Time-series models like AR-ARX and ARMAX, provide a robust way to capture the dynamic properties of structures, and their residuals can be effectively used as features for damage detection. Even though several research papers discuss the implementation of AR-ARX and ARMAX models for damage diagnosis, they are basically been exploited so far for detecting the time instant of damage and also the spatial location of the damage. However, the inverse problem associated with damage quantification i.e. extent of damage using time series models is not been reported in the literature. In this paper, an approach to detect the extent of damage by combining the ARMAX model by formulating the inverse problem as a multi-constrained optimization problem and solving using a newly developed hybrid adaptive differential search with dynamic interaction is presented. The proposed variant of the differential search technique employs small multiple populations which perform the search independently and exchange the information with the dynamic neighborhood. The adaptive features and local search ability features are built into the algorithm in order to improve the convergence characteristics and also the overall performance of the technique. The multi-constrained optimization formulations of the inverse problem, associated with damage quantification using time series models, attempted here for the first time, can considerably improve the robustness of the search process. Numerical simulation studies have been carried out by considering three numerical examples to demonstrate the effectiveness of the proposed technique in robustly identifying the extent of the damage. Issues related to modeling errors and also measurement noise are also addressed in this paper.
코드 이동성이 증가함에 따라 코드 도용이 문제가 되고 있으며 이를 대처하기 위해 프로그램 비교를 위한 연구가 많이 진행되고 있다. 이 논문은 클래스 구조를 이용하여 Java 프로그램의 표절을 검사하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 멤버 변수와 메소드 간의 참조 관계를 나타내는 그래프를 생성한다. 변수 참조 관계는 이분 그래프 형태로 나타나는데 이렇게 생성된 그래프를 대상으로 그래프 동형 검사를 적용하여 프로그램 간의 유사도를 측정한다. 이 논문에서는 제안 방법의 효과를 입증하기 위해 2012년 부산대학교 객체지향 프로그래밍 과제로 제출된 Java 프로그램을 대상으로 실험하였다. 그리고 제안 방법의 정확도를 평가하기 위해 기존 유사도 검사 프로그램인 JPlag와 Stigmata를 대상으로 F-measure 지표를 이용해 비교하였다. 그 결과 제안 방법의 F-measure가 JPlag보다 0.17, Stigmata보다 0.34 높은 것으로 나타났다.
Purpose: This study was to develop, implement, and evaluate an e-learning education program for improving practical knowledge and preventing nursing errors and adverse events of nurses working in the operating room (OR). Method: The e-learning program was developed and evaluated according to the following processes: 1) preparation phase 2) implementation phase 3) evaluation phase. In evaluation phase, the effectiveness was analyzed based on the Kirkpatrick's model. Results: The e-learning program consisted of OR basic nursing skills and techniques and nursing activities' manual based on the categories of nursing errors: surgical operation preparation, nursing skills and techniques, environment management, patient safety and comfort, and patient monitoring. The program was provided through on-line, http://cafe.daum.net/pnuhorn, for 4 weeks. The mean score(percent) of participants' satisfaction was $21.24{\pm}1.71$(68.2%). Their total knowledge level was significantly improved(Z=-3.00, p=.003) and specifically in the category of environment management(Z=-3.77, p<.001) and patient monitoring(Z=-2.46, p=.014). The occurrence of nursing errors or adverse events was a little decreased, but not statistically significant(Z=-3.10, p=.756). Conclusion: E-learning for nurses is one way of effective and efficient teaching-learning strategies. For better e-learning, it is important to develop the vital content of the education and objective measures for detecting nursing errors and adverse events.
