Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1317-1330
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2017
To collect server information and construct network map enable us to prevent security breach, prepare for national cyber warfare and make effective policies. In this paper, we analyze well-known network scanners, Nmap and ZMap, and construct network map using banner grabbing. We use multiple threads in order to increase scanning speed and arrange IP lists by specific order to reduce the load on information gathering targets. Also, we applied performance tests to compare the real-time banner grabbing tool with the existing network scanners. As a result, we gathered server information from domestic and overseas servers and derived a risk index based on the collected database. Although there are slight differences among countries, we can identify the risky situation that many users in every country are exposed to several security breaches.
Lee Eung Jae;Oh Jun Seok;Jung Young Jin;Nam Kwang Woo;Lee Bong Gyou;Ryu Keun Ho
Journal of KIISE:Databases
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v.32
no.1
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pp.71-85
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2005
Various researches on moving object modeling, uncertainty processing, and moving object indexing have been tarried out in the field of moving object databases. However. previous location tracking systems cannot efficiently retrieve location data of vehicles, because they manage all location information of vehicles using the conventional database. In this paper, we design the vehicle location management systen that is able to manage and retrieve vehicle locations efficiently in mobile environment. The proposed system consists of a server for managing vehicle locations and mobile clients. The system is able to not only process spatiotemporal queries related to locations of moving vehicles but also Provide moving vehicles' locations which are not stored in the system. The system is also able to manage vehicle location data effectively using a moving object index.
Although the possible cellular roles of several ubiquitin-specific proteases (UBPs) were identified in Arabidopsis, almost nothing is known about UBP homologs in rice, a monocot model plant. In this report, we searched the rice genome database (http://signal.salk.edu/cgi-bin/RiceGE) and identified 21 putative UBP family members (OsUBPs) in the rice genome. These OsUBP genes each contain a ubiquitin carboxyl-terminal hydrolase (UCH) domain with highly conserved Cys and His boxes and were subdivided into 9 groups based on their sequence identities and domain structures. RT-PCR analysis indicated that rice OsUBP genes are expressed at varying degrees in different rice tissues. We isolated a full-length cDNA clone for OsUBP6, which possesses not only a UCH domain, but also an N-terminal ubiquitin motif. Bacterially expressed OsUBP6 was capable of dismantling K48-linked tetra-ubiquitin chains in vitro. Quantitative real-time RT-PCR indicated that OsUBP6 is constitutively expressed in different tissues of rice plants. An in vivo targeting experiment showed that OsUBP6 is predominantly localized to the nucleus in onion epidermal cells. We also examined how knock-out of OsUBP6 affects developmental growth of rice plants. Although homozygous T3 osubp6 T-DNA insertion mutant seedlings displayed slower growth relative to wild type seedlings, mature mutant plants appeared to be normal. These results raise the possibility that loss of OsUBP6 is functionally compensated for by an as-yet unknown OsUBP homolog during later stages of development in rice plants.
Query by humming is an effective and intuitive querying mechanism when a user wants to find a song without knowing lyrics. The query by humming system takes a user-hummed melody as input, compares it with melodies in a music database, and returns top-k similar melodies to the input. In this paper, we propose a novel algebra for query by humming, and design and implement a real query by humming system called HummingBase by exploiting the algebra. By analyzing existing similarity search techniques, we derive 10 core operators for the algebra. By using the well-defined algebra, we can easily implement such a system in a extensible and modular way. With two case studies, we show that the proposed algebra can easily represent the query processing processes of existing query-by-humming systems.
FAM46B is a member of the family with sequence similarity 46. Little is known about the expression and functional role (s) of FAM46B in prostate cancer (PC). In this study, the expression of FAM46B expression in The Cancer Genome Atlas, GSE55945, and an independent hospital database was measured by bioinformatics and real-time PCR analysis. After PC cells were transfected with siRNA or a recombinant vector in the absence or presence of a ${\beta}$-catenin signaling inhibitor (XAV-939), the expression levels of FAM46B, C-myc, Cyclin D1, and ${\beta}$-catenin were measured by western blot and realtime PCR. Cell cycle progression and cell proliferation were measured by flow cytometry and the CCK-8 assay. The effects of FAM46B on tumor growth and protein expression in nude mice with PC tumor xenografts were also measured. Our results showed that FAM46B was downregulated but that ${\beta}$-catenin was upregulated in patients with PC. FAM46B silencing promoted cell proliferation and cell cycle progression in PC, which were abrogated by XAV-939. Moreover, FAM46B overexpression inhibited PC cell cycle progression and cell proliferation in vitro and tumor growth in vivo. FAM46B silencing promoted ${\beta}$-catenin protein expression through the inhibition of ${\beta}$-catenin ubiquitination. Our data clearly show that FAM46B inhibits cell proliferation and cell cycle progression in PC through ubiquitination of ${\beta}$-catenin.
