KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.7
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pp.3747-3765
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2017
Existing authentication mechanisms in cellular mobile communication networks are realized in the upper layer by employing cryptographic techniques. Authentication data are broadcasted over the air in plaintext, enabling attackers to completely eavesdrop on the authentication and get some information about the shared secret key between legitimate nodes. Therefore, reusing the same secret key to authenticate several times results in the secret key's information leakage and high attacking rate. In this paper, we consider the most representative authentication mechanism, Authentication and Key Agreement (AKA), in cellular communication networks and propose an enhanced AKA scheme based on Physical Layer Authentication (AKA-PLA). Authentication responses generated by AKA are no longer transmitted in plaintext but masked by wireless channel characteristics, which are not available to adversaries, to generate physical layer authentication responses by a fault-tolerant hash method. The authenticator sets the threshold according to the authentication requirement and channel condition, further verifies the identity of the requester based on the matching result of the physical layer authentication responses. The performance analyses show that the proposed scheme can achieve lower false alarm rate and missing rate, which are a pair of contradictions, than traditional AKA. Besides, it is well compatible with AKA.
During 2012 to 2014, a survey for the presence of viral diseases in yam plants was carried out in a field of the Institute for Bioresources Research in Gyeongsangbuk-do, Korea. A total of 88 leaf samples were collected and tested by reverse transcription polymerase chain reaction using specific primer sets. Eighty-one samples were positive for Broad bean wilt virus 2 (BBWV2), Chinese yam necrotic mosaic virus (ChYNMV), Cucumber mosaic virus (CMV), Japanese yam mosaic virus (JYMV), and Yam mild mosaic virus (YMMV), whereas Yam mosaic virus (YMV) was not detected. Additionally, seven samples were negative for all viruses. Several samples exhibited mixed (double and triple) infections. Three viruses (CMV, JYMV, and YMMV) were detected for the first time in yam plants in Korea. A BLAST search showed that three viruses shared nucleotide identities with CMV-Ca (98%), JYMV-O2 (91%), and YMMV-TG_NH_1 (86%). Thus, our findings confirmed that yam plants cultivated in Korea were infected with multiple viruses with three of these viruses reported for the first time in Korea.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.6
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pp.1881-1900
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2014
Since 802.11 wireless LANs are so widely used, it has become common for numerous access points (APs) to overlap in a region, where most of those APs are managed individually without any coordinated control. This pattern of wireless LAN usage is called the private OBSS (Overlapping Basic Service Set) environment in this paper. Due to frame collisions across BSSs, each BSS in the private OBSS environment suffers severe performance degradation. This study approaches the problem from the perspective of congestion control rather than noise or collision resolution. The retry limit, one of the 802.11 attributes, could be used for traffic control in conjunction with TCP. Reducing the retry limit causes early discard of a frame, and it has a similar effect of random early drops at a router, well known in the research area of congestion control. It makes the shared link less crowded with frames, and then the benefit of fewer collisions surpasses the penalty of less strict error recovery. As a result, the network-wide performance improves and so does the performance of each BSS eventually. Reducing the retry limit also has positive effects of merging TCP ACKs and reducing HOL-like blocking time at the AP. Extensive experiments have validated the idea that in the OBSS environment, reducing the retry limit provides better performance, which is contrary to the common wisdom. Since our strategy is basically to sacrifice error recovery for congestion control, it could yield side-effects in an environment where the cost of error recovery is high. Therefore, to be useful in general network and traffic environments, adaptability is required. To prove the feasibility of the adaptive scheme, a simple method to dynamically adjust the value of the retry limit has been proposed. Experiments have shown that this approach could provide comparable performance in unfriendly environments.
Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) is the first optical survey system of its kind in a way that three KMTNet observatories are longitudinally well-separated, and thus have the benefit of 24-hour continuous monitoring of the southern sky. The wide-field and round-the-clock operation capabilities of this network facility are ideal for survey and the physical characterization of small Solar System bodies. We obtain their orbits, absolute magnitudes (H), three dimensional shape models, spin periods and spin states, activity levels based on the time-series broadband photometry. Their approximate surface mineralogy is also identified using colors and band slopes. The automated observation scheduler, the data pipeline, the dedicated computing facility, related research activity and the team members are collectively called 'DEEP-South' (DEep Ecliptic Patrol of Southern sky). DEEP-South observation is being made during the off-season for exoplanet search, yet part of the telescope time is shared in the period between when the Galactic bulge rises early in the morning and sets early in the evening. We present here the observation mode, strategy, software, test runs, early results, and the future plan of DEEP-South.
There are two streams on e-Learning. The first one is to create new value through aligning products included information systems and service. The second one is to utilize the service system and the service process for service systematization. The service system is made up human, technology, value proposition, service network, and shared information. The service process consists of design, development, operation and evaluation phases. In this paper, we design and implement the evaluation management of e-learning service based on the service science. The evaluation management service is sets of evaluation type management, general review management, award management, evaluation sheet management and evaluation result management. Feature of this paper is that we can service with different criteria to learner, guardian and evaluator. The worthy of this paper is that we construct service oriented environment possible to systematize evaluation work easily and provide evaluation results clearly.
