징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
Background: TAP1 and TAP2 are two ABC transporter genes located within the class II region of the human MHC. Their protein products form a heterodimer whose function is to transport peptides from the cytoplasm into the endoplasmic reticulum. This study was performed to examine the polymorphism of TAP genes and the distribution of HLA-TAP haplotypes in the Korean population through family analysis. Methods: The subjects used in this study were 50 healthy Korean families consisting of 233 individuals. TAP1 (codons 333 and 637) and TAP2 (codons 379, 565, 577, 651, 665, and 687) typings were carried out by the PCR-restriction fragment length polymorphism (RFLP) method. HLA-DRB1 and DQB1 genotyping results from a previous study were used for HLA-TAP haplotype analysis. Results: The number (gene frequency) of TAP1 and TAP2 alleles detected were 3 for TAP1 (A 81.5%, B 17.0%, and C 1.5%) and 8 for TAP2 (A1 32.0%, A2 12.5%, B 34.0%, Bky2 6.5%, C 7.0%, D 3.0%, E 4.5%, and G 0.5%). Eleven TAP1-TAP2 haplotypes were observed with $frequency{\geq}1%$, among which 4 haplotypes (A-B, B-A1, A-Bky2, and C-E) showed weak but significant positive linkage disequilibrium (P<0.05). When DRB1-DQB1 haplotypes were extended to TAP1 and TAP2 loci, much diversification of haplotypes was observed: 19 different DRB1-DQB1 haplotypes formed 58 different haplotypes extended to TAP1 and TAP2 loci. These results add more evidence to the view that recombination hotspot is present within and around TAP gene region. Conclusion: The allele frequencies of TAP1 and TAP2 genes and the distribution of TAP1-TAP2 and HLA-TAP haplotypes were studied in Koreans based on a family study.
초창기 보안은 침입차단시스템에 국한되었지만 현재에는 안티바이러스, 침입 탐지 및 방화벽과 같은 관련 정보보안 솔루션들이 많아지면서 이기종의 정보보안제품들의 효율적인 관리를 위한 통합보안관리시스템이 개발 운영되고 있다. 최근에는 통합보안관리체계를 넘어서서 웜 바이러스 해킹 등 아직 일어나지 않는 사이버 위협을 관리해 능동적으로 방어할 수 있는 위협관리시스템이 보안업계의 새로운 관심분야로 떠오르고 있다. 이러한 정보보호제품의 변화에 따라 수집정보도 다양화되어가고 있으며 사이버 위협을 관리하기 위해서는 과거의 정보보안제품들로부터의 수집되는 정량적인 이벤트 로그들뿐 아니라 Microsoft, linux, 오라클과 같은 범용 어플리케이션들의 취약점 정보, 웜 바이러스 등의 악성 코드 정보, 또한 국제적 분쟁으로 인한 사이버징후와 같은 보안 뉴스들의 정성적인 정보가 필요하다. 본 논문에서는 사이버위협 관리를 위한 정보수집의 일환으로 정량적인 정보와 정성적인 정보를 수집하는 인터넷 위협 및 취약점정보 자동수집기를 설계, 구현하였다. 제안된 수집기는 사이버위협을 관리하는데 있어 정량적인 정보 뿐 아니라 정성적인 정보를 함께 수집함으로써 사이버위협 판단의 정확성을 높이고 아직 발생하지 않은 사이버 위협에 사전에 대응하기 위한 정보로 이용될 수 있다.
징후 기반의 침입 탐지 시스템은 일정한 침입 탐지 규칙을 구성하여 라이브러리에 저장한 후 새로운 입력에 대해 규칙과 패턴 매칭을 하여 침입 여부를 판정한다. 그러나 징후(규칙)를 기반으로 하는 침입 탐지 시스템은 통상적으로 크게 2가지의 제약을 갖는다. 첫 번째는 침입에 대한 규칙을 구성하지 못할 경우 그에 따른 FN 오류(false negative error)가 발생할 수 있으며, 두 번째는 규칙의 다양성을 확보하기 위해서 많은 규칙을 구성하게 되었을 경우 그에 소요되는 자원의 규모가 커진다는 점이다. 이에 본 논문에서는 생체 면역 세포의 생성 과정인 부정 선택을 공학적으로 모델링하여 변형 인식부를 구성하고 이를 후보 개체군으로 하여 유전자 알고리즘을 이용해 진화시킴으로서 변이적인 침입에 대해 탐지 가능한 변형 인식부의 학습 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 그 유효성을 입증한다.
