To protect tangible and intangible assets, most of the companies are conducting information protection monitoring by using various security equipment in the IT service network. As the security equipment that needs to be protected increases in the process of upgrading and expanding the service network, it is difficult to monitor the possible exposure to the attack for the entire service network. As a countermeasure to this, various studies have been conducted to detect external attacks and illegal communication of equipment, but studies on effective monitoring of the open service ports and construction of illegal communication monitoring system for large-scale service networks are insufficient. In this study, we propose a framework that can monitor information leakage and illegal communication attempts in a wide range of service networks without large-scale investment by analyzing 'Netflow statistical information' of backbone network equipment, which is the gateway to the entire data flow of the IT service network. By using machine learning algorithms to the Netfllow data, we could obtain the high classification accuracy of 94% in identifying whether the Telnet service port of operating equipment is open or not, and we could track the illegal communication of the damaged equipment by using the illegal communication history of the damaged equipment.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.13
no.2
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pp.101-113
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2018
This paper investigates the relationship between external search strategy and radical innovation performance. As the discrepancies that can exist among the varying sources of external knowledge is overlooked, the existing literature on the effect of external search strategy on radical innovation performance remains inconclusive. This study aims to reconcile such mixed findings by recognizing that external knowledge can be distinctive depending on the environment in which its source is embedded in; specifically, this paper examines the relationship between external search strategy and radical innovation performance by distinguishing external search from 'market' and 'non-market' relationships. We test our hypotheses with a sample of 431 firms from the manufacturing industries from the 2010 STEPI survey. Our empirical findings suggest that external search strategy from market relationships positively influences radical innovation performance, while the influence of external search strategy from non-market relationships is found to be not significant. Our research suggests that in order to improve radical innovation performance, firms must be able to maintain a cooperative relationship with other actors connected with market relationships and to effectively exploit the market knowledge obtained from these actors.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
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v.32
no.3
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pp.268-278
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2022
Objectives: This study aimed to establish a control group based on the big data from National Health Insurance Service. We also presented presented the number of incidences for each cancer, and analyzed the cancer incidence rate among Korean workers. Methods: The cohort definition was separated by 'baseline cohort', 'dynamic cohort', and 'fixed- industry cohort' according to the definition. Cancer incidence was calculated based on the Korean Standard Classification of Disease code. Incidence rate was calculated among the group of all workers and public officials. Based on the study subjects and each cohort definition, the number of observations, incidences, and the incidence rate according to sex and age groups was calculated. The incidence rate was estimated based on the incidence per 100,000 person-year, and 95% confidence intervals calculated according to the Poisson distribution. Results: The result shows that the number of cancer cases in the all-worker group decreases after the age of 55, but the incidence rate tends to increase, which is attributed to the retirement of workers over 55 years old. Despite the specific characteristics of the workers, the trend and figures of cancer incidence revealed in this study are similar to those reported in previous studies of the overall South Korean population. When comparing the incidence rates of all workers and the control group of public officials, the incidence rate of public officials is generally observed to be higher in the age group under the age of 55. On the other hand, for workers aged 60 or older, the incidence rates were 1,065.4 per 100,000 person-year for all workers and 1,023.7 per 100,000 person-year for civil servants. Conclusions: This study analyzed through health insurance data including all workers in Korea, and analyzed the incidence of cancer of workers by sex and age. In addition, further in-depth researches are needed to determine the incidence of cancer by industry.
Journal of the Korean Society of Earth Science Education
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v.16
no.1
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pp.153-165
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2023
This study investigates learners' environmental literacy, classifies the results by factors of environmental literacy, and then investigates the differences in the students' environmental behavior practice experiences according to the classification by factor. The study was conducted with 47 6th grade students from D elementary school located in P metropolitan city as the subject of final analysis, and environmental literacy questionnaires and environmental behavior practice experience questionnaires were used as the main data. As a result of the study, the learners were classified into three groups according to the factors of environmental literacy, and they were respectively named as the "High environmental literacy group", "low environmental literacy group", and "Low Function and Affectif group". A Word network was formed using the descriptions of environmental behavior practice experiences for each cluster, and a Degree Centrality Analysis was performed to visualize and then analyze. As a result of the analysis, "High environmental literacy group" was confirmed, 1) recognized the subjects of environmental action practice as individuals and families, 2) described his experience of environmental action practice in relation to all elements of environmental literacy, and had a relatively pessimistic view. "low environmental literacy group", and "Low Function and Affectif group" were confirmed 1) perceive the subject of environmental behavior practice as a relatively social problem, 2) the description of the experience of environmental behavior practice is relatively biased specific factors, and the "Low Function and Affectif group" is particularly focused on the knowledge element. And 3) it was confirmed that they were aware of climate change from a relatively optimistic perspective. Based on this conclusion, suggestions were made from the perspective of environmental education.
