The Pandemic crisis caused by COVID-19 has raised awareness of the importance of supply chain risk management, such as the control of movement between countries and the simultaneous manufacturing paralysis in the world. Effective risk management within the supply chain of the company is a core competency in the global environment. Therefore, this study quantitatively analyzed the perspective of domestic large corporations and small and medium enterprises (SMEs) by using the hierarchical analysis method (AHP) to identify the factors that should be considered as the priority when establishing supply chain risk management plans for large and small business employees. In order to conduct the study, a survey was conducted on large corporations and small and medium enterprises in Gyeongnam and Busan, and AHP analysis was conducted using Microsoft 365 excel program. In addition, Mann-Whitney U test (independent sample-nonparametric test) was conducted using SPSS/18 version of statistical package program for comparative analysis between groups. As a result, the priority was highly evaluated in the order of financial ability, competitiveness, disaster in the overall priority evaluation. There were statistically significant differences in internal risk and strategic decision making of supply chain between groups. This suggests that fandemics such as COVID-19 can not be predicted, but strategic responses are needed to utilize opportunities expressed in the crisis through supply chain risk management and to increase the competitive advantage of domestic companies even in the crisis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권4호
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pp.1887-1898
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2018
In this paper, a method to classify insider threat activity is introduced. The internal threats help detecting anomalous activity in the procedure performed by the user in an organization. When an anomalous value deviating from the overall behavior is displayed, we consider it as an inside threat for classification as an inside intimidator. To solve the situation, Markov Chain Model is employed. The Markov Chain Model shows the next state value through an arbitrary variable affected by the previous event. Similarly, the current activity can also be predicted based on the previous activity for the insider threat activity. A method was studied where the change items for such state are defined by a transition probability, and classified as detection of anomaly of the inside threat through values for a probability variable. We use the properties of the Markov chains to list the behavior of the user over time and to classify which state they belong to. Sequential data sets were generated according to the influence of n occurrences of Markov attribute and classified by machine learning algorithm. In the experiment, only 15% of the Cert: insider threat dataset was applied, and the result was 97% accuracy except for NaiveBayes. As a result of our research, it was confirmed that the Markov Chain Model can classify insider threats and can be fully utilized for user behavior classification.
Journal of information and communication convergence engineering
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제13권4호
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pp.235-240
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2015
A decimation chain for multi-standard reconfigurable radios is presented for 900-MHz and 1,900-MHz dual-band cellular standards with a data interpolator based on the Lagrange method for adjusting the variable data rate to a fixed data rate appropriate for each standard. The two proposed configurations are analyzed and compared to provide insight into aliasing and the signal bandwidth by means of a newly introduced measure called interpolation error. The average interpolation error is reduced as the ratio of the sampling frequency to the signal BW is increased. The decimation chain and the multi-rate analog-to-digital converter are simulated to compute the interpolation error and the output signal-to-noise ratio. Further, a method to operate the above-mentioned chain under a compressed mode of operation is proposed in order to guarantee continuous packet connectivity for inter-radio-access technologies. The presented decimation chain can be applied to LTE, WCDMA, GSM multi-mode multi-band digital front-end which will ultimately lead to the software-defined radio.
Edwardsiella tarda로 면역한 닭의 난황항체 (IgY) 정제 방법을 비교하였다. Anti-E. tarda IgY의 정제는 PEG법, chloroform-PEG법, ammonium sulfate법과 정제 kit를 사용한 4가지 다른 방법으로 실시하였다. 정제된 IgY는 64 kDa의 heavy chain과 27 kDa의 light chain을 나타내었다. E. tarda로 면역된 IgY는 면역되지 않은 대조 IgY 보다 높은 ELISA가와 응집항체가를 나타내었으며, 정제된 IgY는 western blotting에서 anti-E. tarda 토끼혈청과 유사한 E.tarda 단백질을 인식하였다. PEG법과 ammonium sulfate법에 의해 정제된 IgY는 응집항체가가 1:512, chloroform-PEG법과 정제 kit에 의해 정제된 IgY는 1:128을 나타내었으며, PEG법이 IgY를 정제하기 위한 가장 빠른 방법이었다. 이 연구의 결과로 PEG법이 IgY의 생물학적 활성을 유지함과 더불어 신속하고 효과적인 정제방법임을 알 수 있었다.
In a traditional hierarchical inventory system, direct orders are the only information for inventory management that is exchanged between the firms involved. But due to the rapid development of modern information technology, it becomes possible for the firms to share more information in real time, e.g. demand and inventory status data. And so the term Supply Chain has emerged because it is seen as an important source of competitive advantage. Now it is possible to challenge traditional approaches to inventory management. In the past, one of the de-facto assumptions for inventory management was that the demand pattern follows a specific distribution function. However, it is undesirable to apply this assumption in real situations because the demand information in the supply chain tends to be distorted due to the bullwhip effect in a supply chain. To overcome this weakness, we propose a new solution method using NN (Neural Network). Our method proceeds in three steps. First, we find the patterns of optimal reorder points by analyzing past data. Second. train the NN using these pattern data and finally decide the reorder point. Using simulation experiment, we show that the proposed solution method gives better result than that of traditional research.
