• 한국위험물학회지
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• 제2권1호
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• pp.31-37
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• 2014

Since the unprecedented hydrogen fluoride leak accident in 2012, there has been growing demand for customized technical information for rapid response and chemical accident management agencies including the Ministry of Environment, the National Emergency Management Agency, and the National Police Agency need more information on chemicals and accident management. In this regard, this study aims to provide reliable technical data and guidelines to initial response agencies, similar to accident management technical reports of the US and Canada. In this study, we conducted a questionnaire survey and interviews on initial response agencies like fire stations, police stations, and local governments to identify new information items for appropriate initial response and improvements of current guidelines. We also collected and reviewed the Canada's TIPS, US EPA's hydrogen fluoride documents, domestic and foreign literature on applicability tests of control chemicals, and interview data, and then produced items to be listed in the technical guidelines. In addition, to establish database of on-site technical information, we carried out applicability tests for accident control data including ① emergency shut down devide, safety guard, shut down valve, ground connection, dyke, transfer pipe, scrubber, and sensor; ② literature and field survey on distribution type and transportation/storage characteristics (container identification, valve, ground connection, etc.); ③ classification and identification of storage/transportation facilities and emergency management methodslike leak prevention, chemicals control, and cutoff or bypass of rain drainage; ④ domestic/foreign analysis methods and environmental standards including portable detection methods, test standards, and exposure limits; and ⑤ comparison/evaluation of neutralization efficiency of control chemicals on toxic substances.

• 한국의사학회지
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• 제35권1호
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• pp.37-44
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• 2022

Uirimchalyo (醫林撮要) was published in advance of the Donguibogam (東醫寶鑑) in the middle of the Joseon Dynasty. This book was a pioneering form of the Donguibogam. This paper examines the acupuncture and moxibustion methods used within Uirimchalyo. Because this book was produced for the general public as well as professional Korean medicine doctors, it did not present complex symptom classification and complicated acupuncture prescriptions. Instead, it summarized acupoints in a simple way and could be used as a standardized treatment guideline. In addition, in the acu-moxa methods of the Uirimchalyo, moxibustion was used more than acupuncture. This implies that the author's intention was to treat the disease gently, and furthermore, that the book inherits the acu-moxa method of Hyangyakjipseongbang (鄕藥集成方). There are many suggestions of experienced prescriptions, which can be seen as focusing on experience-based medicine. In addition, the characteristic of not using many acupuncture points served as the cause of the emergence of Saam acupuncture techniques.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권11호
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• pp.99-109
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• 2023

The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.

• Animal Bioscience
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• 제37권5호
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• pp.918-928
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• 2024

Objective: The adulteration of raw beef (BMr) with dog meat (DMr) and pork (PMr) becomes a serious problem because it is associated with halal status, quality, and safety of meats. This research aimed to develop an effective authentication method to detect non-halal meats (dog meat and pork) in beef using metabolomics approach. Methods: Liquid chromatography-high resolution mass spectrometry (LC-HRMS) using untargeted approach combined with chemometrics was applied for analysis non-halal meats in BMr. Results: The untargeted metabolomics approach successfully identified various metabolites in BMr DMr, PMr, and their mixtures. The discrimination and classification between authentic BMr and those adulterated with DMr and PMr were successfully determined using partial least square-discriminant analysis (PLS-DA) with high accuracy. All BMr samples containing non-halal meats could be differentiated from authentic BMr. A number of discriminating metabolites with potential as biomarkers to discriminate BMr in the mixtures with DMr and PMr could be identified from the analysis of variable importance for projection value. Partial least square (PLS) and orthogonal PLS (OPLS) regression using discriminating metabolites showed high accuracy (R² >0.990) and high precision (both RMSEC and RMSEE <5%) in predicting the concentration of DMr and PMr present in beef indicating that the discriminating metabolites were good predictors. The developed untargeted LC-HRMS metabolomics and chemometrics successfully identified non-halal meats adulteration (DMr and PMr) in beef with high sensitivity up to 0.1% (w/w). Conclusion: A combination of LC-HRMS untargeted metabolomic and chemometrics promises to be an effective analytical technique for halal authenticity testing of meats. This method could be further standardized and proposed as a method for halal authentication of meats.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권2호
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• pp.448-461
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• 2024

연구목적: 본 연구는 포스트 코로나 시대에 생활 SOC 시설을 설치하고, 운영하기 위해 우리나라 특성에 적합한 생활권 위계를 설정하고, 유형을 구분하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 생활권과 관련된 정책과 선행연구들을 통해 생활권의 개념을 정립하였고, 생활권 위계에 따라 생활권의 유형을 인구, 고용, 교통, 경제, 교육 등 다양한 분야의 데이터를 z-score 기법을 이용하여 유형구분을 하였다. 연구결과: 우리나라 생활권은 규모에 따라 광역생활권, 권역생활권, 도시생활권, 마을생활권, 동네생활권으로 구분할 수 있으며, 역할에 따라 중심생활권, 직주균형생활권, 주거생활권, 산업생활권, 저밀생활권으로 유형구분을 할 수 있다. 결론: 본 연구의 결과는 타당한 생활권 설정과 적절한 생활 SOC공급은 낙후지역의 쇠퇴를 막고, 지역 간 균형발전에 기여할 수 있다

• 한국음향학회지
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• 제26권8호
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• pp.397-402
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• 2007

본 논문에서는 기존의 통계적 모델 기반의 음성 검출기의 성능 향상을 위해 이진 분류에 우수한 support vector machine(SVM)을 도입한다. 기존의 통계적 모델 기반 음성 검출기의 경우 음성의 존재와 부재에 대한 가설로부터 각각의 통계적 모델을 세워 입력 데이타에 의해 결정된 각 주파수 채널별 우도비(likelihood ratio)를 단순히 기하 평균을 취하여 문턱값과 비교, 음성 검출 여부를 판단한다. 제안된 음성 검출기는 기존의 기하 평균을 이용한 결정식을 대신하여 분류 오류 확률이 최소화되도록 각 주파수 채널별 우도비를 SVM의 특징 벡터로 적용한다. 제안된 SVM 기반의 통계적 모델 음성 검출기는 기존의 LRT를 이용한 음성 검출기 및 SVM 기반의 음성 검출기들과 비교하여 다양한 잡음 환경에서 우수한 성능을 나타낸다.

