최근 4차 산업혁명 도래의 기반을 제공한 빅데이터와 인공지능 기술은 산업 전반의 혁신을 견인하는 주요 동력이 되고 있다. 정보보안 영역에서도 그동안 효과적인 활용방안을 찾기 어려웠던 대규모 로그 데이터에 이러한 기술들을 적용하여 지능형 보안 체계를 개발 및 발전시키고자 노력하고 있다. 보안 인공지능 학습의 기반이 되는 보안로그 빅데이터의 품질은 곧 지능형 보안 체계의 성능을 결정짓는 중요한 입력 요소라고 할 수 있다. 하지만 다양한 제품 공급자에 따른 로그 데이터의 상이성과 복잡성은 빅데이터 전처리 과정에서 과도한 시간과 노력을 요하고 품질저하를 초래하는 문제가 있다. 본 연구에서는 다양한 방화벽 로그 데이터 포맷 관련 사례와 국내외 표준 조사를 바탕으로 데이터 수집 포맷 표준안을 제시하여 보안 로그 빅데이터를 기반으로 하는 지능형 보안 체계 발전에 기여하고자 한다.
A comparison between the productivity of the evergreen needle pine(Pinus densiflora) and of the deciduous broad leaved oak(Quercus mongolica) stands, which is located near Choon-Chun city, Kangwon dist. have been established. The pine stand had a stand density of 938 trees per ha and oak stand had of 638 trees per ha. The diameter at breast height (D) and the height of tree (H) of each tree were measured in sample plot of 800$m^2$. Twelve standard sample trees chose from the sample area felled down, and then weighed the stem, branches and leaves separately, according to both the stratified clip technique and the stem analysis. The vertical distribution of photosynthetic system was arranged effectively for high productivity in the productive structure of both trees. The allometric relation between D2H and dry weight of stem (Ws), branches (Wb) and leaves (Wl) of pine were approximated by log Ws=0.6212 log D2H-0.5383 log Wb=0.4681 log D2H-0.7236 log Wl=0.2582 log D2H-5.1567 and those of oak were approximated by log Ws=0.5125 log D2H+0.0231 log Wb=0.5125 log D2H-0.3755 log Wl=0.8721 log D2H-2.9710 From the above, the standing crops of pine and oak in the sample area were estimated to be as much as 38.83ton and 48.11 ton of dry matter, above ground, per ha, respectively. Annual net production as the sum of the biomass newly formed during one year was appraised at 12.66ton/ha.yr in pine stand and at 8.74 ton/ha.yr in oak. The reason of high productivity of pine stand compared with oak might be resulted from much more about 4 times of the amount of the photosynthetic system, but less non-photosynthetic one of pine than those of oak. To increase the productivity of the forest stands investigated it was necessary to make densly a stand density, to be abundant in the inorganic nutrients and to preserve much water in soil to conserve the litters.
This study was performed to assess microbial contamination of Aronia melanocarpa, blueberry, raspberry, and cranberry sold in several markets. We investigated total aerobic bacteria and detected foodborne bacteria by multiplex PCR from Aronia melanocarpa, blueberry, raspberry, and cranberry. Total aerobic bacteria of each sample showed mean 3.54 log CFU/g for Aronia melanocarpa, mean 1.90 log CFU/g for blueberry, and mean 1.40 log CFU/g for raspberry, but not detected in cranberry. Specially, Aronia melanocarpa contained high total aerobic bacteria contamination among various berries and contamination level reached 4.17 log CFU/g in sample 5. To evaluate the effect of distribution conditions, we also investigated total aerobic bacteria of various berries. Total aerobic bacteria showed mean 2.89 log CFU/g for berries in refrigerated distribution and 1.40 log CFU/g in frozen distribution, but not in dry distribution. For assessment of foodborne bacteria contamination, we conducted PCR with multiplex primers of E. coli O157, S. aureus, B. cereus, V. parahaemolyticus, L. monocytogenes, Y. enterocolitica, Salmonella spp., Shigella spp. Among these foodborne bacteria, B. cereus was amplified in Aronia melanocarpa in sample 4 and blueberry in sample 1, 2, 3, and 5. The result of quantitative analysis of B. cereus contamination showed 4.08 log CFU/g of Aronia melanocarpa in sample 4 and higher contamination rate 4.07 log CFU/g of blueberry in sample 3. These results suggest that strict food safety control in harvest and distribution of various berries is necessary to prevent foodborne disease and improve microbiological safety.
