As the network environment develops and speeds up, a lot of smart devices is developed, and a high-speed smart society can be realized while allowing people to interact with objects. As the number of things Internet has surged, a wide range of new security risks and problems have emerged for devices, platforms and operating systems, communications, and connected systems. Due to the physical characteristics of IoT devices, they are smaller in size than conventional systems, and operate with low power, low cost, and relatively low specifications. Therefore, it is difficult to apply the existing security solution used in the existing system. In addition, IoT devices are connected to the network at all times, it is important to ensure that personal privacy exposure, such as eavesdropping, data tampering, privacy breach, information leakage, unauthorized access, Significant security issues can arise, including confidentiality and threats to facilities. In this paper, we investigate cases of security threats and cases of network of IoT, analyze vulnerabilities, and suggest ways to minimize property damage by Internet of things.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.25
no.3
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pp.601-609
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2014
The most widely used data mining technique for big data analysis is to generate meaningful association rules. This method has been used to find the relationship between set of items based on the association criteria such as support, confidence, lift, etc. Among them, confidence is the most frequently used, but it has the drawback that we can not know the direction of association by it. The attributably pure confidence was developed to compensate for this drawback, but the value was changed by the position of two item sets. In this paper, we propose four symmetrically and attributably pure confidence measures to compensate the shortcomings of confidence and the attributably pure confidence. And then we prove three conditions of interestingness measure by Piatetsky-Shapiro, and comparative studies with confidence, attributably pure confidence, and four symmetrically and attributably pure confidence measures are shown by numerical examples. The results show that the symmetrically and attributably pure confidence measures are better than confidence and the attributably pure confidence. Also the measure NSAPis found to be the best among these four symmetrically and attributably pure confidence measures.
Journal of Korean Society of Environmental Engineers
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v.33
no.11
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pp.847-854
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2011
To deal with issues from global climate changes, renewable bioenergy has become important. Algae have been regarded as a good resource for biorefinery and bioenergy, and also have potential capability to remove nutrient and non-decompositional pollutants for wastewater advanced treatment. Although algal-bacterial ecological interaction would be a crucially important factor in using algae for wastewater advanced treatment and resource recovery from wastewater, very little is known about ecological interaction between algae and bacteria in a real wastewater environment. In this study, under a real municipal wastewater condition, we characterized wastewater pollutant treatability and bacterial communities in response to growth of Ankistrodesmus gracilis SAG278-2, which can grow in wastewater and has a high lipid contents. The growth of algal population using the wastewater was inhibited by increase in wastewater bacteria while bacterial survival and cellular decay rate were not influenced by the algal growth. Removals of recalcitrant organic matters and total nitrogen were improved in the presence of algal growth. According to T-RFLP and statistical analysis, algal growth affected time-course changes in bacterial community structures. The following 16S rRNA gene amplicon, cloning results showed that the algal growth changes in bacterial community structure, and that bacterial populations belonging to Sediminibacterium, Sphingobacterium, Mucilaginibacter genera were identified as cooperative with the algal growth in the wastewater.
A biotite that substantially altered to chlorite and vermiculite in hornblende gneiss from Cheonyang, Korea, has been investigated with electron microprobe analysis. The data show the general variational trends of Ti and K-leaching with increased weathering. However, the chloritization is characterized by Si- conservative reaction and relatively dramatic increase of Al-for-(Fe+Mg) octahedral substitution, whereas the vermiculitization is characterized by total Mg-conservative and Ca-enriching exchange reaction. In the initiating stage the vermiculitization proceeded in a continuous decrease of the Al-for-Si tetrahedral substitution and an increase of the Al-for-(Fe+Mg) octahedral substitution, supporting the currently accepted weathering process. But it differs in the late stage, in which AI(IV) and Fe increase significantly. Recalculations of the structural formular for vermiculite on the basis of several assumptions indicate that the oxidation of Fe is necessary for vermiculite to form the reasonable strutural formular. The relative timing of the oxidation of Fe probably occurs in the late stage, supported by the substantial increase of the Al-for-Si tetrahedral substitution.
