The SSE-CMM model is how to verify the level of information protection as a process-centric information security products, systems and services to develop the ability to assess the organization's development. The CMM is a model for software developers the ability to assess the development of the entire organization, improving the model's maturity level measuring. However, this method of security engineering process improvement and the ability to asses s the individual rather than organizational level to evaluate the ability of the processes are stopped. In this research project based on their existing research information from the technical point of view is to define the maturity level of protection. How to diagnose an information security vulnerabilities, technical security system, verification, and implementation of technical security shall consist of diagnostic status. The proposed methodology, the scope of the work place and the current state of information systems at the level of vulnerability, status, information protection are implemented to assess the level of satisfaction and function. It is possible that measures to improve information security evaluation based on established reference model as a basis for improving information security by utilizing leverage.
The randomness and incipient nature of certain faults in reactor systems warrant a robust and dynamic detection mechanism. Existing models and methods for fault diagnosis using different mathematical/statistical inferences lack incipient and novel faults detection capability. To this end, we propose a fault diagnosis method that utilizes the flexibility of data-driven Support Vector Machine (SVM) for component-level fault diagnosis. The technique integrates separately-built, separately-trained, specialized SVM modules capable of component-level fault diagnosis into a coherent intelligent system, with each SVM module monitoring sub-units of the reactor coolant system. To evaluate the model, marginal faults selected from the failure mode and effect analysis (FMEA) are simulated in the steam generator and pressure boundary of the Chinese CNP300 PWR (Qinshan I NPP) reactor coolant system, using a best-estimate thermal-hydraulic code, RELAP5/SCDAP Mod4.0. Multiclass SVM model is trained with component level parameters that represent the steady state and selected faults in the components. For optimization purposes, we considered and compared the performances of different multiclass models in MATLAB, using different coding matrices, as well as different kernel functions on the representative data derived from the simulation of Qinshan I NPP. An optimum predictive model - the Error Correcting Output Code (ECOC) with TenaryComplete coding matrix - was obtained from experiments, and utilized to diagnose the incipient faults. Some of the important diagnostic results and heuristic model evaluation methods are presented in this paper.
To predict the rheological behaviours along with the compressive strength of self-compacting concrete that incorporates environmentally friendly ingredients as cement substitutes, a comparative evaluation of machine learning methods is conducted. To model four parameters, slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel time, as well as compressive strength at 28 days-a complete mix design dataset from available pieces of literature is gathered and used to construct the suggested machine learning standards, SVM, MARS, and Mp5-MT. Six input variables-the amount of binder, the percentage of SCMs, the proportion of water to the binder, the amount of fine and coarse aggregates, and the amount of superplasticizer are grouped in a particular pattern. For optimizing the hyper-parameters of the MARS model with the lowest possible prediction error, a gravitational search algorithm (GSA) is required. In terms of the correlation coefficient for modelling slump flow diameter, L-box ratio, V-funnel duration, and compressive strength, the prediction results showed that MARS combined with GSA could improve the accuracy of the solo MARS model with 1.35%, 11.1%, 2.3%, as well as 1.07%. By contrast, Mp5-MT often demonstrates greater identification capability and more accurate prediction in comparison to MARS-GSA, and it may be regarded as an efficient approach to forecasting the rheological behaviors and compressive strength of SCC in infrastructure practice.
The embedded software has been become more important than the hardware in mobile systems in ubiquitous society. The improvement models such as CMMI(Capability Maturity Model Integration) and SPICE(Software Process Improvement and Capability dEtermination) are used to improve the quality of software in general systems. Software process improvement is also necessary for mobile embedded software development to improve its quality. It is not easy to apply the general software improvement model to the mobile embedded software development due to the high cost effectiveness and heavy process. On the other hand, XP has the characteristics on focused communications with customers and iteration development. It is specially suitable for mobile embedded software development as depending on customer's frequent requirement changes and hardware attributes. In this paper, we propose a framework for development small process improvement based XP(eXtreme Programming)'s practice in order to accomplish CMMI level 2 or 3 in mobile embedded software development at the small organizations. We design and implement the Mobile Embedded Software Process Improvement System(MESPIS) to support process improvement. We also suggest the evaluation method for the mobile embedded software development process improvement framework with CMMI coverage check by comparing other process improvement model. In the future, we need to apply this proposed framework to real project for practical effectiveness and the real cases quantitative. It also include the enhance the functionality of MESPIS.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.12
no.3
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pp.140-149
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2011
The government introduced private infrastructure projects in order to reduce its financial burden by introducing private sectors efficiency and creativity and by utilizing their funds. Through revision, the act on the private investment of the infrastructure, many changes were made in the private investment system. The evaluation task to assess the project proposer's capability and to select a promoter is regarded as the most important process for fairness and transparency of the project. In this study, the improvement of project plan evaluation task of current private infrastructure projects is proposed based on the standard guideline for evaluation procedure of private infrastructure projects provided by Korea Development Institute. In addition, software program for evaluation procedure is made to improve the efficiency and enableconvenient evaluation task.
