Kim, Hyung-Ho;Kim, Hyun-Soo;Ko, Ju-Young;Kim, Chul-Young;Lee, Ji-Hyeok;Jeon, You-Jin
Fisheries and Aquatic Sciences
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제19권4호
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pp.22.1-22.7
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2016
One of the main compounds in Ishige okamurae, diphlorethohydroxycarmalol (DPHC), is known to exhibit antiviral and anti-inflammatory effects. However, it has not been investigated extensively. In this study, preparative centrifugal partition chromatography (CPC) coupled with 2,2′-azino-bis(3-ethylbenzothiazoline-6-sulphonic acid) ($ABTS^+$) online HPLC was employed for effectively separating considerable amounts of antioxidant compounds from marine algae. Two main antioxidant compounds, DPHC and octaphlorethol A (OPA), respectively, were confirmed and isolated from the ethyl acetate (EtOAc) fraction of I. okamurae by $ABTS^+$ online HPLC and preparative CPC systems. The presence of DPHC and OPA was confirmed in the EtOAc fraction of I. okamurae by both liquid chromatography with diode array detection and electrospray ionization mass spectrometry (LC-DAD-ESI/MS) and $ABTS^+$ online HPLC systems: DPHC (39 mg) and OPA (23 mg) were successfully isolated from I. okamurae (500 mg) with optimum solvent composition (0.5:10:4:6; n-hexane/EtOAc/MeOH/water, v/v) with corresponding partition coefficients (K) of 1.62 and 2.71, respectively, by preparative CPC. Hence, CPC coupled with $ABTS^+$ online HPLC is convenient for the efficient and simple isolation of these antioxidant compounds from I. okamurae.
Proxy DLL은 윈도우즈에서 DLL을 사용하는 정상적인 메커니즘이다. 악성코드들은 목표 시스템에 심어진 뒤에 감염을 위해 최소 한번은 실행되어야 하는데, 이를 위해 특정 악성코드들은 정상적인 윈도우즈 라이브러리로 위장하여 Proxy DLL 메커니즘을 이용한다. 이런 유형의 대표적인 공격 사례가 윈티(Winnti) 그룹이 제작한 악성코드들이다. 윈티 그룹은 카스퍼스키랩(Kaspersky Lab)에서 2011년 가을부터 연구하여 밝혀진 중국의 해킹 그룹으로, 온라인 비디오 게임 업계를 목표로 다년간에 걸쳐 음성적으로 활동하였고, 이 과정에서 다수의 악성코드들을 제작하여 온라인 게임사에 감염시켰다. 본 논문에서는 윈도우즈 라이브러리로 위장한 Proxy DLL의 기법을 윈티의 사례를 통해 알아보고, 이를 방어할 수 있는 방법을 연구하여 윈티의 악성코드를 대상으로 검증하였다.
온라인 게임의 인기가 증가하면서 희소성 있는 재화를 현금으로 바꾸는 RMT (Real Money Trade) 유저들이 증가하였고 이를 전문적으로 이용하는 게임 내 범죄 집단인 GFG (Gold Farming Group)이 나타났다. GFG는 게임재화를 수집하기 위해서 다수의 봇 계정이 필요한데, 이를 위해 명의 도용, 개인정보 유출 문제를 발생시키게 된다. 또한 현금거래를 유발시켜 게임 내 경제의 형평성을 파괴하고, 계정 도용, 아이템 탈취를 유발 시킨다. 따라서 GFG를 제거 및 차단하는 일은 사회적, 게임 내 관점에서 중요한 문제이다. 본 논문은 기존의 판매자 관점의 탐지가 아닌 수요공급의 원칙에 따라 현금거래 구매자를 탐지하는 근본적인 방안을 제시하였다. 실제 게임 데이터를 분석하여 두 가지의 RMT 형태를 발견하였고, 구매자 탐지의 재현율이 98%이상을 보일 수 있었다.
온라인 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 트위터는 가장 보편적으로 사용되는 마이크로 블로그인데, 트위터의 개방적 구조로 인해 자동화 프로그램인 트윗 봇이 많이 생성되고 있다. 이 트윗 봇은 적법한 봇과 악성 봇으로 분류되는데, 이 중 악성 봇은 일반 사용자들에게 많은 양의 스팸 정보나 유해한 컨텐츠를 배포하기 때문에 트윗 봇을 검출하는 작업은 반드시 필요하다. 기존 연구에서는 시간적 정보를 활용하여 사람과 트윗 봇을 분류하였다. 본 논문에서는 사용자들의 고 정밀 위치 정보를 알려주는 공간 태그된 트윗 정보를 활용하여 트위터 사용자들의 정확한 위치와 트윗 전송시각을 알아낸 후, 각 사용자의 시공간 엔트로피를 계산하여 트윗 봇을 검출하는 개선된 두 단계 알고리즘을 제안한다. 주요 결과로써, 시간 정보만을 이용한 기존 연구결과보다 각 신뢰도별 봇 검출 확률 및 거짓 경보 확률이 모두 우수하게 나타난다.
