Threat hunting is defined as a process of proactively and iteratively searching through networks to detect and isolate advanced threats that evade existing security solutions. The main concept of threat hunting is to find out weak points and remedy them before actual cyber threat has occurred. And HMM(Hunting Maturity Matrix) is suggested to evolve hunting processes with five levels, therefore, CSOC(Cyber Security Operations Center) can refer HMM how to make them safer from complicated and organized cyber attacks. We are developing a system for cyber situation awareness system with pro-active threat hunting process called unMazeTM. With this unMaze, it can be upgraded CSOC's HMM level from initial level to basic level. CSOC with unMaze do threat hunting process not only detecting existing cyber equipment post-actively, but also proactively detecting cyber threat by fusing and analyzing cyber asset data and threat intelligence.
본 연구의 목적은 다시마투여와 운동트레이닝이 흰쥐의 혈당과 지질성분에 미치는 영향을 규명하기 위함이다. 4주령의 수켯 쥐 27마리를 대조군(C, n=9), 다시마투여군(D, n=9)과 다시마투여와 운동트레이닝군(D+T, n=9)으로 나누었다. 운동트레이닝은 6주간 1주일에 5회, 30분간 트레드밀위에서 실시하였다. 혈당(C:$175.9{\pm}47.5$, D:$173.9{\pm}34.0$, D+T:$165.0{\pm}38.0\;mg/dl$)과 중성지질(C:$251.1{\pm}91.8$, D:$215.0{\pm}90.0$, D+T:$200.0{\pm}89.3$)의 집단 간의 차이는 존재하지 않았다. 콜레스테롤수치는 D+T군($81.8{\pm}11.2$)이 다른 두집단에 비해 낮았다(C:$103.0{\pm}13.5$, D:$102.1{\pm}14.5$). HDL-C의 수치는 D+T군($40.9{\pm}9.7$)이 상대적으로 다른 두집단에 비해 높았다(C:$32.6{\pm}3.8$, D:$31.7{\pm}7.3$). D군($98.0{\pm}41.0$)의 LDL-C수치는 통계적으로 C군($114.5{\pm}41.8$)보다 낮았으며, D+T군($91.2{\pm}41.7$)보다 높았다. 결론적으로, 다시마투여와 운동트레이닝은 혈중지질에 긍정적인 효과를 가져왔다.
Suppose that D is a $C^*$-discrete quantum group and $D_0$ a discrete quantum group associated with D. If there exists a continuous action of D on an operator algebra L(H) so that L(H) becomes a D-module algebra, and if the inner product on the Hilbert space H is D-invariant, there is a unique $C^*$-representation $\theta$ of D associated with the action. The fixed-point subspace under the action of D is a Von Neumann algebra, and furthermore, it is the commutant of $\theta$(D) in L(H).
Let C[C, D] and $S^{*}[C,\;D]$ denote the classes of functions g, g(0)=1-g'(0)0=0, analytic in the unit disc E such that $\frac{(zg{\prime}(z)){\prime}}{g{\prime}(z)}$ and $\frac{zg{\prime}(z)}{g(z)}$ are subordinate to $\frac{1+Cz}{1+Dz{\prime}}$$z{\in}E$, respectively. In this paper, the classes K[A,B;C,D] and $C^{*}[A,B;C,D]$, $-1{\leq}B<A{\leq}1$; $-1{\leq}D<C{\leq}1$, are defined. The functions in these classes are close-to-convex. Using the properties of convolution operators, we deal with some problems for our classes.
감광성 BCB를 사용한 MCM-D기판에 신뢰성있는 비아형성을 위하여 BCB의 공정 특성과 C2F6를 사용한 플라즈마 cleaning 영향을 분석하였다. 절연막, 금속배선재료로 각각 감광성 BCB, Cu를 사용하여 MCM-D 기판을 제작 분석한 결과 BCB는 soft bake 후 초기 두께의 50%정도 두께 손실이 있었으며 해상도는 15um이었다. BCB층에 비아 형성후 C2F6 가스로 플라즈마 cleaning 하고 AES로 비아표면을 분석한 결과 유기물 C는 검출되지 않은 반면 플라즈마 cleaning을 하지 않은 비아를 분석한 결과 유기물 성분의 C가 많이 검출되었 고 Ar 스퍼터에 의해서도 완전히 제거되지 않았다. 따라서 감광성 BCB를 절연막으로 사용 한 MCM-D 기판 제작공정에서 비아 형성후 C2F6를 이용한 플라즈마 cleaning의 필요성을 확인하였다.