Our experience with Internet-based scientific collaboratories indicates that they need to be user-extensible, allow users to add tools and objects dynamically to workspaces, per mit users to move work dynamically between private and shared workspaces, and be easily accessible on the Internet. We present the software architecture of a development environment, called Collaboratory Builder's Environment(CBE), for building collaboratories to meet such needs. CBE provides user extensibility by allowing a collaboratory to be constructed as a collection of collaborative applets. To support dynamic reconfiguration of shared workspaces, CBE uses the metaphor of room that can contain applets, users, and arbitrary data objects. Rooms can be used not only for synchronous collaboration but also for asynchronous collaboration by supporting persistence. For the access over the Internet room participants are given different roles with appropriate access rights. A prototype of the model has been implemented in Java and can be run from a Java-enabled Web browser. The implemented system had been used by 95 users including 79 space scientists around the world in a scientific campaign that ran for 4 days. The usage evaluation of the campaign is also presented.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.23
no.3
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pp.45-55
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2022
BIM models allow building spaces to be instantiated and recognized as unique objects independently of model elements. These instantiated spaces provide the required semantics that can be leveraged for building code checking, energy analysis, and evacuation route analysis. However, theses spaces or rooms need to be designated manually, which in practice, lead to errors and omissions. Thus, most BIM models today does not guarantee the semantic integrity of space designations, limiting their potential applicability. Recent studies have explored ways to automate space allocation in BIM models using artificial intelligence algorithms, but they are limited in their scope and relatively low classification accuracy. This study explored the use of Graph Convolutional Networks, an algorithm exclusively tailored for graph data structures. The goal was to utilize not only geometry information but also the semantic relational data between spaces and elements in the BIM model. Results of the study confirmed that the accuracy was improved by about 8% compared to algorithms that only used geometric distinctions of the individual spaces.
This paper proposes a scalable face recognition method for unconstrained face databases, and shows a simple experimental result. Existing face recognition research usually has focused on improving the recognition rate in a constrained environment where illumination, face alignment, facial expression, and background is controlled. Therefore, it cannot be applied in unconstrained face databases. The proposed system is face feature extraction algorithm for unconstrained face recognition. First of all, we extract the area that represent the important features(landmarks) in the face, like the eyes, nose, and mouth. Each landmark is represented by a high-dimensional LBP(Local Binary Pattern) histogram feature vector. The multi-scale LBP histogram vector corresponding to a single landmark, becomes a low-dimensional face feature vector through the feature reduction process, PCA(Principal Component Analysis) and LDA(Linear Discriminant Analysis). We use the Rank acquisition method and Precision at k(p@k) performance verification method for verifying the face recognition performance of the low-dimensional face feature by the proposed algorithm. To generate the experimental results of face recognition we used the FERET, LFW and PubFig83 database. The face recognition system using the proposed algorithm showed a better classification performance over the existing methods.
Service-Oriented Computing (SOC) is a reuse paradigm for developing business processes by dynamic service composition. Service consumers subscribe services deployed by service providers only through service interfaces. Therefore, services on server-side are perceived as black box to service consumers. Due to this nature of services, service consumers have limited knowledge on the quality of services. This limits utilizing of services in critical domains hard. Therefore, there is an increasing demand for effective methods for monitoring services. Current monitoring techniques generally depend on specific vendor's middleware without direct access to services due to the technical hardship of monitoring. However, these approaches have limitations including low data comprehensibility and data accuracy. And, this results in a demand for effective service monitoring framework. In this paper, we propose a framework for efficiently monitoring services. We first define requirements for designing monitoring framework. Based on the requirements, we propose architecture for monitoring framework and define generic patterns for efficiently acquiring monitored data from services. We present the detailed design of monitoring framework and its implementation. We finally implement a prototype of the monitor, and present the functionality of the framework as well as the results of experiments to verify efficiency of patterns for transmitting monitoring data.
The development of reliable and objective definitions as well as automated processes for the detection of health care-associated infections (HAIs) is crucial; however, transformation to an automated surveillance system remains a challenge. Early outbreak identification usually requires clinicians who can recognize abnormal events as well as ongoing disease surveillance to determine the baseline rate of cases. The system screens the laboratory information system (LIS) data daily to detect candidates for health care-associated bloodstream infection (HABSI) according to well-defined detection rules. The system detects and reserves professional autonomy by requiring further confirmation. In addition, web-based HABSI surveillance and classification systems use discrete data elements obtained from the LIS, and the LIS-provided data correlates strongly with the conventional infection-control personnel surveillance system. The system was timely, acceptable, useful, and sensitive according to the prevention guidelines. The surveillance system is useful because it can help health care professionals better understand when and where the transmission of a wide range of potential pathogens may be occurring in a hospital. A national plan is needed to strengthen the main structures in HAI prevention, Healthcare Associated Prevention and Control Committee (HAIPCC), sterilization service (SS), microbiology laboratories, and hand hygiene resources, considering their impact on HAI prevention.
Objective : This study aimed to analyze the association between lifestyle and medical expenses of older adults with mental illness using claims data. Methods : We conducted secondary data analysis using the older adult cohort database provided by the Korea National Health Insurance Service. The lifestyle and medical expense variables were extracted from the cohort database. We used a generalized linear model to examine the association between lifestyle and medical expenses. Results : In total, 32,853 records were extracted. The results showed that smokers had medical expenses (estimate = -218,255, p = .037). As the number of days of walking increased, medical expenses significantly decreased (estimate = -58,843, p < .0001). Furthermore, as the number of days of drinking decreased, medical expenses increased (estimate = 692,289, p < .0001). Conclusion : This study analyzed the estimates of medical expenses according to lifestyle among older adults with mental illness. Smoking and exercise were negatively associated with medical expenses. These results suggest the importance of a healthy lifestyle for older adults with mental illness. In addition, this study can be used as clinical evidence for lifestyle management programs to improve physical and mental health.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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