Purpose: Recently, ransomware damage that encrypts victim's data through hacking and demands money in exchange for releasing it is increasing domestically and internationally. Accordingly, research and development on various response technologies and solutions are in progress. Method: A secure storage area and a general storage area were created in the same virtual environment, and the sample data was saved by registering the access process. In order to check whether the stored sample data is infringed, the ransomware sample was executed and the hash function of the sample data was checked to see if it was infringed. The access control performance checked whether the sample data was accessed through the same name and storage location as the registered access process. Result: As a result of the experiment, the sample data in the secure storage area maintained data integrity from ransomware and unauthorized processes. Conclusion: Through this study, the creation of a secure storage area and the whitelist-based access control method are evaluated as suitable as a method to protect important data, and it is possible to provide a more secure computing environment through future technology scalability and convergence with existing solutions.
Kim, Seolyeong;Lee, Geonhee;Gwak, Eun Ji;Kim, Su Ji;Lee, Su Hyon;Lim, Kyung-Min
Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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v.47
no.4
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pp.297-304
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2021
In this study, we prepared a pigmented skin model, KeraSkin-MTM for the in vitro evaluation of whitening agents. For the purpose of complementing the existing mono-layer cell culture testing method, KeraSkin-MTM was produced through the co-culture of human skin-derived keratinocytes and melanocytes. The efficacy of four well-known whitening agents (arbutin, ascorbic acid, kojic acid, niacinamide) was evaluated in KeraSkin-MTM in order to assess its usefulness in assessing whitening efficacy. As a result, it was possible to observe additional details such as the distribution of melanin granules and melanin capping in each skin layer through KeraSkin-MTM, which was previously difficult to assess in the traditional 2D cell culture system. In addition, quantification through image analysis of KeraSkin-MTM allowed for a statistical analysis of the whitening effects. These results suggest that the KeraSkin-MTM can be used as a new evaluation method of evaluating whitening efficacy, as well as complement the traditional total melanin content and tyrosinase inhibition assays.
Gait is an evaluation index used in various clinical area including brain nervous system diseases. Signal source localizing and time-frequency analysis are mainly used after extracting independent components for Electroencephalogram data as a method of measuring and analyzing brain activation related to gait. Existing treadmill-based walking EEG analysis performs signal preprocessing, independent component analysis(ICA), and source localizing by merging data after the multiple EEG measurements, and extracts representative component clusters through inter-subject clustering. In this study we propose an analysis method, without merging to single dataset, that performs signal preprocessing, ICA, and source localization on each measurements, and inter-subject clustering is conducted for ICs extracted from all subjects. The effect of data merging on the IC clustering and time-frequency analysis was investigated for the proposed method and two conventional methods. As a result, it was confirmed that a more subdivided gait-related brain signal component was derived from the proposed "non-merging" method (4 clusters) despite the small number of subjects, than conventional method (2 clusters).
Recently, with the development of computing technology and the improvement of the cloud environment, deep learning technology has developed, and attempts to apply deep learning to various fields are increasing. A typical example is anomaly detection, which is a technique for identifying values or patterns that deviate from normal data. Among the representative types of anomaly detection, it is very difficult to detect a contextual anomaly that requires understanding of the overall situation. In general, detection of anomalies in image data is performed using a pre-trained model trained on large data. However, since this pre-trained model was created by focusing on object classification of images, there is a limit to be applied to anomaly detection that needs to understand complex situations created by various objects. Therefore, in this study, we newly propose a two-step pre-trained model for detecting abnormal situation. Our methodology performs additional learning from image captioning to understand not only mere objects but also the complicated situation created by them. Specifically, the proposed methodology transfers knowledge of the pre-trained model that has learned object classification with ImageNet data to the image captioning model, and uses the caption that describes the situation represented by the image. Afterwards, the weight obtained by learning the situational characteristics through images and captions is extracted and fine-tuning is performed to generate an anomaly detection model. To evaluate the performance of the proposed methodology, an anomaly detection experiment was performed on 400 situational images and the experimental results showed that the proposed methodology was superior in terms of anomaly detection accuracy and F1-score compared to the existing traditional pre-trained model.
It is very important to ensure the reliability of dam inflow data, which is critical in planning and managing the supply and demand of water resources in a basin. However, the simple water balance model sometimes results in negative inflows and does not consider the actual inflow characteristics. In this study, to address these issues, the existing water balance formula was modified by considering evaporation which is available for calculation among other outflows. The modified water balance formula was applied to the Soyang Dam. The results showed that the rate of negative inflows decreased in the re-evaluated dam inflow data and it was possible to secure consistency for the total inflow volume. In addition, investigating the water availability in the Soyang Dam watershed based on the water balance concept considering evaporation, it was found that direct water use in the human aspect was about 60%, and the indirect water use in the natural aspect was about 40%. In drought years, it was also confirmed that the proportion of indirect use of water resources increased.