시장의 급속한 변화와 개별 수요자 요구의 다양화로 인하여 전통적인 예측 방식은 기업의 요구사항을 충족시키기 어렵다. 다변화하는 생산 환경에서의 올바른 수요예측은 원활한 수율관리를 위한 중요한 요소이다. 현재 산업에서 보편적으로 사용되는 기존의 많은 예측 모델은 조금씩 기능에 제한이 있다. 제안된 모델은 각 모델이 개별적으로 더 잘 수행하는 부분을 고려하여 이러한 한계를 극복하도록 설계 되었다. 본 논문에서는 동적 프로세스 분석에 적합한 Grey Relational 분석을 통한 변수 추출을 하고, ARIMA 예측값을 통하여 산출되는 과거 수요 데이터의 특징을 포함하는 통계적으로 예측된 데이터를 생성한다. 이후, LSTM 모델과 결합하여 신경망모델이 가지는 특성인 유연성, 장기적인 의존성 문제를 피하도록 구성되어진 구조를 통하여 수요예측에 영향을 주는 많은 요인들을 특징을 반영하여 수요예측을 산출할 수 있다.
최근 IoT 기술의 발전과 함께 전력 절감에 대한 관심이 증가하면서 소형화되고 있는 스마트 디바이스들의 전력 절감에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 IoT 기반 스마트 디바이스들의 다양화와 개인 보급률의 증가로 인해 사용하지 않는 동안에도 발생하는 대기전력에 대한 이슈도 증가하고 있다. 그러나 실질적으로 대기전력을 절감하기 위해서는 물리적으로 콘센트를 뽑거나, 전원을 Off 해야 한다는 단점이 있으며, 기존 IP 기반이 아닌 Zigbee를 활용하기 때문에 인터넷 네트워크를 기반으로 하는 IoT 표준 프로토콜로 변경할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 Zigbee 기술에 IoT 표준 프로토콜인 CoAP을 적용한 대기전력 절감 시스템을 설계 및 구현하였다. 기존 시스템과 평가 결과 평균 약 8.4Wh의 대기전력이 절감된 것을 확인하였다.
Kim, Bichsaem;Hur, Onsook;Lee, Jae-Eun;Assefa, Awraris Derbie;Ko, Ho-Cheol;Chung, Yun-Jo;Rhee, Ju-hee;Hahn, Bum-Soo
한국자원식물학회지
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제34권6호
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pp.575-599
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2021
The edible roots of radish (Raphanus sativus L.) are consumed worldwide. For characterization and evaluation of the agronomic traits and health-promoting chemicals in radish germplasms, new germplasm breeding materials need to be identified. The objectives of this study were to evaluate the phenotypic traits and glucosinolate contents of radish roots from 110 germplasms, by analyzing correlations between 10 quantitative phenotypic traits and the individual and total contents of five glucosinolates. Phenotypic characterization was performed based on descriptors from the UPOV and IBPGR, and glucosinolate contents were analyzed using liquid chromatography-tandem mass spectrometry in multiple reaction monitoring mode (MRM). Regarding the phenotypic traits, a significant correlation between leaf length and root weight was observed. Glucoraphasatin was the main glucosinolate, accounting for an average of 71% of the total glucosinolates in the germplasms; moreover, its content was significantly correlated with that of glucoerucin, its precursor. Principal component analysis indicated that the 110 germplasms could be divided into five groups based on their glucosinolate contents. High levels of free-radical scavenging activity (DPPH) were observed in red radishes. These results shed light on the beneficial traits that could be targeted by breeders, and could also promote diet diversification by demonstrating the health benefits of various germplasms.
