The hypothalamo-pituitary-gonadal hormone axis is centrally controlled by a complex regulatory network of excitatory and inhibitory signals, that is dormant during infantile and juvenile periods and activated at puberty. The kisspeptins are the peptide products of the KiSS-1 gene and the endogenous agonists for the G protein-coupled receptor 54(GPR54). Although KiSS-1 was initially discovered as a metastasis suppressor gene, a recent evidence suggests the KiSS-1/GPR54 system is a key regulator of the reproductive system. Yet the actual role of the KiSS-1/GPR54 system in the neuroendocrine control of gonadotropin secretion remains largely unexplored, the system could be the first missing link in the reproductive hormonal axis. Central or peripheral administration of kisspeptin stimulates the hypothalamic-pituitary-gonadal axis, increasing circulating gonadotropin levels in rodents, sheep, monkey and human models. These effects appear likely to be mediated via the hypothalamic GnRH neuron system, although kisspeptins may have direct effects on the anterior pituitary gland. The loss of function mutations of the GPR54(GPR54-/-) have been associated with lack of puberty onset and idiopathic hypogonadotropic hypogonadism(IHH). So kisspeptin infusion may provide a novel mechanism for HPG axis manipulation in disorders of the reproductive system.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.20
no.6
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pp.1129-1135
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2016
The NH-NongHyup network and servers were paralyzed in 2011, in the 2013 3.20 cyber attack happened and classified documents of Korea Hydro & Nuclear Power Co. Ltd were leaked on december in 2015. All of them were conducted by a foreign country. These attacks were planned for a long time compared to the script kids attacks and the techniques used were very complex and sophisticated. However, no successful solution has been implemented to defend an APT attacks(Advanced Persistent Threat Attacks) thus far. We will use big data analytics to analyze whether or not APT attacks has occurred. This research is based on the data collected through ISAC monitoring among 3 hierarchical Korean Defense System. First, we will introduce related research about big data analytics and machine learning. Then, we design two big data analytics models to detect an APT attacks. Lastly, we will present an effective response method to address a detected APT attacks.
The purpose of this paper is to propose the modeling of multiagent based SCM and implement the prototype in the Internet environment. SCM process follows the supply chain operations reference (SCOR) model which has been suggested by Supply Chain Counsil. SCOR model has been positioned to become the industry standard for describing and improving operational process in SCM. Five basic processes, plan, source, matte, deliver and return are defined in the SCOR model, through which a company establishes its supply chain competitive objectives. A supply chain is a world wide network of suppliers, factories, warehouses, distribution centers and retailers through which raw materials are acquired, transformed or manufactured and delivered to customers by autonomous or semiautonomous process. With the pressure from the higher standard of customer compliance, a frequent model change, product complexity and globalization, the combination of supply chain process with an advanced infrastructure in terms of multiagent systems have been highly required. Since SCM is fundamentally concerned with coherence among multiple decision makers, a multiagent framework based on explicit communication between constituent agents such as suppliers, manufacturers, and distributors is a natural choice. Multiagent framework is defined to perform different activities within a supply chain. Dynamic and changing functions of supply chain can be dealt with multi-agent by cooperating with other agents. In the areas of inventory management, remote diagnostics, communications with field workers, order fulfillment including tracking and monitoring, stock visibility, real-time shop floor data collection, asset tracking and warehousing, customer-centric supply chain can be applied and implemented utilizing multiagent. In this paper, for the order processing event between the buyer and seller relationship, multiagent were defined corresponding to the SCOR process. A prototype system was developed and implemented on the actual TCP/IP environment for the purchase order processing event. The implementation result assures that multiagent based SCM enhances the speed, visibility, proactiveness and responsiveness of activities in the supply chain.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.1
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pp.97-107
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2012
The Internet is becoming increasingly diverse and complex, the needs of user's convenience is also various and increased. The task forces have been working on how to design the future Internet in satisfaction of user's require and mobility management is one of the key issues to be considered. mobility management in the future Internet is still being designed in an "all-in-one" way where all management functions are tightly kept at a single location and this results in cost inefficiency that can be an obstruction to constructing flexible systems. In this paper, we propose a cost-effective function-distributed mobility management scheme that can enable more flexible future Internet construction. Furthermore, we show the effectiveness of our proposed system via a cost analysis and computer simulation with a random walk mobility model.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2016.05a
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pp.317-320
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2016
The NH-NongHyup network and servers were paralyzed in 2011, in the 2013 3.20 cyber attack happened and Classified documents of Korea Hydro & Nuclear Power Co. Ltd were leaked on December in 2015. All of them were conducted by a foreign country. These attacks were planned for a long time compared to the script kids attacks and the techniques used were very complex and sophisticated. However, no successful solution has been implemented to defend an APT attack thus far. Therefore, we will use big data analytics to analyze whether or not APT attack has occurred in order to defend against the manipulative attackers. This research is based on the data collected through ISAC monitoring among 3 hierarchical Korean defense system. First, we will introduce related research about big data analytics and machine learning. Then, we design two big data analytics models to detect an APT attack and evaluate the models' accuracy and other results. Lastly, we will present an effective response method to address a detected APT attack.
