The expansion of information sharing activities using online can increase the threat of information exposure by increasing the diversity of approaches to information within an organization. The purpose of this study is to present conditions for improving the information security compliance intention of insiders to improve the level of information security within the organization. In detail, the study applies the theory of planned behavior that clearly explains the cause of an individual's behavior and proposes a way to increase the compliance intention by integrating the social control theory and goal-setting theory. The study presented research models and hypotheses based on previous studies, collected samples by applying a questionnaire technique, and tested hypotheses through structural equation modeling. As a result, information security attitude, subjective norms, and self-efficacy had a positive influence on the intention to comply. Also, attachment, commitment, and involvement, which are the factors of social control theory, formed a positive attitude toward information security. Goal difficulty and goal specificity, which are the factors of goal setting theory, formed a positive self-efficacy. The study presents academic and practical implications in terms of suggesting a method of improving the information security compliance intention of employees.
Ye, Zhongnan;Heidarpour, Amin;Jiang, Shouchao;Li, Yingchao;Li, Guoqiang
Steel and Composite Structures
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제43권5호
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pp.673-688
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2022
Post-earthquake fire is a major threat since most structures are designed allowing some damage during strong earthquakes, which will expose a more vulnerable structure to post-earthquake fire compared to an intact structure. A series of experimental research on steel-concrete composite beam-to-column joints subjected to fire after cyclic loading has been carried out and a clear reduction of fire resistance due to the partial damage caused by cyclic loading was observed. In this paper, by using ABAQUS a robust finite element model is developed for exploring the performance of steel-concrete composite joints in post-earthquake fire scenarios. After validation of these models with the previously conducted experimental results, a comprehensive numerical analysis is performed, allowing influential parameters affecting the post-earthquake fire behavior of the steel-concrete composite joints to be identified. Specifically, the level of pre-damage induced by cyclic loading is regraded to deteriorate mechanical and thermal properties of concrete, material properties of steel, and thickness of the fire protection layer. It is found that the ultimate temperature of the joint is affected by the load ratio while fire-resistant duration is relevant to the heating rate, both of which change due to the damage induced by the cyclic loading.
Due to a recent increase in maritime activities in South Korea, the frequency of maritime distress is escalating and poses a significant threat to lives and property. The aim of this study was to validate a drift trajectory prediction technique to help mitigate the damages caused by maritime distress incidents. In this study, OpenDrift was verified using satellite drifter data from the Korea Hydrographic and Oceanographic Agency. OpenDrift is a Monte-Carlo-based Lagrangian trajectory modeling framework that allows for considering leeway, an important factor in predicting the movement of floating marine objects. The simulation results showed no significant differences in the performance of drift trajectory prediction when considering leeway using four evaluation methods (normalized cumulative Lagrangian separation, root mean squared error, mean absolute error, and Euclidean distance). However, leeway improved the performance in an analysis of location prediction conformance for maritime search and rescue operations. Therefore, the findings of this study suggest that it is important to consider leeway in drift trajectory prediction for effective maritime search and rescue operations. The results could help with future research on drift trajectory prediction of various floating objects, including marine debris, satellite drifters, and sea ice.
Krishna Sai Vutukuru;James Erwin;Arindam Gan Chowdhury
Wind and Structures
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제38권3호
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pp.171-191
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2024
Wind Driven Rain (WDR) poses a significant threat to the building environment, especially in hurricane prone regions by causing interior and content damage during tropical storms and hurricanes. The damage due to rain intrusion depends on the total amount of water that enters the building; however, owing to the use of inadequate empirical methods, the amount of water intrusion is difficult to estimate accurately. Hence, the need to achieve full-scale testing capable of realistically simulating rain intrusion is widely recognized. This paper presents results of a full-scale experimental simulation at the NHERI Wall of Wind Experimental Facility (WOW EF) aimed at obtaining realistic rain characteristics as experienced by structures during tropical storms and hurricanes. A full-scale simulation of rain in strong winds would allow testing WDR intrusion through typical building components. A study of rain intrusion through a sliding glass door is presented, which accounted for the effects of multiple wind directions, test durations and wind speeds; configurations with and without shuttering systems were also considered. The study showed that significant levels of water intrusion can occur during conditions well below current design levels. The knowledge gained through this work may enhance risk modeling pertaining to loss estimates due to WDR intrusion in buildings, and it may help quantify the potential reduction of losses due to the additional protection from shuttering systems on sliding glass doors during winds.
