As technology advances, the need for enhanced preparedness against cyber-attacks becomes an increasingly critical problem. Therefore, it is imperative to consider various circumstances and to prepare for cyber-attack strategic technology. This paper proposes a method to solve network security problems by applying reinforcement learning to cyber-security. In general, traditional static cyber-security methods have difficulty effectively responding to modern dynamic attack patterns. To address this, we implement cyber-attack scenarios such as 'Tiny Alpha' and 'Small Alpha' and evaluate the performance of various reinforcement learning methods using Network Attack Simulator, which is a cyber-attack simulation environment based on the gymnasium (formerly Open AI gym) interface. In addition, we experimented with different RL algorithms such as value-based methods (Q-Learning, Deep-Q-Network, and Double Deep-Q-Network) and policy-based methods (Actor-Critic). As a result, we observed that value-based methods with discrete action spaces consistently outperformed policy-based methods with continuous action spaces, demonstrating a performance difference ranging from a minimum of 20.9% to a maximum of 53.2%. This result shows that the scheme not only suggests opportunities for enhancing cybersecurity strategies, but also indicates potential applications in cyber-security education and system validation across a large number of domains such as military, government, and corporate sectors.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.38
no.1
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pp.69-87
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2013
Recently a large number of people have been using social networking and microblogging services such as Facebook and Twitter. These mediums play a pivotal communication channel in a business-to-customer (B2C) relationship. Given its importance in today's business, companies have invested in the strategic application of social network services to reach out to customers. This study provides a blueprint for mechanisms for successful execution of social network services in the context of developing an effective B2C relationship, such as customer participation behavior. The S-O-R(Stimulus-Organism-Response) framework lays out the foundation for developing our research model and provides a structured view for understanding customer participation behavior on brand loyalty. For the methodology, this study employed a mixed-method approach. Additionally, in order to provide empirical evidences, a total of 121 respondents have completed the survey. All the data were compiled and analyzed through structural equation modeling and were implemented in partial least square (PLS). To sum up, this study presented theoretical and practical implications by providing the effect of customer participation behavior on brand loyalty through B2C microblogging.
It is an objective of Shanghai urban development to quickly build Shanghai into one of the international centres of economy, finance and trade. To fulfil the objective, a rational urban general layout and a satisfactory traffic network are needed. As a metropolis with complete urban functions and specified geographical position, Shanghai must develop a perfect citytown system that best suits its composite urban distribution. In planning the central city, the principle of "open and multi-centred" and "optimization of land use" should be taken into consideration. To build a satisfactory urban traffic network, emphasis should be laid upon the construction of deefwater wharf, air-field and inforation centre. In addition, determination should be made to build a high-speed traffic means including high speed railroad and express highway so that a public traffic network is realised on and above ground, and underground. A solution of traffic preblem in Shanghai lies in good understanding of traffic policy and strenthening of strategic management combined with a rational layout of traffic circulation.
It is generally known that a Science and Technology Park - as a representative example of an Innovation Cluster - produces network synergy among industry, university, research institutes, and other innovation actors in a specific area, so that it has a competitive edge over other regions in technological innovation. However, as the novel Coronavirus (COVID-19) pandemic unfolds, it has become necessary to reduce face-to-face contacts and this could lead to lesser network synergy being produced in an Innovation Cluster. With this background, this research was designed and conducted to evaluate how COVID-19 has changed the activities in Innovation Clusters and explore future development scenarios. In order to find out the changes occurring in an Innovation Cluster, a survey was conducted among the people in Science and Technology Parks. The survey result shows that people are experiencing difficulties in technological innovation and support activities, and face-to-face contacts have been reduced in the Innovation Cluster. A scenario planning sought to explore the future development of the Innovation Cluster. It suggests that the transformation into a Digital Innovation Cluster, which is less affected by physical distance, but can still maintain the effectiveness of the networks, can be the key strategy for the future Innovation Cluster.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.7
no.9
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pp.2154-2172
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2013
A centralized cognitive radio (CR) network is proposed and its system capacity is studied. The CR network is designed with power control and multi-user scheduling schemes to support best-effort traffics under peak interference power constraints. We provide an analytical framework to quantify its system capacity, taking into account various key factors such as interference constraints, density of primary users, cell radius, the number of CR users, and propagations effects. Furthermore, closed-form formulas are derived for its capacities when only path loss is considered in the channel model. Semi-analytical expressions for the capacities are also given when more realistic channel models that include path loss, shadowing, and small-scale fading are used. The accuracy of the proposed analytical framework is validated by Monte Carlo simulations. Illustrated with a practical example, the provided analytical framework is shown to be useful for the strategic planning of centralized CR networks.