The Spatial Database Engine(SDETM) developed by Environmental Systems Research Institute, Inc. is a spatial database that employs a client-server architecture incorporated with a set of software services to perform efficient spatial operations and to manage large, shared and geographic data sets. It currently supports a wide variety of spatial search methods and spatial relationships determined dynamically. Spatial objects in the space world can be changed by either non-spatial operations or spatial operations. Conventional geographical information systems(GISs) did not manage their historical information, however, because they handle the snapshot images of spatial objects in the world. In this paper we propose a spatio-temporal data model and an algorithm for temporal relationship macro which is able to manage and retrieve the historical information of spatial objects. The proposed spatio-temporal data model and its operations can be used as a software tool for history management of time-varying objects in database without any change.
ODA is an effort and action of international community to keep human rights by eradicating poverty. UN declared MDGs (Millennium Development Goals) during 2001 and 2015. As a follow-up action, UN sets up SDGs (Sustainable Development Goals) during 2016 and 2030. SDGs expands the concept of ODA. SDGs includes cooperation development over the scope of ODA by mobilizing various financial resources from public sectors and private sectors. It will overcome the limitation of traditional ODA and be 'AID and beyond'. Catalytic aid is appropriate for the concept of SDGs. Cooperation development by catalytic aid focuses on building economic infrastructure and production facilities rather than humanitarian aid, which will establish a sustainable development basis for recipient countries. This study suggests to make a PPP business by linking KSP(Knowledge Sharing Program), to objectify criteria of priority recipient selection and aid allocation, to adapt grant and concessional loan complexly according to the business, to support realization of CSV(Creating Shared Value) by establishing SPC(Special Purpose Company) and to construct a PCSD(Policy Coherence for Sustainable Development) system to fulfill the fore-mentioned strategies.
Yujin Jeong;Sunwoo Lee;Jung Sik Yoo;Dong-Hun Lee; Tatsuya Unno
Korean Journal of Environmental Agriculture
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v.42
no.4
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pp.269-278
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2023
Antibiotics either kill or inhibit the growth of bacteria. However, antibiotic-resistant bacteria are difficult to treat with antibiotics. Infections caused by such bacteria often lead to severe diseases. Antibiotic resistance genes (ARG) can be horizontally transmitted across different bacterial species, necessitating a comprehensive understanding of how ARGs spread across various environments. In this study, we analyzed the plasmid sequences of 33 extended-spectrum beta-lactamases (ESBL) producing Escherichia coli isolated from pigs, farms, and their owners. We conducted an antibiotic susceptibility test (AST) with aztreonam and seven other antibiotics, as well as whole genome sequencing (WGS) of the strains using MinION. Our results demonstrated that the plasmids that did not harbor ARGs were mostly non-conjugative, whereas the plasmids that harbored ARGs were conjugative. The arrangement of these ARGs exhibited a pattern of organization featuring a series of ARG cassettes, some of which were identical across the isolates collected from different sources. Therefore, this study suggests that the sets of ARG cassettes on plasmids were mostly shared between pigs and their owners. Hence, enhanced surveillance of ARG should be implemented in farm environments to proactively mitigate the risk of antibiotic-resistant bacterial infections.
With the development of the 4th industrial, research is being conducted to prevent diseases and reduce damage in various fields of science and technology such as medicine, health, and bio. As a result, artificial intelligence technology has been introduced and researched for image analysis of radiological examinations. In this paper, we will directly apply a deep learning model for classification and detection of pneumonia using chest X-ray images, and evaluate whether the deep learning model of the Inception series is a useful model for detecting pneumonia. As the experimental material, a chest X-ray image data set provided and shared free of charge by Kaggle was used, and out of the total 3,470 chest X-ray image data, it was classified into 1,870 training data sets, 1,100 validation data sets, and 500 test data sets. I did. As a result of the experiment, the result of metric evaluation of the Inception V3 deep learning model was 94.80% for accuracy, 97.24% for precision, 94.00% for recall, and 95.59 for F1 score. In addition, the accuracy of the final epoch for Inception V3 deep learning modeling was 94.91% for learning modeling and 89.68% for verification modeling for pneumonia detection and classification of chest X-ray images. For the evaluation of the loss function value, the learning modeling was 1.127% and the validation modeling was 4.603%. As a result, it was evaluated that the Inception V3 deep learning model is a very excellent deep learning model in extracting and classifying features of chest image data, and its learning state is also very good. As a result of matrix accuracy evaluation for test modeling, the accuracy of 96% for normal chest X-ray image data and 97% for pneumonia chest X-ray image data was proven. The deep learning model of the Inception series is considered to be a useful deep learning model for classification of chest diseases, and it is expected that it can also play an auxiliary role of human resources, so it is considered that it will be a solution to the problem of insufficient medical personnel. In the future, this study is expected to be presented as basic data for similar studies in the case of similar studies on the diagnosis of pneumonia using deep learning.
Currently, multiprocessors are evaluated almost exclusively with scientific applications. Commercial applications are rarely explored because it is difficult to obtain the source codes of commercial DBMS. Even when the source code is available, such as for POSTGRES, understanding the source code enough to perform detailed meaningful performance evaluations is a daunting task for computer architects.To evaluate multiprocessors with commercial applications, we have developed our own DBMS, called EZDB. EZDB is a parallelized DBMS, loosely inspired from POSTGRES, and running on top of a software architecture simulator. It is capable of executing parallel programs written in SQL. Contrary to POSTGRES, EZDB is not intended as a prototype for a production-quality DBMS. Its purpose is to easily run and evaluate the performance of commercial applications on multiprocessor architectures. To illustrate the usefulness of EZDB, we showed the cache performance data collected for the TPC-B benchmark on a shared-memory multiprocessor. The simulation results showed that the data structures exhibited unique sharing characteristics and that their locality properties and working sets were very different from those in scientific applications.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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