Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.30
no.5
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pp.805-821
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2020
Cyber defense exercise should require training on the latest cyber attacks and have a similar process to defense cyber attacks. In addition, it is also important to train on cyber resilience that can perform normal tasks or support equivalent tasks regardless of cyber attacks. In this paper, we proposed and developed a cyber range that can strengthen the elements of cyber resilience by performing cyber defense exercise in real time based on the cyber crisis alert issued when a cyber attack occurs in Korea. When BLUE, YELLOW, ORANGE, and RED warnings are issued according to the cyber crisis, our system performs proactive response, real time response, and post response according to the alarm. It can improve trainee's capability to respond to cyber threats by performing cyber defense exercise in a cyber crisis environment similar to the actual situation of Korea.
Jeon, Soeun;Kim, Hae Kyu;Lee, Dowon;Kim, Hyae Jin;Park, Eun Ji
Journal of Biomedical Engineering Research
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v.40
no.6
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pp.260-267
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2019
In the present study, we aimed to demonstrate that MV2000-MT(SU:M2)® (MV, MEK-ICS, Paju, Korea), a domestic ventilator, is not inferior in terms of usability, safety, and medical staff satisfaction as compared to Hamilton G5 (G5, Hamilton Medical AG, Rhäzuns, Switzerland). A total of 39 patients who applied MV (group M) or G5 (group H) were included in the study sample. Usability was evaluated by the following factors: the number of alarm errors, replacement requirement of breathing circuit, replacement requirement of a right-angle connector, and ease of ventilator weaning. For safety evaluation, the number of ventilator replacements due to malfunction of the ventilator was evaluated. Items for medical staff satisfaction survey were as follows: the number of MV and G5 uses, hardware, and software assessment. In the usability evaluation, the replacement requirement of the right-angle connector was lower in Group M than in Group H (mean ± standard deviation, Group M: 7.39 ± 6.72, Group H: 14.19 ± 10.24, p = 0.021); however, the evaluations of other parts were not significantly different between the two groups. The number of ventilator replacements due to a malfunction of the ventilator did not differ between two groups. The number of MV and G5 uses was 3.0 [3.0-4.0] and 10.0 [5.0-10.0] (median [interquartile range], p < 0.001). Overall, the mean medical staff satisfaction score of Hamilton G5 was higher than that of MV2000-MT(SU:M2)®. The usability of MV is comparable to that of G5. However, medical staff satisfaction with Hamilton G5 was higher than that with MV2000-MT(SU:M2)®, and this difference could be due to the difference in the number of uses. In order to improve the penetration rate of the domestic mechanical ventilator, it is necessary to find ways to increase familiarity of medical staff with domestic mechanical ventilators.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.4
no.10
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pp.2461-2469
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1997
Target detection and recognition problems, in which neural networks are widely used, require translation invariant and real-time processing in addition to the requirements that general pattern recognition problems need. This paper presents a novel architecture that meets the requirements and explains effective methodology to train the network. The proposed neural network is an architectural extension of the shared-weight neural network that is composed of the feature extraction stage followed by the pattern recognition stage. Its feature extraction stage performs correlational operation on the input with a weight kernel, and the entire neural network can be considered a nonlinear correlation filter. Therefore, the output of the proposed neural network is correlational plane with peak values at the location of the target. The architecture of this neural network is suitable for implementing with parallel or distributed computers, and this fact allows the application to the problems which require realtime processing. Net training methodology to overcome the problem caused by unbalance of the number of targets and non-targets is also introduced. To verify the performance, the proposed network is applied to detection and recognition problem of a specific automobile driving around in a parking lot. The results show no false alarms and fast processing enough to track a target that moves as fast as about 190 km per hour.
In the situation that crime is diversified qualitatively and quantitatively, the mutual cooperation system between police and private security is very important to cope with the change of policing environment properly. The primary purpose of this study is to suggest the method to improve the policing service quality of police and advance sound security industry by analyzing the case of close mutual cooperation system between police and private security of USA, which can be called the best country in the field of private security. When considering the cases of USA synthetically, we can know that as the most basic characteristic, the discussion over actual cooperation method is performed on the basis of positive recognition over mutual existence of police or private security. It means that the mutual relationship is based on the basic recognition over partner relationship to meet citizen's desire for safety. While reviewing the cases of USA, Korea shall refer to the fact that social safety activities of advanced countries display effects because of many factors such as various mutual cooperation programs between police and private security, efforts of local government, high quality of private security, reliance of citizen and general understanding of police, private security and citizen to solve crime problem. As shown in the review of USA cases, when considering the fact that the mutual cooperation between police and private security is performed in the level of autonomous police, Korea shall perform autonomous police system to provide better policing service, which is close to citizen.
Incident detection rate and false alarm rate are the key measures tot estimating the performance of automatic incident detection algorithms. It is, however inherently very difficult to improve the two measures simultaneously. The main purpose of this study is to present some methods for solving the problem. For this, an incident detection algorithm has been designed in this study. The algorithm is consisted of two functions, one for detecting incident and another for detecting congestion. A logic for distinguishing non-recurrent congestion from recurrent congestion was employed in the algorithm. The new algorithm basically requires speed, flow, and occupancy data for defining incident situation, but the algorithm is able to perform this task without one of the three parameters. The performance of the algorithm has been evaluated by using the field data collected from Interstate Highway 880 in Bay Area, California. The empirical analysis results are very promising and thus, the algorithm proposed may be very useful for the analysts. This paper presents some empirical test results for the performance of California incident detection algorithm, only for the reference purpose.