The objective of this study is to know market structures of softwood logs being imported to South Korea from log producing countries. Import demand of softwood logs imported to South Korea from America, New Zealand and Chile is fixed as a function of log prices, the lagged dependent variable and output. On the basis of the adaptive expectations model, linear regression models that the explanatory variables included and the lagged dependent variable were estimated by Seemingly Unrelated Regression Equations (SURE). The short-run and long-run own price elasticity of America's softwood log import demand is -1.738 and -4.250 respectively. Then long-run elasticity is much higher than short-run elasticity. Short-run and long-run crosselasticity of New Zealand's softwood log import demand with respect to American's softwood log import price are inelastic at 0.505 and 0.883 respectively. Short-run and long-run cross-elasticity of Chile's softwood log import demands with respect to American's softwood log import prices were highly elastic at 2.442 and 4.462 respectively. Long-run elasticity was almost twice as high as short-run elasticity.
보안로그의 활용범위가 다양해짐에 따라 저장된 로그 데이터에 대한 무결성의 중요성이 높아지고 있다. 특히, 저장된 로그 데이터는 시스템에 침입한 공격자들이 자신의 흔적을 없애기 위해 우선적으로 조작되는 대상이다. 키 정보가 노출이 된 이후의 로그 데이터의 안전성은 보장하지 못하지만, 그 이전에 축적된 로그 데이터 무결성의 전방 안전성을 보장하는 다양한 이론적 기법들이 소개되었다. 이런 기법들의 인증태그들은 선형 해시체인을 기반으로 하고 있다. 이 경우 부분 검증이 어렵고, 인증태그 생성속도와 검증속도를 높이기 힘들다. 본 논문에서는, 부분 검증이 용이하고 멀티 스레딩이 적용 가능한 Merkle Tree 기반의 로그인증 메커니즘을 제안한다.
3GPP 표준의 오류 정정 부호 기법 중의 하나로 채택된 turbo 부호는 그 성능이 Shannon이 제시하는 이론적 한계 값에 근사하기 때문에 많은 관심을 받고 있다. 그러나 계산상의 복잡함과 많은 메모리를 요구한다는 단점이 있고 이를 보완할 수 있는 Log-MAP, Max-Log-MAP, SOVA, sliding window 알고리즘 등이 제안되었다. 본 논문에서는 turbo복호 알고리즘을 부동 소수점 연산과 고정 소수점 연산을 이용하여 구현하였을 때 성능을 해석하였다. 그리고 Log-MAP 알고리즘의 성능에 근사하는 효율적인 고정 소수점 구현 방법을 제안하였다. 이 방법을 Log-MAP과 sliding window 알고리즘에 적용하여 성능을 분석하였다.
The smart phone are changing the way people communicate. And, the mobile app marketplace is greatly fast-growing. The app store continues its rapid growth, there are already more than 900,000 mobile apps on AppStore. We anticipate to see gained momentum throughout the business. Mobile is also becoming popular for marketers. Therefore, specialized app analysis systems are becoming important to how marketers and app developers invest, analyze and market their apps. App analysis systems enable users to discover and analyze behavior through data observations and meaningful patterns. In this paper, we introduce app analysis system and CMS System Open API, NugaLog. The NugaLog acquires users data and engages with them in a variety of ways. It will be essential for us to understand how users interact with and move through the app. The NugaLog will be able to see the number of users, smart phone model, smart phone OS, resolution, page views, and app version.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제21권4호
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pp.51-64
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2014
The purpose of operating the main homepage of University is to provide the related information about University resources to site visitors. In this study, we analyze website browsing patterns and extract characteristics of users in order to improve its utilization. The access log files to main homepage were used to analyze the browsing patterns and converted to process log files adaptable to a process mining tool, ProM. Finally we provide useful information about user friendly homepage design and suggest plans for improving its utilization to website operators.
본 연구에서는 우리나라 강우자료에 대한 분리효과를 검토하였다. 2변수 대수정규분포, 3변수 대수정규분포등, TYPE-극치분포, 2변수 Gamma 분포, 3변수 Gamma 분포, Log-Pearson Type-분포, GEV분포 등 7개 분포함수를 선정하고, Monte C미개 실험을 이용하여 과거 강우기록 자료로부터 얻은 왜곡도의 평균과 표준편차와 각 분포형들로부터 모의된 왜곡도의 평균과 표준편차와 차이를 분석하였다. 그 결과 우리나라 강우자료는 3변수 Gamma 분포를 제외한 나머지 6개 분포형에서 분리현상을 보였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제11권1호
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pp.93-106
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2004
Recently, many data of various types is gained with development of computer in many fields. Especially, web log data generating in web site furnish beneficial information on an organization. The enterprise's destiny is swayed by according as how these information gaining from the web site utilize. In this paper, for the purpose of obtaining useful information, we present a tool is called WebBizi for web log analysis. This will be helpful to enterprise working the web site.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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