오늘날의 컴퓨팅 환경은 통신 네트워크의 복잡성과 다양한 멀티미디어 서비스 처리를 위해 객체지향 기술을 분산 시스템에 도입하고 통신망을 소프트웨어 계층적 모델로 구조화한 개방형 정보 통신망 구조 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 분산환경에서 멀티미디어 스트림 데이타를 전송하기 위한 아키텍쳐에 관한 모델의 설계 및 구현에 관한 것으로 분산 환경에서 멀티미디어 스트림 데이타를 효율적으로 전송할 수 있는 구조를 제시하고 있다. 설계한 구조는 Point-to-Point와 멀티캐스트를 지원하며 컴퓨터 통신망에서 멀티캐스트 연결을 효율적으로 관리하고 추후 기능 확장 및 기능 변경이 용이하도록 모듈화하고 유연성을 가지는 연결 관리 구조를 설계하고 구현하였다. 신호기능은 CORBA(Common Object Request Broker Architecture)의 ORB를 이용하여 실현하였으며, 데이타 전송 기능은 TCP/IP연결을 이용하였다. 이렇게 신호처리 부분과 데이타 전송 부분을 독립적으로 만들어서 하부망 기술에 독립적인 연결 관리 구조를 채택하고 있으므로 향후 다른 환경에서도 신호처리 부분을 그대로 적용할 수 있다. 분산 객체 개념을 적용하여 연결 관리 기능을 분산 객체화 하였으며 각 분산 객체간 인터페이스를 OMG(Object Management Group) IDL(Interface Definition Language)로 정의함으로써 유연성을 갖도록 하였다.AbstractThis paper proposes communication service architecture to support dynamic communication configuration and multiple connection management which are required to handle a variety of multimedia multicast application. Our communication service architecture was designed to fulfil the objectives as the following:- To build a common networking system for various multimedia multicast services- To build a platform for rapid service development and provisioning- To provide service networking independent on transport network technologiesWe implemented communication service architecture based on Common Object Request Broker Architecture (CORBA) for multimedia multicast applications. Our communication service architecture is distributed and object-oriented for extensibility and easy modification. The interfaces between the distributed objects are specified in (Object Management Group) OMGs Interface Definition Language.
Zhou, Han;Guo, Xuchao;Liu, Chengqi;Tang, Zhan;Lu, Shuhan;Li, Lin
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.11
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pp.3991-4010
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2021
The Question Similarity Measurement of Chinese Crop Diseases and Insect Pests (QSM-CCD&IP) aims to judge the user's tendency to ask questions regarding input problems. The measurement is the basis of the Agricultural Knowledge Question and Answering (Q & A) system, information retrieval, and other tasks. However, the corpus and measurement methods available in this field have some deficiencies. In addition, error propagation may occur when the word boundary features and local context information are ignored when the general method embeds sentences. Hence, these factors make the task challenging. To solve the above problems and tackle the Question Similarity Measurement task in this work, a corpus on Chinese crop diseases and insect pests(CCDIP), which contains 13 categories, was established. Then, taking the CCDIP as the research object, this study proposes a Chinese agricultural text similarity matching model, namely, the AgrCQS. This model is based on mixed information extraction. Specifically, the hybrid embedding layer can enrich character information and improve the recognition ability of the model on the word boundary. The multi-scale local information can be extracted by multi-core convolutional neural network based on multi-weight (MM-CNN). The self-attention mechanism can enhance the fusion ability of the model on global information. In this research, the performance of the AgrCQS on the CCDIP is verified, and three benchmark datasets, namely, AFQMC, LCQMC, and BQ, are used. The accuracy rates are 93.92%, 74.42%, 86.35%, and 83.05%, respectively, which are higher than that of baseline systems without using any external knowledge. Additionally, the proposed method module can be extracted separately and applied to other models, thus providing reference for related research.
