The objective of the present study was to investigate the accuracy of mastitis diagnostic indicators for different dairy goat breeds. Biweekly milk samples were collected from individual half mammary gland of seven Saanen and seven Alpine dairy goats in the period of 40 to 120 days in milk. With threshold value set at 2.8 and 3.1 for Alpine and Saanen dairy goats, respectively, log (SPC) offered good sensitivity (0.89, 0.93), specificity (0.88, 0.95), positive predictive value (0.75, 0.85) and negative predictive value (0.95, 0.98) as a mastitis diagnostic tool. The correlations of log (SPC) with milk yield, log (SCC), ALP, LDH, $Na^{+}$, $K^{+}$ and EC were significant in Saanen dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.653) existing between log (SPC) and log (SCC). The correlations of log (SPC) with milk yield, milk fat, milk protein, log (SCC), $Na^{+}$, $K^{+}$, EC were significant in Alpine dairy goats (p<0.05), with the highest correlation coefficient (0.416) existing between log (SPC) and log (SCC). There were different best-fit regression equations with different multiple diagnostic indicators for Saanen and Alpine dairy goats. In conclusion, different breeds of dairy goats may have to adapt different mastitis diagnostic parameters for a better diagnosis.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권8호
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pp.3182-3202
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2015
Flexibly expanding the storage capacity required to process a large amount of rapidly increasing unstructured log data is difficult in a conventional computing environment. In addition, implementing a log processing system providing features that categorize and analyze unstructured log data is extremely difficult. To overcome such limitations, we propose and design a MongoDB-based unstructured log processing system (MdbULPS) for collecting, categorizing, and analyzing log data generated from banks. The proposed system includes a Hadoop-based analysis module for reliable parallel-distributed processing of massive log data. Furthermore, because the Hadoop distributed file system (HDFS) stores data by generating replicas of collected log data in block units, the proposed system offers automatic system recovery against system failures and data loss. Finally, by establishing a distributed database using the NoSQL-based MongoDB, the proposed system provides methods of effectively processing unstructured log data. To evaluate the proposed system, we conducted three different performance tests on a local test bed including twelve nodes: comparing our system with a MySQL-based approach, comparing it with an Hbase-based approach, and changing the chunk size option. From the experiments, we found that our system showed better performance in processing unstructured log data.
충청북도 제천 지역에 있는 갑산층 퇴적암을 대상으로 지구물리검층과 실내 코어물성 측정에 의한 물성 반응 특성을 연구하였다. 자연감마와 전기비저항 및 밀도를 대상으로 하여 지구물리검층과 실내 코어물성 사이에 나타나는 유사성과 차이점을 비교하는데 초점이 모아졌으며 특히 물리검층과 실내 코어물성 사이에 나타나는 차이점 분석 과정을 통하여 검층밀도 결정에 있어서 자연감마의 영향을 분석하였다. 자연감마의 영향 보정에 의하여 두 물성간의 상관성이 개선되고 검층해석 결과에서 신뢰도가 크게 향상되었다. 물성 값중에서는 갑산층 셰일의 밀도가 주변의 치밀질 석회암보다도 높게 나타나고 있음이 주목되었다.
기존의 Embedded Tester는 Log 처리를 위해 TCP와 공유 파일 시스템을 이용한 Server - Client간 1-N 구조로 처리 되었다. 이러한 방식은 구현 난이도에 따른 시간적 손실과 예외처리에 따른 Tester의 리소스 낭비가 발생한다. 이에 메시징 시스템을 이용하여 분산처리가 가능한 Log 처리 메시지 레이어를 구현하고 기존의 TCP, 공유 파일 시스템 전송방식과 비교하였다. 비교 결과 메시지 레이어를 이용한 전송이 TCP 보다 더 높은 전송 대역폭을 보였다. CPU 사용량에서 메시지 레이어가 TCP 보다 낮은 효율을 보였으나 큰 차이를 보이지 않았다. 이를 통해 메시지 레이어를 이용한 Log 처리가 더 높은 효율을 보임을 알 수 있었다.
비디오 월 컨트롤러의 운용 중에 오류가 발생하면 제어 시스템은 로그 파일을 생성하고 로그를 기록한다. 로그 기록으로 인한 시스템의 부하를 줄이기 위해 로그레벨을 사용하는데, 평상시에는 로그레벨을 낮게 설정하여 가급적 로그를 기록하지 않고 오류가 발생하였을 때 로그레벨을 변경하여 상세한 로그를 기록하도록 운용하고 있다. 이로 인해 오류를 인지하더라도 즉각적인 원인 분석 및 대처가 불가능하고 로그레벨을 변경하기 위해서는 운영자의 개입이 불가피하다. 따라서 본 논문에서는 Contextual Bandit을 이용하여 운용 상황에 따라 로그레벨을 자동으로 설정하는 모델을 제안한다.
