Background: Determining patterns of habitat use is key to understanding of animal ecology. Approximately 1% of bird species use brood parasitism for their breeding strategy, in which they exploit other species' (hosts) parental care by laying eggs in their nests. Brood parasitism may complicate the habitat requirement of brood parasites because they need habitats that support both their host and their own conditions for breeding. Brood parasitism, through changes in reproductive roles of sex or individual, may further diversify habitat use patterns among individuals. However, patterns of habitat use in avian brood parasites have rarely been characterized. In this study, we categorized the habitat preference of a population of brood parasitic lesser cuckoos (Cuculus poliocephalus) breeding on Jeju Island, Korea. By using compositional analyses together with radio-tracking and land cover data, we determined patterns of habitat use and their sexual and diurnal differences. Results: We found that the lesser cuckoo had a relatively large home range and its overall habitat composition (the second-order selection) was similar to those of the study area; open areas such as the field and grassland habitats accounted for 80% of the home range. Nonetheless, their habitat, comprised of 2.54 different habitats per hectare, could be characterized as a mosaic. We also found sexual differences in habitat composition and selection in the core-use area of home ranges (third-order selection). In particular, the forest habitat was preferentially utilized by females, while underutilized by males. However, there was no diurnal change in the pattern of habitat use. Both sexes preferred field habitats at the second-order selection. At the third-order selection, males preferred field habitats followed by grasslands and females preferred grasslands followed by forest habitats. Conclusions: We suggest that the field and grassland habitats represent the two most important areas for the lesser cuckoo on Jeju Island. Nevertheless, this study shows that habitat preference may differ between sexes, likely due to differences in sex roles, sex-based energy demands, and potential sexual conflict.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.169-174
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2003
The trial and success of malicious cyber attacks has been increased rapidly with spreading of Internet and the activation of a internet shopping mall and the supply of an online, or an offline internet, so it is expected to make a problem more and more. The goal of intrusion detection is to identify unauthorized use, misuse, and abuse of computer systems by both system insiders and external penetrators in real time. In fact, the general security system based on Internet couldn't cope with the attack properly, if ever. other regular systems have depended on common vaccine softwares to cope with the attack. But in this paper, we will use the positive selection and negative selection mechanism of T-cell, which is the biologically distributed autonomous system, to develop the self/nonself recognition algorithm and AIS (Artificial Immune System) that is easy to be concrete on the artificial system. For making it come true, we will apply AIS to the network environment, which is a computer security system.
This paper proposes an enhanced projection candidate selection algorithm to improve the performance of the existing path prediction algorithm. Various user path prediction algorithms have previously been developed, but those algorithms are inappropriate for a real-time and close user path prediction environment. To resolve this issue, a new prediction algorithm has been proposed, but several problems still remain. In particular, this algorithm should be enhanced to provide much faster processing performance. The major cause of the high processing time of the previous path prediction algorithm is the high time complexity of its projection candidate selection. Therefore, this paper proposes a new path fragment management structure and an improved projection candidate selection algorithm to improve the processing speed of the existing projection candidate selection algorithm. This paper also shows the effectiveness of the algorithm herein proposed through a comparative performance evaluation.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.45
no.2
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pp.19-25
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2008
When there are numerous wireless communication systems co-existing in the limited available frequency resource, an unexpected time delay can be caused during the system switching. So, in order to reduce this time delay, a mode selection method is required. In this paper, we propose a mode selection method to minimize the time delay for multi-system wireless communication systems. For the sake of efficiency, the mode selection method is designed by analyzing the preamble characteristics of different standards. Instead of performing a full search, we propose the preamble partial search to reduce the time delay to a minimum. Simulated with Matlab in an additive white Gaussian noise(AWGN) environment with a signal to noise ratio(SNR) of 10dB and bit error rate(BER) of $10^{-6}$, we evaluated and showed the performance improvement gained by using our proposed mode selection method.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.12
no.5
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pp.411-416