Proceedings of the Korean Institute of Electrical and Electronic Material Engineers Conference
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2006.06a
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pp.304-304
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2006
One method of Electric Power Generation is to use piezoelectric materials, which form transducers that are able to interchange electrical energy and mechanical force or strain. This study describes the fabrication and properties of piezoelectric transducers for Power Generation application. The structure of the transducers was ceramic-metal-ceramic 3-layered parallel type The center metal layer of phosphorous bronze was bonded by two piezoelectric layers of which have sputtered Ag/Cu(or Ni/Cu) electrode layers on both sides.. The Energy generated by the vibration of piezoelectric transducers Can be achieved by adjusting a suitable piezoelectric constant and mechanical structures. The piezoelectric material used in this application showed the electrical properties of r=4400, $d_{33}\;=\;750\;(10^{-12}\;m/V)$, $d_{31}\;=\;-300\;(10^{-12}\;m/V)$, $k_{33}\;=\;71%$, $Qm\;=\;85$, $T_c\;=\;210^{\circ}C$.
Hwang, Eun-Sun;Kim, Hyo Sung;Kim, Soo Hyun;Ko, Hyun Joo;Lee, Mi Young;Yoon, Eun-Kyung
Korean Journal of Food Science and Technology
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v.48
no.5
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pp.413-417
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2016
This study was conducted to compare the quality and sensory characteristics of commercial kimchi containing different sodium contents. The salinity at day 1 post-manufacture in regular kimchi was 1.99%, while it was 1.56% in lowsodium kimchi, thus showing a 21.6% reduction in sodium content. The pH of low-sodium kimchi was much lower than that of regular kimchi and the pH was dramatically decreased in both samples after 5 days of storage. The total acidity of low-sodium kimchi was higher than that of the regular kimchi, and increased during the storage period. The number of lactic acid bacteria was maximum at day 5 but slightly decreased after 10 days of storage. The sensory evaluation panels preferred low-sodium kimchi and realized that the saltiness of low-sodium kimchi was less than that of the regular kind. Based on these results, the quality characteristics of low-sodium kimchi were competitive to those of regular kimchi.
Reinforcement Learning is a computational approach to learning whereby an agent take an action which maximize the total amount of reward it receives among possible actions within current state when interacting with a uncertain environment. Q-learning, one of the most active algorithm in Reinforcement Learning, is consist of rewards which is obtained when an agent take an action. But it has the problem with mapping real world to discrete states. When state spaces are very large, Q-learning suffers from time for learning. In constant, when the state space is reduced, many state spaces map to single state space. Because an agent only learns single action within many states, an agent takes an action monotonously. In this paper, to reduce time for learning and complement simple action, we propose the Q-learning using influence map(QIM). By using influence map and adjacent state space's learning result, an agent could choose proper action within uncertain state where an agent does not learn. When this paper compares simulation results of QIM and Q-learning, we show that QIM effects as same as Q-learning even thought QIM uses 4.6% of the Q-learning's state spaces. This is because QIM learns faster than Q-learning about 2.77 times and the state spaces which is needed to learn is reduced, so the occurred problem is complemented by the influence map.