최근 특정 기업 또는 웹사이트에 대한 분산 서비스 거부 공격(DDoS:Distributed Denial of Service) 위협이 증가함에 따라 많은 기업들이 DDoS 공격 방어를 위한 보안 솔루션을 도입하고 있다. DDoS 공격은 대량의 트래픽을 네트워크에 전송함으로써 자원을 고갈시키고 정상적인 서비스 제공을 불가능하게 한다. DDoS 공격은 사전 탐지가 힘들고 효율적인 방어가 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 상황을 고려하여 모델링 시뮬레이션을 통한 DDoS 공격에 대한 유연한 대응 방법을 연구하고자 한다. 특히, 서버의 개수를 변경할 경우 나타나는 DDoS 공격에 대한 동적 특성을 분석하고, DDoS 공격으로 인한 피해 규모의 객관적 산정을 위해 DDoS 탐지 시스템 운영 여부에 따른 손실 비용을 산정하는 방법을 제시한다. DDoS 공격 시뮬레이션은 OPNET Modeler를 이용하여 모델링하고, 시뮬레이션 결과를 통해 DDoS 공격으로 인한 서비스 가능 시간을 도출하여 네트워크 구조에 따른 서비스 가능여부를 확인 할 수 있다. 본 논문에서 수행하는 DDoS 공격 시뮬레이션은 현재의 네트워크 구성을 평가하고 신규 장비의 설치 또는 네트워크 구조 변경 시 발생 가능한 문제점을 예측하는 데에 활용가능하다.
오늘날 여러 산업분야에서 활용되고 있는 무인화기술은 자율기술이 성숙함에 따라 장기적으로는 인공지능차원의 자율판단이 가능한 수준으로까지 발전할 것으로 예상된다. 군사 분야에 있어 무인체계의 활용성을 높이기 위해서는 사람이 수행하던 임무를 무인체계가 대신함에 따른 효율성 및 효과의 정도를 체계적 정량적으로 분석하기 위한 기법 개발이 요구된다. 이에 본 논문에서는 유 무인체계가 혼합 편성된 미래 기갑수색부대가 수색정찰 임무계획 수립 시 대두되는 수색경로 대안을 효과적으로 분석할 수 있도록 전술행위를 규칙기반(rule-based)으로 표현하고, 유 무인 수색정찰 에이전트를 모델링하는 방법을 제안한다. 먼저, 기갑수색부대의 무인차량, 소형전술차량, 전투원 등 전투개체를 에이전트 개념으로 모델링하고, 각각의 기동, 탐색, 전투원 하차지점 선정, 경로선정 등을 행동규칙화 하여 NetLogo를 이용해 구현한다. 제안한 모델은 작전지역 내 기동로 여건, 적 위협 요소, 정찰자산 등을 고려하여 적정 경로를 선정하고, 경로상의 정찰면적, 정찰소요시간, 작전효과(기여도) 등의 산출이 가능하여, 향후 지상무인체계 효과 분석 시 다양한 목적으로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
최근 4차 산업혁명 환경이 도래하면서 어느 조직이든 데이터의 개방과 공유, 융합이 활발하게 이루어지고 있다. 그런데 데이터의 개방과 공유는 필연적으로 보안 취약성을 초래할 수밖에 없으며 오히려 4차 산업혁명 환경에서 운영되는 조직의 존폐까지 영향을 미칠 수 있는 위협요인으로 대두되는 양면성이 있다. 특히 군이라는 조직에서 보안 문제는 군자체가 아닌 국가의 위협이 될 수 있으므로 항상 높은 수준의 보안 기강 유지가 필수적으로 요구된다. 이에 본 논문에서는 군(軍) 보안수준에 영향을 미칠 수 있는 요인을 추출하여 보안수준 발전대책을 모색하기 위해 계획 행동이론, 억제이론, 보호 동기 이론 등을 적용한 구조방정식 모형을 통해 14개 변수를 선별하였고 각 이론과 변수의 영향력을 검정하였다. 그 결과 평소 보안규정 교육과 평가를 통해 체화된 보안지식은 행동에 영향을 미친다는 계획 행동이론을 채택할 수 있었고, 억제이론과 보호 동기 이론은 기각 수준의 유의미성을 나타냈다. 또한, 3년간의 보안감사 결과 측정된 값을 통해 군(軍) 보안수준에 가장 큰 영향을 미치는 변수는 지휘 관심과 정신보안이라는 사실도 확인되었다. 결론적으로 군(軍) 보안수준을 높이기 위해서는 보안교육과 신상필벌, 보안시스템 고도화 등과 함께 지휘 관심과 정신보안 태세를 확고히 해야 한다는 내용이 발전대책으로 제시되었다.
