네트워크 시스템에 대한 악의적인 접근과 정보위협이 증가하고, 그 피해또한 기업에서 개인 사용자까지 확대되고 있다. 침입탐지 시스템, 침입차단 시스템 등 단위 보안 기능만을 제공하는 제품은 분산화, 지능화 되어가고 있는 복합적인 침입에 대한 대응에 한계가 있다. 여러 보안 제품을 연동하여 해커의 침입탐지, 대응 및 역 추적을 위한 통합 보안 관리의 필요성이 대두되고 있다. 그러나 통합보안 관리의 특성상 다양한 보안 제품에서 전송된 이벤트와 침입경보의 양이 많아 분석이 어려워 서버측의 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 침입경보 데이터를 축약하는 방법에 대하여 연구하고자 한다.
본 논문은 오존과 미세먼지 수준이 도보, 자가용, 버스, 전철의 통행시간에 미치는 영향을 분석한다. 가구통행실태조사 자료와 SUR 모형을 이용하여 분석한 결과, 대기오염 농도가 높아질수록 자가용 통행시간이 증가하고, 버스의 통행시간이 감소하는 것으로 나타난다. 그러나 대기오염 경보가 발령되면 버스의 통행시간이 증가하는 공익적 행위가 일부 나타나지만, 자가용의 통행시간이 증가하거나 변화가 없고, 전철의 통행시간이 증가하지 않는 것으로 나타난다. 이는 경보의 발령으로 제공되는 정보가 배출 저감을 위한 통행행태 변화보다는 오염상황에의 노출을 줄이는 회피행동에 더 큰 영향을 미쳤음을 시사한다.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제9권6호
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pp.231-243
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2022
The objective of this study is to analyze the impact of conservative financial reporting on investment during uncertainty. It was assumed that during uncertainty conservative financial reporting can play an important role to improve investment decision-making. For our analysis, data sets from 2005-2020 of nonfinancial companies are used. To measure the impact of conservative financial reporting in the non-financial sector of Pakistan, Khan and Watts' (2009) model is applied. "Prospector" and "Defender" Business strategy is applied for measuring firm-level uncertainty. Investment is measured by adding the change in fixed assets (property, plant, and equipment). To check the robustness of conservative financial reporting, Givoly and Hayn's (2000) Negative Accruals measure is applied. To measure the robustness of uncertainty, environmental scanning and alertness technique is applied. According to environmental scanning and alertness technique, companies are divided into two groups named 'inert' and 'alert'. 'Inert' are those firms that are not scanning their environment, and 'alert' are those firms who continuously analyze their environment. The empirical estimations support our hypothesis. The empirical findings provide the proof that in the wake of uncertainty conservative financial reporting may facilitate to take optimal investment decisions in the developing economy of Pakistan. Our results provide critical and practical implications for investors, researchers, and standard setters.
전세계적으로 외래생물의 침입이 생물다양성을 위협하는 것으로 보고되며, 국내외로 외래생물의 유입에 대한 관심이 증가하고 있다. 우리나라 환경부에서는 유입주의 생물 지정을 통해 국내에 유입되었을 때 생태계 피해가 유발될 수 있는 잠재적 외래생물을 관리하고 있다. 본 연구에서는 유입주의 생물로 지정된 포식성 어류인 북방민물꼬치고기 (Esox lucius)와 호주민물대구 (Maccullochella peelii)의 잠재 서식처를 전국 단위로 예측하였다. 서식처 적합도 평가를 위해 EHSM (Ecological Habitat Suitability Model)을 사용하였고, 수온 자료를 입력하여 생리적 서식처 적합도 지수 (Physiological Habitat Suitability; PHS)를 산출하였다. 예측 결과, 두 어류의 PHS는 고온 또는 저온 스트레스의 영향을 크게 받았으며, 이로 인해 서식처 적합도의 지역적 편향이 나타났다. 북방민물꼬치고기는 위도가 높은 한강과 금강 유역을 선호할 것으로 예측되었고, 호주민물대구는 대도시 지역을 선호하는 것으로 나타났다. 이러한 결과를 통해 외래어류의 침입 양상이 온도에 대한 선호도의 차이로 인해 상이할 것으로 예상할 수 있다. 향후, 모델의 예측력 향상을 위해 후속 연구가 필요하고, 지속가능한 대책 수립을 위해 기후변화 시나리오를 적용한 미래 예측 연구가 필요하다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4641-4657
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2017
Named Data Networking (NDN) has emerged and become one of the most promising architectures for future Internet. However, like traditional IP-based networking paradigm, NDN may not evade some typical network threats such as malicious data aggregates (MDA), which may lead to bandwidth exhaustion, traffic congestion and router overload. This paper firstly analyzes the damage effect of MDA using realistic simulations in large-scale network topology, showing that it is not just theoretical, and then designs a fine-grained MDA mitigation mechanism (MDAM) based on the cooperation between routers via alert messages. Simulations results show that MDAM can significantly reduce the Pending Interest Table overload in involved routers, and bring in normal data-returning rate and data-retrieval delay.
