International Journal of Advanced Culture Technology
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제11권4호
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pp.42-47
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2023
The majority of research on Automated Writing Evaluation (AWE) programs has focused primarily on Grammarly, whereas QuillBot and its use in English as a Foreign Language (EFL) classrooms remains limitedly explored. This study examined the effectiveness of using QuillBot on the writing quality of college students. A total of 26 participants took pre- and post-writing tests, and four analytical tools were applied to assess their writing quality in terms of syntactic complexity, lexical diversity, lexical richness, and readability. Results of the syntactic complexity analysis across the four indices demonstrates that the syntactic complexity of EFL writing increased significantly, and substantial differences were observed in lexical richness and readability. These results suggest that QuillBot can compensate for the drawbacks of Grammarly and assist EFL writers in improving their overall writing quality.
The 4th International Conference on Construction Engineering and Project Management Organized by the University of New South Wales
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pp.330-334
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2011
Build-operate-transfer (BOT) projects are privatized infrastructure undertakings that face long-term investment risks and uncertainties. To ensure these projects can be completed on time and operated according to performance specifications, governments usually require BOT concessionaires to furnish performance bonds as a security. However, in order to attract investment, governments often provide abandonment rights for concessionaires to deal with investment risks and uncertainties. In the context of real options, these abandonment rights will increase project value, but the furnish of performance bonds will reduce this value. Currently in the BOT context, there is no real option model that can handle explicitly the impact of performance bonds on project value. In this paper, a real option valuation model is derived to deal with this important issue. The Taiwan high-speed rail project is used as a case study to show the applicability of the proposed model.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권11호
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pp.2866-2879
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2012
Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. Previous studies on game bot detection have proposed many methods to find out discriminable behaviors of bots from humans based on the fact that a bot's playing pattern is different from that of a human. In this paper, we look at the chatting data that reflects gamers' communication patterns and propose a communication pattern analysis framework for online game bot detection. In massive multi-user online role playing games (MMORPGs), game bots use chatting message in a different way from normal users. We derive four features; a network feature, a descriptive feature, a diversity feature and a text feature. To measure the diversity of communication patterns, we propose lightly summarized indices, which are computationally inexpensive and intuitive. For text features, we derive lexical, syntactic and semantic features from chatting contents using text mining techniques. To build the learning model for game bot detection, we test and compare three classification models: the random forest, logistic regression and lazy learning. We apply the proposed framework to AION operated by NCsoft, a leading online game company in Korea. As a result of our experiments, we found that the random forest outperforms the logistic regression and lazy learning. The model that employs the entire feature sets gives the highest performance with a precision value of 0.893 and a recall value of 0.965.
온라인 게임 산업이 급격히 성장함에 따라 경제적 이득을 목적으로 한 악성 행위가 증가되고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 내 악성 행위 중 높은 비중을 차지하는 게임 봇 탐지를 위한 모티베이션 기반 ERG 이론을 적용한 탐지 방법을 제안한다. 기존에 연구된 행위 기반 탐지 기법들이 특정 행위들을 특성치로 선정하여 분석하였다면, 본 논문에서는 모티베이션 이론을 적용하여 행위 분석을 수행하였다. 실제 MMORPG의 데이터를 분석하여 본 결과, 온라인 게임 내에서도 정상 사용자는 실제 세계와 마찬가지로 모티베이션과 관련된 ERG 이론이 잘 적용되는 것을 확인하였다. 반면에, 게임 봇은 정상 사용자와 다르게 특정 목적을 위한 행동 패턴이 나타나기 때문에 모티베이션 이론을 적용하여 탐지할 경우 정상 사용자와는 다른 행동 패턴을 보이는 것을 발견하였다. 이를 통해 ERG 이론을 적용한 봇 탐지 방법을 국내 7위의 규모의 게임에 적용하여 봇 제재 리스트와 교차 분석한 결과, 99.74% 의 정확도로 정상 사용자와 봇을 분류할 수 있었다.
악성봇은 DDoS 공격, 스팸메일 발송 등 다양한 악성행위를 하는 웜/바이러스 이다. 이러한 악성봇의 악성행위를 차단 하기 위하여 국내외 많은 기관에서 노력을 기울이고 있다. 국내에서도 악성봇 DNS 싱크홀을 구축하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단하고 있고, 일본에서도 CCC(Cyber Clean Center) 구축을 통하여 악성봇 감염 PC를 치료하고 있다. 그러나 악성봇 DNS 싱크홀은 감염 PC를 근본적으로 치료하지 못한다는 단점이 있고, CCC 또한 감염이 확인된 PC 중 30%만 치료가 되고 있는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 기존 기법들의 단점을 보완하고 장점을 취하여 악성봇에 의한 악성행위를 차단함과 동시에 근본적인 치료도 병행하는 방식으로 새로운 악성봇 치료기법을 제안 하였다.
