Today the malicious approach and information threat against a network system increase and, the demage about this spread to persnal user from company. The product which provides only unit security function like an infiltration detection system and an infiltration interception system reached the limits about the composition infiltration which is being turn out dispersion anger and intelligence anger Necessity of integrated security civil official is raising its head using various security product about infiltration detection, confrontation and reverse tracking of hacker. Because of the quantity to be many analysis of the event which is transmitted from the various security product and infiltration alarm, analysis is difficult. So server is becoming the charge of their side. Consequently the dissertation will research the method to axis infiltration alarm data to solve like this problem.
This paper examines the effects of ambient air pollution by ozone and particulate matter on traveling by mode of transport. We estimate the SUR model of travel time by different modes of transportation using individual level data of travel diaries. We find that, as air pollution levels rises, traveling by privately-owned vehicles increases but traveling by bus decreases. Our results also show that, when an air quality alert is issued, bus traveling increases in an effort to reduce pollution levels, but traveling by own car does not change and traveling by train declines. This suggests that alert programs may not be highly effective in reducing air pollution emissions from vehicles because voluntary switching to public transportation induced by air quality alerts is outweighed by individual effort of avoiding exposure to pollution.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.6
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pp.231-243
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2022
The objective of this study is to analyze the impact of conservative financial reporting on investment during uncertainty. It was assumed that during uncertainty conservative financial reporting can play an important role to improve investment decision-making. For our analysis, data sets from 2005-2020 of nonfinancial companies are used. To measure the impact of conservative financial reporting in the non-financial sector of Pakistan, Khan and Watts' (2009) model is applied. "Prospector" and "Defender" Business strategy is applied for measuring firm-level uncertainty. Investment is measured by adding the change in fixed assets (property, plant, and equipment). To check the robustness of conservative financial reporting, Givoly and Hayn's (2000) Negative Accruals measure is applied. To measure the robustness of uncertainty, environmental scanning and alertness technique is applied. According to environmental scanning and alertness technique, companies are divided into two groups named 'inert' and 'alert'. 'Inert' are those firms that are not scanning their environment, and 'alert' are those firms who continuously analyze their environment. The empirical estimations support our hypothesis. The empirical findings provide the proof that in the wake of uncertainty conservative financial reporting may facilitate to take optimal investment decisions in the developing economy of Pakistan. Our results provide critical and practical implications for investors, researchers, and standard setters.
Alien species are known to threaten regional biodiversity globally, which has increased global interest regarding introduction of alien species. The Ministry of Environment of Korea designated species that have not yet been introduced into the country with potential threat as alert alien species to prevent damage to the ecosystem. In this study, potential habitats of Esox lucius and Maccullochella peelii, which are predatory and designated as alert alien fish, were predicted on a national basis. Habitat suitability was evaluated using EHSM (Ecological Habitat Suitability Model), and water temperature data were input to calculate Physiological Habitat Suitability (PHS). The prediction results have shown that PHS of the two fishes were mainly controlled by heat or cold stress, which resulted in biased habitat distribution. E. lucius was predicted to prefer the basins at high latitudes (Han and Geum River), while M. peelii preferred metropolitan areas. Through these differences, it was expected that the invasion pattern of each alien fish can be different due to thermal preference. Further studies are required to enhance the model's predictive power, and future predictions under climate change scenarios are required to aid establishing sustainable management plans.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.11
no.9
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pp.4641-4657
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2017
Named Data Networking (NDN) has emerged and become one of the most promising architectures for future Internet. However, like traditional IP-based networking paradigm, NDN may not evade some typical network threats such as malicious data aggregates (MDA), which may lead to bandwidth exhaustion, traffic congestion and router overload. This paper firstly analyzes the damage effect of MDA using realistic simulations in large-scale network topology, showing that it is not just theoretical, and then designs a fine-grained MDA mitigation mechanism (MDAM) based on the cooperation between routers via alert messages. Simulations results show that MDAM can significantly reduce the Pending Interest Table overload in involved routers, and bring in normal data-returning rate and data-retrieval delay.
In this paper, we have analyzed algorithm about physical layer, data link layer and MAC layer of out-of-band specified in the DVS 178 and designed architecture of Out-of-band processor. Out-of-band processor extracts session key information from EMM packet to descramble MPEG-2 TS packet scrambled. Also, analyze EAS Packet including emergency alert information to provide emergency communications such as national emergency. In this paper, we have implemented prototype board for out-of-band processor.
