Non-installation program (hereinafter referred to as "portable program") is a program that can be used without an installation process, unlike general software. Since there is no separate installation process, portable programs have high mobility and are used in various ways. For example, when initial setup of multiple PCs is required, a portable program can be stored on one USB drive to perform initial setup. Alternatively, when a problem occurs with the PC and it is difficult to boot normally, Windows PE can be configured on the USB drive and portable programs can be stored for PC recovery. And the portable program does not directly affect PC settings, such as changing registry values, and does not leave a trace. This means that the portable program has high security. If a portable program is deleted after using it, it is difficult to analyze behavior in a general way. If a user used a portable program for malicious behavior, analysis in a general way has limitations in collecting evidence. Therefore, portable programs must have a new way of behavioral analysis that is different from ordinary installation software. In this paper, after installing the Windows 10 operating system on a virtual machine, we proceed with the scenario with a portable program of Opera and Notepad++. And we analyze this in various ways such as file analysis of the operating system and memory forensics, collect information such as program execution time and frequency, and conduct specific behavioral analysis of user.
Electronic commerce, commonly known as e-commerce or eCommerce, has become a major business trend in these days. The amount of trade conducted electronically has grown extraordinarily by developing the Internet technology. Most electronic commerce has being conducted between businesses to customers; therefore, the researches with respect to e-commerce are to find customer's needs, behaviors through statistical methods. However, the statistical researches, mostly based on a questionnaire, are the static researches, They can tell us the dynamic relationships between initial purchasing and repurchasing. Therefore, this study proposes dynamic research model for analyzing the cause of initial purchasing and repurchasing. This paper is based on the System-Dynamic theory, using the powerful simulation model with some restriction, The restrictions are based on the theory TAM(Technology Acceptance Model), PAM, and TPB(Theory of Planned Behavior). This article investigates not only the customer's purchasing and repurchasing behavior by passing of time but also the interactive effects to one another. This research model has six scenarios and three steps for analyzing customer behaviors. The first step is the research of purchasing situations. The second step is the research of repurchasing situations. Finally, the third step is to study the relationship between initial purchasing and repurchasing. The purpose of six scenarios is to find the customer's purchasing patterns according to the environmental changes. We set six variables in these scenarios by (1) changing the number of products; (2) changing the number of contents in on-line shopping malls; (3) having multimedia files or not in the shopping mall web sites; (4) grading on-line communities; (5) changing the qualities of products; (6) changing the customer's degree of confidence on products. First three variables are applied to study customer's purchasing behavior, and the other variables are applied to repurchasing behavior study. Through the simulation study, this paper presents some inter-relational result about customer purchasing behaviors, For example, Active community actions are not the increasing factor of purchasing but the increasing factor of word of mouth effect, Additionally. The higher products' quality, the more word of mouth effects increase. The number of products and contents on the web sites have same influence on people's buying behaviors. All simulation methods in this paper is not only display the result of each scenario but also find how to affect each other. Hence, electronic commerce firm can make more realistic marketing strategy about consumer behavior through this dynamic simulation research. Moreover, dynamic analysis method can predict the results which help the decision of marketing strategy by using the time-line graph. Consequently, this dynamic simulation analysis could be a useful research model to make firm's competitive advantage. However, this simulation model needs more further study. With respect to reality, this simulation model has some limitations. There are some missing factors which affect customer's buying behaviors in this model. The first missing factor is the customer's degree of recognition of brands. The second factor is the degree of customer satisfaction. The third factor is the power of word of mouth in the specific region. Generally, word of mouth affects significantly on a region's culture, even people's buying behaviors. The last missing factor is the user interface environment in the internet or other on-line shopping tools. In order to get more realistic result, these factors might be essential matters to make better research in the future studies.
