Computer attacks on vulnerable software are ubiquitous. Today's attacks on client PCs can be used to create armies of zombie computers that are capable of wide reach attacks on high profile businesses and governments. The simple act of patching software vulnerabilities will certainly mitigate this problem, but patching has its own set of problems. Further, it is frequently the case that patches which are available to mitigate vulnerabilities are not being made on a timely basis and sometimes are not being made at all. One solution to the patch management dilemma is outsourcing. This paper notes that outsourcing is not a carte blanche decision that can be made based on dollars, but rather that a contingency decision matrix can provide guidance on outsourcing solutions for patch management and other security components as well. The matrix recognizes that IS staff expertise and employee security awareness are two important factors in the outsourcing decision.
The aim of this paper is to investigate the secondary buckling behaviour and mode-coupling of spherical caps under uniformly external pressure. The analysis makes use of a rotational finite shell element on the basis of strain-displacement relations according to Koiter's shell theory (Small Finite Deflections). The post-buckling behaviours after a bifurcation point are analyzed precisely by considering multi-mode coupling between several higher order harmonic wave numbers: and on the way of post-buckling path the positive definiteness of incremental stiffness matrix of uncoupled modes is examined step by step. The secondary buckling point that has zero eigen-value of incremental stiffness matrix and the corresponding secondary mode are obtained, moreover, the secondary post-buckling path is traced.
The emerging concept of the 'neurovascular unit' may enable a powerful paradigm shift for neuroscience. Instead of a pure focus on the 'neurobiology' of disease, an opportunity now exists to return to a more integrative approach. The neurovascular unit emphasizes that signaling between vascular and neuronal compartments comprise the basis for both function and dysfunction in brain. Hence, brain disorders are not just due to death of neurons, but instead manifested as cell signaling perturbations at the neurovascular interface. In this mini-review, we will examine 3 examples of this hypothesis: neurovascular mechanisms involved in the thrombolytic therapy of stroke, the crosstalk between neurogenesis and angiogenesis, and the link between vascular dysfunction and amyloid pathology in Alzheimer's disease. An understanding of cell-cell and cell-matrix signaling at the neurovascular interface may yield new approaches for targeting CNS disorders.
Strengthening mechanisms in an ordered intermetallic compound containing coherent precipitates of lower antiphase boundary energy than the matrix were investigated on the basis of the interaction between the deformation induced dislocations and the disordered precipitates in an $Ll_2$ ordered $Ni_3Al$-based alloy. Extra work was needed to pull out the dislocations from the precipitate, which was dependent on the difference in the antiphase boundary energy between the matrix and the precipitate, as well as the size and volume fraction of the precipitate. The strength of the $Ll_2$ ordered ${\gamma}^{\prime}$ phase containing fine precipitates of the disordered ${\gamma}$ phase was examined using the proposed model. The model can explain almost quantitatively the age hardening behavior of the $Ll_2$ ordered ${\gamma}^{\prime}$ phase.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.26
no.1
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pp.49-66
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2022
The G-Euler process has been proposed to overcome the difficulties of the calculation of the exponential function of the Jacobian. It is an explicit method that uses the exponential function of the scalar skew-symmetric matrix. We define the moving shapes of true solutions and the moving shapes of numerical solutions. It is discussed whether the moving shape of the numerical solution matches the moving shape of the true solution. The match rates of these two kinds of moving shapes are sequentially calculated by the G-Euler process without using the true solution. It is shown that the closer the minimum match rate is to 100%, the more closely the numerical solutions follow the true solutions to the end. The minimum match rate indicates the reliability of the numerical solution calculated by the G-Euler process. The graphs of the Lorenz system in Perko [1] are different from those drawn by the G-Euler process. By the way, there is no basis for claiming that the Perko's graphs are reliable.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.15
no.3
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pp.59-65
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2010
This paper proposes a modified heuristic mixed model assembly line (MMAL) balancing algorithm that provides consistent station assignments on a model by model basis as well as on a station by station. Basically, some of single model line balancing techniques are modified and incorporated to be fit into the MMAL. The proposed algorithm is based on N.T. Thomopoulos' [8] method and supplemented with several well proven single model line balancing techniques proposed in the literature until recently. Hoffman's precedence matrix [2] is used to indicate the ordering relations among tasks. Arcus' Rule IX [1] is applied to generate rapidly a fairly large number of feasible solutions. Consequently, this proposed algorithm reduces the fluctuations in operation times among the models as well as the stations and the balance delays. A numerical example shows that the proposed algorithm can provide a good feasible solution in a relatively short time and generate relatively better solutions comparing to other three existing methods.
Wiener filtering method was applied to the dual energy imaging procedure in digital radiography(D.R.). A linear scanning photodiode arrays with 1024 elements(0.6mm H 1.3mm pixel size) were used to obtain chest images in 0.7 sec. For high energy image acquisition, X-ray tube was set at 140KVp, 100mA with a rare-earth phosphor screen. Low energy image was obtained with X-ray tube setting at 70KVp, 150mA. These measured dual energy images are represented in the vector matrix notation as a linear discrete model including the additive random noise. Then, the object images are restored in the minimum mean square error sense using Wiener filtering method in the transformed domain. These restored high and low energy images are used for computation of the basis image decomposition. Then the basis images are linearly combined to produce bone or tissue selective images. Using this process, we could improve the signal to noise ratio characteristics in the material selective images.
This paper addresses a computationally simple adaptive beamforming method to cancel interferences arriving onto a sensor array. In the proposed method, an estimate of the interference subspace is extracted from a submatrix of the sample covariance matrix and an orthonormal basis for the estimated subspace is efficiently found, one basis vector being updated every sample. Its computational burden is just $O(M{\eta})$ in an M-sensor array when ${\eta}$ directional signals are present. The new method does not make any premises of the geometrical structure of arrays, and can be applied to arbitrary arrays.
The moving least square (MLS) basis is implemented for the real-space band-structure calculation of 2D photonic crystals. The value-periodic MLS shape function is thus used in order to represent the periodicity of crystal lattice. Any periodic function can properly be reproduced using this shape function. Matrix eigenequations, derived from the macroscopic Maxwell equations, are then solved to obtain photonic band structures. Through numerical examples of several lattice structures, the MLS-based method is proved to be a promising scheme for predicting band gaps of photonic crystals.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.58
no.12
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pp.2511-2519
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2009
In this paper, we introduce the methodological system design via feature selection using Principal Component Analysis and Particle Swarm Optimization algorithms. The overall methodological system design comes from three kinds of modules such as preprocessing module, feature extraction module, and recognition module. First, Histogram equalization enhance the quality of image by exploiting contrast effect based on the normalized function generated from histogram distribution values of 2D face image. Secondly, PCA extracts feature vectors to be used for face recognition by using eigenvalues and eigenvectors obtained from covariance matrix. Finally the feature selection for face recognition among the entire feature vectors is considered by means of the Particle Swarm Optimization. The optimized Polynomial-based Radial Basis Function Neural Networks are used to evaluate the face recognition performance. This study shows that the proposed methodological system design is effective to the analysis of preferred face recognition.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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