This paper presents an enhancement method of document restoration capability which is robust for security, loss, and contamination, It is based on two methods, that is, encryption and DnCNN(DeNoise Convolution Neural Network). In order to implement this encryption method, a mathematical model is applied as a spatial frequency transfer function used in optics of 2D image information. Then a method is proposed with optical interference patterns as encryption using spatial frequency transfer functions and using mathematical variables of spatial frequency transfer functions as ciphers. In addition, by applying the DnCNN method which is bsed on deep learning technique, the restoration capability is enhanced by removing noise. With an experimental evaluation, with 65% information loss, by applying Pre-Training DnCNN Deep Learning, the peak signal-to-noise ratio (PSNR) shows 11% or more superior in compared to that of the spatial frequency transfer function only. In addition, it is confirmed that the characteristic of CC(Correlation Coefficient) is enhanced by 16% or more.
This study was focusing on evaluating the protection of polyphosphate kinase (ppk) deleted and/or temperature-sensitive (ts) Salmonella Enteritidis (SE) as an attenuated vaccine in chickens. We constructed SEppk, SEts and SEppk::ts mutants and screened those mutants by growth capability in vitro, protection study in mice model and antibody response in chickens. Among the mutants, SEppk::ts-3 was selected because it showed higher growth capability, good protection against highly virulent SE in mice model, and good antibody response in chickens. SEppk::ts-3 also showed good protection against highly virulent SE isolate because it decreased colonization of virulent SE challenge strain in spleen, liver and cecum compared with the non-vaccinated control. The SEppk::ts-3 mutant showed cross-protection against S. Gallinarum (SG) challenge although the its cross-protection rate was a little lower than that of SG9R, a commercial vaccine against SG infection. To use for live attenuated vaccine in chickens, it should further be characterized.
Based on SPICE (Software Process Improvement and Capability dEtermination) evaluation model, SPIRE (Software Process Improvement in Regions of Europe) is developed and published as a process improvement model for small and medium size organizations. However, practical selection guidelines or mapping rules between business goals and software processes do not exist within SPIRE. This research aims to construct an objective reference mapping table between business goals and software processes, and to propose a process selection method using the mapping table. The mapping table is constructed by the convergence of domestic software process experts' opinions using Delphi techniques. In the suggested process selection method, target processes are selected using the intuition of project participants or project managers as well as the reference mapping table. The feasibility of the proposed selection method has been reviewed by applying to two small software companies. Using the reference mapping table, we could select key processes which were passed over by project managers.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.59
no.8
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pp.1456-1463
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2010
The safety critical systems in nuclear power plants should be designed to have a high level of fault tolerant capability because those systems are used for protection or mitigation of the postulated accidents of nuclear reactor. Due to increasing of the system complexity of the digital based system in nuclear fields, the reliability of the digital based systems without an auto-test or a self-diagnostic feature is generally lower than those of analog system. To overcome this problem, additional redundant architectures in each redundant channel and self-diagnostic features are commonly integrated into the digital safety systems. The self diagnostic function is a key factor for increasing fault tolerant capabilities in the digital based safety system. This paper presents an availability and safety evaluation model to analyze the effect to the system's fault tolerant capabilities depending on self-diagnostic features when the loss or erroneous behaviors of self-diagnostic function are expected to occur. The analysis result of the proposed model on the several modules of a safety platform shows that the improvement effect on unavailability of each module has generally become smaller than the result of usage of conventional models and the unavailability itself has changed significantly depending on the characteristics of failures or errors of self-diagnostic function.
Journal of the Korea Institute of Building Construction
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v.23
no.5
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pp.619-628
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2023
This study undertook a empirical analysis, delving into the association between the direct construction approach and the construction quality of general construction companies. The research hinged on corporate financial data to elucidate the premise that a reduced emphasis on direct construction approach by general construction companies correlates with a notable prevalence of building defects. Specifically, the analysis engaged with the top 100 construction companies based on their construction capability evaluation in 2022. This appraisal leveraged the Empirical Research Model(ERM) rooted in financial data-sets spanning 2017 to 2021. Findings underscored that as the ratio of direct construction approach diminishes, the incidence of building defects amplifies, signifying a consequential dip in construction quality. Moreover, the research reaffirmed that companies with elevated construction capability evaluations or larger organizational scales tend to register decreased defect rates. This study fortifies, from a theoretical perspective, the legislative imperatives championing direct construction approach, by empirically spotlighting the potential perils of over-reliance on subcontracting.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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