In the current paper, we propose a new modeling algorithm to analyze the coupling between an incident electromagnetic field (EMF) and a twisted conducting line, which is a kind of non-uniform line. Typically, analysis of external field coupling to a uniform transmission line (TL) is implemented by the Baum-Liu-Tesche (BLT) equation so that the induced load responses can be obtained. However, it is difficult to apply this method to the analysis of a twisted conducting line. To overcome this limitation, we used a chain matrix composed of ABCD parameters. The proposed algorithm expands the dimension of the previous chain matrix to consider the EMF coupling effectiveness of each twisted pair, which is then applied to multi-conductor transmission line (MTL) theory. In addition, we included a comparative study that involves the results of each method applied in the conventional BLT equation and new proposed algorithm in the uniform two-wire TL case to verify the proposed method.
Evaluation of the collaboration of the upstream and downstream enterprises in the manufacturing supply chain is important to improve their synergistic effect. From the supply chain perspective, this study establishes the evaluation model of the manufacturing enterprise collaboration on the basis of fuzzy entropy according to synergistic theory. Downstream enterprises carry out coordinated capital, business, and information flows as subsystems and research enterprises as composite systems. From the three subsystems, the collaboration evaluation index is selected as the order parameter. The compound fuzzy matter-element matrix is established by using its improved algorithm. Subordinate membership and standard deviation fuzzy matter-element matrixes are constructed. Index weight is determined using the entropy weight method. The closeness of each matter element is then calculated. Through a representative of the home appliance industry, namely, Gree Electric Appliances Inc. of Zhuhai, empirical analysis of data in 2011-2017 from the company and its upstream and downstream enterprise collaboration shows a good trend, but the coordinated development has not reached stability. Gree Electric Appliances Inc. of Zhuhai need to strengthen the synergy with upstream and downstream enterprises in terms of cash, business, and information flows to enhance competitiveness. Experimental results show that this method can provide precise suggestions for enterprises, improve the degree of collaboration, and accelerate the development and upgrading of the manufacturing industry.
Background: Methods for exercising serratus anterior (SA) and upper trapezius (UT) muscles are important for the recovery of patients with various shoulder disorders, yet the efficacy of closed or open kinetic chain exercises have not yet been evaluated. Objects: The purpose of this study was to compare the activation of the SA and UT muscles during scapular protraction considering both closed and open kinetic chain exercises. Methods: Thirty subjects were randomly divided into experimental groups (closed kinetic chain exercise) and control groups (open kinetic chain exercise) in which scapular protraction was performed at $90^{\circ}$ or $125^{\circ}$ shoulder flexion. Electromyographic activity data were collected from the SA and UT muscles per position and exercise method. Results: Separate mixed 2-way analysis of variance showed significant differences in the activation of the SA (F1,28=6.447, p=.017) and the UT (F1,28=35.450, p=.001) muscles between the groups at $90^{\circ}$ and $125^{\circ}$ shoulder flexion. Also, the SA/UT ratio measures at $90^{\circ}$ and $125^{\circ}$ shoulder flexion significantly differed between the groups (F1,28=15.457, p=.001). That is, the closed chain exercise was more effective than open chain exercise for strengthening the SA muscle and controlling the UT muscle, $125^{\circ}$ of shoulder joint was more effective than $90^{\circ}$. Conclusion: The findings suggest that scapular protraction with shoulder $125^{\circ}$ flexion at the closed kinetic chain exercise may be more effective in increasing SA muscle activation and decreasing UT muscle activation as well as increasing the SA/UT ratio than open kinetic chain exercise.
This paper proposes the enhanced faulty node detection scheme with hybrid algorithm using Markov-chain model on BCH (Bose-Chaudhuri-Hocquenghem) code in naval distributed control networked systems. The probabilistic model-driven approach, on Markov-chain model, in this paper uses the faulty weighting interval factors, which are based on the BCH code. In this scheme, the master node examines each slave-nodes continuously using three defined states : Good, Warning, Bad-state. These states change using the probabilistic calculation method. This method can improve the performance of detecting the faulty state node more efficiently. Simulation results show that the proposed method can improve the accuracy in faulty node detection scheme for real-time naval distributed control networked systems.
This paper presents a computer method for the dynamic analysis of a system of rigid bodies in plane motion. The formulation rests upon the idea of replacing a rigid body by a dynamically equivalent constrained system of particles. Newton's second law is applied to study the motion of the resulting system of particles without introducing any rotational coordinates. A velocity transformation is used to transform the equations of motion to a reduced set. For an open-chain, this process automatically eliminates all of the non-working constraint forces and leads to an efficient integration of the equations of motion. For a closed-chain, suitable joints should be cut and few cut-joints constraint equations should be included. An example of a closed-chain is used to demonstrate the generality and efficiency of the proposed method.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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