KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.5
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pp.1554-1566
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2014
Cloud Computing allows application providers seamlessly scaling their services and enables users scaling their usage according to their needs. In this paper, using queuing game model, we present service scheduling schemes which are used in software as a service (SaaS). The object is maximizing the Cloud Computing platform's (CCP's) payoff via controlling the service requests whether to join or balk, and controlling the value of CCP's admission fee. Firstly, we treat the CCP as one virtual machine (VM) and analyze the optimal queue length with a fixed admission fee distribution. If the position number of a new service request is bigger than the optimal queue length, it balks. Otherwise, it joins in. Under this scheme, the CCP's payoff can be maximized. Secondly, we extend this achievement to the multiple VMs situation. A big difference between single VM and multiple VMs is that the latter one needs to decide which VM the service requests turn to for service. We use a corresponding algorithm solve it. Simulation results demonstrate the good performance of our schemes.
The Framework Act on the Management of Disasters and Safety 2004(FAMDS) currently underpins Korean civil protection system, and under this FAMDS, Korean civil protection establishes a three-tiered government structure for dealing with crises and disasters: central government, provincial & metropolitan government, and local government tiers. In particular, the concept of Integrated Emergency Management(IEM) emphasizes that emergency response organizations should work and act together to respond to crises and disasters effectively, based on the coordination and cooperation model, not the command and control model. In tune with this trend, civil protection matters are, first, dealt with by local responders at the local level without direct involvement of central or federal government in the UK or USA. In other words, central government intervention is usually implemented in the UK and the USA, only when the scale or complexity of a civil protection issue is so vast, and thus requires a degree of central government coordination and support, resting on the severity and impact of the event. In contrast, it appears that civil protection mechanism in Korea has adopted a rigid centralized system within the command and control model, and for this reason, central government can easily interfere with regional or local command and control arrangements; there is a high level of central government decision-making remote from a local area. The principle of subsidiarity tends to be ignored. Under these circumstances, it is questionable whether such top-down arrangements of civil protection in Korea can manage uncertainty, unfamiliarity and unexpectedness in the age of Risk Society and Post-modern society, where interactive complexity is increasingly growing. In this context, the study argues that Korean civil protection system should move towards the decentralized model, based on coordination and cooperation between responding organizations, loosening the command and control structure, as with the UK or the USA emergency management arrangements. For this argument, the study basically explores mechanisms of civil protection arrangements in Korea under current legislation, and then finally attempts to make theoretical suggestions for the future of the Korean civil protection system.
As the increasing interests of spatial information for different application area such as disaster management, there are many researches and development of indoor spatial data models and real-time evacuation management systems. The application requires to determine and optical paths in emergency situation, to support evacuees and rescuers. The optimal path in this study is defined to guide rescuers, So, the path is from entrance to the disaster site (room), not from rooms to entrances in the building. In this study, we propose a time-dependent optimal routing algorithm to develop real-time evacuation systems. The network data that represents navigable spaces in building is used for routing the optimal path. Associated information about environment (for example, number of evacuees or rescuers, capacity of hallways and rooms, type of rooms and so on) is assigned to nodes and edges in the network. The time-dependent optimal path is defined after concerning environmental information on the positions of evacuees (for avoiding places jammed with evacuees) and rescuer at each time slot. To detect the positions of human beings in a building per time period, we use the results of evacuation simulation system to identify the movement patterns of human beings in the emergency situation. We use the simulation data of five or ten seconds time interval, to determine the optimal route for rescuers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.4
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pp.683-690
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2016
In modern society, disasters frequently occur, and the effect is getting more massive. Also, unpredictable future increases anxiety about social security. Accordingly, in order to prevent national-scale emergency from happening, it is highly required governments' role as ICT power nation and transition to disaster management system using big data applied service. Thus, e-gov necessarily acquires disaster response system in order to predict and manage disasters. Disasters are linked with some attributes of modern society in diversity, complexity and unpredictability, so various approach and remedies of them will appease the nation's anxiety upon them. For this reason, this manuscript suggests epidemics preactive warning algorithm model as a mean of reduce national anxiety on disaster using big data for social security. Also, by recognizing the importance of e-gov and analyzing problems in weak disaster management system, it suggests political implication for disaster response.
Journal of Korean Society for Atmospheric Environment
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v.24
no.1
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pp.1-15
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2008
Chemical Accident Response Information System (CARIS) which has been designed for the efficient emergency response of chemical accidents produces the real-time atmospheric fields through the Regional Atmospheric Modeling System, RAMS. The previous studies were emphasized that improving an initial input data had more effective results in developing prediction ability of atmospheric model. In a continuous effort to improve an initial input data, we replaced the land-use dataset using in the RAMS, which is a high resolution USGS digital data constructed in April, 1993, with the latest land-use data of the Korea Ministry of Environment over the South Korea and simulated atmospheric fields for developing a real-time prediction in dispersion of chemicals. The results showed that the new land-use data was written in a standard RAMS format and shown the modified surface characteristics and the landscape heterogeneity resulting from land-use change. In the results of sensitivity experiment we got the improved atmospheric fields and assured that it will give more reliable real-time atmospheric fields to all users of CARIS for the dispersion forecast in associated with hazardous chemical releases as well as general air pollutants.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.26
no.8
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pp.1130-1135
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2022
In Seoul, about 75,000 CCTVs are installed in 25 district offices. Each ward office has built a control center for CCTV control and is performing 24-hour CCTV video control for the safety of citizens. Seoul Metropolitan Government is building a smart city integrated platform that is safe for citizens by providing CCTV images of the ward office to enable rapid response to emergency/emergency situations by signing an MOU with related organizations. In this paper, when an incident occurs at the Seoul Metropolitan Government Office, the escape route is predicted by discriminating people and vehicles using the AI DNN-based Template Matching technology, MLP algorithm and CNN-based YOLO SPP DNN model for CCTV images. In addition, it is designed to automatically disseminate image information and situation information to adjacent ward offices when vehicles and people escape from the competent ward office. The escape route prediction and tracking system using artificial intelligence can expand the smart city integrated platform nationwide.