외부와 연결되지 않고 독립적으로 운용되던 무기체계에 최근 네트워크 통신, 센서와 같은 다양한 정보기술이 접목되기 시작하였다. 이는 무기체계 운용자 및 지휘관의 신속하고 정확한 결심과 효과적인 무기체계 운용을 가능하게 한다. 하지만, 무기체계의 사이버 영역 활용이 증가함에 따라 사이버 공격에 의한 피해도 증가할것으로 예상된다. 안전한 무기체계를 개발하기 위해서는 소프트웨어 개발 단계 중 요구사항 도출 단계에서부터 보안적 요소를 고려하는 보안 내재화를 구현하는 것이 필요하다. 미 DoD는 '사이버보안(cybersecurity)' 개념의 도입과 함께 무기체계평가 및 획득 프로세스인 RMF A&A를 시행하고 있으며, 우리나라도 K-RMF 제도 시행을 위한 노력을 지속하고 있다. 하지만, 아직까지 개발 단계에서부터 K-RMF를 적용한 사례는 존재하지 않을뿐더러 미국의 국방 RMF 관련한 자료는 기밀 사항이기에 대부분 공개되지 않는다. 본 연구에서는 RMF와 관련하여 공개된 자료와 체계적인 위협분석 방법을 바탕으로 우리나라의 국방용 RMF인 K-RMF를 예측하여 무기체계의 보안 통제항목을 구축하는 방안에 대해 제안하고, 함정 전투체계에 적용함으로써 그 효용성을 입증한다.
Maycock, Colin R.;Khoo, Eyen;Kettle, Chris J.;Pereira, Joan T.;Sugau, John B.;Nilus, Reuben;Jumian, Jeisin;Burslem, David F.R.P.
Journal of Forest and Environmental Science
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제28권3호
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pp.158-169
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2012
Sabah has experienced a rapid decline in the extent of forest cover. The precise impact of habitat loss on the conservation status of the plants of Sabah is uncertain. In this study we use the niche modelling algorithm MAXENT to construct preliminary, revised and final ecological niche models for Dipterocarpus lamellatus and Dipterocarpus ochraceus and combined these models with data on current land-use to derive conservation assessments for each species. Preliminary models were based on herbarium data alone. Ground surveys were conducted to evaluate the performance of these preliminary models, and a revised niche model was generated from the combined herbarium and ground survey data. The final model was obtained by constraining the predictions of the revised models by filters. The range overlap between the preliminary and revised models was 0.47 for D. lamellatus and 0.39 for D. ochraceus, suggesting poor agreement between them. There was substantial variation in estimates of habitat loss for D. ochraceus, among the preliminary, revised and constrained models, and this has the potential to lead to incorrect threat assessments. From these estimates of habitat loss, the historic distribution and estimates of population size we determine that both species should be classified as Critically Endangered under IUCN Red List guidelines. Our results suggest that ground-truthing of ecological niche models is essential, especially if the models are being used for conservation decision making.
Objective: This study was conducted to develop a chemical oxygen demand (COD) regression model using water quality monitoring data (January, 2014) obtained from the Han River auto-monitoring stations. Methods: Surface water quality data at 198 sampling stations along the six major areas were assembled and analyzed to determine the spatial distribution and clustering of monitoring stations based on 18 WQPs and regression modeling using selected parameters. Statistical techniques, including combined genetic algorithm-multiple linear regression (GA-MLR), cluster analysis (CA) and principal component analysis (PCA) were used to build a COD model using water quality data. Results: A best GA-MLR model facilitated computing the WQPs for a 5-descriptor COD model with satisfactory statistical results ($r^2=92.64$,$Q{^2}_{LOO}=91.45$,$Q{^2}_{Ext}=88.17$). This approach includes variable selection of the WQPs in order to find the most important factors affecting water quality. Additionally, ordination techniques like PCA and CA were used to classify monitoring stations. The biplot based on the first two principal components (PCs) of the PCA model identified three distinct groups of stations, but also differs with respect to the correlation with WQPs, which enables better interpretation of the water quality characteristics at particular stations as of January 2014. Conclusion: This data analysis procedure appears to provide an efficient means of modelling water quality by interpreting and defining its most essential variables, such as TOC and BOD. The water parameters selected in a COD model as most important in contributing to environmental health and water pollution can be utilized for the application of water quality management strategies. At present, the river is under threat of anthropogenic disturbances during festival periods, especially at upstream areas.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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