The genus Cryptomonas is easily recognized by having two flagella, green brownish color, and a swaying behavior. They have relatively simple morphology, and limited diagnostic characters, which present a major difficulty in differentiating between species of the genus. To understand species delineation and phylogenetic relationships among Cryptomonas species, the nuclear-encoded internal transcribed spacer 2 (ITS2), partial large subunit (LSU) and small subunit ribosomal DNA (rDNA), and chloroplast-encoded psbA and LSU rDNA sequences were determined and used for phylogenetic analyses, using Bayesian and maximum likelihood methods. In addition, nuclear-encoded ITS2 sequences were predicted to secondary structures, and were used to determine nine species and four unidentified species from 47 strains. Sequences of helix I, II, and IIIb in ITS2 secondary structure were very useful for the identification of Cryptomonas species. However, the helix IV was the most variable region across species in alignment. The phylogenetic tree showed that fourteen species were monophyletic. However, some strains of C. obovata had chloroplasts with pyrenoid while others were without pyrenoid, which used as a key character in few species. Therefore, classification systems depending solely on morphological characters are inadequate, and require the use of molecular data.
Web Services have been utilized in a wide variety of applications and have turned into a key technology in developing business operations on the Web. Originally, Web Services can be exploited in an isolated form, however when no single Web Service can satisfy the functionality required by a user, there should be a possibility to compose existing services together in order to fulfill the user requirement. However, since the same service may be offered by different providers with different non-functional Quality of Service (QoS), the task of service selection for Web Service composition is becoming complicated. Also, as Web Services are inherently unreliable, how to deliver reliable Web Services composition over unreliable Web Services should be considered while composing Web Services. In this paper, we propose an approach on a QoS-aware Web Service selection for reliable Web Service composition. In our approach, we select and classify Web Services using Decision Tree based on QoS attributes provided by the client. Service classifier will improve selection of relevant Web Services early in the composition process and also provide flexibility to replace a failed Web Services with a redundant alternative Web Services, resulting in high availability and reliability of Web Service composition. We will provide an implementation of our proposed approach along with efficiency measurements through performance evaluation.
Facilities for low impact development (LID) or groundwater recharge have the high potential spreading groundwater nitrate contamination because of the rapid infiltration. This study was initiated to remove nitrate from the waters using agricultural byproducts as organic sources for denitrification during infiltration. As the first step of this purpose, we experimentally tested the denitrifying efficiency of 4 organic materials (pine tree woodchips, cherry leaves, rice straws, and rice hulls) and tried to identify the key factors controlling the efficiency. For this study, we precisely investigated the change of chemical reactions during the experiment by analyzing various geochemical parameters. The result shows that the denitrification efficiency is not simply linked to the availability of the easily decomposable contents in the organic matter. It is found that avoiding the severe pH decrease due to the CO2 generation is the essence to derive the efficient denitrifying conditions when organic matters were used.
A new methodology to analyze the nuclear material accountability for pyroprocessing system is developed. The $Pu-to-^{244}Cm$ ratio quantification is one of the methods for Pu accountancy in pyroprocessing. However, an uncertainty in the $Pu-to-^{244}Cm$ ratio due to the non-uniform composition in used fuel assemblies can affect the accountancy of Pu. A random variable, LOPu, is developed to analyze the probability of detection for Pu diversion of hypothetical scenarios at a pyroprocessing facility considering the uncertainty in $Pu-to-^{244}Cm$ ratio estimation. The analysis is carried out by the hypothesis testing and the event tree method. The probability of detection for diversion of 8 kg Pu is found to be less than 95% if a large size granule consisting of small size particles gets sampled for measurements. To increase the probability of detection more than 95%, first, a new Material Balance Area (MBA) structure consisting of more number of Key Measurement Points (KMPs) is designed. This multiple KMP-measurement for the MBA shows the probability of detection for 8 kg Pu diversion is greater than 96%. Increasing the granule sample number from one to ten also shows the probability of detection is greater than 95% in the most ranges for granule and powder sizes.
본 논문에서는 일반화된 계층적 MIPv6 환경에서의 안전하고 효율적인 바인딩 업데이트 및 핸드오버 프로토콜을 제안한다. 기존의 계층적 MIPv6 환경에서의 바인딩 업데이트는 보편적으로 foreign network가 소규모 MAP 도메인으로 구성된다. 하지만, 제안 프로토콜에서는 다수의 MAP들이 계층적으로 구성되어지는 대규모 네트워크 환경에서의 안전하고 신속한 이동성 지원을 위한 메커니즘을 소개한다. 또한 다양한 공격 시나리오를 통해 제안 메커니즘의 안전성을 분석한다.
