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오리엔탈 나리 '시베리아' 절화의 포장내 건식저장 기간별 수분함량과 품질 변화
이정수,이주희,강윤임,최지원,Lee, Jung-Soo,Rhee, JuHee,Kang, Yun-Im,Choi, Ji Weon 한국포장학회 2017 한국포장학회지 Vol.23 No.1
오리엔탈 나리 '시베리아'의 건식저장 기간에 따른 절화 보존 시 수분함량 변화와 절화수명을 구명하고자 하였다. 본 실험에서 저장 기간에 따라 저온 저장($5^{\circ}C$)을 한 다음 절화수명에 관계된 수분 및 품질 변화와 개화 정도를 검토하여 '시베리아' 나리의 절화 수확 후 관리 기술에 관계된 기본적인 자료를 얻고자 하였다. '시베리아' 나리를 채화하여 저온에서 건식저장 기간에 따라 3일, 6일, 12일한 후 절화보존 동안에 생체중 변화, 수분균형, 개화정도 등을 조사하였으며 대조구로서 상온 건식저장과 비교하였다. 저온 건식저장 후에 '시베리아' 나리의 수분함량은 건식저장 기간에 영향을 받아 저장하는 기간이 짧을수록 높아져 저장 3일이 다른 처리구보다 높아지는 경향을 보였다. 꽃의 수분함량은 절화보존 시 지속적으로 증가하는데, 저장 기간이 짧을수록 수분이 높게 유지되었다. 생체중 변화는 건식저장 기간에 영향을 받아 저장 기간이 짧았던 것에서 생체중의 증가 정도가 컸으며 음(-)의 값에 이르는 기간이 늦어지는 것으로 나타났다. 또한 절화보존 시 생체중 변화는 저온 건식저장 3일이 생체중 증가 정도가 완만하게 변하며 수분균형도 8일째에 음(-)의 값에 도달하는 것으로 나타났다. 그러나 저장 온도 차이에 따른 생체중 변화는 상온에서 저장한 절화가 저온저장보다 증감 정도가 더 빠른 것으로 나타났다. 개화정도는 '시베리아' 나리의 건식저장 기간이 길어질수록 개화시기가 빨라지며, 절화가 빨리 시들어 상품으로써 유지 기간이 짧아졌다. 개화상태를 비교해 보면 3일 저온 건식저장이 다른 처리보다 개화하는 속도가 늦었으나 절화수명은 다른 처리구보다 길게 나타났다. '시베리아' 나리의 저온 건식저장은 저장 기간이 짧을수록 저장 후 수분함량이 높고 수분 균형값이 음(-)에 늦게 도달하였으며 개화상태가 좋고 절화수명도 길어지는 것으로 나타났다. '시베리아' 나리는 건식저장을 통한 작물체내 수분 함량 감소가 절화보존 시 개화 특성에도 영향을 미쳐 저장기간이 길수록 절화수명이 감소하여 상품 가치를 떨어뜨렸다. '시베리아' 나리 절화를 소비자가 이용 시, 상품 가치 유지를 위해서는 기존 결과의 6일 동안 저온 건식저장도 절화수명을 단축시키므로 저장 기간을 최소화하는 것이 절화 품질 유지를 위해 바람직하다고 판단된다. In order to determine the relationship between water content and flower qualities of oriental hybrid lily cv. 'Siberia' cut flower, flowers were subjected to dry and cold storage at $5^{\circ}C$ for 3, 6, and 12 days and subsequently exposed to ambient temperature ($26^{\circ}C$) in bottles with water for up to 16 days. Flowers stored at $22^{\circ}C$ in dry condition for 3 days were used as the control. Changes in fresh weight, moisture content, water balance, flowering stages, osmolality and vase life of cut flowers were observed. Flowers treated with cold and dry storage had higher moisture content compared to control sample. However, this trend was evident only for 3-day cold and dry stored sample during the whole storage period. The fresh weight of cut flowers increased gradually when the samples were transferred to ambient temperature in water bottles and then declined steadily before reaching the peak in between 6-8 days of vase life. However, the changes of fresh weight of control sample were substantially faster than samples pre-treated with cold and dry storage. This was also correlated with the water balance of cut flower as it reached the minus (-) value in 6-8 days of vase life at ambient temperature. Cut lily flowers showed high osmolality values corresponding with the duration of dry storage regardless of low or higher temperature. However, osmolality had no effect on vase life since flower stem absorbed water rapidly at the end of dry storage period. Our vase life results suggest that cold and dry storage of lily cut flowers for a certain period could ensure longer vase life at ambient temperature. It was observed that prolonging the storage period at cold and dry condition for more than a week significantly increased bud abortion, reduced longevity of flowers and reduced the vase life of cut flowers. On the other hand, the shorter cold and dry storage treatment delayed the bud opening and senescence of the flowers, thus, slowering the normal maturation and aging. Results indicated that dry and cold storage at $5^{\circ}C$ for 3 days was effective in maintaining and preserving overall quality and vase life at ambient condition of oriental hybrid lily cut flowers.
