Worldwide, avian influenza H9N2 viruses of different lineages are the most widespread viruses in poultry. However, to date, cases in Russia have not been documented. In this study, we report the first detection of a G1-like H9N2 virus from poultry sampled at live-bird markets in Russia (Far East region) during the winter of 2018 (isolate A/chicken/Amur_Russia/17/2018). We assume there has been further circulation of the A/chicken/Amur_Russia/17/2018 H9N2 virus in the Russian Far East with possible distribution to other regions or countries in 2018-2019.
Amid the flood of data, social network analysis is beneficial in searching for its hidden context and verifying several pieces of information. This can be used for detecting the spread model of infectious diseases, methods of preventing infectious diseases, mining of small groups and so forth. In addition, community detection is the most studied topic in social network analysis using graph analysis methods. The objective of this study is to examine signed attributed social networks and identify the maximal balanced cliques that are both absolute and fair. In the same vein, the purpose is to ensure fairness in complex networks, overcome the "information cocoon" bottleneck, and reduce the occurrence of "group polarization" in social networks. Meanwhile, an empirical study is presented in the experimental section, which uses the personal information of 77 employees of a research company and the trust relationships at the professional level between employees to mine some small groups with the possibility of "group polarization." Finally, the study provides suggestions for managers of the company to align and group new work teams in an organization.
This paper presents a motor selection technique for a manipulator design that is used in a multipurpose dog-horse robot. Since the dynamics of a manipulator and its servo drives are closely related to each other, it requires a repetitive analysis to determine a suitable motor. In order to simplify this procedure, Straete et al. proposed a simple normalization method to separate the load dependent terms and the motor dependent terms. This technique is adopted in this paper for selecting a motor in designing a manipulator.
함정에 의한 수중 정자기장 신호는 수중 방사소음 신호에 비해 상대적으로 거리에 따라 급격히 감소되는 특성을 가지지만 근거리에서 정확한 표적 탐지가 가능하므로 감응 기뢰 체계에서 기폭 신호를 제공하는 신호원으로 널리 사용되고 있다. 본 논문에서는 상용 전자기 해석 도구를 활용하여 함정 선체, 내부 구조물 및 주요 탑재장비들에 의한 수중 정자기장 신호 특성 예측 결과에 대해 상세히 기술하였으며, 추가로 대상 함정에 소자코일을 배치하여 소자 효과도 분석을 수행하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권12호
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pp.4008-4023
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2022
Since machine learning was introduced into cross-site scripting (XSS) attack detection, many researchers have conducted related studies and achieved significant results, such as saving time and labor costs by not maintaining a rule database, which is required by traditional XSS attack detection methods. However, this topic came across some problems, such as poor generalization ability, significant false negative rate (FNR) and false positive rate (FPR). Moreover, the automatic clustering property of graph convolutional networks (GCN) has attracted the attention of researchers. In the field of natural language process (NLP), the results of graph embedding based on GCN are automatically clustered in space without any training, which means that text data can be classified just by the embedding process based on GCN. Previously, other methods required training with the help of labeled data after embedding to complete data classification. With the help of the GCN auto-clustering feature and labeled data, this research proposes an approach to detect XSS attacks (called GCNXSS) to mine the dependencies between the units that constitute an XSS payload. First, GCNXSS transforms a URL into a word homogeneous graph based on word co-occurrence relationships. Then, GCNXSS inputs the graph into the GCN model for graph embedding and gets the classification results. Experimental results show that GCNXSS achieved successful results with accuracy, precision, recall, F1-score, FNR, FPR, and predicted time scores of 99.97%, 99.75%, 99.97%, 99.86%, 0.03%, 0.03%, and 0.0461ms. Compared with existing methods, GCNXSS has a lower FNR and FPR with stronger generalization ability.