본 연구에서는 위생적인 고춧가루 및 고추장 소스의 효과적인 살균방법을 확립하기 위한 기반 연구로서 감마선, 자외선 조사를 이용한 비가열 살균 및 스팀을 이용한 직,간접 가열살균에 의한 미생물 저감화 효과에 대한 세부 고찰을 실시하였다. 실험 결과 호기성 총균 및 내열성균이 10 kGy 선량 감마선 조사에서는 각각 5-6 log CFU/g, 방사조도 12 mW/㎠ 자외선 조사는 1 log CFU/g 내외, 그리고 120℃, 40 s 스팀가열 살균시는 2 log CFU/g 내외의 감균 효과를 나타내었다. 스팀 가열살균 방법은 감마선 조사 대비 사멸효과는 떨어지지만 2 log CFU/g의 유효적인(p<0.05) 미생물 저감화 효과를 나타내므로 가열온도 및 처리시간 등의 살균공정 조건을 최적화하면 살균효과, 상업적 설비, 처리비용 및 소비자 선호도 등을 종합 검토시 색상 품질 손상 없이 효과적으로 고춧가루내 바실루스 계통의 내열성균을 제어할 수 있는 방법으로 사료된다. 또한 120℃ 스팀 순간 가열살균시 흑후추 분말은 4 log CFU/g, 양파 분말은 2 log CFU/g, 그리고 마늘 분말은 1 log CFU/g 내외의 호기성 총균이 감소하여 다양한 향신야채 건조분말의 미생물 제어에도 유효한 방법으로 판명되었다. 그리고 고추장 용액 경우도 고온 순간 가열방식인 HTST 적용시 110℃에서 부터 호기성 총균수가 무처리 5 log CFU/g에서 2.26 CFU/g로 효과적으로 감소하기 시작하여, 121℃ 처리에서는 상업적 멸균상태로 나타나 고춧가루 및 고추장을 함유한 매운맛 소스의 효과적인 살균방법으로 판명되었다.
본 논문에서는 GNSS (global navigation satellite system)이 가용하지 않는 상황에서 시간이 지남에 따라 오차가 누적되는 특성을 가진 관성항법장치(inertial navigation system)의 항법 오차를 보상하기 위한 EM-Log (electromagnetic-log) 보정항법 필터를 설계하였다. EM-Log는 해상에서 운동체의 이동 속도를 측정하여 속도 오차를 보정하여 주나 측정된 속도에는 해조류가 포함되어 있기 때문에 적절한 해조류 모델 설계와 추정이 필요하다. 본 논문에서는 해조류 추정을 위해 단일 모델 필터와 IMM (interacting multiple model) 모델 필터 방법론을 제시하고 설계된 필터의 해조류 추정 성능을 확인한 후 해조류 모델 설계가 필터 성능에 어떤 영향을 주는지 분석하였다. 설계된 보정항법 필터의 성능은 시뮬레이션을 이용하여 검증하고 순수항법 대비 필터 성능 향상률을 비교 분석하였다. 단일 모델 필터는 해조류 모델이 동일한 경우 성능이 좋지만 해조류 모델이 동일하지 않을 경우 성능이 저하되는 것을 확인 할 수 있었다. 반면, IMM 모델 필터의 경우 다양한 해조류 모델을 사용하기 때문에 단일 모델필터 대비 안정적인 성능을 유지하는 것을 확인하였다.
양이온 교환체 (LC-18 coated with $C_{20}H_{41}SO_4^-$)에서 희토류원소-$\alpha$HiBA 착물계의 머무름 거동을 연구하였다. [Na$^+$] 및 [$\alpha$-HiBA]의 등용매 또는 기울기 용리에 따른 희토류원소의 머무름을 나타내는 관계식을 이온 교환 평형식으로부터 유도하였다. [$Na+$] 및 [$\alpha$-HiBA]의 등용매 용리에 따른 크기성질(k')의 관계인 log k' vs log [$Na^+$] 및 log k' vs log [$\alpha$-HiBA]의 직선의 기울기 값에 대한 실험값과 계산값을 비교한 결과 서로 일치하였다. 위의 관계식으로부터 비선형 최소자승법으로 각 개별 착물들의 크기성질($k'_{Ln}^{3+}, k'_{LnL}^{2+}, k'{LnL2+}) 및 착물의 안정도 상수(${\beta}_1$, ${\beta}_2$, ${\beta}_3$)를 각각 구하였다. 희토류원소들의 크기성질(k')에 대한 실험값과 계산값의 상관계수가 0.9996보다 좋은 결과를 나타내었다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권1호
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pp.99-111
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2012
반응변수가 주어졌을 때 설명변수의 조건부 확률분포의 로그-밀도비는 로지스틱회귀모형에서 어떤 설명변수가 어떻게 모형에 포함되는지에 대한 변수선택문제에서 유용한 정보를 제공한다. 설명변수의 조건부 확률분포가 좌우대칭이 아닌 경우 감마분포로 가정하는 것이 적절하고 이 경우 x항과 log(x)항이 모형에 포함되어야 한다. 로그-오즈 그래프는 변수선택문제를 연구하는데 매우 중요한 도구가 된다. 이러한 그래픽적 연구에 의하면, x|y = 0과 x|y = 1의 두 분포가 겹치는 경우에서는 x항과 log(x)항 모두 필요하다. 그리고 두 분포가 분리된 경우에는 x항 또는 log(x)항 중 하나만 필요하다.
오픈소스의 사용으로 개발 환경이 편리해지고 유지보수가 보다 용이해진 장점이 있지만 보안적인 측면에서 볼 때 취약점에 노출되기 쉽다는 한계점이 존재한다. 이와 관련하여 최근에는 아파치에서 매우 광범위하게 사용되고 있는 오픈소스 로깅 라이브러리인 LOG4J 취약점이 발견되었다. 현재 이 취약점의 위험도는 '최고' 수준이며 개발자들도 이와 같은 문제점을 인지하지 못한 채 많은 시스템에 사용하고 있어 향후 LOG4J 취약점으로 인한 해킹 사고가 지속적으로 발생할 우려가 있다. 본 논문에서는 클라우드 환경에서 LOG4J 취약점에 대해서 자세하게 분석하고, 보안관제시스템에서 보다 신속하고 정확하게 취약점을 탐지할 수 있는 SNORT 탐지 정책 기술을 제안한다. 이를 통해 향후 보안 관련 입문자, 보안 담당자 그리고 기업들이 LOG4J 취약점 사태에 대비하여 효율적인 모니터링 운영과 신속하고 능동적인 대처가 가능해질 것으로 기대 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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