중국은 지난 20년간 급속한 도시화와 산업화를 경험하면서 빠른 물수요 증가와 심각한 수질오염문제가 발생하였고 이를 해결하기 위한 효율적 물관리 방식의 도입이 절실하였다. 중앙 정부는 해결 방안 중 하나로 1995년 외국인 투자 활성화를 위해 "BOT(Build-Operate-Transfer) 통지"를 공표하고 청두 제6정수장 BOT 시범사업을 실시하였다. 또한 2002년 정부가 해외투자자/운영자의 관망분야 참여를 허용하면서 해외자본/기술 유입이 더욱 가속화 되었다. 현재 중국에서는 다양한 형태의 BOT 사업을 포함한 각종 민관협력사업(PPP)이 진행되고 있으나 현재까지의 연구 범위는 1개의 시범사업을 포함한 BOT모델 사업에 대한 위험요인 및 성공요인 도출에 제한되었다. 본 연구는 기존의 연구 한계를 극복하여 중국 PPP 프로젝트 데이터를 취합하고 주요 PPP 유형 및 사례분석을 실시하여 위험과 성공요인 및 대처방안을 도출하였다. 본 연구결과 중국 수처리 시장에서 다국적 물 기업은 외부 사업 환경의 변화에 능동적으로 대처하여 다양한 유형의 PPP 사업을 전개하고 있고 그런 유형은 지속가능한 사업모델로 자리매김하고 있다. 본 연구는 여기에서 논의한 다양한 유형별 성공 및 위험 요인들이 국내기업의 향후 중국 수처리 시장 진출에 유익한 정보로 활용되기를 기대한다.
목적 : 본 연구의 목적은 국내 외 감각통합기능의 실행능력을 측정하는 평가도구에 대한 체계적 고찰을 통해 정상아동의 수행 평균이나 범위를 제시하고자 하였다. 연구방법 : Medline, PubMed, Ovid, Eric, 국회도서관, 국가과학기술정보센터, Kiss(한국학술정보), RISS(학술연구정보서비스), 구글 검색 엔진을 이용하여 감각통합이론의 틀을 바탕으로 한 실행능력 평가도구명을 검색하였다. 대상논문은 2000년 1월부터 2011년 4월까지 출판된 학위논문, 학회지, 저널이었다. 결과 : 총 24개의 논문이 검색되었고, 사용된 평가도구는 Bruinink-Oseretsky Test of Motor Proficiency (BOTMP), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Short Form (BOT-SF), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Second Edition (BOT-2), Bruininks-Oseretsky Test of Motor Proficiency, Second Edition, Short Form (BOT-2-SF), Clinical Observations of Motor and Postural Skills (COMPS), Motor Assessment Battery for Children (MABC), Clinical Test of Sensory Interaction with Balance (CTSIB), Sensory Integration and Praxis Test (SIPT) 소항목이었다. BOTMP-SF에서 그리스와 미국아동의 수행을 비교한 결과, '달리기 속도 및 민첩성', '카드분류하기', '점찍기' 항목에서 큰 수행의 차이를 보였다. BOT-2의 한국아동의 수행결과는 8개 소항목에서 모두 평균과 평균이상의 결과를 보였으며 BOT-2-SF의 인도아동의 수행결과는 연령이 증가할수록 모든 항목의 수행도가 높아짐을 보였다. 영국, 캐나다, 한국 아동이 수행한 COMPS에서는 세 나라 평균이 모두 정상범주에 있었고 특히, 한국아동의 평균 수행점수가 캐나다 아동에 비해 높았다. 결론 : 본 연구에서 제시하는 국내 외 정상 아동의 수행 결과는 임상의 평가 대상이 되는 장애아동의 실행능력 수행을 비교하는데 기준을 제시할 것이다.
온라인 게임 봇은 이미 수 많은 방식을 통해 사람들에게 알려져 왔으며, 사용자의 게임 흥미 저하, 게임 내 경제 순환 파괴, 게임 컨텐츠 및 수명 단축 등 많은 문제점을 야기한다. 정상적이지 않은 게임 봇 운영을 방치하는 것은 장기적으로 게임 제작사와 게임 플레이어에게 모두 악영향을 미치게 되므로 이에 대한 탐지 및 제재는 필수가 되었다. 하지만 제재 단계에서 생기는 오인 제재의 딜레마를 피하기 쉽지 않다. 게임사 측에서 유저를 제재하기 위해서는 객관적인 분석 지표인 로그를 가지고 제재 여부를 판단해야 하며, 로그에서 추출한 정보를 근거로 확보해야 한다. 본 연구에서는 탐지 대상 기간의 로그에 대하여 이를 일일 단위로 나누어서 게임봇 유저 판별을 수행할 것이다. 일일 단위 탐지를 위해 탐지 기간을 하루 단위로 나누어 해당 일자에 대한 게임봇 여부를 우선 판별하고, 이후 최종 결과를 판단하였다. 제안한 방법론을 통해 일반 유저 스타일과 게임봇 유저 스타일이 섞여 있는 경우를 쉽게 탐지해 낼 수 있을 것이다. 본 논문에서 제안한 방법론으로 테스트한 결과, 분류 정확도를 확인할 수 있는 지표 중 하나인 F1-score가 0.898에서 0.945로 향상되었다.
유행처럼 시도하던 DDoS 공격, 특정 목적을 위한 트로이 목마, 스팸메일을 통한 악성코드 유포, 개인 정보 유출 등 악의적인 공격들이 공격자에 의해 조종당하는 Bot에 의해 쉽게 이루어지고 있으며, 특별한 해결방안이 있는 것도 아니다. 이러한 Bot들이 공격자를 통해서가 아닌 자체적으로 P2P 네트워크를 자가 형성하여 공격한다면 탐지는 더욱 어려워지게 된다. 이와 같은 자가 형성에 대응한 효율적인 방어책을 로컬 시스템 간의 네트워크 모니터링 에이전트를 도입하여 해결하고, 에이전트들이 자가 형성하여 실시간으로 Bot에 대한 정보를 공유하고, 이 정보를 기반으로 시스템을 감시하여 Bot을 탐지하는 방어책에 대해 본 논문에서 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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