• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.55-64
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• 2023

The Internet of Things (IoT) is the combination of the internet and various sensing devices. IoT security has increasingly attracted extensive attention. However, significant losses appears due to malicious attacks. Therefore, intrusion detection, which detects malicious attacks and their behaviors in IoT devices plays a crucial role in IoT security. The intrusion detection system, namely IDS should be executed efficiently by conducting classification and efficient feature extraction techniques. To effectively perform Intrusion detection in IoT applications, a novel method based on a Conventional Neural Network (CNN) for classification and an improved Genetic Algorithm (GA) for extraction is proposed and implemented. Existing issues like failing to detect the few attacks from smaller samples are focused, and hence the proposed novel CNN is applied to detect almost all attacks from small to large samples. For that purpose, the feature selection is essential. Thus, the genetic algorithm is improved to identify the best fitness values to perform accurate feature selection. To evaluate the performance, the NSL-KDDCUP dataset is used, and two datasets such as KDDTEST²¹ and KDDTEST⁺ are chosen. The performance and results are compared and analyzed with other existing models. The experimental results show that the proposed algorithm has superior intrusion detection rates to existing models, where the accuracy and true positive rate improve and the false positive rate decrease. In addition, the proposed algorithm indicates better performance on KDDTEST⁺ than KDDTEST²¹ because there are few attacks from minor samples in KDDTEST⁺. Therefore, the results demonstrate that the novel proposed CNN with the improved GA can identify almost every intrusion.

• Journal of Nutrition and Health
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• 제48권3호
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• pp.277-288
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• 2015

본 연구는 서울 시내 복지관 두 곳을 방문하여 노인들을 대상으로 신체계측과 설문조사, 24시간회상법을 통한 영양섭취 상태를 조사하고 식사의 질을 평가하였다. 여자노인을 독거노인군 (LA군), 부부노인군 (LS군), 자녀동거 노인군 (LC군)으로 세 가지 가구 유형으로 나누어 조사하였다. 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 1) 일반적인 특성에서 여자노인의 나이는 LA군이 75세로 가장 높았고 LS군이 70세로 가장 낮았다 (p < 0.001). WHR에서 LC군이 0.91로 0.89인 LA군과 LS군보다 유의하게 높았다 (p = 0.049). 월수입은 LS군이 185만원으로 가장 높았고 LA군이 67만원으로 가장 낮았다 (p < 0.001). 질병유병률에서는 여자노인 80% 정도가 1가지 이상의 질병을 가지고 있었으며, 심혈관계 질환 유병율이 가장 높았다. 2) 식생활과 생활습관면에서 가구유형별로 흡연, 음주, 운동유무, 영양제 섭취에 대한 유의한 차이는 없었다. 3) 1일 영양소 섭취량에서 열량, 식물성 단백질, 지질, 칼슘, 인, 칼륨, 셀레늄의 섭취량에서 가구 유형별 유의한 차이가 있었으며, 또한 비타민의 섭취량에서는 비타민 D, 비타민 E, 비타민 B군에서 유의한 차이가 있었으며 (p < 0.05), LA군의 섭취량이 LS군 또는 LC군에 비해 영양소의 섭취량이 가장 낮은 것으로 나타났다. 그러나 연령과 월 수입을 보정한 후에는 대부분의 영양소 섭취에 유의한 차이가 나타나지 않았으나, 칼슘, 비타민 D, $B_{12}$, 콜레스테롤의 섭취량은 세 군간에 유의한 차이가 나타났다 (p < 0.05). 영양질적지수(INQ)를 보면 칼슘, 비타민 D, 비타민 $B_2$에서 1 미만의 낮은 값을 나타내었다. 또한 비타민 $B_{12}$의 INQ 값은 연령과 월 수입을 보정한 후에도 세 군간 유의한 차이가 나타났다 (p < 0.05). 4) 에너지 섭취율을 비교한 결과 에너지필요추정량보다 적게 섭취한 대상자가 LA군이 가장 많았다 (p < 0.05). 탄수화물에서는 가구유형별에 따른 유의한 차이는 없었으나 에너지적정비율보다 높게 섭취하는 대상자 분율이 LA군에서 가장 높아서 탄수화물 의존도가 가장 높았다. 지질의 경우 LA군의 50%가 에너지적정비율에 못 미치는 양을 섭취하였고 단백질은 세군 모두 에너지적정비율만큼 섭취하였다. 5) 미량영양소 섭취 상태를 평균필요량과 충분섭취량을 기준으로 비교한 결과, LA군에서 비타민 $B_2$, 나이아신, 비타민 $B_6$, $B_{12}$의 평균필요량과 충분섭취량 미만 섭취 분율이 가장 높았고 LS군에서 가장 낮게 나타났다 (p < 0.05). 6) 여자노인의 1일 식품군별 섭취량을 비교한 결과, 과일류, 생선류, 해조류의 섭취량은 연령과 월 수입을 보정한 후에도 가구 유형별 유의한 차이가 나타났으며 (p < 0.05), 과일류는 LS군에서 해조류는 LA군에서 가장 많이 섭취하는 것으로 조사되었다. 7) 노인들의 식품군 점수를 평가한 KDDS를 살펴보면 여자 노인의 경우 다섯가지 주요 식품군이 모두 포함된 식사 (KDDS = 5)를 하는 대상자는 LS군이 가장 많았고, 3가지 이하의 식품군을 섭취하는 식사 (KDDS = 0~3)를 하는 여자 노인은 LC군과 LA군에서 많았다. (p = 0.048). 노인들의 식품군별 섭취패턴을 보면 우유 및 유제품 군을 부족하게 섭취하는 것으로 나타났다. 본 연구 결과 식품섭취는 가족 구성에 따라 영향을 받는 것으로 조사되었으며, 그러나 월 평균 수입도 여성 노인들의 식품 및 영양섭취에 많은 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 독거노인이 부부노인과 자녀동거 노인에 비해 영양소 섭취율이 낮았고 식품군별 다양성 점수가 낮았다. 영양섭취의 취약계층인 독거노인을 위한 영양교육 및 영양지원을 통해 식습관 개선이 필요하다고 여겨진다.