Juliano Rizzo and Thai Duong, the authors of the BEAST attack [11, 12] on SSL, have proposed a new attack named CRIME [13] which is Compression Ratio Info-leak Made Easy. The CRIME exploits how data compression and encryption interact to discover secret information about the underlying encrypted data. Repeating this method allows an attacker to eventually decrypt the data and recover HTTP session cookies. This security weakness targets in SPDY and SSL/TLS compression. The attack becomes effective because the attacker is enable to choose different input data and observe the length of the encrypted data that comes out. Since Transport Layer Security (TLS) ensures integrity of data transmitted between two parties (server and client) and provides strong authentication for both parties, in the last few years, it has a wide range of attacks on SSL/TLS which have exploited various features in the TLS mechanism. In this paper, we will discuss about the CRIME and other versions of SSL/TLS attacks along with countermeasures, implementations. We also present direction for SSL/TLS attacks resistance in practice.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.9
no.3
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pp.233-241
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2012
Architecture framework (AF) is a guideline to define components needed to develop and operate enterprise architecture (EA), and to define relationships among the components. There are many architecture frameworks to operate EA of governments and businesses such as Zachman framework, DoDAF, TOGAF, FEAF, and TEAF. DoDAF is the most representative AF to support the development of the EA in the military domain. DoDAF is composed of eight viewpoints and 40 views that are affiliated with the viewpoints. To develop an AF for a specific goal, system architects decide a set of views. Furthermore, they determine data that are needed for a view modeling. However, views and data in DoDAF are structurally inter-related explicitly and/or implicitly. So, developing an AF for a specific goal is going to be a project to be carried out over a long haul. To reduce the burden of its development, in this paper, we develop ONT-SAF (Ontology for DoDAF) that can infer inter-relationships like referential and transitive relationships and the sequences among the views. Furthermore, to promote reusability and consistency of the views and the data within an AF, we adopt the view-data separation strategy. ONT-DAT contains classes like 'viewpoint', 'view', 'data', 'expression method', and 'reference model', and 11 properties including 'hasView.' To prove the effectiveness of ONT-SAF, we perform a case study.
High population density in deltaic settings, especially in Asia, tends to increase and causes coastal flood risk because of lower elevations and significant subsidence. Large flood annually causes numerous deaths and huge economic losses. In this paper, an innovative technology of spatial satellite imagery has been used as tool to analyze the socio-economic flood-related damage in Mekong river basin. The relationship between nightlight intensity and flood damages has been determined for the period of 1992-2013 with a spatial resolution of 30 arc sec ($0.0083^{\circ}$), which is nearly one kilometer at the equator. Flow path distance was calculated to identify the distance of each cell to river network and to examine how nightlight intensity correlate to the area close to and far from river network. Statistical analysis results highlight the significant correlation between nocturnal luminosity intensity and flood-related damages in countries along the Mekong river (i.e., Cambodia, China, Lao PDR, Thailand, and Vietnam). This result reveals that the areas close to the river network correspond to high human distribution and causes huge damage during flooding. The result may provide key information to the region with respect to decisions, attentions, and mitigation strategies.
Saturated fatty acids contribute to β-cell dysfunction in the onset of type 2 diabetes mellitus. Cellular responses to lipotoxicity include oxidative stress, endoplasmic reticulum (ER) stress, and blockage of autophagy. Palmitate induces ER Ca2+ depletion followed by notable store-operated Ca2+ entry. Subsequent elevation of cytosolic Ca2+ can activate undesirable signaling pathways culminating in cell death. Mitochondrial Ca2+ uniporter (MCU) is the major route for Ca2+ uptake into the matrix and couples metabolism with insulin secretion. However, it has been unclear whether mitochondrial Ca2+ uptake plays a protective role or contributes to lipotoxicity. Here, we observed palmitate upregulated MCU protein expression in a mouse clonal β-cell, MIN6, under normal glucose, but not high glucose medium. Palmitate elevated baseline cytosolic Ca2+ concentration ([Ca2+]i) and reduced depolarization-triggered Ca2+ influx likely due to the inactivation of voltage-gated Ca2+ channels (VGCCs). Targeted reduction of MCU expression using RNA interference abolished mitochondrial superoxide production but exacerbated palmitate-induced [Ca2+]i overload. Consequently, MCU knockdown aggravated blockage of autophagic degradation. In contrast, co-treatment with verapamil, a VGCC inhibitor, prevented palmitate-induced basal [Ca2+]i elevation and defective [Ca2+]i transients. Extracellular Ca2+ chelation as well as VGCC inhibitors effectively rescued autophagy defects and cytotoxicity. These observations suggest enhanced mitochondrial Ca2+ uptake via MCU upregulation is a mechanism by which pancreatic β-cells are able to alleviate cytosolic Ca2+ overload and its detrimental consequences.
Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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2015.05a
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pp.128-128
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2015
본 연구는 공적개발원조 사업 중 하나로 개발도상국의 실무자 및 정책결정자의 물 관련 재해위험경감 역량 강화를 위한 교육 훈련 프로그램을 검토하고 개발하는데 목적이 있다. 특히, 물 관련 재해에 대한 구조적, 비구조적 대응방식을 균형있게 논의하고 지방정부 및 관련기관과의 협력, 지역사회기반의 재해경감정책 등 새로운 대응방식관련 교육 프로그램을 검토한다. 2000년-2006년 기간 Emergency Disasters Database (EM-DAT)에 기록된 전 세계 2,163건의 물 관련 재해는 총 29만 명 이상의 인명피해와 4,220억 달러의 재산피해를 초래하였다. 이런 재해는 개발도상국이나 선진국 모두에게 치명적이지만 특히 재해대응역량이 부족한 개발도상국에 막대한 손실을 초래하여 국가개발과 존망에 큰 위협이 되고 있다. 그럼에도 불구하고 대부분의 개발도상국은 재해관리를 간과하여 빈곤의 악순환에서 벗어나지 못하고 있는 실정이다. 본 연구는 2005년 효고행동강령(Hyogo Framework for Action: HFA)의 기본원칙, 2011년 중간평가 검토, 2015년 이후 제시될 새로운 재해위험경감 정책의 틀 속에서 재해위험경감 교육 프로그램을 연구하고자 한다. 이를 위하여 개발도상국 공무원을 대상으로 공적개발원조 프로그램을 운영한 천안의 중앙민방위방재교육원과 일본 고베시의 JICA 등을 방문하여 물 관련 재해 대응의 실질적 개선방향을 모색하였다. 물 관련 재해대응을 위한 교육 프로그램 대상은 실무자와 정책결정자로 설정하고 예방/대비/대응/복구의 유형에 따른 교육과정을 검토한다. 재해 대응 역량강화를 위하여 댐이나 제방 등 홍수위험관리기술과 같은 구조적 방식뿐만 아니라 근본적인 재해위험경감을 위한 홍수위험도 분석과 관리, 도시홍수위험경감계획, 관련 법규제정, 지역홍수위험경감과 민관협력 등과 같은 비구조적 방식에 대한 교육도 포함한다. 이런 측면에서 한국의 경제발전 경험과 물 관련 재해관리 경험을 정책, 사업, 사례와 연관시켜 교육을 진행하고 장단점 비교를 통하여 개발도상국 현지에 적합한 모델을 모색한다. 또한 재해발생시 피해규모를 최소화하게 하는 초동대응을 위해서 행정뿐만 아니라 지역, 시민, 기업 등 다양한 이해 당사자와 주체가 참여하는 종합대책교육을 포함한다. 사회경제발전의 지속을 위해서는 재해에 대한 관리가 매우 중요하다. 특히 인간의 삶에 너무도 익숙하지만 홍수, 가뭄 등으로 치명적인 피해를 야기하는 물 관련 재해에 대응하기 위해서는 물 관리와 관련 재해에 대한 전반적인 이해가 필수적이다. 따라서 한국의 물 관리 경험에 기초한 재해위험경감 교육과 훈련은 개발도상국의 효과적인 재해관리를 가능하게 할 것이다.
In this study, TiC/steel metal matrix composites were fabricated by powder metallurgy process using Fealloy powders with 3 wt.% Cr and 10 wt.% Cr, respectively, as matrix material. Subsequently, the composite samples were heat treated by the annealing and quenching-tempering(Q-T), respectively, to understand the effect of heat treatment on the mechanical properties of the composites. The correlation between microstructure and structural strength depending on the chromium content and the heat treatment conditions was studied through tensile, compressive, and transverse rupture test and microstructural analysis. In the case of TiC/steel composite containing 10 wt.% Cr, the tensile strength and transverse rupture strength at room temperature were significantly lowered by the influence of coarse chromium carbide formed at the TiC/steel interface. On the other hand, both TiC/steel composites containing 3 wt.% Cr and 10 wt.% Cr showed much higher compressive strength of about 4 GP after quenching-tempering compared to the annealed specimens regardless of the presence of the chromium carbide.
