Hackers' cyber attack techniques are becoming more sophisticated and diversified, with a form of attack that has never been seen before. In terms of information security vulnerability standard code (CVE), about 90,000 new codes were registered from 2015 to 2020. This indicates that security threats are increasing rapidly. When new security vulnerabilities occur, damage should be minimized by preparing countermeasures for them, but in many cases, companies are insufficient to cover the security management level and response system with a limited security IT budget. The reason is that it takes about a month for analysts to discover vulnerabilities through manual analysis, prepare countermeasures through security equipment, and patch security vulnerabilities. In the case of the public sector, the National Cyber Safety Center distributes and manages security operation policies in a batch. However, it is not easy to accept the security policy according to the characteristics of the manufacturer, and it takes about 3 weeks or more to verify the traffic for each section. In addition, when abnormal traffic inflow occurs, countermeasures such as detection and detection of infringement attacks through vulnerability analysis must be prepared, but there are limitations in response due to the absence of specialized security experts. In this paper, we proposed a method of using the security policy information sharing site "snort.org" to prepare effective countermeasures against new security vulnerability attacks.
The amplitude variation with offset of seismic data can detect fluids in the sediment and resolve the petrophysical properties of hydrocarbons in the subsurface. We analyzed and described the amplitude variation in deep sea seismic data obtained from the Ulleung Basin, East Sea. By inspecting seismic CDP-offset and CDP-angle gathers which show a bright reflection event, we decided a target zone for amplitude variation analysis. From the seismic angle gather at the middle of Ulleung Basin, we recognized amplitude increase or decrease versus offset on the intercept-gradient curve. Using the product attribute and Poisson's ratio change attribute computed in terms of intercept with gradient, the top and the base of gas saturated sediments were described. The area of amplitude variation suggestive of the presence of gas saturated sediments is shown at the depth of 3 s traveltime. Anomalous features of seismic amplitude in the Ulleung Basin were classified by the crossplot of intercept and gradient. The background trend of crossplot between intercept and gradient shows an inverse proportional relation that is common for wet sediments. Anomalous amplitudes of Class III fall into the first and the third quadrants on crossplots. We inferred regional gas/water saturated area with the horizontal dimension of 150 m in the Ulleung Basin by cross-section with respect to cross-plot anomaly.
Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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v.8
no.2
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pp.81-94
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2005
The purpose of this study is to test the applicability of landscape metrics for quantifying and monitoring the landscape structure in the Geumho River watershed, which has undergone heavy environmental disturbances. Landscape metrics were computed from land cover maps(1985, 1999) for the forest patches. The number of variables were reduced from 12 metrics to 3 factors through factor analysis. These factors accounted for above 91% of the variation in the original metrics. We also determined the relative effects of land development on the changes of forest landscape structure using multiple linear regression analysis. At the forest patches, the conversion of forest to urban areas and agriculture resulted in increased fragmentation. Patch area and patch size decreased. and patch density increased as a result of the conversion of forest to agriculture($R^2=0.696$, p<0.01). The heterogeneity of patch size and complexity of patch shape mainly decreased as a result of the conversion of forest to urban areas($R^2=0.405$, p<0.01). The density of core area and edge showed the tendency increase, but there was no relationship with the conversion of forest to urban area and agriculture The future research will be needed to analyze correlations between landscape structures and specific environmental and socioeconomic landscape functions.
This paper demonstrates the effectiveness of advanced spatial modeling techniques for environmental monitoring and impact assessment through a case study of Chernobyl nuclear accident occurred in 1986. Land-cover types changed after the accident are analysed by a post classification comparison method using bi-temporal Landsat TM data acquired in 1986 and 1992 near the accident site. Spatial modeling including various kriging algorithms are also applied to analyze the relationships between Cesium concentrations in soil and thyroid cancer incidence rates in Belarus, which was greatly damaged by the accident. The change detection results clearly showed the decrease of croplands and the increase of abandoned lands, and concrete structures were newly built around the nuclear plant to prevent the spread of radioactive contamination. In Belarus, high Cesium concentrations were observed in southern areas with high thyroid cancer risk estimated by Poisson kriging. Geographically weighted regression, which could account for geographic variations of independent variables including Cesium concentrations and distances from the Chernobyl nuclear power plant, was applied to extract the relationships between the independent variables and the thyroid cancer risk. The estimated risk values showed a correlation coefficient value of 0.98 with respect to the thyroid cancer risk values, which implied that the thyroid cancer risk in Belarus was affected by the accident. In conclusion, it is expected that advanced spatial modeling techniques applied in this study would be useful for environmental impact assessment and public health research.
There have been studies about dog’s personality and behavior, which is helpful to breed dogs as guide or companion. In this study, a questionnaire was developed using 54 Jindo dogs, which considered ten items about aggressiveness and sociability. The scores were analyzed by principle component analysis (PCA), after accounting for four variables: age, gender, growing place, and coat-colors. Our results from the PCA indicated three principle components, which classified ‘aggressiveness’, ‘sociability’ and unknown factor. The four variables did not significantly affect aggressiveness(P>0.05). However, there was a relationship between coat-color and sociability, i.e., the Jindo dogs with fawn color were more sociable than the white ones(P<0.1).