논리회로 합성에서 함수의 대칭성을 이용하여 면적이나 시간 지연을 최소화하는 문제는 많은 시간동안 연구되어 왔다. 본 논문은 최근 들어 면적이나 시간지연 보다도 더 중요하게 여겨지는 전력 소모를 최소화하는데, 회로 대칭성이 어떻게 이용되는 지에 대한 연구를 소개한다. 이 논문에서 회로의 대칭성에 대한 폭넓은 정의를 소개하고, 각 대칭성간의 관계에 대해 논의하며, 각 회로의 대칭성이 어떻게 전력을 줄이는데 유용할 수 있는지에 대해 논의한다. 또한, 회로에 존재하는 주 입력(primary input)과 내부 노드사이에 존재하는 대칭성을 찾아내는 알고리즘을 소개한다. 이 논문에서 소개하는 알고리즘의 특징은 첫째, 면적이나 속도지연의 증가가 거의 없이, 전력 소모를 줄여주는 효과적인 재합성 기법이란 것이다. 둘째, 대부분의 다른 휴리스틱(heuristic) 알고리즘과는 달리, 회로의 스위칭 (switching) 양에 있어 단조 향상(monotonic improvement)을 보장한다. 이미 잘 알려진 바와 같이 CMOS 회로에서는 스위칭 양이 전력소모에 대부분을 차지하므로, 알고리즘의 적용 후에 회로가 전력 소모 면에서 계속적인 향상을 이룰 수 있게 한다는 점에서 매우 효과적이라 하겠다. 알고리즘의 효과를 검증하기 위해서, MCNC 벤치마크 회로를 이용하여 실험을 시행하였고, 실험 결과, 속도나 면적에 대한 오버헤드가 거의 없으면서 평균 12%의 전력 소모를 줄일 수 있었다.
위상잠금 적외선열화상기법을 이용하여 치과용 복합레진 수복재의 내부 홀 결함 크기에 따른 검출 가능성을 연구하였다 위상잠금 주파수 조건을 다르게 하며 진폭과 위상영상을 분석하였다. 진폭 이미지 분석을 통해 직경 2 mm 이상의 결함 검출이 가능함을 알았으며 0.05 Hz 부근에서 결함부의 구별이 뚜렷하고 선명한 이미지를 획득할 수 있었다. 진폭 대비차는 결함부의 직경 크기에 비례하였다. 위상 이미지 분석 결과 0.3-0.5 Hz 부근에서 최적의 대조 영상을 보였으며 0.006 Hz 에서는 반대 명암의 뚜렷한 이미지를 얻을 수 있었다. 진폭 분석보다 위상 분석에서 결함부 크기가 작은 시편의 검출 가능성이 더 높았다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권11호
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pp.4662-4679
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2015
Currently, the leakage of internal information has emerged as one of the most significant security concerns in enterprise computing environments. Especially, damage due to internal information leakage by insiders is more serious than that by outsiders because insiders have considerable knowledge of the system's identification and password (ID&P/W), the security system, and the main location of sensitive data. Therefore, many security companies are developing internal data leakage prevention techniques such as data leakage protection (DLP), digital right management (DRM), and system access control, etc. However, these techniques cannot effectively block the leakage of internal information by insiders who have a legitimate access authorization. The security system does not easily detect cases which a legitimate insider changes, deletes, and leaks data stored on the server. Therefore, we focused on the insider as the detection target to address this security weakness. In other words, we switched the detection target from objects (internal information) to subjects (insiders). We concentrated on biometrics signals change when an insider conducts abnormal behavior. When insiders attempt to leak internal information, they appear to display abnormal emotional conditions due to tension, agitation, and anxiety, etc. These conditions can be detected by the changes of biometrics signals such as pulse, temperature, and skin conductivity, etc. We carried out experiments in two ways in order to verify the effectiveness of the emotional recognition technology based on biometrics signals. We analyzed the possibility of internal information leakage detection using an emotional recognition technology based on biometrics signals through experiments.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제6권5호
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pp.1445-1462
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2012
While botnets are used for various malicious activities, it is well known that they are widely used for email spam. Though the spam filtering systems currently in use block IPs that send email spam, simply blocking the IPs of zombie PCs participating in a botnet is not enough to prevent the spamming activities of the botnet because these IPs can easily be changed or manipulated. This IP blocking is also insufficient to prevent crimes other than spamming, as the botnet can be simultaneously used for multiple purposes. For this reason, we propose a system that detects botnets and zombie PCs based on email spam analysis. This study introduces the concept of "group pollution level" - the degree to which a certain spam group is suspected of being a botnet - and "IP pollution level" - the degree to which a certain IP in the spam group is suspected of being a zombie PC. Such concepts are applied in our system that detects botnets and zombie PCs by grouping spam mails based on the URL links or attachments contained, and by assessing the pollution level of each group and each IP address. For empirical testing, we used email spam data collected in an "email spam trap system" - Korea's national spam collection system. Our proposed system detected 203 botnets and 18,283 zombie PCs in a day and these zombie PCs sent about 70% of all the spam messages in our analysis. This shows the effectiveness of detecting zombie PCs by email spam analysis, and the possibility of a dramatic reduction in email spam by taking countermeasure against these botnets and zombie PCs.