High-speed rail (HSR) has been in operation and development in many countries worldwide. The explosive growth of HSR has posed great challenges for operation safety and ride comfort. Among various technological demands on high-speed trains, vibration is an inevitable problem caused by rail/wheel imperfections, vehicle dynamics, and aerodynamic instability. Ride comfort is a key factor in evaluating the operational performance of high-speed trains. In this study, online monitoring data have been acquired from an in-service high-speed train for condition assessment. The measured dynamic response signals at the floor level of a train cabin are processed by the Sperling operator, in which the ride comfort index sequence is used to identify the train's operation condition. In addition, a novel technique that incorporates salient features of Bayesian inference and time series analysis is proposed for outlier detection and change detection. The Bayesian forecasting approach enables the prediction of conditional probabilities. By integrating the Bayesian forecasting approach with time series analysis, one-step forecasting probability density functions (PDFs) can be obtained before proceeding to the next observation. The change detection is conducted by comparing the current model and the alternative model (whose mean value is shifted by a prescribed offset) to determine which one can well fit the actual observation. When the comparison results indicate that the alternative model performs better, then a potential change is detected. If the current observation is a potential outlier or change, Bayes factor and cumulative Bayes factor are derived for further identification. A significant change, if identified, implies that there is a great alteration in the train operation performance due to defects. In this study, two illustrative cases are provided to demonstrate the performance of the proposed method for condition assessment of high-speed trains.
GNSS 상시관측소 고시좌표는 측지기준점으로써의 중요성과 다양한 위성측위 응용 분야의 활용성을 고려할 때 최고의 정확도와 최신성을 갖도록 관리해야 한다. 특히, 지진 등에 따른 지각 변위는 그 크기에 해당하는 만큼 기존 성과에 편의를 유발함으로, 그 영향이 목표 정확도를 초과할 때에는 신속히 새로운 기준 좌표를 산정·제공하는 등 적절한 조치가 필요하다. 본 논문에서는 GNSS 상시관측소 데이터 자동처리 시스템과 연계 구현할 수 있는 칼만 필터에 기반 좌표 시계열의 편의검출 절차와 방법을 연구하였다. 이를 통해 필터 이노베이션과 재추정 시계열에 적용할 수 있는 통계 검정 기법을 구현한 후 과학기술용 GNSS 소프트웨어에 의해 추정한 국내 14개소 상시관측소 2010년~2011년 시계열에 적용해 그 성능과 특징을 파악하였다. 그 결과 통계검정의 오류와 신뢰성을 고려할 때 필터링 시계열에 대한 CUSUM(Cumulative Sum) 검사는 지진 등에 따른 잔류편의 그리고 이노베이션에 대한 광역검정은 특정 에포크에서 발생하는 돌출오차 검출에 효과적인 것으로 분석되었다.
소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.
For screening test of the non-volatile compounds which migrate from food packaging materials into foodstuffs, the traditional high performance liquid chromatography (HPLC) systems suffer from the lack of universal detector with high sensitivity and universality and high efficiency HPLC separation column which provides complete separation of complex mixtures into all individual substances. In this work, the use possibility of online two-dimensional liquid chromatography (2D-LC) system coupled with a charged aerosol detector (CAD), a universal detector, was reviewed. 2D-LC system permits to improve peak capacity and resolving power for complex mixtures. Charged aerosol detector (CAD) offers a new feasibility for detection of any non-volatile compounds with high sensitivity and constant response factor in a calibration range. The combination of size exclusion chromatography (SEC) and normal phase HPLC (NP-HPLC) is most frequently used for the separation of the natural and synthetic polymers which are mainly used as raw materials for the manufacture of food packaging materials. However, there is no commercial software available for data acquisition and handling and therefore the quantification in 2D-LC analysis is still rare.
Boubaker, Houcine;Tagougui, Najiba;El Abed, Haikal;Kherallah, Monji;Alimi, Adel M.
Journal of Information Processing Systems
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제10권4호
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pp.503-522
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2014
In the cursive handwriting recognition process, script trajectory segmentation and modeling represent an important task for large or open lexicon context that becomes more complicated in multi-writer applications. In this paper, we will present a developed system of Arabic online handwriting modeling based on graphemes segmentation and the extraction of its geometric features. The main contribution consists of adapting the Fourier descriptors to model the open trajectory of the segmented graphemes. To segment the trajectory of the handwriting, the system proceeds by first detecting its baseline by checking combined geometric and logic conditions. Then, the detected baseline is used as a topologic reference for the extraction of particular points that delimit the graphemes' trajectories. Each segmented grapheme is then represented by a set of relevant geometric features that include the vector of the Fourier descriptors for trajectory shape modeling, normalized metric parameters that model the grapheme dimensions, its position in respect to the baseline, and codes for the description of its associated diacritics.
This paper presents a low-cost prototype for monitoring online the maximum power produced by a domestic photovoltaic (PV) system using Internet of Things (IoT) technology. The most common tracking algorithms (P&O, InCond, HC, VSS InCond, and FL) were first simulated using MATLAB/Simulink and then implemented in a low-cost microcontroller (Arduino). The current, voltage, load current, load voltage, power at the maximum power point, duty cycle, module temperature, and in-plane solar irradiance are monitored. Using IoT technology, users can check in real time the change in power produced by their installation anywhere and anytime without additional effort or cost. The designed prototype is suitable for domestic PV applications, particularly at remote sites. It can also help users check online whether any abnormality has happened in their system based simply on the variation in the produced maximum power. Experimental results show that the system performs well. Moreover, the prototype is easy to implement, low in cost, saves time, and minimizes human effort. The developed monitoring system could be extended by integrating fault detection and diagnosis algorithms.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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