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- 저자 : 박주용(Juyong Park) (검색결과 4 건)
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PP/MWCNT 나노복합재료의 물성에 미치는 마스터 배치의 영향에 관한 연구
박주용(Juyong Park),김동학(Dong Hak Kim),손영곤(Younggon Son) 한국고분자학회 2019 폴리머 Vol.43 No.5
Polypropylene/multi-walled carbon nanotube(PP/MWCNT) 나노복합재료를 제조할 때 마스터 배치(MB)의 사용 효과에 대하여 고찰하였다. PP와 MWCNT를 한 번에 압출하여 제조한 나노복합재료와 PP에 고농도의 MWCNT를 혼합하여 MB를 제조한 후 여기에 PP를 혼합하는 두 단계의 압출을 통하여 제조한 나노복합재료를 비교하였다. 두 단계로 압출하는 것이 한 단계의 압출보다 MWCNT의 분산이 우수하고 높은 기계적 강도 및 전기적 특성을 보임을 알 수 있었다. 또한 MB 제조 시 MWCNT와 동일한 양의 PP-g-MA(maleic anhydride grafted PP)를 첨가하여 만든 MB를 사용하면 더욱 우수한 물성을 가진 나노복합재료를 얻을 수 있었다. 이는 극성이 낮은 PP에 극성이 높은 PP-g-MA를 혼합함으로써 MWCNT와의 친화성을 높이기 때문인 것으로 분석되었다. MB 제조 시 사용되는 PP의 점도가 낮을수록 균일한 MWCNT의 분산을 얻을 수 있었고 기계적 물성 및 전기 전도도가 증가하였다. Effect of masterbatch (MB) on the properties of polypropylene/multi-walled carbon nanotube (PP/MWCNT) nanocomposites was studied. Nanocomposites with same compositions but different fabrication protocols were compared. In one-step mixing protocol, PP and MWCNT were compounded at once. In two-step mixing protocol, MB was first prepared from PP and high concentration of MWCNT and followed by subsequent dilution process with additional PP and MB. It was found that two-step protocol using MB enhanced the dispersion of MWCNTs and consequently mechanical and electrical properties were improved. When the MB was fabricated by PP, MWCNT and polypropylene-g-maleic anhydride (PP-g-MA), the properties of resulting nanocomposites were higher than those without PP-g-MA. This is attributed to increased affinity between matrix polymer and MWCNT due to the increased polarity of matrix polymer by incorporation of PP-g-MA. When PP of lower viscosity was used for the MB, the dispersion of MWCNT was much enhanced and the mechanical and electrical properties were also increased.
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강아름(Ah Reum Kang),우지영(Jiyoung Woo),박주용(Juyong Park),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보보호학회 2012 정보보호학회논문지 Vol.22 No.2
온라인 게임의 다양한 보안 위협 가운데, 온라인 게임 봇의 사용이 게임 서비스에 가장 심각한 문제를 야기하고 있다. 본 논문에서는 온라인 게임 봇 탐지를 위한 소셜 액티비티 분석 프레임워크를 제안한다. 이 프레임워크를 이용하여 게이머의 소셜 액티비티를 가장 많이 포함하고 있는 파티 플레이(party play) 로그를 분석하는 데에 적용하였다. 게임 봇은 일반 사용자들과 다르게, 사이버 자산을 빠르게 얻는데 특화되어 있기 때문에 소셜 액티비티를 분석할 경우 정상적인 사용자들과 행동 패턴에 차이가 있다. 이 특징을 이용하여 게임 봇 이용자와 일반 이용자들을 구분해 낼 수 있도록, 사용자 행위를 분석하고 온라인 게임 봇 탐지를 위한 임계값을 정의하였다. 탐지 규칙을 포함하는 지식 기반 시스템을 구축한 뒤 이를 국내 최대, 세계 6위 규모의 게임에 적용하였다. 본 논문의 프레임워크를 활용하여 분류를 한 결과 95.92%의 높은 정확도를 보였다. Among the various security threats in online games, the use of game bots is the most serious problem. In this paper, we propose a framework for user behavior analysis for bot detection in online games. Specifically, we focus on party play that reflects the social activities of gamers: In a Massively Multi-user Online Role Playing Game (MMORPG), party play log includes a distinguished information that can classify game users under normal-user and abnormal-user. That is because the bot users" main activities target on the acquisition of cyber assets. Through a statistical analysis of user behaviors in game activity logs, we establish the threshold levels of the activities that allow us to identify game bots. Also, we build a knowledge base of detection rules based on this statistical analysis. We apply these rule reasoner to the sixth most popular online game in the world. As a result, we can detect game bot users with a high accuracy rate of 95.92%.
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