Real-time data reduction pipeline for the Korea Microlensing Telescope Network (KMTNet) was developed by Korea Astronomy and Space Science Institute (KASI). The main goal of the data reduction pipeline is to find variable objects and to record their light variation from the large amount of observation data of about 200 GB per night per site. To achieve the goal we adopt three strategic implementations: precision pointing of telescope using the cross correlation correction for target fields, realtime data transferring using kernel-level file handling and high speed network, and segment data processing architecture using the Sun-Grid engine. We tested performance of the pipeline using simulated data which represent the similar circumstance to CTIO (Cerro Tololo Inter-American Observatory), and we have found that it takes about eight hours for whole processing of one-night data. Therefore we conclude that the pipeline works without problem in real-time if the network speed is high enough, e.g., as high as in CTIO.
Vimal, S.;Robinson, Y. Harold;Kaliappan, M.;Pasupathi, Subbulakshmi;Suresh, A.
Journal of Platform Technology
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v.9
no.1
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pp.3-14
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2021
Cognitive Radio network (CR) is a promising paradigm that helps the unlicensed user (Secondary User) to analyse the spectrum and coordinate the spectrum access to support the creation of common control channel (CCC). The cooperation of secondary users and broadcasting between them is done through transmitting messages in CCC. In case, if the control channels may get jammed and it may directly degrade the network's performance and under such scenario jammers will devastate the control channels. Hopping sequences may be one of the predominant approaches and it may be used to fight against this problem to confront jammer. The jamming attack can be alleviated using one of the game modelling approach and in this proposed scheme stochastic games has been analysed with more single users to provide the flexible control channels against intrusive attacks by mentioning the states of each player, strategies ,actions and players reward. The proposed work uses a modern player action and better strategic view on game theoretic modelling is stochastic game theory has been taken in to consideration and applied to prevent the jamming attack in CR network. The selection of decision is based on Q learning approach to mitigate the jamming nodes using the optimal MDP decision process
This study is designed to identify the differences in the types and importance of trade claims at the national level. For analysis data, abstracts of arbitration and court judgments published on the website of the United Nations Commission on International Trade Law are collected and used. The target countries are China and the United States, with 102 cases from China and 59 cases from the United States. By applying topic modeling techniques to the collection decisions of China and the United States, trade claims are categorized, and the importance of each type is identified using the network centrality index derived through semantic network analysis. The analysis results are as follows. First, the main types of trade claims were the same for both the United States and China: product nonconformity, delivery issues, and payments. However, in China, the order of product nonconformity > delivery issues > payments was important, and in the United States, payments > product nonconformity > delivery issues were found to be important. This study is significant in that it presents a strategic trade claim management plan using a quantitative methodology.
Purpose - Recently, the fourth industrial revolution is rapidly progressing, and the central government-led innovation system is not able to flexibly cope with changes in science and the economy and society. To solve these problems, it is necessary for local governments, which can easily identify and flexibly respond to local sites, to become self-centered and ready to respond more quickly to massive changes. Through this research, this study investigated the awareness of the elements of Jeonnam Province's capabilities in the field of science and technology policy, the importance of R&D, and how network cooperation among the base institutions might affect performance. Research design, data, and methodology - In fact, the data used in this study only 115 people were polled, excluding five who did not respond to the necessary variables. The methods of the survey were sampled, and the means of the survey were investigated via a self-contained electronic file (e-mail). Statistical analysis, including hypothesis verification, was performed by SPSS 19. The regression analysis was used. Results - All factors significantly affect performance by dividing them into five sub-fields: R&D strategic establishment, R&D demand survey, R&D planning, R&D evaluation, and R&D project management. These results suggest the importance and need for local scientific technology policy capabilities. Besides, it was confirmed that the relationship between regional science and technology policy capabilities and performance was moderated by the recognition of the importance of science technology and network cooperation among the core organizations. Conclusions - As a result, independent variables regarding the capabilities of each scientific technology policy were found to be statistically significant and have a significant effect on performance. Second, the regression analysis has shown the moderation effects of R&D importance awareness between the capabilities of science and technology policies and their performance. On the other hand, a regression analysis showing that the capabilities of science and technology policies and network cooperation between the base regions were not significant, indicating that there is no effect of moderation of network cooperation between the base regions between the capabilities of science and technology policies and performance.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.28
no.6
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pp.63-81
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2023
This study endeavors to classify and categorize similar policy programs through network clustering analysis, using textual information from data-related policy programs in Korea. To achieve this, descriptions of data-related budgetary programs in South Korea in 2022 were collected, and keywords from the program contents were extracted. Subsequently, the similarity between each program was derived using TF-IDF, and policy program network was constructed accordingly. Following this, the structural characteristics of the network were analyzed, and similar policy programs were clustered and categorized through network clustering. Upon analyzing a total of 97 programs, 7 major clusters were identified, signifying that programs with analogous themes or objectives were categorized based on application area or services utilizing data. The findings of this research illuminate the current status of data-related policy programs in Korea, providing policy implications for a strategic approach to planning future national data strategies and programs, and contributing to the establishment of evidence-based policies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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