The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.15
no.2
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pp.75-81
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2012
As the number of web users is increasing, the leakage of personal information is increasing. If some personal information is leaked, the victim can suffer from material damage or mental damage at the same time. Most of the leakages are result from the people who works for the personal information by accident or design. Hence, the Ministry of Public Administration and Security proposeed the measuring index and enumerates the details. The index is used in a system to check protection of a personal information. However, because this system is used to evaluate after the leakage, it cannot be used to construct some security system or programming a security system. To solve this problem, it needs to express the diversity of items and be able to count what assessors want to count. Thus, a summary sheet which displays the result of the tool will be presented in a radial form graph. Details will be presented as a bar graph. Therefore, it will be proposed that the tool can grasp the weak point and propose the direction of security.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.5
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pp.2414-2428
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2018
In order to solve the problem that the current network security situation assessment methods just focus on the attack behaviors, this paper proposes a kind of network security situation assessment method based on Markov Decision Process and Game theory. The method takes the Markov Game model as the core, and uses the 4 levels data fusion to realize the evaluation of the network security situation. In this process, the Nash equilibrium point of the game is used to determine the impact on the network security. Experiments show that the results of this method are basically consistent with the expert evaluation data. As the method takes full account of the interaction between the attackers and defenders, it is closer to reality, and can accurately assess network security situation.
Journal of Construction Engineering and Project Management
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v.5
no.4
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pp.16-22
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2015
This paper presents an automated computer vision-based system to update BIM data by leveraging multi-modal visual data collected from existing buildings under inspection. Currently, visual inspections are conducted for building envelopes or mechanical systems, and auditors analyze energy-related contextual information to examine if their performance is maintained as expected by the design. By translating 3D surface thermal profiles into energy performance metrics such as actual R-values at point-level and by mapping such properties to the associated BIM elements using XML Document Object Model (DOM), the proposed method shortens the energy performance modeling gap between the architectural information in the as-designed BIM and the as-is building condition, which improve the reliability of building energy analysis. Several case studies were conducted to experimentally evaluate their impact on BIM-based energy analysis to calculate energy load. The experimental results on existing buildings show that (1) the point-level thermography-based thermal resistance measurement can be automatically matched with the associated BIM elements; and (2) their corresponding thermal properties are automatically updated in gbXML schema. This paper provides practitioners with insight to uncover the fundamentals of how multi-modal visual data can be used to improve the accuracy of building energy modeling for retrofit analysis. Open research challenges and lessons learned from real-world case studies are discussed in detail.
Temperature increase due to climate changes causes change of water temperature in rivers which results in change of water quality etc. and the change of river ecosystem has a great impact on human life. Analyzing the impact of current climate changes on air and water temperature is an important thing in adapting to the climate changes. This study examined the effect of climate changes through analyzing air temperature trend for Nakdong river basin and analyzed the elasticity of air-water temperature to understand the effect of climate changes on water temperature. For analysis air temperature trend, collecting air temperature data from the National Weather Service on main points in Nakdong river basin, and resampling them at the units of year, season and month, used as data for air temperature trend analysis. Analyzing for elasticity of air-water temperature, the data were collected by the Water Environment Information system for water temperature, while air temperature data were collected at the National Weather Service point nearest in the water temperature point. And using the results of trend analysis and elasticity analysis, the effect of climate changes on water temperature was examined estimating future water temperature in 20 years and 50 years after. It is judged that analysis on mutual impact between factors such as heat budget, precipitation and evapotranspiration on river water temperature affected by climate changes and river water temperature is necessary.
Surveying urban tributary vegetation is based mainly on field sampling at present. The tributary vegetation survey integrating UAV NIR(Unmanned Aerial Vehicle Near Infrared Radiance) imagery and in-situ point photo has received only limited attentions from the field ecologist. The reason for this could be the largely undemonstrated applicability of UAV NIR imagery by the field ecologist as a monitoring tool for urban tributary vegetation. The principal advantage of UAV NIR imagery as a remote sensor is to provide, in a cost-effective manner, information required for a very narrow swath target such as urban tributary (10m width or so), utilizing very low altitude flight, real-time geo-referencing and stereo imaging. An exhaustive and realistic comparison of the two techniques was conducted, based on operational customer requirement of urban tributary vegetation survey: synoptic information, ground detail and quantitative data collection. UAV NIR imagery made it possible to identify area-wide patterns of the major plant communities subject to many different influences (e.g. artificial land use pattern), which cannot be acquired by traditional field sampling. Although field survey has already gained worldwide recognition by plant ecologists as a typical method of urban tributary vegetation monitoring, this approach did not provide a level of information that is either scientifically reliable or economically feasible in terms of urban tributary vegetation (e.g. remedial field works). It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference for area-wide information obtained by UAV NIR imagery in urban tributary vegetation survey.