Park, Jong-Kil;Maeng, Seong-Jun;Lee, Yeon-Ee;Hwang, Tae-Won
Journal of Nuclear Fuel Cycle and Waste Technology(JNFCWT)
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v.6
no.3
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pp.189-203
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2008
The physical and chemical properties of radioactive waste drums, which have been temporarily stored on site, should be characterized before their shipment to a disposal facility in order to prove that the properties meet the acceptance guideline. The investigation of NDT(Nondestructive Test) method was figured out that the contents in drum, the quantitative analysis of free standing water and void fraction can be examined with X-ray NDT techniques. This paper describes the characteristics of X-ray NDT such as its principles, the considerations for selection of X-ray system, etc. And then, the waste drum characteristics such as drum type and dimension, contents in drum, etc. were examined, which are necessary to estimate the optimal X-ray energy for NDT of a drum. The estimation results were that: $(R)\acute{A}$ the proper X-ray energy is under 3 MeV to test the drums of 320 ${\beta}\S$ and less; $(R)\ddot{E}$ both X-ray systems of 450 keV and/or 3 MeV might be needed considering the economical efficiency and the realization. The number of drums that can be tested with 450 keV and 3 MeV X-ray system was figured out as 42,327 and 18,105 drums (based on storage of 2006. 12), respectively. Four testing scenarios were derived considering equipment procurement method, outsourcing or not, etc. The economical and feasibility assessment for the scenarios was resulted in that an optimal scenario is dependent on the acceptance guide line, the waste generator's policy on the waste treatment and the delivery to a disposal facility, etc. For example, it might be desirable that a waste generator purchases two 450 keV mobile system to examine the drums containing low density waste, and that outsourcing examination for the high density drums, if all NDT items such as quantitative analysis for 'free standing water' and 'void fraction', and confirmation of contents in drum have to be characterized. However, one 450 keV mobile system seems to be required to test only the contents in 13,000 drums per year.
Korean Journal of Agricultural and Forest Meteorology
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v.21
no.2
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pp.85-96
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2019
Solar radiation is an important variable for estimation of energy balance and water cycle in natural and agricultural ecosystems. A deep neural network (DNN) model has been developed in order to estimate the daily global solar radiation. Temperature and precipitation, which would have wider availability from weather stations than other variables such as sunshine duration, were used as inputs to the DNN model. Five-fold cross-validation was applied to train and test the DNN models. Meteorological data at 15 weather stations were collected for a long term period, e.g., > 30 years in Korea. The DNN model obtained from the cross-validation had relatively small value of RMSE ($3.75MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$) for estimates of the daily solar radiation at the weather station in Suwon. The DNN model explained about 68% of variation in observed solar radiation at the Suwon weather station. It was found that the measurements of solar radiation in 1985 and 1998 were considerably low for a small period of time compared with sunshine duration. This suggested that assessment of the quality for the observation data for solar radiation would be needed in further studies. When data for those years were excluded from the data analysis, the DNN model had slightly greater degree of agreement statistics. For example, the values of $R^2$ and RMSE were 0.72 and $3.55MJ\;m^{-2}\;d^{-1}$, respectively. Our results indicate that a DNN would be useful for the development a solar radiation estimation model using temperature and precipitation, which are usually available for downscaled scenario data for future climate conditions. Thus, such a DNN model would be useful for the impact assessment of climate change on crop production where solar radiation is used as a required input variable to a crop model.