The purpose of this study was to evaluate the correlation between caries experience, Quantitative Light-Induced Fluorescence-Digital (QLF-D) redings and new caries activity test (Cariview) results in preschool children. Fifty-seven healthy kindergarten children (male 28, female 29) were participated this study. The calibrated dentist investigated the caries experience of children and new caries activity test. Cariview samples were incubated in the activated medium at $37^{\circ}C$ for 48 hours. All QLF-D taking and readings were performed by one experienced and trained operator under identical conditions in a dental unit chair located in a darkened room. Analysis range was limited to the maxillary and mandibular anterior teeth. QLF-D redings (white spot and dental plaque) were analysed using QLF system. The dft index had a relatively high correlation with the QLF-D redings (white spot: r=0.617, simple plaque score: r=0.500) (p<0.01). Also, there was significant correlation between dft index and the Cariview score (r=0.286) (p<0.05). However, the Cariview score had no significant correlation between dt index and ft index (p>0.05). QLF-D can be evaluated objectively the initial caries lesions and dental plaque correlated with caries experience. Therefore, QLF-D will be useful to the study of caries prediction.
As the frequency of drought increases due to climate change, it is very important to have a monitoring system that can accurately determine the situation of widespread drought. However, while ground-based meteorological data has limitations in identifying all the complex droughts in Korea, satellite remote sensing data can be effectively used to identify the spatial characteristics of drought in a wide range of regions and to detect drought. This study attempted to analyze the possibility of using remote sensing data for drought identification in South Korea. In order to monitor various aspects of drought, remote sensing and ground observation data of precipitation and potential evapotranspiration, which are major variables affecting drought, were collected. The evaluation of the applicability of remote sensing data was conducted focusing on the comparison with the observation data. First, to evaluate the applicability and accuracy of remote sensing data, the correlations with observation data were analyzed, and drought indices of various aspects were calculated using precipitation and potential evapotranspiration for meteorological drought monitoring. Then, to evaluate the drought monitoring ability of remote sensing data, the drought reproducibility of the past was confirmed using the drought index. Finally, a high-resolution drought map using remote sensing data was prepared to evaluate the possibility of using remote sensing data for actual drought in South Korea. Through the application of remote sensing data, it was judged that it would be possible to identify and understand various drought conditions occurring in all regions of South Korea, including unmeasured watersheds in the future.
Deep neural networks (DNNs) provide excellent performance for image, speech, and pattern recognition. However, DNNs sometimes misrecognize certain adversarial examples. An adversarial example is a sample that adds optimized noise to the original data, which makes the DNN erroneously misclassified, although there is nothing wrong with the human eye. Therefore studies on defense against adversarial example attacks are required. In this paper, we have experimentally analyzed the success rate of detection for adversarial examples by adjusting various parameters. The performance of the ensemble defense method was analyzed using fast gradient sign method, DeepFool method, Carlini & Wanger method, which are adversarial example attack methods. Moreover, we used MNIST as experimental data and Tensorflow as a machine learning library. As an experimental method, we carried out performance analysis based on three adversarial example attack methods, threshold, number of models, and random noise. As a result, when there were 7 models and a threshold of 1, the detection rate for adversarial example is 98.3%, and the accuracy of 99.2% of the original sample is maintained.
Damage to forests, such as broken or falling trees, has increased due to the increased intensity and frequency of abnormal climate events, such as strong winds and heavy rains. However, it is difficult to respond to them in advance based on prediction since structural defects such as cavities and bumps inside trees are difficult to identify with a visual inspection. Non-invasive sonic tomography (SoT) is a method of estimating internal defects while minimizing physical damage to trees. Although SoT is effective in diagnosing internal defects, its accuracy varies depending on the species. Therefore, it is necessary to analyze the reliability of its measurement results before applying it in the field. In this study, we measured internal defects in wood by cross-applying destructive resistance micro drilling on old Pinus densifloraSiebold & Zucc. and Ginkgo bilobaL., which are representative tree species in Korea, to verify the reliability of SoT and compared the evaluation results. The t-test for the mean values of the defect measurement between the two groups showed no statistically significant difference in pine trees and some difference in ginkgo trees. Linear regression analysis results showed a positive correlation with an increase in defects in SoT images when the defects in the drill resistance graph increased in both species.
Tae-Min Lee;Sung Tae Kim;Young-Taek Kim;Jiyoung Min
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.27
no.5
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pp.40-48
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2023
In this paper, a sensor-based monitoring system was established to analyze the long-term behavioral characteristics of the caisson quay wall, a representative structural type in port facilities. Data was collected over a period of approximately 10 months. Based on existing literature, anomalous behaviors of port facilities were classified, and a measurement system was selected to detect them. Monitoring systems were installed on-site to periodically collect data. The collected data was transmitted and stored on a server through LTE network. Considering the site conditions, inclinometers for measuring slope and crack meters for measuring spacing and settlement were installed. They were attached to two caissons for comparison between different caissons. The correlation among measured data, temperature, and tidal level was examined. The temperature dominated the spacing and settlement data. When the temperature changed by approximately 50 degrees, the spacing changed by 10 mm, the settlement by 2 mm, and the slope by 0.1 degrees. On the other hand, there was no clear relationship with tidal level, indicating a need for more in-depth analysis in the future. Based on the characteristics of these collected database, it will be possible to develop algorithms for detecting abnormal states in gravity-type quay walls. The acquisition and analysis of long-term data enable to evaluate the safety and usability of structures in the event of disasters and emergencies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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