Extracting ground points is the kernel of DTM generation being considered as one of the most popular LIDAR applications. The previous extraction approaches can be mostly characterized as a point based approach, which sequentially examines every individual point to determine whether it is measured from ground surfaces. The number of examinations to be performed is then equivalent to the number of points. Particularly in a large set, the heavy computational requirement associated with the examinations is obviously an obstacle to employing more sophisticated criteria for the examination. To reduce the number of entities to be examined and produce more robust results, we developed an approach based on features rather than points, where a feature indicates an entity constructed by grouping some points. In the proposed approach, we first generate a set of features by organizing points into surface patches and grouping the patches into surface clusters. Among these features, we then attempt to identify the ground features with the criteria based on the attributes of the features. The points grouped into these identified features are labeled ground points, being used for DTM generation afterward. The Proposed approach was applied to many real airborne LIDAR data sets. The analysis on the results strongly supports the prominent performance of the proposed approach in terms of not only the computational requirement but also the quality of the DTM.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2017.05a
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pp.414-414
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2017
토양수분은 지면환경에서 일어나는 수문 및 에너지 순환을 이해하는 데 있어 중요한 기상인자이다. 토양수분 현장관측은 땅속에 매설된 센서에 의해 상당히 정확하게 이루어지만, 관측점 수가 충분치 않아 공간적 연속성을 확보하지 못하는 어려움이 존재한다. 이에 광역적 및 연속적 관측이 가능한 마이크로파 위성센서가 토양수분 정보 획득을 위한 보조수단으로서 그 중요성이 부각되고 있다. 마이크로파 위성센서는 구름 등 기상조건의 제약을 받지 않으며, 1978년 이래 현재까지 여러 위성에 의해 25 km 및 10 km 해상도의 전지구 토양수분자료가 생산되어 왔다. 마이크로파 센서를 이용한 토양수분자료는 동일지점에 대하여 하루 2회 정도 산출되므로 적절한 시간분해능을 가지지만, 공간해상도가 최고 10 km로서 지역규모의 수문분석에 적용하기에는 충분치 않다. 이러한 토양수분자료의 공간해상도 문제 해결을 위하여 다양한 지면환경요소를 활용한 통계적 다운스케일링이 대안으로 제시되었다. 최근의 선행연구들은 대부분 방정식을 이용한 결합모형을 통해 통계적 다운스케일링을 수행하였는데, 회귀식과 같은 선형결합뿐 아니라 신경망이나 기계학습 등의 비선형결합에서도, 불가피하게 발생할 수밖에 없는 잔차(residual)로 인하여 다운스케일링 전후의 공간분포 패턴이 달라져버리는 문제를 안고 있었다. 회귀분석에 잔차의 공간내삽을 결합시킨 회귀크리깅(regression kriging)은 잔차보정을 통해 이러한 문제를 해결함으로써 다운스케일링 전후의 공간분포 일관성을 보장하는 기법이다. 이 연구에서는 회귀크리깅을 이용하여 일자별 AMSR2(Advanced Microwave Scanning Radiometer 2) 토양수분 자료를 10 km에서 1 km 해상도로 다운스케일링하고, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성을 평가한다. 지면온도(LST), 지면온도상승률(RR), 식생온도건조지수(TVDI)는 일자별로 DB를 구축하였고, 식생지수(NDVI), 수분지수(NDWI), 지면알베도(SA)는 8일 간격으로 DB를 구축하였다. 이러한 8일 간격의 자료를 일자별로 변환하기 위하여 큐빅스플라인(cubic spline)을 이용하여 시계열내삽을 수행하였다. 또한 상이한 공간해상도의 자료는 최근린법을 이용하여 다운스케일링 목표해상도인 1 km에 맞도록 변환하였다. 우선 저해상도 스케일에서 추정치를 산출하기 위해서는 저해상도 픽셀별로 이에 해당하는 복수의 고해상도 픽셀을 평균화하여 대응시켜야 하며, 이를 통해 6개의 설명변수(LST, RR, TVDI, NDVI, NDWI, SA)와 AMSR2 토양수분을 반응변수로 하는 다중회귀식을 도출하였다. 이식을 고해상도 스케일의 설명변수들에 적용하면 고해상도 토양수분 추정치가 산출되는데, 이때 추정치와 원자료의 차이에 해당하는 잔차에 대한 보정이 필요하다. 저해상도 스케일로 존재하는 잔차를 크리깅 공간내삽을 통해 고해상도로 변환한 후 이를 고해상도 추정치에 부가해주는 방식으로 잔차보정이 이루어짐으로써, 다운스케일링 전후의 자료패턴 일관성이 유지되는(r>0.95) 공간상세화된 토양수분 자료를 생산할 수 있다.
Soybean-based food items have been developed as common fermented side dish sauces in South Korea, Japan, and China. Each of these countries, however, has its own fermentation method, including a microorganism-based fermentation process, the mixing of ingredients, the fermentation process, and the mixing of starch. The purpose of this study was to determine the quality characteristics of the commercial product. Fourteen kinds of rice soybean paste (Korea, 2 Japan, 12) were prepared, and their physiochemical properties (ammonium nitrogen, amino nitrogen, amylase, protease, and reducing-sugar contents) were analyzed. JRD-1 was found to contain the highest amount of amino-type nitrogen (426.45 mg%) while KRD-2 showed 316.10 mg%. For the protease activities, the following results were obtained: JRD-9, 695.10 unit/g JRD-11, 671.45 unit/g and JRD-5, 665.03 unit/g. As for the amylase activities, the results that were obtained were JRD-7, 53.65 unit/g JRD-8, 50.71 unit/g KRD-1, 46.52 unit/g JRD-1, 46.29 unit/g and JRD-11, 33.61 unit/g. This research provided information for the quality characteristics of commercial rice soybean paste.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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