Virtual LAN (VLAN) is an architecture to enable communication between end stations as if they were on the same LAN regardless of their physical locations. VLAN defines a limited broadcast domain to reduce the bandwidth waste. The Newbridge Inc. developed a layer 3 VLAN product called VIVID, which configures a VLAN based on W subnet addresses. In a VIVID system, a single route server is deployed for address resolution, VLAN configuration, and data broadcasting to a VLAN. If the size of the network, over which the VLANS supported by the VIVID system spans, becomes larger, this single route server could become a bottleneck point of the system performance. One possible approach to cope with this problem is to deploy multiple route servers. We propose two architectures, organic and independent, to expand the original VIVID system to deploy multiple route servers. A course of simulations are done to analyze the performance of each architecture that we propose. The simulation results show that the performances of the proposed architectures depend on the lengths of VLAN broadcasting sessions and the number of broadcast data frames generated by a session. It has also been shown that there are tradeoffs between the scalability of the architecture and their efficiency in data transmissions.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.21
no.7
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pp.262-269
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2020
Recently, many attempts have been made to reduce the time required for payment in various shopping environments. In addition, for the Fourth Industrial Revolution era, artificial intelligence is advancing, and Internet of Things (IoT) devices are becoming more compact and cheaper. So, by integrating these two technologies, access to building an unmanned environment to save people time has become easier. In this paper, we propose a smart shopping cart system based on low-cost IoT equipment and deep-learning object-detection technology. The proposed smart cart system consists of a camera for real-time product detection, an ultrasonic sensor that acts as a trigger, a weight sensor to determine whether a product is put into or taken out of the shopping cart, an application for smartphones that provides a user interface for a virtual shopping cart, and a deep learning server where learned product data are stored. Communication between each module is through Transmission Control Protocol/Internet Protocol, a Hypertext Transmission Protocol network, a You Only Look Once darknet library, and an object detection system used by the server to recognize products. The user can check a list of items put into the smart cart via the smartphone app, and can automatically pay for them. The smart cart system proposed in this paper can be applied to unmanned stores with high cost-effectiveness.
Today using Internet environment is considered absolutely essential for establishing corporate marketing strategy. Companies have promoted their products and services through various ways of on-line marketing activities such as providing gifts and points to customers in exchange for participating in events, which is based on customers' membership data. Since companies can use these membership data to enhance their marketing efforts through various data analysis, appropriate website membership management may play an important role in increasing the effectiveness of on-line marketing campaign. Despite the growing interests in proper membership management, however, there have been difficulties in identifying inappropriate members who can weaken on-line marketing effectiveness. In on-line environment, customers tend to not reveal themselves clearly compared to off-line market. Customers who have malicious intent are able to create duplicate IDs by using others' names illegally or faking login information during joining membership. Since the duplicate members are likely to intercept gifts and points that should be sent to appropriate customers who deserve them, this can result in ineffective marketing efforts. Considering that the number of website members and its related marketing costs are significantly increasing, it is necessary for companies to find efficient ways to screen and exclude unfavorable troublemakers who are duplicate members. With this motivation, this study proposes an approach for managing duplicate membership based on the social network analysis and verifies its effectiveness using membership data gathered from real websites. A social network is a social structure made up of actors called nodes, which are tied by one or more specific types of interdependency. Social networks represent the relationship between the nodes and show the direction and strength of the relationship. Various analytical techniques have been proposed based on the social relationships, such as centrality analysis, structural holes analysis, structural equivalents analysis, and so on. Component analysis, one of the social network analysis techniques, deals with the sub-networks that form meaningful information in the group connection. We propose a method for managing duplicate memberships using component analysis. The procedure is as follows. First step is to identify membership attributes that will be used for analyzing relationship patterns among memberships. Membership attributes include ID, telephone number, address, posting time, IP address, and so on. Second step is to compose social matrices based on the identified membership attributes and aggregate the values of each social matrix into a combined social matrix. The combined social matrix represents how strong pairs of nodes are connected together. When a pair of nodes is strongly connected, we expect that those nodes are likely to be duplicate memberships. The combined social matrix is transformed into a binary matrix with '0' or '1' of cell values using a relationship criterion that determines whether the membership is duplicate or not. Third step is to conduct a component analysis for the combined social matrix in order to identify component nodes and isolated nodes. Fourth, identify the number of real memberships and calculate the reliability of website membership based on the component analysis results. The proposed procedure was applied to three real websites operated by a pharmaceutical company. The empirical results showed that the proposed method was superior to the traditional database approach using simple address comparison. In conclusion, this study is expected to shed some light on how social network analysis can enhance a reliable on-line marketing performance by efficiently and effectively identifying duplicate memberships of websites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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