There have been large concerns about survivability defined as the capability of a system to perform a mission-critical role, in a timely manner, in the presence of attacks, failures. In particular, One of the most important core technologies required for the design of the ITS(Intrusion Tolerance System) that performs continuously minimal essential services even when the computer system is partially compromised because of intrusions is the survivability one of In included the dependability analysis of a reliability and availability etc. quantitative dependability analysis of the In. In this Paper, we applied self-healing mechanism utilizing two factors of self-healing mechanism (fault model and system response), the core technology of autonomic computing to secure the protection power of the ITS and consisted of a state transition diagram of the ITS composed of a primary server and a backup server. We also defined the survivability, availability, and downtime cost of the ITS, and then performed studies on simulation experiments and two cases of vulnerability attack. Simulation results show that intrusion tolerance capability at the initial state is more important than coping capability at the attack state in terms of the dependability enhancement.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.23
no.4
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pp.354-359
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2013
In this paper, we suggested the method for implementation of unsupervised nonlinear classification using Binary Harmony Search (BHS) algorithm, which is known as a optimization algorithm. Various algorithms have been suggested for classification of feature vectors from the process of machine learning for pattern recognition or EEG signal analysis processing. Supervised learning based support vector machine or fuzzy c-mean (FCM) based on unsupervised learning have been used for classification in the field. However, conventional methods were hard to apply nonlinear dataset classification or required prior information for supervised learning. We solved this problems with proposed classification method using heuristic approach which took the minimal Euclidean distance between vectors, then we assumed them as same class and the others were another class. For the comparison, we used FCM, self-organizing map (SOM) based on artificial neural network (ANN). KEEL machine learning datset was used for simulation. We concluded that proposed method was superior than other algorithms.
This study introduces integrated approach on detection of a leakage in a sea wall based on remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey, and borehole survey for the Seosan A-Region sea wall. The satellite temperature distribution from Landsat ETM+ data identifies water leakage distribution and period by analyzing temperature mixing patterns between sea water and fresh water. Electric resistivity survey provides both horizontal and vertical anomaly distributions over the sea wall showing below average electric resistivity. Electromagnetic survey(electrical conductivity survey) reveals the potential possible leakage areas with minimal background impact by comparing electrical conductivity values between high and low tides. Borehole image processing system confirmed the locations of anomalies identified from the other survey methods and distributions of vertical fracture zones. The integrated approach identified 41.7% of the sea wall being the most probable area vulnerable to water leakage and effectively approximated both horizontal and vertical distribution of water leakage. The integrated analysis of remote sensing, electric resistivity survey, electromagnetic survey and borehole survey is considered to be an optimal method in identifying water leakage distribution, period, and extent of fractures knowledged from the boreholes.
In this paper, the fast encoding algorithm in High Efficiency Video Coding (HEVC) encoder was studied. For the encoding efficiency, the current HEVC reference software is divided the input image into Coding Tree Unit (CTU). then, it should be re-divided into CU up to maximum depth in form of quad-tree for RDO (Rate-Distortion Optimization) in encoding precess. But, it is one of the reason why complexity is high in the encoding precess. In this paper, to reduce the high complexity in the encoding process, it proposed the method by determining the maximum depth of the CU using a hierarchical clustering at the pre-processing. The hierarchical clustering results represented an average combination of motion vectors (MV) on neighboring blocks. Experimental results showed that the proposed method could achieve an average of 16% time saving with minimal BD-rate loss at 1080p video resolution. When combined the previous fast algorithm, the proposed method could achieve an average 45.13% time saving with 1.84% BD-rate loss.
Whole muskmelon was blanched at 50$^{\circ}C$ water for inhibition decline of fresh-cut melon quality from direct heat treatment. The muskmelon, after storage at 5$^{\circ}C$ for 24 hours, was processed to melon cylinders with 2 cm diameter. The changes of color, texture and the quality characteristics such as gas composition. soluble solid content, pH during storage at 5$^{\circ}C$ were measured. Degree of oxygen contents decreased and that of carbon dioxide in melon cylinder increased during storage. Especially, changes of gas composition inside packages appeared high level cor in blanched melon cylinders than non-treatment melons. Blanching with whole fruits at 50$^{\circ}C$ had effects on hardness in melon cylinder. Blanched melon, without regard on branching time, appeared higher hardness value than that of non-blanched melon at 6 days storage. There were slight difference between treatment on melon cylinder color. Degrees of change in soluble solid contents and pH on melon cylinder blanched at 50$^{\circ}C$ for 20minuets were lower than that of other treatments. In consequence, blanching with whole fruit at 50$^{\circ}C$ for 20minuets, before minimal processing, was effective in preserving of texture and quality of melon cylinder during storage.
Background: In general, after Panax ginseng is administered orally, intestinal microbes play a crucial role in its degradation and metabolization process. Studies on the metabolism of P. ginseng by microflora are important for obtaining a better understanding of their biological effects. Methods: In vitro biotransformation of P. ginseng extract by rat intestinal microflora was investigated at $37^{\circ}C$ for 24 h, and the simultaneous determination of the metabolites and metabolic profile of P. ginseng saponins by rat intestinal microflora was achieved using LC-MS/MS. Results: A total of seven ginsenosides were detected in the P. ginseng extract, including ginsenosides Rg1, Re, Rf, Rb1, Rc, Rb2, and Rd. In the transformed P. ginseng samples, considerable amounts of deglycosylated metabolite compound K and Rh1 were detected. In addition, minimal amounts of deglycosylated metabolites (ginsenosides Rg2, F1, F2, Rg3, and protopanaxatriol-type ginsenosides) and untransformed ginsenosides Re, Rg1, and Rd were detected at 24 h. The results indicated that the primary metabolites are compound K and Rh1, and the protopanaxadiol-type ginsenosides were more easily metabolized than protopanaxatriol-type ginsenosides. Conclusion: This is the first report of the identification and quantification of the metabolism and metabolic profile of P. ginseng extract in rat intestinal microflora using LC-MS/MS. The current study provided new insights for studying the metabolism and active metabolites of P. ginseng.