There is a growing interest in evaluating earthquake damage and determining disaster prevention measures due to the magnitude 5.8 earthquake in Pohang, Korea. Since the liquefaction phenomena occurred extensively in the residential area as a result of the earthquake, there was a demand for research on liquefaction phenomenon evaluation and liquefaction disaster prediction. Liquefaction is defined as a phenomenon where the strength of the ground is completely lost due to a sudden increase in excess pore water pressure caused due to large dynamic stress, such as an earthquake, acting on loose sand particles in a short period of time. The liquefaction potential index, which can identify the occurrence of liquefaction and predict the risk of liquefaction in a targeted area, can be used to create a liquefaction hazard map. However, since liquefaction assessment using existing field testing is predicated on a single borehole liquefaction assessment, there has been a representative issue for the whole targeted area. Spatial interpolation and geographic information systems can help to solve this issue to some extent. Therefore, in order to solve the representative problem of geotechnical information, this research uses the kriging method, one of the geostatistical spatial interpolation techniques, and constructs a geotechnical information database for liquefaction and spatial interpolation. Additionally, the liquefaction hazard map was created for each return period using the constructed geotechnical information database. Cross validation was used to confirm the accuracy of this liquefaction hazard map.
The purpose of this study was to find out how the importance and satisfaction of social commerce selection factors perceived by social commerce users differ, and how social commerce selection factors affect repurchase intention. A survey was conducted for 17 days from September 1st to September 17th, 2021, and 316 copies were used for empirical analysis. As a result of the analysis, the selection factors of social commerce were divided into six factors: safety, convenience, economy, informativity, collectivity, and SNS relevance. IPA results were in the order of convenience in the first quadrant, relevance and informativity in the second quadrant SNS, collectivity in the third quadrant, stability in the fourth quadrant, and economy. In the relationship between social commerce selection factors and repurchase intention, convenience, economy, safety, and information among social commerce selection factors were found to have a significant influence on repurchase intention. As a result of this study, it was confirmed that if existing social commerce was important at an affordable price, convenience is more important for non-face-to-face commerce in the COVID-19 situation. It is considered important to have a system that can continuously identify and preemptively respond to users' shopping trends through IPA.
Journal of Practical Agriculture & Fisheries Research
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v.23
no.2
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pp.87-97
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2021
To investigate the current pest management status in Korea, a survey was conducted from 151 students and graduates in the Korea National College of Agriculture and Fisheries (KNCAF) by on-line. The questionnaire consists of two divisions, basic questions and pest control questions. The basic questions were including the respondent's age, academic status, cultivating crops and cultivating area. The pest control questions were including pest control methods, pesticide selection rationale, and pest forecasting methods. As a summary of basic questions, the respondents in their 20s accounted for 91.2%. Moreover, 34.5% of the respondents had over 3 hectares of cultivating area. The cultivating methods were differed by cultivating crops. As a summary of pest control questions, major control methods were using the conventional chemicals (>66%). To understand the pesticide selection rationale, farmers/respondents made their own decisions based on existing control techniques (30%) or depended on the decisions of pesticide vendors (29%). As for the pest forecasting method, it was mainly conducted by the Rural Development Administration affiliated organization (29%) and the National Crop Pest Management System (27%). Regarding the reliability of the pest diagnosis and pesticide prescription of pesticide vendors, 97% of the respondents marked above average. However, there was no choice on strong reliability. Interestingly, 79% of the respondents agreed to train experts for pest diagnosis and pesticide prescription with high necessity and, in particular, 47% of respondents were very strongly supported. These results suggest that the farmers might be need more qualified experts in pest diagnosis and pesticide prescriptions. Taken together, these survey results would provide important information to understand the current status of pest management by farmers' point of view and useful to set the direction of pest control.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.4
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pp.15-25
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2022
As the incidence and mortality of serious disasters in the construction industry are the highest, various efforts are being made in Korea to reduce them. Among them, risk assessment is used as data for disaster reduction measures and evaluation of risk factors at the construction stage. However, the existing risk assessment involves the subjectivity of the performer and is vulnerable to the domestic construction site. This study established a DB classification system for risk assessment with the aim of early identification and pre-removal of risks by quantitatively deriving risk factors using BIM in the risk assessment field and presents a methodology for risk assessment using BIM. Through this, prior removal of risks increases the safety of construction workers and reduces additional costs in the field of safety management. In addition, since it can be applied to new construction methods, it improves the understanding of project participants and becomes a tool for communication. This study proposes a framework for deriving quantitative risks based on BIM, and will be used as a base technology in the field of risk assessment using BIM in the future.
Purpose: The purpose of this study is suggested to improve upon current existing methods of ammonia chemical accident prevention and damage reduction. Method: Ammonia is one of the most common toxic substances that causes frequent chemical accidents. And it was selected as leakage materials according to statistics on chemical accident. Based on actual cases of chemical accidents, CARIS modeling was used to compare the damage impact range of Ammonia and HCl and Cl. Also, find out problems with the current systems. Result: As a result of find out the range of accident influence that spreads to the surroundings when an ammonia chemical accident, it was longer than the range of influence of hydrochloric acid and shorter than that of chlorine. In addition, it was found that when chemical accident by ammonia, hydrochloric acid, or chlorine, there are apartments and schools, which can have an effect. Conclusion: It is decided that it is necessary to determine whether or not chemical accident prevention management plans and statistical investigations are submitted for workplaces dealing with ammonia, and detailed guidelines and reviews are necessary. In addition, it is judged that it is necessary to establish a DB for ammonia handling plants, and it is considered that information sharing and joint inspection among related organizations should be pursued.
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