This study suggested the problems and their improvement measures for the operation of fire detectors and sprinkler heads installed at apartment houses. According to a census on population and housing in 2010, apartment houses account for 71.6% of the total housing facilities. And by fire statistics data of the National Emergency Management Agency, approximately 25.0% of fire accidents and 46.4% of casualties occur at apartment houses every year. Therefore, this study conducted for identifying the causes and characteristics of fire to establish the fire safety improvement measures for apartment houses. And this study was carried out virtual fire simulation at domestic apartment houses. The scenario of the simulation contains a comparative analysis on the operation time of standard sprinkler heads and residential sprinkler heads, heat detectors and smoke detectors. As a result of simulation, it was found that standard sprinkler heads and heat detectors installed at the existing apartment houses should be replaced with residential sprinkler heads and smoke detectors for rapid fire suppression. In addition, sprinkler systems should be considered to be installed for excluded floor at apartment houses. Especially, it is necessary to construct remote inspect systems like advanced countries for efficiency of apartment houses safety management.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.9
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pp.292-301
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2016
Because damages arising from the occurrence of foot-and-mouth disease (FMD) are very great, it is essential to make a preemptive diagnosis to cope with it in order to minimize those damages. The main symptoms of foot-and-mouth disease are body temperature increase, loss of appetite, formation of blisters in the mouth, on hooves and breasts, etc. in a cow or a bull, among which the body temperature check is the easiest and quickest way to detect the disease. In this paper, an algorithm to detect FMD from the hooves of cattle was developed and implemented for preemptive coping with foot-and-mouth disease, and a hoof check test is conducted after the installation of a high-resolution camera module, a thermo-graphic camera, and a temperature/humidity module in the cattle shed. Through the algorithm and system developed in this study, it is possible to cope with an early-stage situation in which cattle are suspected as suffering from foot-and-mouth disease, creating an optimized growth environment for cattle. In particular, in this study, the system to cope with FMD does not use a portable thermo-graphic camera, but a fixed camera attached to the cattle shed. It does not need additional personnel, has a function to measure the temperature of cattle hooves automatically through an image algorithm, and includes an automated alarm for a smart phone. This system enables the prediction of a possible occurrence of foot-and-mouth disease on a real-time basis, and also enables initial-stage disinfection to be performed to cope with the disease without needing extra personnel.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.15
no.2
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pp.13-23
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2016
Many traffic centers are highly hesitant in employing existing Automatic Incident Detection Algorithms due to high false alarm rate, low detection rate, and enormous effort taken in maintaining algorithm parameters, together with complex algorithm structure and filtering/smoothing process. Concerns grow over the situation particularly in Freeway Incident Management Area This study proposes a new algorithm and introduces a novel concept, the Displaced Flow Index (DiFI) which is similar to a product of relative speed and relative occupancy for every execution period. The algorithm structure is very simple, also easy to understand with minimum parameters, and could use raw data without any additional pre-processing. To evaluate the performance of the DiFI algorithm, validation test on the algorithm has been conducted using detector data taken from Naebu Expressway in Seoul and following transferability tests with Gyeongbu Expressway detector data. Performance test has utilized many indices such as DR, FAR, MTTD (Mean Time To Detect), CR (Classification Rate), CI (Composite Index) and PI (Performance Index). It was found that the DR is up to 100%, the MTTD is a little over 1.0 minutes, and the FAR is as low as 2.99%. This newly designed algorithm seems promising and outperformed SAO and most popular AIDAs such as APID and DELOS, and showed the best performance in every category.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.13
no.4
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pp.1-11
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2014
Traffic congestion cost is more likely to occur in the inner city than interregional road, and it accounts for about 63.39% of the whole. Therefore, it is important to mitigate traffic congestion of the inner city. Traffic congestion in the urban could be divided into Recurrent congestion and Non-recurrent congestion. Quick and accurate detection of Non-recurrent congestion is also important in order to relieve traffic congestion. The existing studies about incident detection have been variously conducted, however it was limited to Uninterrupted Traffic Flow Facilities such as freeway. Moreover study of incident detection on the interrupted Traffic Flow Facilities is still inadequate due to complex geometric structure such as traffic signals and intersections. Therefore, in this study, incident detection model was constructed using by Artificial Neural Network to aim at urban arterial road that is interrupted traffic flow facility. In the result of the reliability assessment, the detection rate were 46.15% and false alarm rate were 25.00%. These results have a meaning as a result of the initial study aimed at interrupted traffic flow. Furthermore, it demonstrates the possibility that Non-recurrent congestion can be detected by using car navigation data such as car navigator system device.
The foot and mouth disease(FMD) was occurred from Andong city on November 23, 2010 and spread out the whole country except Jeju island and Jeolla-do. About 3.4 million livestock such as cow and pig was buired at 4,200 sites during preventive measures of FMD. Government did not effectively respond to the FMD crisis management so FMD spread out the whole country. To Prevent the spread FMD, Farms have to fast approaching and respond directly to smartphones and Tablet PC applications. Resolve the difficulties of using smart devices and easy to operate for the effective utilization of the development of simple applications. This application of FMD, developed for the prevention and alarm applications, foot and mouth disease will be caused, farmers around the farm in case of risk and the seriousness of the FMD will notify smartphone, FMD prevent additional damage due to be interested in preventing further that allows your application is for development purposes.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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