An increase in oil and gas plants caused by development of process industry have brought into the increase in use of flammable and toxic materials in the complex process under high temperature and pressure. There is always possibility of fire and explosion of dangerous chemicals, which exist as raw materials, intermediates, and finished goods whether used or stored in the industrial plants. Since there is the need of efforts on disaster damage reduction or mitigation process, we have been conducting a research to relate explosion model on the background of real 3D terrain model. By predicting the extent of damage caused by recent disasters, we will be able to improve efficiency of recovery and, sure, to take preventive measure and emergency counterplan in response to unprepared disaster. For disaster damage prediction, it is general to conduct quantitative risk assessment, using engineering model for environmentaldescription of the target area. There are different engineering models, according to type of disaster, to be used for industry disaster such as UVCE (Unconfined Vapor Cloud Explosion), BLEVE (Boiling Liquid Evaporation Vapor Explosion), Fireball and so on, among them.we estimate explosion damage through UVCE model which is used in the event of explosion of high frequency and severe damage. When flammable gas in a tank is released to the air, firing it brings about explosion, then we can assess the effect of explosion. As 3D terrain information data is utilized to predict and estimate the extent of damage for each human and material. 3D terrain data with synthetic environment (SEDRIS) gives us more accurate damage prediction for industrial disaster and this research will show appropriate prediction results.
Kim, Hyung-Seok;Cho, Hyoung-Ki;Chang, Eun-Mi;Kim, In-Hyun;Kim, In-Won
Proceedings of the KSRS Conference
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2008.10a
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pp.3-5
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2008
An increase in oil and gas plants caused by development of process industry have brought into the increase in use of flammable and toxic materials in the complex process under high temperature and pressure. There is always possibility of fire and explosion of dangerous chemicals, which exist as raw materials, intermediates, and finished goods whether used or stored in the industrial plants. Since there is the need of efforts on disaster damage reduction or mitigation process, we have been conducting a research to relate explosion model on the background of real 3D terrain model. By predicting the extent of damage caused by recent disasters, we will be able to improve efficiency of recovery and, sure, to take preventive measure and emergency counterplan in response to unprepared disaster. For disaster damage prediction, it is general to conduct quantitative risk assessment, using engineering model for environmental description of the target area. There are different engineering models, according to type of disaster, to be used for industry disaster such as UVCE (Unconfined Vapour Cloud Explosion), BLEVE (Boiling Liquid Evaporation Vapour Explosion), Fireball and so on, among them, we estimate explosion damage through UVCE model which is used in the event of explosion of high frequency and severe damage. When flammable gas in a tank is released to the air, firing it brings about explosion, then we can assess the effect of explosion. As 3D terrain information data is utilized to predict and estimate the extent of damage for each human and material. 3D terrain data with synthetic environment (SEDRIS) gives us more accurate damage prediction for industrial disaster and this research will show appropriate prediction results.
To develop a crisis management for aviation safety, this study has defined crisis management includes risk management which is eliminates or lowers risks prior to accidents and emergency response after the accidents. This study takes a look at different kinds of crisis managements, risk managements and statistical methods of other nations and fields in order to develop a risk management model. Through surveys which have 102 risk factors that include air traffic control, maintenance and airport sectors, the weight of each risk factor was calculated and the probability was divided to develop a model for risk management. The risk management model of this study is conducted using four steps (risk management plan, risk factor identification, weight and probability analysis, decision making) and 4 standards of weight along with 5 standards of probability This study takes a look at Predictions through a quantitative method using a risk index for the risk management model An effective risk management model should have a wide and continuous collection of data and adopt various methods using this model. The crisis management could not be very effective only using a pre-active risk management. So it should also be conducted by using a pro-active response system to protect additional damage and to prevent accidents of the same nature. From the results, the most important points were the establishment of command and control accountabilities, and cooperation of related organizations.
Kim, Jun Hyeong;Kwon, Kang Mu;Lee, Eun Seo;Kim, Dae Keun;Park, Jeong-Sook;Lee, Jae Hyeok
Korean Journal of Pharmacognosy
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v.51
no.3
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pp.192-198
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2020
Caenorhabditis elegans model system was used to investigate the antioxidant activity of Beta vulgaris L. (Chenopodiaceae) methanol extract. The methanol extract showed DPPH radical scavenging and superoxide quenching activity in a dose-dependent manner. The B. vulgaris methanol extract was measured for the activity of superoxide dismutase (SOD), catalase, and oxidative stress tolerance by using C. elegans, along with reactive oxygen species (ROS) level. In addition, to see that the regulation of the stress response gene is responsible for the increased stress tolerance of C. elegans treated by the methanol extract, SOD-3 expression was measured using a transgenic strain. As a result, the B. vulgaris methanol extract increased SOD and catalase activities, and decreased ROS accumulation, dose-dependently. Furthermore, the methanol extract-treated CF1553 worm showed higher SOD-3::GFP intensity than the control.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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