There exist scaling relations that link the mass of supermassive black holes with both the velocity dispersion and the mass of the central stellar cusp of their host galaxies. This implies that these two components grow in tandem. Feedback from actively accreting supermassive black holes (AGN), in the form of multi-phase gas outflows, has been argued to be the agent of this co-evolution. Here we employ the powerful GMOS integral field spectroscopy unit on the 8.2m Gemini-North telescope to investigate ionized gas outflows of luminous Type 2 AGN in the local Universe (z<0.1). Our sample of 6 galaxies is drawn from the Sloan Digital Sky Survey (SDSS) and was selected based on their [OIII] dust-corrected luminosity (>1042 erg/s) and signatures of outflows in the [OIII] line profile of their spatially integrated SDSS spectra. These are arguably the best candidates to explore AGN feedback in action since they are < 1% of a large local type 2 AGN SDSS sample selected based on their [OIII] kinematics. We combine a careful spectral decomposition of the [OIII] and $H{\alpha}$ line profiles with spatial information on ~0.5kpc scales to understand the outflow kinematics and energetics in these objects. We find clear evidence for strong outflows in [OIII] and occasionally $H{\alpha}$ that are clearly driven by the ionizing radiation of the AGN. We kinematically and spatially decompose outflowing and rotating ionized gas components. We find [OIII] to be a better tracer of AGN outflows, while $H{\alpha}$ appears to be strongly affected by both stellar rotation and outflows induced by ongoing star formation. The observed kinematics and spatial distribution of the ionized gas imply a large opening angle for the outflow. Finally, we find the projected outflow velocity to decrease as a function of distance, while its dispersion shows a more complex structure with a potentially initially increasing trend (out to 0.5-1kpc distances).
For the efficient discovery of knowledge and information from the observed systems, data mining techniques can be an useful tool for the prediction of water quality at intake station in rivers. Deterioration of water quality can be caused at intake station in dry season due to insufficient flow. This demands additional outflow from dam since some extent of deterioration can be attenuated by dam reservoir operation to control outflow considering predicted water quality. A seasonal occurrence of high ammonia nitrogen ($NH_3$-N) concentrations has hampered chemical treatment processes of a water plant in Geum river. Monthly flow allocation from upstream dam is important for downstream $NH_3$-N control. In this study, prediction models of water quality based on multiple regression (MR), artificial neural network and data mining methods were developed to understand water quality variation and to support dam operations through providing predicted $NH_3$-N concentrations at intake station. The models were calibrated with eight years of monthly data and verified with another two years of independent data. In those models, the $NH_3$-N concentration for next time step is dependent on dam outflow, river water quality such as alkalinity, temperature, and $NH_3$-N of previous time step. The model performances are compared and evaluated by error analysis and statistical characteristics like correlation and determination coefficients between the observed and the predicted water quality. It is expected that these data mining techniques can present more efficient data-driven tools in modelling stage and it is found that those models can be applied well to predict water quality in stream river systems.
We analyzed the line profiles of the planetary nebula (PN) NGC 7009 secured with the Keck I HIES and BOES's spectral data. The 5 positions were taken over the nebular image, 4 points on the bright rim plus 1 point at the central position. The covered spectral wavelength range was $3250{\AA}-8725{\AA}$ in these observations. We decomposed the lines of HI, HeI, HeII, CII, NIII, [ClIII], [NII], [OII], [OIII], [SII], [SIII], [ClIII], and [ArIII] using the IRAF and StarLink/Dipso. After correcting the Earth's movement and the PN's radial velocities, -48.6 & -48.9 km/s, respectively, for the Keck & BOES, we produced the line profiles in a velocity scale. The zero velocity at each line profile clearly indicates which part of the components is approaching or receding, giving a general information of the kinematical structure. Almost all of the low-to-medium excitation lines, such as [NII], [SII], [O III], and [ArIII], secured at the central position and four positions along the major & minor axes, showed 3 components, double peak + a wide wing component, suggesting the fast outflow structures are present. The overall geometry is a prolate shell which also has a fainter outer shell in the halo zone, but there appears to be some peculiar sub-structures inside the main shell. The high excitation He I, HeII, NIII lines which might be formed close to the inner boundary of the shell show unusual features, completely different from the other lines. The HeII and these high excitation lines may be indicative of a relative recent fast outflow from the central star and the permitted lines such as NIII might be affected by the innermost structure. We discuss a possible presence of a jet-like fast outflow structure in an out-flow axis different from the main axis of the spheroid shell.
An increasing variety of malware, such as worms, spyware and adware, threatens both personal and business computing. Remotely controlled bot networks of compromised systems are growing quickly. This paper proposes an intrusion detection system based outflow traffic analysis. Many research efforts and commercial products have focused on preventing intrusion by filtering known exploits or unknown ones exploiting known vulnerabilities. Complementary to these solutions, the proposed IDS can detect intrusion of unknown new mal ware before their signatures are widely distributed. The proposed IDS is consists of a outflow detector, user monitor, process monitor and network monitor. To infer user intent, the proposed IDS correlates outbound connections with user-driven input at the process level under the assumption that user intent is implied by user-driven input. As a complement to existing prevention system, proposed IDS decreases the danger of information leak and protects computers and networks from more severe damage.
