1/ perceptual experiments(eg perception of expressivity and 3D movements in both audio and visual channels): 2/ design of human-computer interfaces requiring head models at different resolutions and the integration of the talking head in virtual scenes. The target application of this expressive ACA is a real-time question and answer speech based system developed at LIMSI(RITEL). The architecture of the system is based on distributed modules exchanging messages through a network protocol. The main components of the system are: RITEL a question and answer system searching raw text, which is able to produce a text(the answer) and attitudinal information; this attitudinal information is then processed for delivering expressive tags; the text is converted into phoneme, viseme, and prosodic descriptions. Audio speech is generated by the LIMSI selection-concatenation text-to-speech engine. Visual speech is using MPEG4 keypoint-based animation, and is rendered in real-time by Virtual Choreographer (VirChor), a GPU-based 3D engine. Finally, visual and audio speech is played in a 3D audio and visual scene. The project also puts a lot of effort for realistic visual and audio 3D rendering. A new model of phoneme-dependant human radiation patterns is included in the speech synthesis system, so that the ACA can move in the virtual scene with realistic 3D visual and audio rendering.
International Journal of Naval Architecture and Ocean Engineering
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v.13
no.1
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pp.650-658
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2021
Flexible risers are usually used as conveying systems to bring ocean resources from sea bed up to onshore. Under ocean environments, risers need to bear complex loads and it is crucial to comprehensively examine riser's configurations and to analyze structural dynamic performances under excitation of bottom vehicle motions, to guarantee structural safe operation and required service lives. In this study, considering a saddle-shaped riser, the influences of some important design parameters, including installation position of buoyancy modules, buoyancy ratio and motion of mining vehicle, on riser's configuration and response are carefully examined. Through our FEM simulations, the spatial distributions of structural tensions and curvatures along of riser length, under different configurations, are compared. Then, the impacts of mining vehicle motion on riser dynamic response are discussed, and structural tolerance performance is assessed. The results show that modules installation position and buoyancy ratio have significant impacts on riser configurations. And, an appropriate riser configuration is obtained through comprehensive analysis on the modules positions and buoyancy ratios. Under this proposed configuration, the structural tension and curvature could moderately change with buoyancy modules and bottom-end conditions, in other words, the proposed saddle-shaped riser has a good tolerance performance to various load excitations.
Journal of the Korean Society of Environmental Restoration Technology
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v.27
no.2
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pp.67-90
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2024
The purpose of this study is to present the ecological data for conservation and management of three wetlands by surveying the vascular plants in Ganam reservoir, Ahnshim wetland and Jeomsae swamp. The whole taxa of vascular plants were 376 taxa including 90 families, 252 genera, 341 species, 7 subspecies, 24 varieties, 2 forms, 1 hybrid and 1 cultivar, and the planted species were 66 taxa including Ginkgo biloba and so on. The rare plants were 7 taxa including Euryale ferox(VU), Aristolochia contorta(LC), Koelreuteria paniculata(VU), Sagittaria trifolia(DD), Hydrocharis dubia(LC), Ottelia alismoides(LC) and Sparganium stoloniferum(VU). The Korean endemic plant was 1 taxon of Lespedeza maritima. In total, there were 21 taxa of floristic target species including 1 taxon of garde V, 2 taxa of grade IV, 6 taxa of grade III, 5 taxa of grade II and 7 taxa of grade I . The hydrophytes were 51 taxa including 36 taxa of emergent species, each 6 taxa of floating-leaved and submerged species and 3 taxa of free-floating species. The invasive alien plants were 79 taxa including 75 taxa of naturalized plants and 4 taxa of casual alien plant. The ecosystem disturbing species 6 taxa including Sicyos angulatus, Ambrosia artemisiifolia, Lactuca seriola, Symphyotrichum pilosum, Paspalum distichum and Humulus scandens.
This work presents a comprehensive investigation of buckling behavior of bidirectional functionally graded imperfect beams exposed to several thermal loading with general boundary conditions. The nonlinear governing equations are derived based on 2D shear deformation theory together with Von Karman strain-displacement relation. The beams are composed of two different materials. Its properties are porosity-dependent and are continuously distributed over the length and thickness of the beams following a defined law. The resulting equations are solved analytically in order to determine the thermal buckling characteristics of BDFG porous beams. The precision of the current solution and its accuracy have been proven by comparison with works previously published. Numerical examples are presented to explore the effects of the thermal loading, the elastic foundation parameters, the porosity distribution, the grading indexes and others factors on the nonlinear thermal buckling of bidirectional FG beam rested on elastic foundation.
This study attempted to derive regional characteristics from forest areas in Fukuoka Prefecture, which are traditional forestry areas in Japan, but have reached a time when new conversions are needed due to a decrease in wood prices and loss of motivation due to natural disasters such as typhoons. As a result, most of them are distributed to areas that include urbanization, rural areas, and mountain villages, and production areas of remote materials, which have the potential for forestry, but need to change policies to revitalize them due to low mountain utilization. Therefore, forest management and forestry production activities by multiple municipalities were judged to be efficient in these regions due to the promotion of forestry infrastructure, such as the expansion of forestry networks and the creation of mechanized forestry.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.6
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pp.1462-1477
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2024
With the evolving complexity of connected vehicle features, the volume and diversity of data generated during driving continue to escalate. Enabling data sharing among interconnected vehicles holds promise for improving users' driving experiences and alleviating traffic congestion. Yet, the unintentional disclosure of users' private information through data sharing poses a risk, potentially compromising the interests of vehicle users and, in certain cases, endangering driving safety. Federated learning (FL) is a newly emerged distributed machine learning paradigm, which is expected to play a prominent role for privacy-preserving learning in autonomous vehicles. While FL holds significant potential to enhance the architecture of the Internet of Vehicles (IoV), the dynamic mobility of vehicles poses a considerable challenge to integrating FL with vehicular networks. In this paper, a novel clustered FL framework is proposed which is efficient for reducing communication and protecting data privacy. By assessing the similarity among feature vectors, vehicles are categorized into distinct clusters. An optimal vehicle is elected as the cluster head, which enhances the efficiency of personalized data processing and model training while reducing communication overhead. Simultaneously, the Local Differential Privacy (LDP) mechanism is incorporated during local training to safeguard vehicle privacy. The simulation results obtained from the 20newsgroups dataset and the MNIST dataset validate the effectiveness of the proposed scheme, indicating that the proposed scheme can ensure data privacy effectively while reducing communication overhead.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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