백인수 ( In Soo Baek ),황금숙 ( Geum Sug Hwang ),이정수 ( Jung Soo Rhee ) 한국금융공학회 2009 금융공학연구 Vol.8 No.2
주식의 단기거래의 방법은 그 주식의 성질에 따라 가장 적합하게 결정되어야 한다. 본 연구는 주식을 초대형주, 대형주, 소형주의 세 가지 형태로 나누어 각각의 특성에 맞는 가장 수익률이 높은 방법을 제시한다. 이러한 방법을 결정하는 것은 각 주식이 갖는 과거의 자료인데, 대체로 초대형주는 유럽이나 미국에서 나타나는 선진국 지수형에 해당하고, 대형주는 선진국 문턱에 진입하려는 중진국 지수형에 해당하고 소형주는 경제적으로 취약한 신흥국 지수형에 해당한다. 특히, 초대형주 매매기법은 다중프랙탈(multifractal)을 주식에 응용한 델타 f(등락시간 분포지수) 응용기법을 사용한다. 본 연구는 이러한 방법에 대한 수학적인 근거를 제시하고, 각 매매방법에 대해 최근 자료를 사용한 simulation을 통해 그 통계적 근거를 제시한다. 한편 2008년 9월 23일을 기준으로 999거래일 동안에 세계 각 주요국의 주가지수에도 같은 simulation을 적용하여, 선진국 지수가 초대형주, 중진국 지수가 대형주, 신흥국 지수가 소형주의 지수적 특성을 가진다는 것을 확인한다. 한편 우리는 이러한 특징이 주식의 진화적 특성을 보여준다고 추론한다. It is recommended that short term trade of stock should be adapted to fluctuation of the stoke prices throughout years. This study suggests the optimal trading technique following the patterns of the three types of stock: extra-big capital stock, big capital stock, small capital stock. These types are determined by the data of the stocks. The extra-big capital stock or big capital stock can be found in the stock market of the developed countries including western Europe and America. The small capital stock can be found in the stock market of the developing countries. Particularly, the delta f method using multifractal analysis can be applied to the extra-big capital stock trading technique. We provide the mathematical theory and statistical data for the validation of this application. We give the result of simulation of this application in the world stock market. Our application also gives some idea of the study of the evolution of the stock.
안드로이드 기반 앱 악성코드 탐지를 위한 Feature 선정 및 학습모델 제안
배세진(Se-jin Bae),이정수(Jung-soo Rhee),백남균(Nam-kyun Baik) 한국정보통신학회 2022 한국정보통신학회 종합학술대회 논문집 Vol.26 No.1
앱(App)이라 불리는 응용프로그램은 모바일 기기 등에 다운받아 사용 가능하다. 그 중 안드로이드(Android) 기반 앱은 오픈소스 기반으로 구현되어 누구나 악용 가능하다는 단점이 있지만, 아주 일부분의 소스코드를 공개하는 iOS와는 달리 안드로이드는 오픈소스로 구현되어 있기 때문에 코드를 분석할 수 있다는 장점도 있다. 하지만 오픈소스 기반의 안도로이드 앱은 누구나 소스코드 변경에 참여 가능하기 때문에 그만큼 악성코드가 많아지고 종류 또한 다양해질 수밖에 없다. 단기간에 기하급수적으로 늘어나는 악성코드는 사람이 일일이 탐지하기 어려워 AI를 활용하여 악성코드를 탐지하는 기법을 사용하는 것이 효율적이다. 기존 대부분의 악성 앱 탐지 방안은 Feature를 추출하여 악성 앱을 탐지하는 방안이 대부분이다. 따라서 Feature 추출 후 학습에 사용할 최적의 Feature를 선정(Selection)하는 3가지 방안을 제안한다. 마지막으로, 최적의 Feature로 모델링 하는 단계에서 단일 모델 이외에도 앙상블 기법을 사용한다. 앙상블 기법은 이미 여러 연구에서 나와 있듯이 단일 모델의 성능을 뛰어넘는 결과를 보여주고 있다. 따라서 본 논문에서는 안드로이드 앱(App) 기반 악성코드 탐지 최적의 Feature 선정과 학습모델을 구현하는 방안을 제시한다. An application called an app can be downloaded and used on mobile devices. Among them, Android-based apps have the disadvantage of being implemented on an open source basis and can be exploited by anyone, but unlike iOS, which discloses only a small part of the source code, Android is implemented as an open source, so it can analyze the code. However, since anyone can participate in changing the source code of open source-based Android apps, the number of malicious codes increases and types are bound to vary. Malicious codes that increase exponentially in a short period of time are difficult for humans to detect one by one, so it is efficient to use a technique to detect malicious codes using AI. Most of the existing malicious app detection methods are to extract Features and detect malicious apps. Therefore, three ways to select the optimal feature to be used for learning after feature extraction are proposed. Finally, in the step of modeling with optimal features, ensemble techniques are used in addition to a single model. Ensemble techniques have already shown results beyond the performance of a single model, as has been shown in several studies. Therefore, this paper presents a plan to select the optimal feature and implement a learning model for Android app-based malicious code detection.