Network intrusion detection system based on machine learning method such as artificial neural network is quite dependent on the selected features in terms of accuracy and efficiency. Nevertheless, choosing the optimal combination of features, which guarantees accuracy and efficienty, from generally used many features to detect network intrusion requires extensive computing resources. In this paper, we deal with a optimal feature selection problem to determine 6 denial service attacks and normal usage provided by NSL-KDD data. We propose a optimal feature selection algorithm. Proposed algorithm is based on the multi-start local search algorithm, one of representative meta-heuristic algorithm for solving optimization problem. In order to evaluate the performance of our proposed algorithm, comparison with a case of all 41 features used against NSL-KDD data is conducted. In addtion, comparisons between 3 well-known machine learning methods (multi-layer perceptron., Bayes classifier, and Support vector machine) are performed to find a machine learning method which shows the best performance combined with the proposed feature selection method.
To support the fermentational superiority of Korean nuruks and maintain the various domestic nuruks, the optimal nuruk production of Andong-Soju, which was designated as an intangible cultural asset of Gyungsangbukdo province from 1987, was investigated. Different thickness of nuruks ($2.2{\sim}5.5\;cm$) were manufactured based on traditional Andong-Soju nuruk method, while the size of round form of nuruk was set to 23 cm. During the 3 weeks maturation, changes of water content, weight, pH, brix, the amount of reducing sugar, sac-charifying activity, viable cell and major microorganisms were determined, Also, ethanol fermentation abilities of the manufactured nuruks were evaluated using 20% glucose medium or 16% starch medium, respectively. Our results indicated that the production of high quality of Andong-Soju nuruk needs $4.0{\sim}5.5\;cm$ thickness and 3 weeks maturation without extraneous yeast addition. These results would be applied to production of homogeneous, and high quality of Andong-Soju nuruk.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.42
no.1
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pp.1-11
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2005
Several Solid Freeform Fabrication Systems(SFFS) are commercialized in a few companies for rapid prototyping. However, they have many technical problems including the limitation of applicable materials. A new method of agile prototyping is required for the recent manufacturing environments of multi-item and small quantity production. The objectives of this paper include the development of a novel method of SFFS, the CAFL/sup VM/(Computer Aided Fabrication of Lamination for Various Material), and the manufacture of the various material samples for the certification of the proposed system and the creation of new application areas. For these objectives, the technologies for a highly accurate robot path control, the optimization of support structure, CAD modeling, adaptive slicing was implemented. However, there is an important problem with the conventional 2D lamination method. That is the inaccuracy of 3D model surface, which is caused by the stair-type surface generated in virtue of vertical 2D cutting. In this paper, We design the new control algorithm that guarantees the constant speed, precise positioning and tangential cutting on the 5DOF SFFS. We develop the tangential cutting algorithm to be controlled with constant speed and successfully implemented in the 5DOF CAFL/sup VM/ system developed in this paper. Finally, this paper confirms its high-performance through the experimental results from the application into CAFL/sup VM/ system.
This paper deal with government logistics policy in related low carbon in China. The government policy of promoting low-carbon way is more dependent on the top-down enforcement rather than voluntary market principles. It will succeeded in transforming the environment-friendly image, to focus on creating a mindset the company can go on voluntary carbon-reduction. The three factors of low-carbon economy and the new energy and industrial development policy is technology and funding, and that most of the government's policy has a crucial role. Due to the nature of the Chinese economy, government policies impact on the development of the industry is very important, and even for China's industrial restructuring of the logistics industry in the areas of government policy support for green economic growth, its role is expected to be very large. In Future, Chinese government will promote low carbon policies through the optimization of the logistics network to reduce energy waste, pursue the low carbon-reduction of logistics machinery and equipment, and develop an mode to appropriate demand for green low-carbon economic growth.
Kim, Jong-Hwan;Park, Hea-Sook;Moon, Chang-Joo;Baik, Doo-Kwon
The KIPS Transactions:PartD
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v.10D
no.2
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pp.233-246
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2003
The mediator-based system integrates heterogeneous information systems with the flexible manner. But it does not give much attention on the query optimization issues, especially for the query reusing. The other thing is that it does not use standardized metadata for schema matching. To improve this two issues, we propose mediator-based Distributed Information Integration System (DIIS) which uses query caching regarding performance and uses ISO/IEC 11179 metadata registry in terms of standardization. The DIIS is designed to provide decision-making support, which logically integrates the distributed heterogeneous business information systems based on the Web environment. We designed the system in the aspect of three-layer expression formula architecture using the layered pattern to improve the system reusability and to facilitate the system maintenance. The functionality and flow of core components of three-layer architecture are expressed in terms of process line diagrams and assembly line diagrams of Eriksson Penker Extension Model (EPEM), a methodology of an extension of UML. For the implementation, Supply Chain Management (SCM) domain is used. And we used the Web-based environment for user interface. The DIIS supports functions of query caching and query reusability through Query Function Manager (QFM) and Query Function Repository (QFR) such that it enhances the query processing speed and query reusability by caching the frequently used queries and optimizing the query cost. The DIIS solves the diverse heterogeneity problems by mapping MetaData Registry (MDR) based on ISO/IEC 11179 and Schema Repository (SCR).