Hyunwoo Choi;Min Gyeong Jung;Hyeon Woo Jang;Dong Koo Kim
Environmental and Resource Economics Review
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v.32
no.4
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pp.217-238
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2023
Currently, automobile tax in Korea is imposed by multiplying the vehicle's engine displacement by a certain tax rate. However, the need for revision is being raised as it is pointed out that the current system does not reflect the immediate task of reducing greenhouse gas emissions. Accordingly, this study focuses on the positive relationship between engine displacement and CO2 emissions, and seeks to calculate an appropriate automobile tax rate considering average CO2 emissions. To this end, first, we estimated the average annual CO2 emissions (kg/vehicle) for each engine displacement using the average CO2 emissions for each vehicle displacement as of 2020. Next, multiple scenarios were analyzed considering the standard tax rate at $75 per ton of CO2 emissions proposed by the IMF (2019). In particular, we compared the case of imposing a uniform carbon tax of $75 and the case of imposing a progressive tax based on CO2 emissions by displacement. According to the results, it was confirmed that the uniform tax rate proposed by the IMF is difficult to apply to Korea as it is due to the impact of a decrease in tax revenue, and a tax scheme needs to be designed appropriately considering maintenance of tax revenue according to the current automobile tax, greenhouse gas reduction effect, and automobile tax reform trends in developed countries. For example, in the case of the K3 (1,598cc) of Kia Motors, a representative compact car sold in Korea, if we compare the tax burdens for each tax scenario, the tax burden will be about 220,000 KRW under the current system, about 79,000 KRW under the uniform tax rate, about 83,000 KRW under the progressive tax rate, and about 240,000 KRW under the progressive tax rate similar to the UK tax system, respectively. In this way, this study identified the current statuses of automobile registration and tax in Korea, and automobile tax reform trends in major developed countries, and analyzed the impact of automobile tax reform considering engine displacement and CO2 emissions, focusing on the tax burden of the people.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.163-169
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2024
India is a developing nation and has come with comprehensive way in modernizing its reducing poverty, economy and rising living standards for an outsized fragment of its residents. The STEM (Science, Technology, Engineering, and Mathematics) education plays an important role in it. STEM is an educational curriculum that emphasis on the subjects of "science, technology, engineering, and mathematics". In traditional education scenario, these subjects are taught independently, but according to the educational philosophy of STEM that teaches these subjects together in project-based lessons. STEM helps the students in his holistic development. Youth unemployment is the biggest concern due to lack of adequate skills. There is a huge skill gap behind jobless engineers and the question arises how we can prepare engineers for a better tomorrow? Now a day's Industry 4.0 is a new fourth industrial revolution which is an intelligent networking of machines and processes for industry through ICT. It is based upon the usage of cyber-physical systems and Internet of Things (IoT). Industrial revolution does not influence only production but also educational system as well. IoT in academics is a new revolution to the Internet technology, which introduced "Smartness" in the entire IT infrastructure. To improve socio-economic status of the India students must equipped with 21st century digital skills and Universities, colleges must provide individual learning kits to their students which can help them in enhancing their productivity and learning outcomes. The major goal of this paper is to present a low cost, effective learning mechanism for STEM implementation using Raspberry Pi 3+ model (Single board computer) and Node Red open source visual programming tool which is developed by IBM for wiring hardware devices together. These tools are broadly used to provide hands on experience on IoT fundamentals during teaching and learning. This paper elaborates the appropriateness and the practicality of these concepts via an example by implementing a user interface (UI) and Dashboard in Node-RED where dashboard palette is used for demonstration with switch, slider, gauge and Raspberry pi palette is used to connect with GPIO pins present on Raspberry pi board. An LED light is connected with a GPIO pin as an output pin. In this experiment, it is shown that the Node-Red dashboard is accessing on Raspberry pi and via Smartphone as well. In the final step results are shown in an elaborate manner. Conversely, inadequate Programming skills in students are the biggest challenge because without good programming skills there would be no pioneers in engineering, robotics and other areas. Coding plays an important role to increase the level of knowledge on a wide scale and to encourage the interest of students in coding. Today Python language which is Open source and most demanding languages in the industry in order to know data science and algorithms, understanding computer science would not be possible without science, technology, engineering and math. In this paper a small experiment is also done with an LED light via writing source code in python. These tiny experiments are really helpful to encourage the students and give play way to learn these advance technologies. The cost estimation is presented in tabular form for per learning kit provided to the students for Hands on experiments. Some Popular In addition, some Open source tools for experimenting with IoT Technology are described. Students can enrich their knowledge by doing lots of experiments with these freely available software's and this low cost hardware in labs or learning kits provided to them.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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