팔봉광산 주변 지역의 오염 특성을 밝히기 위해 선광광미와 주변 토양의 중금속 오염 특성을 조사하였다. 연구 지역의 토양은 일부 토양을 제외한 대부분의 토양이 롬 토양이었으며, 하천 주변 토양 일부도 상류 지역에서 하류쪽으로 가면서 로미 샌드_샌디 롬 토양에서 롬토양으로 점이한다. 토양 내의 유기물 함량은 평균 2% 정도로 낮았으며, 토양의 pH는 모든 시료에 걸쳐 약간 산성을 띄는 6.0$\pm$0.1이다. 연구 지역에서 분석된 암석, 일반토양, 광미 및 퇴적시료에서는 암석으로부터 기인된 일반토양에서는 중금속의 함량이 암석 자체에 포함된 농도보다 약간씩 낮아져 이들이 지표수나 지하수에 의해 침출되어 나감을 보여준다. 광석으로부터 분리된 광미 더미 시료에서는 납, 구리, 비소의 농도가 높다. 하천 퇴적시료에서도 정상적인 확산 특성을 보이나, 상류 시료에서 납, 구리의 농도는 광미 더미에서 보다 훨씬 높은 농도를 보이는 한편, 비소는 그 농도가 급격하게 떨어지는 특성을 보인다. 카드뮴과 구리, 비소의 농도 변화는 운반 매체로서의 지표수 혹은 지하수의 매질 특성에 기인한 것으로 해석된다. 중금속 농도 분포와 퇴적입자 크기는 카드뮴, 구리 및 납 등은 모래 및 실트와 비교적 높은 상관관계를 보이는 반면, 비소와 수은은 점토입자와는 상관관계가 높았다. 연구 지역에서 측정된 중금속의 거리별 확산 특성은 하천 주변 토양 중 표토 및 심토층에서는 광미 더미로부터 100m~200m에 구간에서 측정된 중금속 농도가 광미 더미에서 먼 다른 지역과는 현격하게 높은 농도를 보이는 점이다. 카드뮴과 구리, 납 및 수은의 농도가 차이가 많으며, 비소는 차이가 크지 않다. 육가 크롬은 전 구간에 걸쳐 검출되지 않는다. 중금속의 농축은 광산 개발지나 광미 더미로부터 기인되어, 물에 의해 이동, 침전되었을 것이다. 하천 주변 표토 및 심토층에서는 모든 중금속 농도가 광미 더미에서 하류쪽으로 이동한 600m~2000m 구간에서 상승하였다. 광미 확산 토양 시료에서는 중금속의 농도가 광미 더미로부터 멀어질수록 비교적 일정하게 감소한다. 600~2000m 거리구간에서의 각 중금속의 농도 상승은 지하수에 의해 이동되었을 것으로 추정된다. 중금속의 유동에는 유동 지하수의 pH, Eh 및 콜로이드 입자의 양, 산화망간 및 산화철의 존재에 따른 지하수의 상태 변화가 밀접하게 연관되었을 것이다. 지하수 조건은 3 정도의 비교적 낮은 pH와 +3~+5에 해당되는 산화 조건과 콜로이드는 적고 산화망간 및 산화철이 같이 유동하지 않은 상태였다. 중금속의 유동은 과거의 광산활동과 연관되었을 것이다. 연구지역에서는 오염 토양이 식생의 중금속 오염에는 영향을 미치지 않는다.
Cai Chun Mei;Van Kyujung;Kim Moon Young;Lee Suk-Ha
한국작물학회지
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제50권5호
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pp.361-367
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2005
Single nucleotide polymorphisms (SNPs) are valuable DNA markers due to their abundance and potential for use in automated high-throughput genotyping. Numerous SNP genotyping assays have been developed. In this report, one of effective and high throughput SNP genotyping assays, which was named the template-directed dye-terminator incorporation with fluorescence polarization detection (FP-TDI) was described. Although the most of this assay succeed, the objective of this work was to determine the reasons for the failures, find ways to improve the assay and reduce the running cost. Ninety $F_2$-derived soybean, Glycine max (L.) Merr., RILs from a cross between 'Pureunkong' and 'Jinpumkong 2' were genotyped at four SNPs. FP measurement was done on $Victot^3$ microplate reader (perkinelmer Inc., Boston, MA, USA). Increasing the number of thermal cycles in the single-base extension step increased the separation of the FP values between the products corresponding to different genotypes. But in some assays, excess of heterozygous genotypes was observed with increase of PCR cycles. We discovered that the excess heterozygous was due to misincorporation of one of the dyeterminators during the primer extension reaction. After pyrophosphatase incubation and thermal cycle control, misincoporation can be effectively prevented. Using long amplicons instead of short amplicons for SNP genotyping and decreasing the amount of dye terminator and Acyclopol Taq polymerase to 1/2 or 1/3 decreased the cost of the assay. With these minor adjustments, the FP-TDI assay can be used more accurately and cost-effectively.
최근 급상승한 암호 화폐의 인기로 인해 암호 화폐 채굴 악성코드인 크립토재킹 위협이 증가하고 있다. 특히 웹 기반 크립토재킹은 피해자가 웹 사이트에 접속만 하여도 피해자의 PC 자원을 사용해 암호 화폐를 채굴할 수 있으며 간단하게 채굴 스크립트만 추가하면 되기 때문에 공격이 쉽고 성능 열화와 고장의 원인이 된다. 크립토재킹은 피해자가 피해 상황을 인지하기 어렵기 때문에 크립토재킹을 효율적으로 탐지하고 차단할 수 있는 연구가 필요하다. 본 연구에서는 크립토재킹의 대표적인 감염 증상과 스크립트를 지표로 활용하여 효과적으로 크립토재킹을 탐지하는 프레임워크를 제안하고 평가한다. 제안한 크립토재킹 탐지 프레임워크에서 행위 기반 동적 분석 기법으로 컴퓨터 성능 지표를 학습한 K-Nearest Neighbors(KNN) 모델을 활용했고, 스크립트 유사도 기반 정적 분석 기법은 악성 스크립트 단어 빈도수를 학습한 K-means 모델을 크립토재킹 탐지에 활용했다. 실험 결과에 따르면 KNN 모델은 99.6%의 정확도를 보였고, K-means 모델은 정상 군집의 실루엣 계수가 0.61인 것을 확인하였다.
The wire rope of container crane is a important component to container transfer system and is used in a myriad of various applications such as elevator, mine hoist, construction machinery, and so on. If it happen wire rope failures in operating, it may lead to the safety accident and economic loss, which is productivity decline, competitive decline of container terminal, etc. To solve this problem, we developed the active and portable wire rope fault detecting system. The developed system consists of three parts that are the fault detecting, signal processing, and remote monitoring part. All detected signal has external noise or disturbance according to circumstances. Therefore we applied to discrete wavelet transform to extract a signal from noisy data that was used filter. As experimental result, we can reduce the expense for container terminal because of extension of exchange period of wire rope for container crane and this system is possible to apply in several fields to use wire rope.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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