In the era of the 4th industrial revolution symbolized by the Internet of Things, big data and artificial intelligence, various embedded devices are increasing exponentially. These devices have communication functions despite their low specifications, so the possibility of personal information leakage is increasing, and security threats are also increasing. Embedded devices can have security issues at most levels, from hardware to services over the network. In addition, it is difficult to apply general security techniques because it has characteristics of resource constraints such as low specifications and low power, and the related technology has not been standardized. In this study, we present vulnerabilities and possible problems and considerations in applying SDN to embedded devices in consideration of structural characteristics and real-world discovered cases. This study presents vulnerabilities and possible problems and considerations when applying SDN to embedded devices. From a hardware perspective, we consider the problems of Wi-Fi chips and Bluetooth, the problems of open flow implementation, SDN controllers, and examples of structural properties. SDN separates the data plane and the control plane, and provides a standardized interface between the two, enabling efficient communication control. It can respond to the security limitations of existing network technologies that are difficult to respond to rapid changes.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.4
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pp.1-8
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2021
In this paper, we propose an approach that combines the technological advantages of P2P and cloud computing to support MMOGs that allowing a huge amount of users worldwide to share a real-time virtual environment. The proposed P2P system based on cloud computing can provide a greater level of scalability because their more resources are added to the infrastructure even when the amount of users grows rapidly. This system also relieves a lot of computational power and network traffic, the load on the servers in the cloud by exploiting the capacity of the peers. In this paper, we describe the concept and basic architecture of cloud computing-based P2P Systems for scalability of MMOGs. An efficient and effective provisioning of resources and mapping of load are mandatory to realize this architecture that scales in economical cost and quality of service to large communities of users. Simulation results show that by controlling the amount of cloud and user-provided resource, the proposed P2P system can reduce the bandwidth at the server while utilizing their enough bandwidth when the number of simultaneous users keeps growing.
The Spartina anglica is recognized as a highly invasive plant and active eradication methods are required. In this study, we aimed to determine the physiologic activities of Spartina anglica extracts as a cosmetic ingredient. Antioxidant properties were investigated by different chemical methods including radical quenching (DPPH and ABTS), reducing power(FRAP) assay and aerial part of S. anglica(SAA) extract presented the strongest antioxidant activities. The significant cytotoxicity was not observed up to a concentration of 0.5 mg/mL in RAW264.7 cells and NHDF cells. The anti-inflammatory activity of S. anglica belowground(SAB) extract had strong effects on cell-based systems, including LPS-induced NO and cytokines(TNF-a and IL-6) production in RAW264.7 cells. Collagen synthesis and skin hydration gene expression of S. anglica extract showed the highest anti-wrinkle and moisturizing effect in NHDF cells. Results presented in this study tend to show that the ethanol extracts of S. anglica could be exploited as useful-bio-resource for bioactive substances in functional cosmetics.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.16
no.6
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pp.1223-1230
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2021
Recently, energy resource management is a major concern around the world. Energy management activities minimize environmental impacts of the energy production. This paper presents design and prototyping of a home electric energy monitoring system that provides residential consumers with real time information about their electricity use. The developed system is composed of an in-house sensing system and a server system. The in-home sensing system is a set of wireless smart plug which have an AC power socket, a relay to switch the socket ON/OFF, a CT sensor to sense current of load appliance and a Kmote. The Kmote is a wireless communication interface based on TinyOS. Each sensing node sends its detection signal to a home gateway via wireless link. The home gateway stores the received signals into a remote database. The server system is composed of a database server and a web server, which provides web-based monitoring system to residential consumers. We analyzed and presented energy consumption data from electrical appliances for 3 months in home. The experimental results show the promising possibilities to estimate the energy consumption patterns and the current status.
The Fukushima nuclear power plant water spill caused by the Great East Japan Earthquake in March 2011 raised fears about radiation exposure through consumption of radioactively contaminated seafood. The Korean government banned importing agricultural and fishery products from eight prefectures near Fukushima, but the related news were continuously reported partly due to the WTO dispute with Japan, which seems to have aggravated consumers' anxiety about seafood. In this study, data on daily purchases of products for three years (2018-2020) were collected and the effect of Japanese radiation-related news on domestic consumers' purchases of seafood was estimated using a polynomial lag distributed model. As a result of the analysis, it was found that radiation-related news had a statistically significant negative effect on the purchase of seafood on the 5th and 6th days after exposure to consumers through the media. It captures the carryover effect in which consumers' perceptions are reflected in the purchase of seafood after exposure to related news.
In this paper, the fine dust (PM10) and ultrafine dust (PM2.5) measurement platforms are designed to be mobile and fixed using oneM2M, the international standard for IoT. The fine dust measurement platform is composed and designed with a fine dust measurement device, agent, oneM2M platform, oneM2M IPE, and monitoring system. The main difference between mobile and fixed is that the mobile uses the MQTT protocol for interconnection between devices and services without blind spots based on LTE connection, and the fixed uses the LoRaWAN protocol with low power and wide communication range. Not only fine dust, but also temperature, humidity, atmospheric pressure, volatile organic compounds (VOC), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and noise data related to daily life were collected. The collected sensor values were managed using the common API provided by oneM2M through the agent and oneM2M IPE, and it was designed into four resource types: AE and container. Six functions of operability, flexibility, convenience, safety, reusability, and scalability were analyzed through the fine dust measurement platform design.
