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비소 오염 논 토양으로 충진된 라이시미터에서 비소 종의 분포 및 수직이동성
윤지현 ( Ji-hyun Yoon ),이상범 ( Sang-beom Lee ),이선미 ( Seon-mi Lee ),김경진 ( Gyeongjin-kim ),최근형 ( Geun-hyoung Choi ),류송희 ( Song-hee Ryu ),이효섭 ( Hyo-sub Lee ),김강주 ( Kang-joo Kim ),박상원 ( Sang-won Park ) 한국환경농학회 2020 한국환경농학회 학술대회집 Vol.2020 No.-
비소는 자연환경에 따라 무기비소 As(Ⅲ), As(Ⅴ)와 유기비소 MMA, DMA로 주로 존재하는데 주로 pH, 산화환원전위(Eh)의 변화에 따라 비소종이 달라지고 독성 및 흡 · 탈착의 정도가 달라진다. 비소로 오염된 논 토양을 충진한 교란형·비교란형 라이시미터(Lysimeter)에 벼 재배기간 동안 산화 환원전위(Eh)와 pH 변화에 따른 비소 종의 분포 및 이동성을 조사하였다. 교란형 라이시미터에서 담수 후 토양수의 pH는 경시적으로 낮아 지다가 중간낙수 처리 이후 안정화 되었고, Eh는 담수 이후 토층의 깊이에 비례하여 서서히 지속적으로 감소하여 환원상태로 전환되는 것을 알 수 있었다. 라이시미터에 담수 후 작토층 10 cm 내외에 존재하는 비소들은 물의 흐름에 따라 수직이동하여 검출되었고 환원상태가 진전될수록 As(V) 보다 As(Ⅲ) 형태의 농도가 증가하였다. 벼의 뿌리, 줄기, 쌀(현미) 중 총 비소의 함량은 상시 담수 보다 중간낙수와 규산질 비료를 시용한 처리구가 낮은 것으로 보아 규산질 비료 시용과 중간낙수가 비소 흡수이행에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 비교란형 라이시미터에서 담수후 토양수의 pH는 변화는 크지 않았으며, 토성별로 Eh 감소 양상은 서로 상이하였다. 라이시미터 상층부에 처리한 비소 오염 토양의 농도는 100 mg/kg 내외로 비슷한 수준이었지만, 벼 수확기에 채취한 표토 토양의 총 비소 농도는 식양토 4.17 mg/kg, 양토 4.23 mg/kg, 사양토 3.06 mg/kg으로 토성별로 차이가 있었으며, 비소의 용탈 속도는 사양토〉양토〉식양토 순이였다. 라이시미터에서 수확한 쌀(현미) 중 비소 농도는 식양토구 0.41 mg/kg, 양 토구 0.52 mg/kg, 사양토구 0.45 mg/kg으로 측정되어 비소의 흡수이행도 토성의 영향을 받는 것으로 판단된다.
허가된 블록체인에서의 공정성을 보장하는 임계값 쿼럼 합의 기반의 데이터 공유 시스템에 관한 연구
라경진 ( Gyeongjin Ra ),이임영 ( Imyeong Lee ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
허가형 블록체인 기반 데이터 공유 시스템은 분산 환경에서 신뢰 수준을 구축하고 일관된 메시지를 기록 및 공유함으로써 서비스의 상호 운용성을 가능하게 한다. 그러나 허가형 블록체인은 종종 탈중앙화, 보안 및 상호 운용성과 충돌한다. 이는 중앙 집중식 시스템으로 돌아가거나 데이터의 독점 및 남용 및 오용으로 이어질 수 있다. 따라서 CAP (Consistency, Availability, Partition tolerance)에 이론 검증에 따라 메시지 공유, 비잔틴 내결함성 및 메시지 일관성을 고려하고 적용해야 한다. 기존의 PBFT(Practical Byzantine Fault Tolerance) 합의 알고리즘는 노드의 증가시, 장애내성을 갖기위해 계산되어야 할 합의 처리시간이 증가하며, DPOS(Delegated Proof of Stake) 알고리즘은 보상, 리더 선출의 공정성 문제 등에 따라 허가형 블록체인에서의 적합한 방식이 연구되고 있다. 본 논문에서는 서비스의 상호 운용성과 과제에 대해 논의하고 허가된 블록체인의 합의 개선을 통한 데이터 공유 시스템을 제안한다.