This study is concerned with the analysis of two renewable technologies for electric energy production: wind energy and photovoltaic energy. The two technologies were assessed and compared by economic point of view, by using selected indicators characterized by a clear calculation approach, requirement of information easy to be collected, clear, but even complete, interpretation of results. The used economic indicators are Levelized Cost of Energy, $CO_2$ abatement cost and fossil fuel saving specific cost; these last two specifically aimed at evaluating the different capabilities that renewable technologies have to cut down direct $CO_2$ emissions and to avoid fossil fuel extraction. The two technologies were compared also from the environmental point of view by applying Life Cycle Assessment approach and using the environmental impact categories from the Eco-indicator'95 method. The economic analysis was developed by taking into account different energy system sizes and different geographic areas in order to compare different European conditions (Italy, Germany and Denmark) in term of renewable resource availability and market trend. The environmental analysis was developed comparing two particular types of PV and wind plants, respectively residential and micro-wind turbine, located in Italy. According to the three calculated economic indicators, the wind energy emerged as more favorable than PV energy. From the environmental point of view, both the technologies are able to provide savings for almost all the considered environmental impact categories. The proposed approach, based on the use of economic and environmental indicators may be useful in supporting the policies and the decision making procedures concerned with the promotion and use of renewables, in reference to the specific geographic, economic and temporal conditions.
This study evaluates three distinct observation methods, CRDS, OA-ICOS, and OF-CEAS, in greenhouse gas monitoring equipment for atmospheric CO2 and CH4 concentrations. The assessment encompasses fundamental performance, high-concentration measurement accuracy, calibration methods, and the impact of atmospheric humidity on measurement accuracy. Results indicate that within a range of approximately 500 ppm, all three devices demonstrate high accuracy and linearity. However, beyond 1000 ppm, CO2 accuracy sharply declines (84%), emphasizing the need for caution when interpreting high-concentration CO2 data. An analysis of calibration methods reveals that both CO2 and CH4 measurements achieve high accuracy and linearity through 1-point calibration, suggesting that multi-point calibration is not imperative for precision. In dynamic atmospheric conditions with significant CO2 and CH4 concentration variations, a 1-point calibration suffices for reliable data (99% accuracy). The evaluation of humidity impact demonstrates that humidity removal devices significantly reduce air moisture levels, yet this has a negligible effect on dry CO2 concentrations (less than 0.5% relative error). All three observation method instruments, which have integrated humidity correction to calculate dry CO2 concentrations, exhibit minor sensitivity to humidity removal devices, implying that additional removal devices may not be essential. Consequently, this study offers valuable insights for comparing data from different measurement devices and provides crucial information to consider in the operation of monitoring sites.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.2
no.3
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pp.176-187
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2013
Message replay, malicious Access Point (AP) associations and Denial of Service (DoS) attacks are the major threats in Wireless LANs. These threats are possible due to a lack of proper authentication and insecure message communications between wireless devices. Current wireless authentication & key exchange (AKE) schemes and security protocols (WEP, WPA and IEEE 802.11i) are not sufficient against these threats. This paper presents a novel Secure WLAN Authentication Scheme (SWAS). The scheme introduces the delegation concept of mobile authentication in WLANs, and provides mutual authentication to all parties (Wireless Station, Access Point and Authentication Server). The messages involved in the process serve both authentication and key refreshing purposes. The scheme enhances the security by protecting the messages through cryptographic techniques and reduces the DoS impact. The results showed that cryptographic techniques do not result in extra latencies in authentication. The scheme also reduces the communication cost and network overhead.
Object: The purpose of this study was to select priority points for soil management using the location of groundwater and to suggest this method for soil contamination surveys. Method: Groundwater impact range was set to an area of 100 to 500 meters from the center point of agricultural groundwater wells. Data on industrial complex and factory areas, areas of stored or used ores and scrap metals, areas associated with waste and recycling, and traffic-related facilities areas were collected and checked for whether they fall within the groundwater impact range. Longitude and latitude coordinates of these data were mapped on the groundwater impact range using QGIS (Quantum Geographic Information System). Results: Considering the groundwater impact range, the points were selected as follows: 589 points were selected from 6,811 factories and 259 points were selected from 1,511 recycling business points. Traffic-related facility areas were divided between gas stations, bus depots, and auto mechanics. Thirty-four points were selected from 149 bus depots and 573 points were selected from 6,013 auto mechanic points. From the 2,409 gas station points, 323 were selected. Conclusion: Contaminated soil influences groundwater and crops, which can harm human health. However, soil pollution is not easily identified, so it is difficult to determine what has occurred. Pollution must be prevented beforehand and contaminated soil found. By selecting and investigating soil contamination survey points in consideration of the location of groundwater wells, we can safely manage water resources by preventing groundwater contamination in advance.
As software becomes more complex and its scope dramatically increases, the importance of research on developing methods for estimating software development efforts has been increased. Such accurate estimation has a prominent impact on the development projects. To develop accurate effort estimation models, many studies have been conducted among the academia and the practitioners. Out of the numerous methods, Constructive Cost Model (COCOMO) based on Line of Code (LOC), Regression Model based on Function Point (FP) were the most popular models in the past. As today's development environments are dynamically changing, these traditional methods do not work anymore. There is an impending need to develop an accurate estimation model which accommodates itself to the new environments. As a possible solution, this research proposes and evaluates an software development estimation model based on function points and neural networks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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