This study has been conducted on the nonequivalent control group pretest-posttest design in quasi experimental basis and newly born premature infants from intensive care unit of G Medical University Hospital in Inchon Metropolitan were selected in two groups of 21 infants each. The first group for experimental and the other for control. Data has been collected form October 30, 1997 to August 29, 1998. For the experimental group tactile and kinesthetic stimulation was applied 2 times a day for 10 days(10 : 00~11 : 00 hours in the morning and 17 : 00~18 : 00 in the afternoon). As a weight weighing instrument. electronic indicator scale(Cas Co. korea) was used. To determine urine cortisol concentration level in stress hormone, radio immune assay method was used. And high performance liquid chlomatography was used to determine urine norepinephrine, concentration level To determine behavior status, tools developed by Anderson et at(1990) and remodeled by Kim Hee-Sook(1996) were used. Collected data were analyzed with the SAS program using x$^2$-test, student t-test, repeated measures ANOVA and paired t -test. The result were as follow. 1. As for the daily weight gain. the experimental group showed first change in weight and this group also showed higher weight in the average weight than the control group. Statistically, however, there was no significant factor between the two group. 2. The cortisol concentration in urine showed decrease in the experimental group norepinephrine concentration in urine showed increase in both experimental and control groups. No statistical significance was shown between the two groups. 3. In the aspect of behavior status. the experimental group showed statistical significance by showing inactive in the state of alert and conversion to a positive state than the control group. In conclusion, the sensory stimulation in this study showed a positive aspect through there was no statistical significance in the weight gain and urine stress hormone concentration. In the behavior status, there was statistical significance in the frequency of staying inactive in the state of alert and conversion to a positive state.
This article is about using information technology to apply with water loss inspection system in District Metering Area (DMA). Inspector can check Flow rate and Minimum Night Flow; NMF via Smart Phone or PDA include sending SMS Alert in case the Pressure, Flow rate and NMF is over the range of controlling. This will be used as equipment to implement water loss in international proactive and can keep on water loss reduction more efficiency. The system consists of Data Logger which collects data of Flow rate from DMA Master Meter. PC is Wap Server which dial via modem in order to get data through FTP Protocal that will convert text file to Microsoft Access Database. Wappage will use xhtml language to show database on Wapbrowser and can show the result on Smart Phone or PDA by graph and table for system analysis.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.7
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pp.1-12
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2022
The current progression in the Internet of Things (IoT) and Machine Learning (ML) based technologies converted the traditional healthcare system into a smart healthcare system. The incorporation of IoT and ML has changed the way of treating patients and offers lots of opportunities in the healthcare domain. In this view, this research article presents a new IoT and ML-based disease diagnosis model for the diagnosis of different diseases. In the proposed model, vital signs are collected via IoT-based smart medical devices, and the analysis is done by using different data mining techniques for detecting the possibility of risk in people's health status. Recommendations are made based on the results generated by different data mining techniques, for high-risk patients, an emergency alert will be generated to healthcare service providers and family members. Implementation of this model is done on Anaconda Jupyter notebook by using different Python libraries in it. The result states that among all data mining techniques, SVM achieved the highest accuracy of 0.897 on the same dataset for classification of Parkinson's disease.
This study aimed to provide a solution for improving ship collision alert of the 'accident vulnerable ship monitoring service' among the 'intelligent marine traffic information system' services of the Ministry of Oceans and Fisheries. The current ship collision alert uses a supervised learning (SL) model with survey labels based on large ship-oriented data and its operators. Consequently, the small ship data and the operator's opinion are not reflected in the current collision-supervised learning model, and the effect is insufficient because the alarm is provided from a longer distance than the small ship operator feels. In addition, the supervised learning (SL) method requires a large number of labeled data, and the labeling process requires a lot of resources and time. To overcome these limitations, in this paper, the classification model of collision alerts for small ships using unlabeled data with the semi-supervised learning (SSL) algorithms (Label Propagation and TabNet) was studied. Results of real-time experiments on small ship operators using the classification model of collision alerts showed that the satisfaction of operators increased.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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