Purpose - As the global product network expands through both internationalization and diversification of the multimodal transportation system, corporate strategies have shifted to emphasize the importance of a high value-added international logistics system. To guide policies and strategies to attract relevant industries, this study aims to analyze the location competitiveness of regional logistics distribution center to serve Northeast Asia. Design/methodology - Multi-criteria techniques are considered to offer a promising framework for evaluating decision-making factors. This paper employed an analytic hierarchy process to analyze the hierarchal structure of determinants for selecting the location of a regional logistics distribution center. Adopting both qualitative and quantitative evaluations, this study suggest political implications for a regional logistics distribution center development, such as the direction of political support, service differentiation and infrastructure development. Findings - This study developed a location competitiveness evaluation model, based on the case study of the major port-cities in Northeast Asia. Evaluation model incorporates five factors underpinning 17 components extracted using factor analysis. The results revealed that the logistics factor is the most significant factor for evaluating the competitiveness of a regional logistics distribution center. The remaining factors were market, costs, and services environment. Comparing qualitative and quantitative evaluations, results provide useful insights for a regional logistics distribution center development in Northeast Asia. Originality/value - This study revealed differences between qualitative and quantitative evaluations. The finding implies that prior works on evaluation models of competitiveness has not successfully measured the gap between quantitative data and expert' evaluations. To overcome this limitation, this paper considered both actual data such as actual distance, cost, the number of companies located, and expert opinions.
This study aims to analyze Instagram hashtags based on big data to investigate changes in consumer trends and perceptions of vegan fashion, and to derive strategies for revitalizing vegan fashion brands based on derived results. Among social media, Instagram was selected as a collection channel, and Instagram hashtags for 'Vegan Fashion' were collected from July 1, 2021 to December 31, 2021. After conducting semantic network analysis with the Ucinet 6 program based on the collected data, the CONCOR analysis on vegan fashion showed the following four clusters: 'Veganism practiced with fashion', 'Bag type of vegan fashion brand', 'Sharing vegan fashion', and 'Diversification of eco-friendly products'. Analysis results showed that the Instagram hashtag for vegan fashion confirmed the MZ generation's increased interest in vegan fashion and their thoughts to recommend and share frequently used items or brand products to people around them. CONCOR analysis of vegan fashion brands showed the following four groups: 'Differentiating the material of vegan bags', 'Eco-friendly products of vegan fashion brands', 'Interest in vegan shoes', and 'Donation campaign of vegan fashion brands'. CONCOR analysis on Meaningout showed the following four clusters: 'MZ Generation's Meaningout Start-up', 'Recommendation Platform for Skin Products', 'Value Consumption Trend for Eco-friendly Clothing', and 'Interest in Eco-friendly Packaging'. The results of this study on vegan fashion, a practical eco-friendly movement that can require changes in social responsibility and perception as issues that directly affect animals, the environment, and humans, are expected to provide basic data to help domestic vegan fashion brands develop marketing strategies.
본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 4대 학술지를 대상으로 구조적토픽모델과 문헌 네트워크 분석을 사용하여 연구영역을 분석하고, 각 학술지의 공통 및 특화된 연구영역을 식별하여 문헌정보학 분야의 학술 지형을 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구결과, 문헌정보학 분야의 학술지들이 각기 다른 연구영역에 중점을 두고 있는 것으로 나타났는데, 한국문헌정보학회지는 문헌정보학 분야의 전반적인 연구영역을 가장 포괄적으로 다루고 있으며, 한국비블리아학회지 또한 유사한 연구경향을 보였으나 도서관경영 및 도서관프로그램과 관련된 주제 선호도가 높았다. 한국도서관·정보학회지는 문헌정보학 전반의 연구주제 및 타 학술지에 비해 학교도서관이나 독서교육과 관련된 분야에 특화된 주제들을 많이 다루고 있으며, 정보관리학회지는 정보기술 및 정보학 전반에 대한 주제적 비중이 높아 다른 세 학술지와 비교했을 때 주제적 차별성이 있었다. 본 연구는 학술지별 주요 연구영역을 파악함으로써 연구자들의 논문투고와 학술지의 주제 특성화 및 다양화를 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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