As the Internet developed, various and complex cyber attacks began to emerge. Various detection systems were used outside the network to defend against attacks, but systems and studies to detect attackers inside were remarkably rare, causing great problems because they could not detect attackers inside. To solve this problem, studies on the lateral movement detection system that tracks and detects the attacker's movements have begun to emerge. Especially, the method of using the Remote Desktop Protocol (RDP) is simple but shows very good results. Nevertheless, previous studies did not consider the effects and relationships of each logon host itself, and the features presented also provided very low results in some models. There was also a problem that the model could not explain why it predicts that way, which resulted in reliability and robustness problems of the model. To address this problem, this study proposes an interpretable RDP-based lateral movement detection system using page rank algorithm and SHAP(Shapley Additive Explanations). Using page rank algorithms and various statistical techniques, we create features that can be used in various models and we provide explanations for model prediction using SHAP. In this study, we generated features that show higher performance in most models than previous studies and explained them using SHAP.
In light that solidarity movements become significant under the situation of 'labor and labor movement' crisis, our study pays attention to the fact that the Hope Bus campaigns made remarkable achievements, and aims to figure out how those campaigns were successful, by focusing on their solidarity networking. The successful operating conditions of solidarity networking in the Hope Bus campaigns are examined in three aspects - the conditions of triggering, forming, and activating. The solidarity networking of Hope Bus campaigns were mainly triggered by the injustice of layoffs by Hanjin Heavy Industry, aerial protest by Jin-sook Kim, and the tragic symbol of the protest site (Crane no. 85). The solidarity movement of Hope Bus could be formed by the mutual trust and cohesive team-building of key network brokers, their utilization and expansion of social movement networks, and massive ripple effect of SNS-mediated communication. The solidarity networking of Hope Bus was effectively activated by open and de-hierarchical operations of the central planning group, active solidarity activities of participant groups, and the provision of 'heuristic experience' for developing the sensibility to labor solidarity. The virtuous combination of those three operating conditions leads to the building of unified forces among social movements, massive civil participation, and meaningful movement outcomes, through the solidarity networking of Hope Bus campaigns.
In this paper, we propose a 3D mesh reconstruction method from a single image using deep learning and a sphere shape transformation method. The proposed method has the following originality that is different from the existing method. First, the position of the vertex of the sphere is modified to be very similar to the 3D point cloud of an object through a deep learning network, unlike the existing method of building edges or faces by connecting nearby points. Because 3D point cloud is used, less memory is required and faster operation is possible because only addition operation is performed between offset value at the vertices of the sphere. Second, the 3D mesh is reconstructed by covering the surface information of the sphere on the modified vertices. Even when the distance between the points of the 3D point cloud created by correcting the position of the vertices of the sphere is not constant, it already has the face information of the sphere called face information of the sphere, which indicates whether the points are connected or not, thereby preventing simplification or loss of expression. can do. In order to evaluate the objective reliability of the proposed method, the experiment was conducted in the same way as in the comparative papers using the ShapeNet dataset, which is an open standard dataset. As a result, the IoU value of the method proposed in this paper was 0.581, and the chamfer distance value was It was calculated as 0.212. The higher the IoU value and the lower the chamfer distance value, the better the results. Therefore, the efficiency of the 3D mesh reconstruction was demonstrated compared to the methods published in other papers.
Journal of Family Resource Management and Policy Review
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v.26
no.2
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pp.53-70
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2022
This study aimed to develop a scale to measure the family strength of single-parent families. We analyzed the everyday life and demands of single-parent families using the theory of family strength to draw 78 items that encompass family basis, relationships, roles, social networks and family culture. Using a sample of 286 single-parent families through an online survey platform, we examined the factor structure of the items and selected 48 items based on the results of the factor analysis. Reliability, criterion and construct validity were also examined. The final scale comprised of five domains ; basis, parents' role, work-life balance, social network, lifestyle and household management. This scale can be used as an assessment measure of the family strength of single-parent families for consulting, case management and suggesting various programs in the field. This merit will help enhance the quality of programing for single-parent families at the Healthy Family Support Center and the development of family strength scales for various types of families.
Recently, Urban Aircraft Mobility (UAM) has been attracting attention as a transportation system of the future, and small drones also play a role in various industries. The failure of various types of aviation systems can lead to crashes, which can result in significant property damage or loss of life. In the defense industry, where aviation systems are widely used, the failure of aviation systems can lead to mission failure. Therefore, this study proposes an anomaly detection model using deep learning technology to detect anomalies in aviation systems to improve the reliability of development and production, and prevent accidents during operation. As training and evaluating data sets, current data from aviation systems in an extremely low-temperature environment was utilized, and a deep learning network was implemented using the convolutional neural network, which is a deep learning technique that is commonly used for image recognition. In an extremely low-temperature environment, various types of failure occurred in the system's internal sensors and components, and singular points in current data were observed. As a result of training and evaluating the model using current data in the case of system failure and normal, it was confirmed that the abnormality was detected with a recall of 98 % or more.