To examine the effects of edible coatings on the quality of fresh-cut fruits, Shingo pear was coated with several concentration of albumin, WSF(whole soy flour), dextrin and SPE (sucrose polyester) solution and quality characteristics, sensory evaluation and respiration rate were determined during storage at $4^{\circ}C$ for 10 days. Weight loss rate was reduced in coated fresh-cut pears. 2% dextrin and 1% WSF for pears were more effective in reducing weight loss rate during storage. In preventing the browning of fresh cut fruits, browning was inhibited by coating with 0.5% WSF, 1% albumin, 3% dextrin for pears. Compared with non-coated pears, 0.5% WSF, 1% albumin and 3% dextrin coating were effective in inhibiting the color changes. Even if hardness had a tendency to decrease in coated and no71-coated fruits during storage dextrin coating induced texture softening in fresh-cut pears. The changes in decrease of titratable acidity and vitamin C content and increase of pH and soluble solid were recessed by coatings but there was no differences in accordance with coating materials. Sensory evaluation of coated pears was conducted in according to coating materials and concentrations. Pears coated with 0.5% albumin, 4% dextrin, 1.0% SPE and 0.5% WSF recorded high sensory score. Among the tested coating materials and concentrations, 4% dextrin was the best in all organoleptic quality of coated pears. Respiration rate was repressed by coating with WSF and dextrin in pears.
Dose distribution of Korean radiation workers classified by occupational categories was analyzed. Statistics of the occupational radiation exposure(ORE) in 2002 of the radiation workers in diagnostic and dental radiology were obtained from the Korea Food and Drug Agency(KFDA) who maintains the database for individual radiation dose records. Corresponding statistics for the rest of radiation workers were obtained by processing the individual annual doses provided by the Korea Radioisotope Association(KRIA) after deletion of individual information. The ORE distribution was classified in term of 28 occupational categories, annual individual dose levels, age groups and gender of 52733 radiation workers as of the year of 2002. The total collective dose was 66.4 man-Sv and resulting average individual ORE was 1.26 mSv. Around 80% of the workers were exposed to minimal doses less than 1.2 mSv. However, it appeared that the recorded doses exceeded 20 mSv for 43 workers in the industrial radiography and for 147 workers in the field of radiology. Particularly, recorded doses of 23 workers in radiology exceeded the annual dose limits of 50 mSv, which is extraordinary when the working environment is considered. It is uncertain whether those doses are real or caused by careless placing of dosimeters in the imaging rooms while the X-ray units are in operation. No one in the workforce of 16 operating nuclear power plant units was exposed over 20 mSv in 2002. Number of workers was the largest in their 30's of age and the mean individual dose was the highest in their 20's. Women were around 20% of the radiation workers and their average dose was around one half of that of man workers.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.17
no.8
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pp.1947-1954
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2013
Previous works for detecting arrhythmia have mostly used nonlinear method such as artificial neural network, fuzzy theory, support vector machine to increase classification accuracy. Most methods require accurate detection of P-QRS-T point, higher computational cost and larger processing time. But it is difficult to detect the P and T wave signal because of person's individual difference. Therefore it is necessary to design efficient algorithm that classifies different arrhythmia in realtime and decreases computational cost by extrating minimal feature. In this paper, we propose arrhythmia detection based on binary coding using QRS feature varibility. For this purpose, we detected R wave, RR interval, QRS width from noise-free ECG signal through the preprocessing method. Also, we classified arrhythmia in realtime by converting threshold variability of feature to binary code. PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat classification is evaluated by using 39 record of MIT-BIH arrhythmia database. The achieved scores indicate the average of 97.18%, 94.14%, 99.83%, 92.77%, 97.48% in PVC, PAC, Normal, BBB, Paced beat classification.
In order to derive domain-independent heuristics from the specification of a planning problem, it is required to relax the given problem and then solve the relaxed one. In this paper, we present a new planning graph, Merged Planning Graph(MPG), and GD heuristics for solving contingent planning problems with both uncertainty about the initial state and non-deterministic action effects. The merged planning graph is an extended one to be applied to the contingent planning problems from the relaxed planning graph, which is a common means to get effective heuristics for solving the classical planning problems. In order to get heuristics for solving the contingent planning problems with sensing actions and non-deterministic actions, the new graph utilizes additionally the effect-merge relaxations of these actions as well as the traditional delete relaxations. Proceeding parallel to the forward expansion of the merged planning graph, the computation of GD heuristic excludes the unnecessary redundant cost from estimating the minimal reachability cost to achieve the overall set of goals by analyzing interdependencies among goals or subgoals. Therefore, GD heuristics have the advantage that they usually require less computation time than the overlap heuristics, but are more informative than the max and the additive heuristics. In this paper, we explain the experimental analysis to show the accuracy and the search efficiency of the GD heuristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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