• 융합보안논문지
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• 제24권2호
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• pp.19-29
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• 2024

크립토재킹 공격은 암호 화폐 채굴에 필요한 컴퓨팅 자원을 탈취하여 사용자의 가용성을 침해하는 공격이다. 공격의 대상은 일반적인 데스크톱이나 서버 환경에서부터 클라우드 환경까지 점차 다변화되고 있다. 따라서 다양한 컴퓨팅 환경에 적합한 크립토 마이너 탐지 기법의 적용이 필수적이다. 하지만 기존의 탐지 방법론들은 특정 환경에서만 탐지가 시행되었기 때문에 환경별로 적용할 수 있는 방법론에 대해서 비교분석이 제대로 수행되지 않았다. 따라서 본 연구에서는 종래의 크립토 마이너 탐지 기법들에 대한 분류 기준을 수립하고, 각자 다른 실험 환경과 데이터 셋을 기반으로 한 기존의 크립토 마이너 탐지 기법에 대한 심층적인 비교분석을 통해 클라우드 환경에서 적용 가능한 복합적이고 통합적인 탐지 프레임워크를 제시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권11호
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• pp.113-124
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• 2023

5G 및 B5G(Beyond 5G) 네트워크의 등장으로 기존 네트워크 한계를 극복할 수 있는 네트워크 가상화 기술이 주목받고 있다. 네트워크 가상화의 목적은 효율적 네트워크 자원의 활용과 다양한 전송요구 서비스에 대한 솔루션을 제공하기 위함이다. 이와 관련하여 여러 가지 휴리스틱 기반의 VNE 기법이 연구되고 있으나 네트워크 자원할당 및 서비스의 유연성이 제한되는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 다양한 응용의 서비스 요구사항을 충족하기 위해 GNN 기반의 네트워크 슬라이싱 분류 기법과 최적의 자원할당을 위한 RL 기반 VNE 기법을 제안한다. 제안된 기법에서는 Actor-Critic 네트워크를 이용하여 최적의 VNE를 수행한다. 또한 성능 평가를 위해 제안된 기법과 기존의 Node Rank, MCST-VNE, GCN-VNE 기법과의 성능을 비교분석하고 서비스 수용률 제고 및 효율적 자원 할당 측면에서 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.55-58
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• 2024

본 논문은 빅데이터 기반 미세먼지 이상 탐지 머신러닝 시스템 설계 및 구현을 제안한다. 제안하는 시스템은 빅데이터로 구성된 미세먼지 및 기상 정보를 통해 미세먼지 대기환경지수를 분류하는 시스템이다. 이 시스템은 머신러닝 기반의 대기환경지수 분류 카테고리별 이상치에 따른 이상치 탐지 알고리즘 설계를 통해 미세먼지를 분류한다. 카메라에서 수집된 영상의 심도 데이터는 미세먼지 농도에 따른 영상을 수집한 후 미세먼지 가시마스크를 생성합니다. 그리고 모노 심도 추정 알고리즘을 통한 학습 기반 핑거프린팅 기법으로 모노스코프 카메라에서 수집된 미세먼지의 가시거리를 추론하여 미세먼지 농도를 도출합니다. 본 방법의 실험 및 분석을 위해 미세먼지 농도 데이터와 지역별, 시간별 CCTV 영상 데이터를 매칭하여 학습 데이터를 생성한 후 모델을 생성하여 실제 환경에서 테스트한다.

• Clinics in Shoulder and Elbow
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• 제27권1호
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• pp.39-44
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• 2024

Background: Displaced olecranon fractures constitute a challenging problem for elbow surgeons. The purpose of this study is to evaluate the role of suture anchor fixation for treating patients with displaced olecranon fractures. Methods: A retrospective review was performed for all consecutive patients with displaced olecranon fractures treated with suture anchor fixation with at least 2 years of clinical follow-up. Surgical repair was performed acutely in all cases with nonmetallic suture anchors in a double-row configuration utilizing suture augmentation via the triceps tendon. Osseous union and perioperative complications were uniformly assessed. Results: Suture anchor fixation was performed on 17 patients with displaced olecranon fractures. Functional outcome scores were collected from 12 patients (70.6%). The mean age at the time of surgery was 65.6 years, and the mean follow-up was 5.6 years. Sixteen of 17 patients (94%) achieved osseous union in an acceptable position. No hardware-related complications or fixation failure occurred. Mean postoperative shortened disabilities of the arm, shoulder, and hand (QuickDASH) score was 3.8±6.9, and mean Oxford Elbow Score was 47.5±1.0, with nine patients (75%) achieving a perfect score. Conclusions: Suture anchor fixation of displaced olecranon fractures resulted in excellent midterm functional outcomes. Additionally, this technique resulted in high rates of osseous union without any hardware-related complications or fixation failures.