Our country's fur clothing industry has rapidly grown for a short time since it started with simple needlework of fur pieces, and now it is still developing as export industry that some enterprises besides general business firm export more than ten million dollars a year. However, it is true that fur clothing industry is still in unsatisfactory level in its size and system, compared with manufacturing or leather industry. Of course, we import crude material and processed fur on an entire base, and we have few wild fur on an entire base, and we have few wild fur animals because of our natural condition and it is hard to breed them. On the other hand, the world's fur industry shows that the demand of fur clothes is increasing as fur animal breeding is improved and developed and supply has become rather abundant with the help of fur clothing fashion since late 19th century : Also, there is a trend that some developed countries depend on importing rather than self-prodoction because of the character-istic of labor-concetntraled fur industry. Accordingly, considering this situation, we can expect fur clothing industry as promising export industry by analyzing the present situation of our country's fur clothing industry and suggesting its problems and solutions, and here are developing plans for growing fur clothing industry as promising export industry. First, smoothing delivery of crude material. Second, making high quality products and diversifying goods. Third, establishing effective competition system in fur clothing industry. Fourth, raising skilled man power. Lastly, there should be coopetation among the related fields in the aspect of policy including the support from the government.
한국소음진동공학회 1997년도 춘계학술대회논문집; 경주코오롱호텔; 22-23 May 1997
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pp.184-191
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1997
A method, termed as the substructural sensitivity synthesis method, which utilizes the computational merits of the component mode synthesis technique is proposed to calculate design sensitivity of modal parameters of substructurally combined structures. In this method, the sensitivity analysis is combined with component mode synthesis thchnique. thus the degrees of freedom of a combined structure can be dramatically reduced. Free-interface mode method including the residual attachment modes among the component mode synthesis methods is used to calculate the modal sensitivity of the combined structure. For the design sensitivities of modal properties of structure, the Nelson's method, which is exact solving method is used. It is shown that the modal sensitivities of the entire structure can be obtained by synthesizing the substructural modal data, and the sensitivities of the modal data about the design variables of modifiable substructure. Using the proposed method, the final degrees of freedom of entire structure can be remarkably reduced to calculate the modal parameter sensitivities. With a structure composed of beams and plates, as an example, the sensitivities of the eigenvalues and eigenvectors obtained by this proposed method were compared with the exact solutions in terms of accuracy.
대다수 국가에서 공공도서관은 공적 기관이며 민주주의 사회를 상징하는 아이콘이다. 그러므로 공공도서관은 공공성을 절대 가치로 삼아야 하며, 이윤을 추구하는 방향으로 관리되지 않아야 한다. 그럼에도 불구하고 최근에 많은 자치단체가 신축에 따른 예산부담이 가중됨에 따라 공공도서관의 운영관리를 위탁하고 있다. 이 방식을 적용하는 핵심논거는 비용절감, 서비스 제고, 자치단체의 강한 의지에 있지만, 국내에는 검증된 결과가 존재하지 않는다. 이에 본 연구는 공공도서관 위탁경영의 변용과 현주소를 살펴본 다음에 쟁점을 분석하고 해법을 제시하였다.
In the free molecular flow range, the pumping performance of a turbomolecular pump has been predicted by calculation of the transmission probability which employs the integral method and the test particle Monte-Carlo method. Also, new approximate method combining the double stage solutions, so called double-approximation, is presented here. The calculated values of transmission probability for the single stage agree quantitatively with the previous known numerical results. For a six-stage pump, the Monte-Carlo method is employed to calculate the overall transmission probability for the entire set of blade rows. When the results of the approximate method combining the single stage solutions are compared with those of the Monte-Carlo method at dimensionless blade velocity ratio C=0.4, the previous known approximate method overestimates as much as 34% than does the Monte-Carlo method. But, the new approximate method gives more accurate results, whose relative error is 10% compared to the Monte-Carlo method, than does the previous approximate method.
Purpose - This study focuses on the use of evaluative criteria software for imprecise market information, and product mapping relationships between design parameters and customer requirements. Research design, data, and methodology - This study involved using the product predicted value method, synthesizing design alternatives through a morphological analysis and plan, realizing the synthesis in multi-criteria decision-making (MCDM), and using its searching software capacity to obtain optimal solutions. Results - The establishment of product designs conforms to the customer demand, and promotes the optimization of several designs. In this study, the construction level analytic method and the simple multi attribute comment, or the quantity analytic method are used. Conclusions - This study provides a solution for enterprise products' multi-goals decision-making, because the product design lacks determinism, complexity, risk, conflict, and so on. In addition, the changeable factor renders the entire decision-making process more difficult. It uses Fuzzy deduction and the correlation technology for appraising the feasible method and multi-goals decision-making, to solve situations of the products' multi-goals and limited resources, and assigns resources for the best product design.