Google released an initial version of Android that runs Dex(Dalvik Executable) through the Dalvik Runtime. Since Dalvik Runtime is based on interpreter, JIT(Just-in-time) compilation has been applied to improve performance. After Lollipop(Android 5.0) Dalvik Runtime has replaced with ART Runtime which support AOT (Ahead-of-time) compilation of Dex into Native Code. The late st Android has a problem that the application execution speed is slow until the AOT compilation is completed according to the actual usage record after the installation of the app. To improve the problem we have investigate the characteristics of profile that can improve the execution speed of the application and generate the profile automatically. Finally we propose a method that can optimize the application at install time. With the proposed method we can optimize selectively at install time and can help improving the execution speed of the app from the initial execution.
Journal of Korean Tunnelling and Underground Space Association
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v.21
no.3
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pp.363-375
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2019
Since the double-deck tunnel is deeply constructed in the city, it is necessary to secure the installation space of air supply and exhaust, escape passage stairs, elevator, distribution facilities and connection tunnels in the vertical shaft for the double-deck tunnel. Also, in order to minimize the effect of construction on adjacent area, it is necessary to construct the concrete structures at high speed in vertical shaft after tunnel excavation. Therefore, the slabs and the stairs in vertical shaft are needed to be constructed using precast concrete, and the rapid construction techniques of bracket for supporting the inner precast structure are needed. The bracket installation methods include cast-in-place concrete, precast concrete and steel. In this study, the improvement of the steel brackets with good economical efficiency and good workability was carried out in consideration of the improvement of the construction speed. We have developed a new bracket that is optimized through bracket shape improvement, anchor bolt position adjustment and quantity optimization. As a result of the structural performance test, it was confirmed that the required load supporting capacity was secured. As a result of structural performance test for bar type anchor bolt and bent anchor anchor bolt, it was confirmed that the required load carrying capacity was secured and that the load bearing capacity of bent anchor bolt was large.
The Seaborne Trade Volume accounts for 97% of the total. This means that the port operation management system can improve port efficiency, reducing operating costs, and the manager who manages all operations at the port needs to check and respond quickly when delays of work and equipment support is needed. Based on the real-time location information confirmation of yard automation equipment used the existing system GPS, the real-time location information confirmation system is a GPS system of the tablet, rather than a port operation system that monitors location information for the entered information, depending on the completion of the task or the start of the task. Network configurations also reduce container processing delays by using commercial LTE services that do not have shading due to containers in the yard also reduce container processing delays. Trough introduction of smart devices using Android or IOS and container processing scheduling utilizing artificial intelligence, we will build a minimum delay system with Smart Device usage of container processing applications and optimization of container processing schedule. The adoption of smart devices and the minimization of container processing delays utilizing artificial intelligence are expected to improve the quality of port services by confirming the processing containers in real time to consumers who are container information demanders.
As endangered species are gradually increasing due to land development by humans, it is essential to secure sufficient protected areas (PAs) proactively. Therefore, this study checked priority conservation areas to select candidate PAs when considering the impact of land development. We determined the conservation priorities by analyzing four scenarios based on existing conservation areas and reflecting the development impact using MARXAN, the decision-making support software for the conservation plan. The development impact was derived using the developed area ratio, population density, road network system, and traffic volume. The conservation areas of endangered species were derived using the data of the appearance points of birds, mammals, and herptiles from the 3rd National Ecosystem Survey. These two factors were used as input data to map conservation priority areas with the machine learning-based optimization methodology. The result identified many non-PAs areas that were expected to play an important role conserving endangered species. When considering the land development impact, it was found that the areas with priority for conservation were fragmented. Even when both the development impact and existing PAs were considered, the priority was higher in areas from the current PAs because many road developments had already been completed around the current PAs. Therefore, it is necessary to consider areas other than the current PAs to protect endangered species and seek alternative measures to fragmented conservation priority areas.
First principle-based modeling studies have been performed to improve the heat exchange efficiency of ORV and optimize operation, but the heat transfer coefficient of ORV is an irregular system according to time and location, and it undergoes a complex modeling process. In this study, FNN, LSTM, and AutoML-based modeling were performed to confirm the effectiveness of data-based modeling for complex systems. The prediction accuracy indicated high performance in the order of LSTM > AutoML > FNN in MSE. The performance of AutoML, an automatic design method for machine learning models, was superior to developed FNN, and the total time required for model development was 1/15 compared to LSTM, showing the possibility of using AutoML. The prediction of NG and seawater discharged temperatures using LSTM and AutoML showed an error of less than 0.5K. Using the predictive model, real-time optimization of the amount of LNG vaporized that can be processed using ORV in winter is performed, confirming that up to 23.5% of LNG can be additionally processed, and an ORV optimal operation guideline based on the developed dynamic prediction model was presented.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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