Extraction is the most important and tedious step to determine water-soluble vitamin C in water-insoluble chewing gum. For the rapid determination of vitamin C in chewing gum, a new method of dispersion in tetrahydrofuran(THF) was performed. Vitamin C was easily extracted from gum base using THF The content of vitamin C in chewing gum was rapidly quantified with high reliability by an enzymatic method using a chewing gum sample dispersed in tetrahydrofuran.
3-아미노프로필메톡시 실란을 처리한 반응성 있는 유리표면 위에 "LbL" 방법을 사용하여 $\alpha$-D-만노실 풀러렌[$C_{60}$]-금 나노입자를 자기조립 하였다. 표면 처리한 유리막을 $\alpha$-D-만노실 풀러렌[$C_{60}$]과 헥산 티올레이트/아미노 티오페녹사이드-금나노입자를 포함하고 있는 용액속에 교대로 담그었다. $\alpha$-D-만노실 풀러렌[$C_{60}$] -금 나노입자 필름을 시간에 따라 다중성(5층)막으로 제조하였다. 자외선-가시광선 분광기를 사용한 자기조립 나노입자 필름의 분석은 530 nm 일 때 금 나노입자의 표면 플라스몬 밴드로 인해 다중성(5층)막이 형성되는 것을 보여주었다.
본 연구에서는 유역의 배수구조를 지표면과 하천으로 구분하여 확산-유추 지형학적 순간단위도의 최적 매개변수를 산정하였다. 모형의 매개변수는 지표면과 하천 각각의 유속($u_c$, $u_h$) 및 확산계수($D_c$, $D_h$)로 구성하였다. 대상유역은 보청천 유역의 탄부 소유역을 선정하였으며, 대상유역의 하천망은 Strahler 차수법칙에 의해 4차 하천으로 분류되었다. 최적화 기법은 SCE-UA을 적용하였으며, 추정된 최적 매개변수는 다음과 같다; $u_c$ : 0.589 m/s, $u_h$ : 0.021 m/s, $D_c$ : $34.469m^2/s$, $D_h$ : $0.1333m^2/s$. 추정된 매개변수의 검증결과 평균 첨두유량 오차는 약 11 %, 첨두시간 오차는 0.3 hr로 양호하게 나타났다. 또한 매개변수들의 변동성을 살펴본 결과 하천확산계수($D_c$)는 수문응답함수에 큰 영향을 미치지 못함을 알 수 있었으며, 향후에는 이러한 결과들을 고려함으로서 모형을 좀 더 간편화할 수 있을 것으로 기대된다.
Different versions of the boundary Schwarz lemma for the 𝒩 (𝜌) class are discussed in this study. Also, for the function g(z) = z+b2z2+b3z3+... defined in the unit disc D such that g ∈ 𝒩 (𝜌), we estimate a modulus of the angular derivative of g(z) function at the boundary point 1 ∈ 𝜕D with g'(1) = 1 + 𝜎 (1 - 𝜌), where ${\rho}={\frac{1}{n}}{\sum\limits_{i=1}^{n}}g(c_i)={\frac{g^{\prime}(c_1)+g^{\prime}(c_2)+{\ldots}+g^{\prime}(c_n)}{n}}{\in}g^{\prime}(D)$ and 𝜌≠1, 𝜎 > 1 and c1, c2, ..., cn ∈ 𝜕D. That is, we shall give an estimate below |g"(1)| according to the first nonzero Taylor coefficient of about two zeros, namely z = 0 and z ≠ 0. Estimating is made by using the arithmetic average of n different derivatives g'(c1), g'(c2), ..., g'(cn).
The gene product of dctD (DctD) activates transcription from the dctA promoter regulatory region by the $\sigma^{54}$ -holoenzyme form ofRNA polymerase ($E\sigma^{54}$ ) in Rhizobium meliloti and R. leguminosarum. The Escherichia coli integration host factor (IHF) stimulated DctD-mediated activation from the dctA promoter regulatory region of R. leguminosarum but not R. meliloti. In the absence of UAS, IHF inhibited DctD-mediated activation from both of these promoter regulatory regions. IHF also inhibited activation from R. leguminosarum dctA by nitrogen regulatory protein C (NtrC), another activator of $E\sigma^{54}$ but not by one which lacks a specific binding site in this promoter regulatory region. IHF, however, stimulated NtrC-mediated activation from the R. meliloti dctA promoter. Upon removal of the UAS, IHF inhibited NtrC-mediated transcription activation from the R. meliloti dctA promoter regulatory region. These data suggest that IHF likely faciliates productive contacts between the activators NtrC or DctD and $E\sigma^{54}$ to stimulate activation from dctA promoter.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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