A spectrophotometric and first derivative spectrophotometric method was developed in aquatic Tween 80 micellar solutions for selective determination of nickel without using any pre-separation step. 1-(2-Pyridylazo)-2-naphthol (PAN), as a sensitive chromogenic complexing agent formed a red-colored Ni(II)-PAN complex in Tween 80 media with satisfactory solubility and stability. Conditions such as pH, PAN concentration, type and concentration of micellizing agent were optimized. Molar absorptivity of Ni-PAN complex was found $4.62\;{\times}\;10^4L\;cm^{?1}\;mol^{?1}$ at 569 nm, under the optimum condition. Calibration graphs were derived by zero, first and second derivative spectrophotometry at maximum wavelengths of 569, 578 and 571 nm with linear ranges of 30-1800, 20-2500 and 30-2000 ng $mL^{?1}$ , respectively. Precision as standard deviation as well as accuracy as recovery percent were in the range of 1-20 ng $mL^{?1}$, and 93.3-103.3%, respectively, for the entire of the linear ranges. Spectrophotometric detection limit was 3 ng $mL^{?1}$ and effects of diverse ions on the first derivative determination of nickel were studied to investigate selectivity of the method. Interferences of cobalt and copper on the nickel determination were prevented using o-phenanthroline as masking agent. The recommended procedures were applied to the various synthetic and stainless steel alloys, tea leaves and human hair, with satisfactory results.
The numerical investigation of obliquely incident wave interactions with fully submerged dual buoy/porous-membrane floating breakwaters placed in parallel with spacing is studied based on linear potential theory and Darcy's law. The numerical solutions are obtained by using a discrete-membrane dynamic model and second-kind modified Bessel function distribution over the entire boundaries of fluid regions. First, numerical solutions for an idealized dual submerged system without buoys are obtained. Second, a more practical dual submerged system with membrane tension provided by buoys at its tops is investigated by the multi-domain boundary element method particularly devised for dual buoy/porous-membrane problems with gaps. The velocity potentials of wave motion are coupled with porous-membrane deformation, and solved simultaneously since the boundary condition on porous-membrane is not known in advance. The effects of varying permeability on membranes and wave characteristics are discussed for the optimum design parameters of systems previously studied. The inclusion of permeability on membrane eliminates the resonances that aggravate the breakwater performance. The system is highly efficient when waves generated by the buoys and membranes were mutually canceled and its energy at resonance frequency dissipates through fine pores on membranes.
Recently, deep learning and machine learning have attracted considerable attention and many supporting frameworks appeared. In artificial intelligence field, a large body of research is underway to apply the relevant knowledge for complex problem-solving, necessitating the application of various learning algorithms and training methods to artificial intelligence systems. In addition, there is a dearth of performance evaluation of decision making agents. The decision making agent that can find optimal solutions by using reinforcement learning methods designed through this research can collect raw pixel data observed from dynamic environments and make decisions by itself based on the data. The decision making agent uses convolutional neural networks to classify situations it confronts, and the data observed from the environment undergoes preprocessing before being used. This research represents how the convolutional neural networks and the decision making agent are configured, analyzes learning performance through a value-based algorithm and a policy-based algorithm : a Deep Q-Networks and a Policy Gradient, sets forth their differences and demonstrates how the convolutional neural networks affect entire learning performance when using pixel data. This research is expected to contribute to the improvement of artificial intelligence systems which can efficiently find optimal solutions by using features extracted from raw pixel data.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.52-60
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2024
APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.
The heterogeneous association behaviour of various concentration binary mixtures of mono alkyl ethers of ethylene glycol with ethyl alcohol were investigated by dielectric measurement in benzene solutions over the entire concentration range at 25 ${^{\circ}C}$. The values of static dielectric constant $\epsilon_0$ of the mixtures were measured at 1 MHz using a four terminal dielectric liquid test fixture and precision LCR meter. The high frequency limiting dielectric constant $\epsilon_\infty$ values were determined by measurement of refractive index $n_D$ ($\epsilon_\infty\;=\;n_D\;^2$). The measured values of $\epsilon_0$ and $\epsilon_\infty$ were used to evaluate the values of excess dielectric constant $\epsilon^E$, effective Kirkwood correlation factor $g^{eff}$ and corrective correlation factor $g_f$ of the binary polar mixtures to obtain qualitative and quantitative information about the H-bond complex formation. The non-linear behaviour of the observed $\epsilon_0$ values of the polar molecules and their mixtures in benzene solvent confirms the variation in the associated structures with change in polar mixture constituents concentration and also by dilution in non-polar solvents. Appearance of the maximum in $\epsilon^E$ values at different concentration of the polar mixtures suggest the formation of stable adduct complex, which depends on the molecular size of the mono alkyl ethers of ethylene glycol. Further, the observed $\epsilon^E$ < 0 also confirms the heterogeneous H-bond complex formation reduces the effective number of dipoles in these polar binary mixtures. In benzene solutions these polar molecules shows the maximum reduce in effective number of dipoles at 50 percent dilutions. But ethyl alcohol rich binary polar mixtures in benzene solvent show the maximum reduce in effective number of dipoles in benzene rich solutions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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