사일로 데이터 신뢰 협업을 위한 다중 식별자 동의 기반의 데이터 공유 모델에 관한 연구
라경진(Gyeongjin Ra),김태훈(Taehoon Kim),이임영(Imyeong Lee) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
최근 4 차산업혁명의 도래와 ICT 기술의 발전은 거대한 양의 데이터를 생성, 수집, 가공, 분석하여 사용자에게 가치 있는 정보를 제공함에 따라, 가용성과 보안 및 프라이버시 사이의 적절한 균형점이 요구되고 있다. 이를 위해 안전한 데이터 공유 모델은 인증 서버 IDP (Identity Provider)가 사용자의 신원을 보증하고 암호화통신의 기본 설정을 중재하여, 당사자의 신원 증명과 데이터 접근의 다양한 프로비저닝을 제공함으로써 당사자간에 암호화 세션을 통해 보안공격에 안전한 신뢰 채널을 형성한다. 하지만 기존의 중앙집중식 공유 모델은 호환성 문제와 단일오류지점을 야기하고, 분산 데이터 공유 모델은 편파 된 데이터사일로 무결성 문제와 서버간 신뢰성 문제가 발생한다. 또한 데이터통합시 사용자 재식별, 추론 등의 프라이버시 문제를 고려하여야 한다. 본 논문에서는 사일로 데이터협업시 가용과 보안을 향상시키기 위해 탈 중앙화 된 신뢰 데이터 공유 모델을 제안한다. 이를 위해 IPDL (InterPlanetary Distributed Ledger) 프레임워크는 DID (Distributed Identity) 기반의 검증 가능한 자격증명과 분산파일시스템을 통해 데이터 자격증명 발급 및 분산 저장, 조회를 제공하여 변조검증을 보증한다. 이때 MAP (Multi-identity agreement processing)은 Private set intersection 암호학 도구를 통해 당사자간의 비밀 계산계약체계를 형성하여 프라이버시를 보호하고, 다중 식별자가 하나의 원자성을 갖도록 동적 업데이트를 수행한다. 기존의 신뢰 데이터 모델을 분석하여 본 연구의 타당성을 제시한다. 이후 프라이버시와 기밀성, 가용성 및 확장성을 고려한 신뢰 데이터 모델을 설계하고 보안 분석을 통해 효율적이고 안전한 데이터 모델 설계를 입증하였다.
스마트폰 유형에 따른 문자 입력 시 뇌파 및 아래팔 근활성도 비교
이형수 ( Hyoungsoo Lee ),고경진 ( Gyeongjin Go ),김진원 ( Jinwon Kim ),박송이 ( Songyi Park ),박지선 ( Jiseon Park ),박진리 ( Jinri Park ),석혜리 ( Hyeri Seok ),양구름 ( Gureum Yang ),양시은 ( Sieun Yang ),윤광오 ( Gwangoh Yun ) 대한통합의학회 2014 대한통합의학회지 Vol.2 No.2
Purpose: This study investigated the relationship between smartphone addiction propensities and compare muscle activity of the forearms and brain wave depend on the type of smartphone when inputting text messages. Method: We used an EMG to measure the change in muscle activity by attaching pads to the four muscles in both forearms of all 16 participants. We simultaneously conducted EEG measurements by observing the changes in alpha and beta waves recorded from electrode attached to both ears and the forehead of the participants. The participants had to input a given text using three different types of smartphones for ten minutes each. Result: The comparison of the EMG when inputting text involved a one way analysis of variance and the results showed that the iPad3 was highest for muscle activity followed by GALAXY Note2 and iPhone4. For EEG measurement, a one way analysis of variance was also used and the results showed iPhone4 was higest followed by GALAXY Note2 and finally iPad3 for EEG stress score. Conclusion: The results are thought to be used as reference data for smart phone users.