Kim, Yesol;Shukla, Shruti;Ahmed, Maruf;Son, Seokmin;Kim, Myunghee;Oh, Sejong
한국축산식품학회지
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제32권6호
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pp.706-712
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2012
The present study was aimed to produce a chicken polyclonal antibody against Cronobacter muytjensii and to develop an immunoassay for its detection. Purification of anti-C. muytjensii IgY from egg yolk was accomplished using various methods such as water dilution and salt precipitation. As a result, sodium dodecyl sulfate-polyacrylamide gel electrophoresis produced two bands around 30 and 66 kDa, corresponding to a light and a heavy chain, respectively. Indirect competitive enzyme-linked immunosorbent assay (IC-ELISA) was performed to determine the effectiveness of the chicken IgY against C. muytjensii. The optimum conditions for detecting C. muytjensii by indirect ELISA and checkerboard titration of the antigen revealed an optimum average absorbance at the concentration of 18 ${\mu}g/mL$, having ca. $10^8$ coated cells per well. The anti-C. muytjensii IgY antibody had high specificity for C. muytjensii and low cross-reactivity with other tested pathogens. In this assay, no cross-reactivity was observed with the other genera of pathogenic bacteria including Escherichia coli O157:H7, Salmonella Typhimurium, Staphylococcus aureus, Bacillus cereus, Enterobacter aerogenes, Salmonella Enteritidis and Listeria monocytogenes. In addition, detection of C. muytjensii in infant formula powder showed a low matrix effect on the detection curve of IC-ELISA for C. muytjensii, with similar detection limit of $10^5$ CFU/mL as shown in standard curve. These findings demonstrate that the developed method is able to detect C. muytjensii in infant formula powder. Due to the stable antibody supply without sacrificing animals, this IgY can have wide applications for the rapid and accurate detection of C. muytjensii in dairy foods samples.
Paratuberculosis (Johne's disease), a chronic enteritis produced by Mycobacterium paratuberculosis, affects a large proportion of ruminants in all continents and causes important economic losses. The identification of well-characterized and species-specific components of M paratuberculosis would provide the means to improve the specificity and sensitivity of immunodiagnostic assays for Johne's disease. The aims of this study were to express the recombinant C-terminal of 34kDa protein (rC34P) of M paratuberculosis in E coli and to investigate the effectiveness of this protein in detecting antibodies to the native protein in sera from paratuberculosis infected cattle. The C-terminal of the gene encoding the 34kDa protein was amplified by polymerase chain reaction from the chromosomal DNA of M paratuberculosis (ATCC 19698) and cloned into vector pGEX-4T-2. Then, cloned plasmid was transformed into E coli DH5${\alpha}$ and the rC34P was overexpressed. The rC34P was purified by affinity chromatography and gel filtration. The rC34P was examined antigenicity by Western blot. The rC34P was reactive with culture positive bovine serum and hyperimmune rabbit anti-M paratuberculosis serum but was not reactive with culture negative bovine serum and tuberculin positive bovine serum in Western blot. In conclusion, the rC34P produced in this study is expected as a useful candidate for antigen in serological diagnosis of Johne's disease.
기상예보모형 중 장기예측에 널리 사용되는 CGM모의결과를 이용하여 확률론적 불확실성 해석기법의 적용을 통해 유역단위로 관리되는 국내 수자원 운영에 대한 활용 가능성을 분석하였다. 연구된 기법은 GCM 모의값이 관측값의 크고 작음을 얼마나 잘 구분하는지를 확률적으로 분석하는 방법으로 Kolmogorov-Smirnov 검정을 사용한다. GCM 모의값으로는 ECMWF에서 AMIP-II 형태로 모의한 결과로부터 표면강수량을 추출하여 사용하였으며, 관측값은 국내 7개 유역에 대해 면적강우량을 산정하여 사용하였다. 또한, 어느 정도의 구분능력이 적정한가를 판단하기 위한 유의수준(significance threshold)을 결정하기 위해 Monte Carlo 모의를 사용하였다. 이러한 분석을 통해 우리나라의 7개 유역에 대해서는 ECMWF 의 GCM 자료가 우기(6월∼9월)에 대해 인근 노드점의 자료를 평균하여 사용되어 질 경우 효율적인 것으로 나타났으나, 건기(10월∼5월)의 경우 구분 능력이 부족한 것으로 판단된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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