Whereas conveniences deriving from the development of information and telecommunication technology increase, information outflow and illegal data use are also rapidly on the rise. Consequently, many studies to prevent illegal information outflow are currently under way, and the use of Smart Card is in steep jump. Recently, Java Card is diffused fast as an alternative to complement the technical problems of the Smart Card. This paper designed and Implementation the system for multi-users authentication and file access control by user through designing a Java Card applet that is used for information protection and in various application fields. For allowing a file access competence, each user's file access competence is processed via drawing up the access condition table in the applet. Therefore, illegal correction exposure and destruction of information, which become the concerns when multi-users have an access, can be prevented. In addition its application becomes possible in the system requiring multi-users certifications.
This study addresses and examines differences in firm value after tax audits by the Korean Internal Revenue Service. Tax audits can potentially depreciate a firm's value due to the mass cash outflow that often results from the additional tax charges involved. However, tax audits that reveal negative aspects of a business, such as excessive entertainment expenses, fraudulent accounting, or inappropriate business practices, may have positive effects on a firm's value, as the monitoring involved can improve accounting transparency and reduce agency costs. This study shows that there is typically an increase in a firm's value in the year after a tax audit has been conducted, in comparison with the previous year. This result suggests that firm value can increase after a tax audit is conducted, despite the possible value depreciation resulting from a mass cash outflow.
This study analyzes the limitations of the insider threat datasets used for insider threat detection research and compares and analyzes the solution-based insider threat data with public insider threat data using a security solution to overcome this. Through this, we design a data format suitable for insider threat detection and implement a system that can safely share insider threat information between different institutions and companies using blockchain technology. Currently, there is no dataset collected based on actual events in the insider threat dataset that is revealed to researchers. Public datasets are virtual synthetic data randomly created for research, and when used as a learning model, there are many limitations in the real environment. In this study, to improve these limitations, a private blockchain was designed to secure information sharing between institutions of different affiliations, and a method was derived to increase reliability and maintain information integrity and consistency through agreement and verification among participants. The proposed method is expected to collect data through an outflow threat collector and collect quality data sets that posed a threat, not synthetic data, through a blockchain-based sharing system, to solve the current outflow threat dataset problem and contribute to the insider threat detection model in the future.
This study focuses on analyzing the inflow characteristic of contaminants of city water that flows into a main water system like a reservoir, and intends to provide basic data which can be efficiently reflected on water quality management policy and decision making of a reservoir. The conclusion obtained from the analysis of the inflow of a main water system by analyzing the inflow property of city water contaminants is as follows. In the case of Chungju-cheon stream which is the city water, pollution load from the basic outflow is low when it rains, and with high load of basic outflow during the dry season, due to the discharge of pollutants from the city, the quality of water becomes worse. In the case of Chungju-cheon stream, average BOD is $4.53mg/{\ell}$ when it rains, and the contaminants increase and flow in about 7.8% compared to the average BOD during the average droughty season. The average SS concentration in water is $798.67mg/{\ell}$ and increased 97.2% compared to the average droughty season.
To give a solution to solve personal information problems issued in this study, the domestic and overseas cases about information security management system including an authentication technique are analyzed. To preserve the outflow of personal information, which is such a major issue all over the world, a new security audit check list is also proposed. We hope this study to help information system developers construct and operate confidential information systems through the three steps: Analysis of risk factors that expose personal information, Proposal to solve the problem, Verification of audit checking items.
Due to growing interests in the distribution of traffic volume through information dissemination such as VMS and traffic broadcasting system, the research on the driver's reaction and effect of the traffic report has continued. In this study, we propose a methodology, which estimates the traffic volume of diversion and the consequential diversion rate using FTMS data and TCS data, and the estimation is based on the analysis of the national highway and IC, in which real-time FTMS and TCS data are established. We also calculate the diversion rate of actual targeted sections and analyze the changes in time and spatial diversion rate. In this study, we define a deviation (considering a deviation due to dynamic properties of traffic conditions) found when the outflow traffic volume is temporarily higher than the average outflow traffic volume on a relevant time slot after providing traffic information. The diverting volume is considered to be caused by the traffic information, and the study determines the ratio of traffic volume on highways to that of route diversion as the diversion rate. The analysis on changes in the diversion rate in accordance with the time flow, the initial change in the diversion rate on upstream IC that first acquires the report on the traffic congestion is significant. After that, the change in the diversion rate on upstream IC affects the route diversion on downstream IC with spatial and time flow, and this again leads the change in upstream IC. Thereby, we confirmed that there is a feedback-control circulation system in the route diversion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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