In this paper, we have analyzed algorithm about physical layer, data link layer and MAC layer of out-of-band specified in the DVS 178 and designed architecture of Out-of-band processor. Out-of-band processor extracts session key information from EMM packet to descramble MPEG-2 TS packet scrambled. Also, analyze EAS Packet including emergency alert information to provide emergency communications such as national emergency. In this paper, we have implemented prototype board for out-of-band processor.
This study has been conducted on the nonequivalent control group pretest-posttest design in quasi experimental basis and newly born premature infants from intensive care unit of G Medical University Hospital in Inchon Metropolitan were selected in two groups of 21 infants each. The first group for experimental and the other for control. Data has been collected form October 30, 1997 to August 29, 1998. For the experimental group tactile and kinesthetic stimulation was applied 2 times a day for 10 days(10 : 00~11 : 00 hours in the morning and 17 : 00~18 : 00 in the afternoon). As a weight weighing instrument. electronic indicator scale(Cas Co. korea) was used. To determine urine cortisol concentration level in stress hormone, radio immune assay method was used. And high performance liquid chlomatography was used to determine urine norepinephrine, concentration level To determine behavior status, tools developed by Anderson et at(1990) and remodeled by Kim Hee-Sook(1996) were used. Collected data were analyzed with the SAS program using x$^2$-test, student t-test, repeated measures ANOVA and paired t -test. The result were as follow. 1. As for the daily weight gain. the experimental group showed first change in weight and this group also showed higher weight in the average weight than the control group. Statistically, however, there was no significant factor between the two group. 2. The cortisol concentration in urine showed decrease in the experimental group norepinephrine concentration in urine showed increase in both experimental and control groups. No statistical significance was shown between the two groups. 3. In the aspect of behavior status. the experimental group showed statistical significance by showing inactive in the state of alert and conversion to a positive state than the control group. In conclusion, the sensory stimulation in this study showed a positive aspect through there was no statistical significance in the weight gain and urine stress hormone concentration. In the behavior status, there was statistical significance in the frequency of staying inactive in the state of alert and conversion to a positive state.
This article is about using information technology to apply with water loss inspection system in District Metering Area (DMA). Inspector can check Flow rate and Minimum Night Flow; NMF via Smart Phone or PDA include sending SMS Alert in case the Pressure, Flow rate and NMF is over the range of controlling. This will be used as equipment to implement water loss in international proactive and can keep on water loss reduction more efficiency. The system consists of Data Logger which collects data of Flow rate from DMA Master Meter. PC is Wap Server which dial via modem in order to get data through FTP Protocal that will convert text file to Microsoft Access Database. Wappage will use xhtml language to show database on Wapbrowser and can show the result on Smart Phone or PDA by graph and table for system analysis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.1-12
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2022
The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.
본 연구는 해양수산부의 '지능형 해상교통정보시스템' 서비스 중 '사고취약선박 모니터링 서비스'의 선박 충돌 경보를 개선하기 위한 것으로, 현재의 선박 충돌 경보는 대형 선박 위주의 데이터와 그 운항자에 기반한 설문조사 레이블을 가지고 지도 학습(SL)한 모델을 사용하고 있다. 이로 인해, 소형선박 데이터 및 운항자의 의견이 현재 충돌 지도학습 모델에 반영되지 않아, 소형선박 운항자가 느끼는 체감보다 먼 거리에서 경보가 제공되기 때문에 그 효과가 미비하다. 또한, 지도학습(SL) 방법은 레이블링 된 다수의 데이터가 필요하지만, 레이블링 과정에서 많은 자원과 시간이 필요하다. 본 논문은 이러한 한계를 극복하기 위해 준지도학습(SSL)의 알고리즘인 Label Propagation과 TabNet을 사용하여 레이블이 결정되지 않은 데이터를 활용하여 소형선박을 위한 충돌 경보의 분류 모델을 연구하였다. 충돌 경보의 분류 모델을 활용하여 소형선박 운항자를 대상으로 실해역 시험을 수행한 결과 운항자의 만족도가 증가하는 결과를 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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