In nuclear power plants and other nuclear facilities the removal of cobalt from radioactive liquid waste is needed to reduce the radioactivity concentration in effluents. In liquid wastes containing strong organic complexing agents such as EDTA cobalt removal can be problematic due to the high stability of the Co-EDTA complex. In this study, the removal of cobalt from NaNO3 solutions using antimony oxide (Sb2O3) synthesized from potassium hexahydroxoantimonate was investigated in the absence and presence of EDTA. The uptake studies on the ion exchange material were conducted both in the dark (absence of UV-light) and under UV-C irradiation. Ca2+ or Ni2+ were included in the experiments as competing cations to test the selectivity of the ion exchanger. Results show that UV-C irradiation noticeably enhances the cobalt sorption efficiency on the antimony oxide. It was shown that nickel decreased the sorption of cobalt to a higher extent than calcium. Finally, the sorption data collected for Co2+ on antimony oxide was modeled using six different isotherm models. The Sips model was found to be the most suitable model to describe the sorption process. The Dubinin-Radushkevich model was further used to calculate the adsorption energy, which was found to be 6.2 kJ mol-1.
Neuromorphic architecture is drawing attention as a next-generation computing that supports artificial intelligence technology with low energy. However, FPGA embedded boards based on Neuromorphic architecturehave limited resources due to size and power. In this paper, we compared and evaluated the image reduction method using the interpolation method that rescales the size without considering the feature points and the DCT (Discrete Cosine Transform) method that preserves the feature points as much as possible based on energy. The scaled images were compared and analyzed for accuracy through CNN (Convolutional Neural Networks) in a PC environment and in the Nengo framework of an FPGA embedded board.. As a result of the experiment, DCT based classification showed about 1.9% higher performance than that of interpolation representation in both CNN and FPGA nengo environments. Based on the experimental results, when the DCT method is used in a limited resource environment such as an embedded board, a lot of resources are allocated to the expression of neurons used for classification, and the recognition rate is expected to increase.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.2
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pp.312-334
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2023
In large-scale computing, cloud computing plays an important role by sharing globally-distributed resources. The evolution of cloud has taken place in the development of data centers and numerous servers across the globe. But the cloud information centers incur huge operational costs, consume high electricity and emit tons of dioxides. It is possible for the cloud suppliers to leverage their resources and decrease the consumption of energy through various methods such as dynamic consolidation of Virtual Machines (VMs), by keeping idle nodes in sleep mode and mistreatment of live migration. But the performance may get affected in case of harsh consolidation of VMs. So, it is a desired trait to have associate degree energy-performance exchange without compromising the quality of service while at the same time reducing the power consumption. This research article details a number of novel algorithms that dynamically consolidate the VMs in cloud information centers. The primary objective of the study is to leverage the computing resources to its best and reduce the energy consumption way behind the Service Level Agreement (SLA)drawbacks relevant to CPU load, RAM capacity and information measure. The proposed VM consolidation Algorithm (PVMCA) is contained of four algorithms: over loaded host detection algorithm, VM selection algorithm, VM placement algorithm, and under loading host detection algorithm. PVMCA is dynamic because it uses dynamic thresholds instead of static thresholds values, which makes it suggestion for real, unpredictable workloads common in cloud data centers. Also, the Algorithms are adaptive because it inevitably adjusts its behavior based on the studies of historical data of host resource utilization for any application with diverse workload patterns. Finally, the proposed algorithm is online because the algorithms are achieved run time and make an action in response to each request. The proposed algorithms' efficiency was validated through different simulations of extensive nature. The output analysis depicts the projected algorithms scaled back the energy consumption up to some considerable level besides ensuring proper SLA. On the basis of the project algorithms, the energy consumption got reduced by 22% while there was an improvement observed in SLA up to 80% compared to other benchmark algorithms.
Purpose: This study aimed to examine the mediating effects of clinical nurses' job crafting on organizational effectiveness based on the job demands-resources model proposed by Bakker and Demerouti (2017). Methods: The participants consisted of 393 nurses working in nursing units of a tertiary general hospital located in Cheongju region. The data, collected using questionnaire from August 9 to August 20, 2021, were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 27.0. Results: The goodness-of-fit (GoF) test results on the modified model (χ2 = 2.7, GFI = .94, SRMR = .03, RMSEA = .06, NFI = .92, CFI = .94, TLI = .92, AGFI = .90), indicated that the GoF index satisfied the recommended level. Regarding the effects of each variable on organizational effectiveness, job crafting showed statistically significant direct (β = .48, p < .001), indirect (β = .23, p < .001), and total effects (β = .71, p < .001). Burnout showed statistically significant direct effect (β = - .17, p < .001). Work engagement showed statistically significant direct (β = .41, p < .001) and total effects (β = .41, p < .001). The factors explaining organizational effectiveness were job crafting, burnout, and work engagement, which had an explanatory power of 76.7%. Conclusion: Nurses' job crafting is an important mediating factor for enhancing the organizational effectiveness of nursing organizations. Hospitals should develop job-crafting success cases and related education and training programs as a strategy for enhancing the job crafting of nurses and, consequently organizational effectiveness.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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