As advances in information and communication technology have made it easier for anyone to produce and disseminate information, a new problem has emerged: fake news, which is false information intentionally shared to mislead people. Initially spread mainly through text, fake news has gradually evolved and is now distributed in multimedia formats. Since its founding in 2005, YouTube has become the world's leading video platform and is used by most people worldwide. However, it has also become a primary source of fake news, causing social problems. Various researchers have been working on detecting fake news on YouTube. There are content-based and background information-based approaches to fake news detection. Still, content-based approaches are dominant when looking at conventional fake news research and YouTube fake news detection research. This study proposes a fake news detection method based on background information rather than content-based fake news detection. In detail, we suggest detecting fake news by utilizing related video information from YouTube. Specifically, the method detects fake news through CNN, a deep learning network, from the vectorized information obtained from related videos and the original video using Doc2vec, an embedding technique. The empirical analysis shows that the proposed method has better prediction performance than the existing content-based approach to detecting fake news on YouTube. The proposed method in this study contributes to making our society safer and more reliable by preventing the spread of fake news on YouTube, which is highly contagious.
Park, Jin-Woo;Kim, Nung-Jin;Kang, Sung-Jin;Soo, Hyuk
Journal of the Korea Society for Simulation
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v.19
no.4
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pp.77-87
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2010
Currently, our society has been changed from the industrial society to the information society. As the war progresses to Information Warfare, Network-Centric Warfare, Long-Range Precision Engagement and Robot Warfare, the military should advance to High-tech Scientific force. For this creation of the war potential, it is regarded as the warfighting experiment is a critical method. Surely it is rational that LVC(Live Virtual Constructive simulation) is desirable to make the warfighting experiment. But because it is limited by the cost, the time, the place and the resource, the constructive simulation(M&S : Modeling&Simulation) is a good tool to solve those problems. There are some studies about the evaluation process for developing the model, but it is unsatisfying in the process of the constructive simulations' operation. This study focuses on the way of constructive simulation operation, which is supplied with the evaluation process(VV&A : Verification Validation & Accreditation). We introduce the example of the rear area operation simulation for "appropriateness evaluation to the organization of logistic corps" by the AWAM(Army Weapon Analysis Model). This study presents the effective methods of the constructive simulations, which is based on the reliable evaluation process, so it will contribute to the warfighting experiments.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
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v.13
no.4
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pp.173-184
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2019
The data processing of this study is based on the word data search in social media through textom and the big data analysis is carried out and three areas (2019 Gwangju World Swimming Championships, 2019 Gwangju World Swimming Masters Competition, 2019 World Swimming Championships Problem) was consistently handled through data collection and refinement in the web environment. We applied the collected words to the program of Ucinet6, visualized them, and conducted a CONCOR analysis to grasp the similar relationship of words and to identify the cluster of common factors. As a result of the analysis, the clusters related to the 2019 Gwangju World Swimming Championships mainly consisted of four major areas of recognition and perception, mainly searching for operational aspects related to the swimming championship, and the community related to the 2019 Gwangju World Swimming Masters Competition Is mainly searched for the promotion of the Masters Competition and the aspect of the competition divided into two areas of major recognition and peripheral recognition. The cluster related to the problems of the 2019 Gwangju World Swimming Championships is divided into five areas, And they are mainly searching for the place, operation, institution, event, etc. of the problem of the swimming championship.
The international standard certification evaluates the extend to which the supplier satisfies the international standard certification standards of the supplier of the product and the service, recognizes the quality assurance ability and reliability of the supplier, thereby resolving the international trade regulation that can occur to various fields and strengthening the network of the global partnership it is making an important contribution. Therefor, in this study, the survey was conducted on 153 companies of Korean import and export companies. The research method was empirically analyzed by the structural equation model. The results of the hypothesis test of this study are as follows. First, resource management factors among the international standard certification factors in the global trade supply chain integration had a positive effects on CRM satisfaction. Second, the measurement, analysis and improvement factors of international standard certification factors had a positive effects on CRM satisfaction. Third, CRM satisfaction has a positive effects on business performance. Through this study, it is concluded that the Korean import and export companies have an important role in improving the business performance of the global trade partners.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2021.10a
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pp.582-583
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2021
As the production of new and renewable energy such as solar and wind power has diversified, microgrid systems that can simultaneously produce and consume have been introduced. . In general, a decrease in electricity prices through solar power is expected in summer, so producer protection is required. In this paper, we propose a transparent and safe gift power transaction system between users using blockchain in a microgrid environment. A futures is simply a contract in which the buyer is obligated to buy electricity or the seller is obliged to sell electricity at a fixed price and a predetermined futures price. This system proposes a futures trading algorithm that searches for futures prices and concludes power transactions with automated operations without user intervention by using a smart contract, a reliable executable code within the blockchain network. If a power producer thinks that the price during the peak production period (Hajj) is likely to decrease during production planning, it sells futures first in the futures market and buys back futures during the peak production period (Haj) to make a profit in the spot market. losses can be compensated. In addition, if there is a risk that the price of electricity will rise when a sales contract is concluded, a broker can compensate for a loss in the spot market by first buying futures in the futures market and liquidating futures when the sales contract is fulfilled.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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