보통의 공개 열쇠 암호 시스템에서 비밀 열쇠가 노출되면 그 비밀 열쇠로 생성된 암호문이나 서명 등의 해독, 위조가 가능하다. 이런 비밀 열쇠 노출의 위험성은 상대적으로 물리적인 보안이 이루어지지 않은 핸드폰, 스마트카드 등과 같은 열쇠 저장 장치에 가장 큰 위협이 되고 있다. 따라서 현재 비밀 정보가 노출되어도 과거의 비밀 열쇠에 의해 생성된 정보는 안전하게 유지되어야 한다는 전방향 안전성 개념(forward security)은 열쇠교환 프로토콜 및 여러 암호 요소(primitive)들이 필수적으로 만족해야 할 조건이다. 본 논문에서는 Cap Diffie-Hellman 군을 사용하여 전방향 안전성을 만족하는 서명 기법을 제안한다. 제안된 서명 기법은 계산적 Diffie-Hellman 문제의 어려움을 기반으로 선택 메시지 공격 모델에 대한 증명가능한 안전성을 가진다.
In this paper, a study was conducted to predict natural disasters in Afghanistan based on machine learning. Natural disasters need to be prepared not only in Korea but also in other vulnerable countries. Every year in Afghanistan, natural disasters(snow, earthquake, drought, flood) cause property and casualties. We decided to conduct research on this phenomenon because we thought that the damage would be small if we were to prepare for it. The Azure Machine Learning Studio used in the study has the advantage of being more visible and easier to use than other Machine Learning tools. Decision Forest is a model for classifying into decision tree types. Decision forest enables intuitive analysis as a model that is easy to analyze results and presents key variables and separation criteria. Also, since it is a nonparametric model, it is free to assume (normality, independence, equal dispersion) required by the statistical model. Finally, linear/non-linear relationships can be searched considering interactions between variables. Therefore, the study used decision forest. The study found that overall accuracy was 89 percent and average accuracy was 97 percent. Although the results of the experiment showed a little high accuracy, items with low natural disaster frequency were less accurate due to lack of learning. By learning and complementing more data, overall accuracy can be improved, and damage can be reduced by predicting natural disasters.
Machine learning technique is recently opening new opportunities to identify the complex shear transfer mechanisms of reinforced concrete (RC) beam members. This study employed 1224 shear test specimens to train decision tree-based machine learning (ML) programs, by which strong correlations between shear capacity of RC beams and key input parameters were affirmed. In addition, shear contributions of concrete and shear reinforcement (the so-called Vc and Vs) were identified by establishing three independent ML models trained under different strategies with various combinations of datasets. Detailed parametric studies were then conducted by utilizing the well-trained ML models. It appeared that the presence of shear reinforcement can make the predicted shear contribution from concrete in RC beams larger than the pure shear contribution of concrete due to the intervention effect between shear reinforcement and concrete. On the other hand, the size effect also brought a significant impact on the shear contribution of concrete (Vc), whereas, the addition of shear reinforcements can effectively mitigate the size effect. It was also found that concrete tends to be the primary source of shear resistance when shear span-depth ratio a/d<1.0 while shear reinforcements become the primary source of shear resistance when a/d>2.0.
The shipboard combat system is a key system for naval combat that supports a command and control process cycle consisting of Detect - Control - Engage in real time to ensure ship viability and conduct combat missions. Modern combat systems were developed on the basis of Open Architecture(OA) to maximize acceptance of latest technology and interoperability between systems, and actively introduced the COTS(Commercial-of-the-shelf). However, as a result of that, vulnerabilities inherent in COTS SW and HW also occurred in the combat system. The importance of combat system cybersecurity is being emphasized but cybersecurity research reflecting the characteristics of the combat system is still lacking in Korea. Therefore, in this paper, we systematically identify combat system threats by applying Data Flow Diagram, Microsoft STRIDE threat modelling methodology. The threats were analyzed using the Attack Tree & Misuse case. Finally we derived the applicable security requirements which can be used at stages of planning and designing combat system and verified security requirements through NIST 800-53 security control items.
본 연구에서는 5G 네트워크용 UAV(: Unmanned Aerial Vehicle)를 사용한 산업단지 내의 현장 상황을 실시간 감시하는 시스템에 대해 소개한다. UAV에 장착된 센서(화재, 유해가스 검출, 산업 재해형 인체 사고 감지)에서 모니터링 이벤트가 발생하면 센서의 주요 정보들이 UAS(: Unmanned Aerial System)애플리케이션 서버로 전달한다. 이러한 정보 전달 처리결과로, 산업단지공단의 관리자나 운영자는 사고 위험 상황별 트리거 처리를 통한 산업단지공단 내의 현장에서 인명사고와 화재, 그리고 유해 가스검출에 대한 법적인 근거 자료를 확보할 수 있게 되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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