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2002
Recently, the trial and success of malicious cyber attacks has been increased rapidly with spreading of Internet and the activation of a internet shopping mall and the supply of an online internet, so it is expected to make a problem more and more. Currently, the general security system based on Internet couldn't cope with the attack properly, if ever, other regular systems have depended on common softwares to cope with the attack. In this paper, we propose the positive selection mechanism and negative selection mechanism of T-cell, which is the biological distributed autonomous system, to develop the self/non-self recognition algorithm, the anomalous behavior detection algorithm, and AIS (Artificial Immune System) that is easy to be concrete on the artificial system. The proposed algorithm can cope with new intrusion as well as existing one to intrusion detection system in the network environment.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.41
no.6
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pp.707-713
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2016
In the IEEE 802.11 Wireless LAN environment, the common Access Point (AP) selection of the existing terminal is based on signal strength. However, the signal strength-based AP selection method does not ensure an optimal data rate. Recently, several AP selection methods to solve this problem have been suggested. However, when we select AP, these have a latency problem and don't consider dense environments of AP. In this paper, we confirm the problem of the conventional AP selection about the signal strength and the throughput through the actual measurement, and propose algorithm that selects AP by scoring link speed and wireless round trip time to compensate the problem. Furthermore, the proposed AP selection algorithm through the actual experiment proves the improved performance as compared with the existing methods.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.10
no.2
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pp.65-72
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2021
Recently, attacks on the network environment have been rapidly escalating and intelligent. Thus, the signature-based network intrusion detection system is becoming clear about its limitations. To solve these problems, research on machine learning-based intrusion detection systems is being conducted in many ways, but two problems are encountered to use machine learning for intrusion detection. The first is to find important features associated with learning for real-time detection, and the second is the imbalance of data used in learning. This problem is fatal because the performance of machine learning algorithms is data-dependent. In this paper, we propose the HSF-DNN, a network intrusion detection model based on a deep neural network to solve the problems presented above. The proposed HFS-DNN was learned through the NSL-KDD data set and performs performance comparisons with existing classification models. Experiments have confirmed that the proposed Hybrid Feature Selection algorithm does not degrade performance, and in an experiment between learning models that solved the imbalance problem, the model proposed in this paper showed the best performance.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2002.04a
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pp.34-37
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2002
In this study, electrochemical characteristics variation and removal efficiency with initial pH and mineral compositions during electrokinetic remediation of lead contaminated soils were investigated. Test results showed that heavy metal transportation affected by soil characteristics and electrochemical characteristics varied during electrokinetic remediation. Therefore, in the application of enhanced electrokinetic remediation technique to increase removal efficiency, discrete selection of enhanced technique with characteristics of targeted soil were needed.
Proceedings of the Korean Society of Soil and Groundwater Environment Conference
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2004.04a
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pp.358-361
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2004
The photocatalytic degradation of Endocrine Discruptors, dibuthyl phthalate(DBP) has been investigated over TiO$_2$ photocatalysts irradiated with a ultraviolet (UV) light. The effect of operational parameters, i.e., reaction time, light intensity, pH and additive on the degradation rate of aqueous solution of Endocrine Discruptors has been examined. Results show that the employment of efficient photocatalysts and the selection of optimal operational parameters may lead to degradation of Endocrine Discruptors solutions.
Proceedings of the Korean Society for Bio-Environment Control Conference
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2001.11a
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pp.136-139
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2001
제주도는 당근 재배면적이 2000여 ha로 전국의 50%, 생산량은 60% 차지하는 주요 월동작물이다. 재배지역은 화산회토 지역인 성산읍지역과 패사토지역인 구좌읍지역으로 크게 나눌 수 있다. 화산회토의 토양은 배수가 잘되고 토질이 부드럽고 작토층이 깊어 당근재배에 (Dowker and Jackson, 1977, Rubatzky and Quiors, 1999) 유리한데, 아직까지 이 지역에 적합한 품종이 밝혀지지 않은 실정이다. (중략)
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[게시일 2004년 10월 1일]
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