Proceedings of the Plant Resources Society of Korea Conference
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2019.04a
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pp.113-113
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2019
Diallyl trisulfide (DATS) is an organic polysulfide compound found in garlic. Although certain studies have demonstrated that DATS possesses strong anti-inflammatory activity, the underlying molecular mechanisms remain largely unresolved. In this study, we examined whether DATS exerts anti-inflammatory activity and investigated the possible mechanisms. Our results indicated that DATS significantly suppressed the lipopolysaccharide (LPS)-induced release of nitric oxide (NO) and prostaglandin E2 by inhibiting inducible NO synthase and cyclooxygenase-2 expression at the transcriptional and post-transcriptional levels in RAW 264.7 macrophages. DATS also down-regulated Toll-like receptor 4 (TLR4) and myeloid differentiation factor 88 expression, and inhibited nuclear translocation of nuclear transcription factor-kappa B (NF-${\kappa}B$) in LPS-stimulated 264.7 macrophages. Furthermore, we found that these inhibitory effects of DATS were associated with the inhibition of chemokine receptor (CXCR4) and ligand (CXCL12) expression, and reactive oxygen species generation. Overall, the present data indicated that DATS had anti-inflammatory effects on LPS-activated macrophages, possibly via inhibiting the TLR4/NF-kB and/or chemokine signaling pathways, and DATS could be a potential drug therapy for inflammation and its associated diseases.
Kim, Daesun;Kim, Jinsoo;Jang, Seonwoong;Bak, Suho;Gong, Shinwoo;Kwak, Jiwoo;Bae, Jaegu
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.6_1
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pp.1329-1341
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2022
Destroying the marine environment and marine ecosystem and causing marine accidents, marine debris is generated every year, and among them, submerged marine debris is difficult to identify and collect because it is on the seabed. Therefore, deep-learning-based semantic segmentation was experimented on waste fish nets and waste ropes using underwater images to identify efficient collection and distribution. For segmentation, a high-resolution network (HRNet), a state-of-the-art deep learning technique, was used, and the performance of each optimizer was compared. In the segmentation result fish net, F1 score=(86.46%, 86.20%, 85.29%), IoU=(76.15%, 75.74%, 74.36%), For the rope F1 score=(80.49%, 80.48%, 77.86%), IoU=(67.35%, 67.33%, 63.75%) in the order of adaptive moment estimation (Adam), Momentum, and stochastic gradient descent (SGD). Adam's results were the highest in both fish net and rope. Through the research results, the evaluation of segmentation performance for each optimizer and the possibility of segmentation of marine debris in the latest deep learning technique were confirmed. Accordingly, it is judged that by applying the latest deep learning technique to the identification of submerged marine debris through underwater images, it will be helpful in estimating the distribution of marine sedimentation debris through more accurate and efficient identification than identification through the naked eye.
This study aimed to examine cucumber (Cucumis sativus) varieties adaptive to the desert climate by comparing and analyzing the growth, yield, and water consumption. Two long-sized cucumber varieties, 'Gulfstream' and 'Imea' and two medium-sized cucumbers, 'Nagene' and 'Sausan' were cultivated in coir substrate hydroponics under hot and humid greenhouse conditions from March 2 to June 20, 2020. On the 113 DAT, 'Nagene' had the longest plant height and the highest internode number. The marketable fruit number per plant was higher in the medium-sized varieties, which had more internode number. The marketable fruit number was 31.3 for 'Gulfstream', 30.7 for 'Imea', 57.8 for 'Nagene', or 56.0 for 'Sausan' with no significant difference in total fruit weights per plant. The water consumption required to produce 200 g of fruit was lower in the 'Nagene' (2.39 L) with the highest water use efficiency (WUE). Therefore, 'Nagene' variety may have higher adaptability to desert high temperature compared to the long-sized varieties, and it is going to be necessary to verify more medium-sized cucumber varieties.
Kim, Hyungwoo;Jang, Seonwoong;Bak, Suho;Gong, Shinwoo;Kwak, Jiwoo;Kim, Jinsoo;Lee, Yangwon
Korean Journal of Remote Sensing
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v.38
no.5_3
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pp.913-924
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2022
In this paper, we presented a database construction of undersea images for the Habitats of Ecklonia cava and Sargassum and conducted an experiment for semantic segmentation using state-of-the-art (SOTA) models such as High Resolution Network-Object Contextual Representation (HRNet-OCR) and Shifted Windows-L (Swin-L). The result showed that our segmentation models were superior to the existing experiments in terms of the 29% increased mean intersection over union (mIOU). Swin-L model produced better performance for every class. In particular, the information of the Ecklonia cava class that had small data were also appropriately extracted by Swin-L model. Target objects and the backgrounds were well distinguished owing to the Transformer backbone better than the legacy models. A bigger database under construction will ensure more accuracy improvement and can be utilized as deep learning database for undersea images.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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