The smart home is a technology that can monitor and control by connecting everything to a communication network in various fields such as home appliances, energy consumers, and security devices. The Smart home is developing not only automatic control but also learning situation and user's taste and providing the result accordingly. This paper proposes a model that can provide a comfortable indoor environment control service for the user's characteristics by detecting the user's behavior as well as the automatic remote control service. The whole system consists of ESP 8266 with sensor and Wi-Fi, Firebase as a real-time database, and a smartphone application. This model is divided into functions such as learning mode when the home appliance is operated, learning control through learning results, and automatic ventilation using indoor and outdoor sensor values. The study used moving averages for temperature and humidity in the control of home appliances such as air conditioners, humidifiers and air purifiers. This system can provide higher quality service by analyzing and predicting user's characteristics through various machine learning and deep learning.
Hwang, Yu Mi;Park, Kinam;Jung, Young Hee;Pyun, Sung-Bom
Journal of Digital Convergence
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v.17
no.10
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pp.321-327
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2019
The purpose of this study is to develop a smart device-based Language Rehabilitation Program (LRP) to improve communication ability for the patients with language disability. The content of the LRP includes a variety of semantic categories and grammatical elements and consists of 17 semantic categories, 29 tasks and 3780 items to improve comprehension/production ability at word level, semantic category level, sentence level and discourse level. We developed LRP as a Windows-base management program and an Android-base language rehabilitation application. LRP was developed into an application for smart devices, providing real-time delivery of training contents, measurement and database of training task results, and patient progress and monitoring. A follow-up study will be conducted on the verification of the language rehabilitation effect using LRP by patients with language disability.
Journal of the Korean Society of Industry Convergence
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v.22
no.5
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pp.499-509
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2019
This paper discusses energy use monitoring and analysis as part of a study on a low-cost energy supply management system that links an existing database with weather information with no real-time monitor for energy demand of buildings using renewable energy, generator and energy storage systems. This study is targeted at small and medium-sized buildings and aims to monitor energy use with a small number of sensors at low cost by applying an energy management system (EMS). The present study can help overcome the limitations of high-cost EMS applied to large commercial and public buildings. We developed current, indoor temperature and human motion sensors and installed them in an office of a company in a sample building. Through these sensors, we analyzed energy use patterns and the effects of weather information and human motion on the energy use. Furthermore, we analyzed the correlations between the total KEPCO energy use of the sample building and weather by comparing these two data. The results showed that the office energy use of a company was more affected by human motions than by weather information. The comparison between the total energy use of the Building and weather information found that external temperature had an effect on the energy use.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.13
no.5
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pp.263-272
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2008
The proposed system can achieve more safety of RFID system with the 2-step authentication procedures for the enhancement about the security of general RFID systems. After it has authenticated RFID tag, additionally, the proposed system extract the characteristic information in the user image for acquisition of the additional authentication information of the user with the camera. In this paper, the system which was proposed more enforce the security of the automatic entrance and exit authentication system with the cognitive characters of RFID tag and the extracted characteristic information of the user image through the camera. The RFID system which use the active tag and reader with 2.4GHz bandwidth can recognize the tag of RFID in the various output manner. Additionally, when the RFID system have errors. the characteristic information of the user image is designed to replace the RFID system as it compare with the similarity of the color, outline and input image information which was recorded to the database previously. In the experimental result, the system can acquire more exact results as compared with the single authentication system when it using RFID tag and the information of color characteristics.
Unlike behaviors that are generally known, information regarding unspecific behaviors is insufficient. For an education or guidance regarding the unspecific behaviors, collection and management of data regarding the unspecific behaviors of special-needs students are needed. In this paper, a consultation management model based on behavior classification of special-needs students using machine learning is proposed. It collects data by photographing the behavior of special students in real time, analyzes the behavior pattern, composes a data set, and trains it in the suggestion system. It is possible to improve the accuracy by comparing the behavior of special students photographed later into the suggestion system and analyzing the results by comparing it with the existing data again. The test has been performed by arbitrarily applying unspecific behaviors that are not stored in the database, and the forecast model has accurately classified and grouped the input data. Also, it has been verified that it is possible to accurately distinguish and classify the behaviors through the feature data of the behaviors even if there are some errors in the input process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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