Hasnain, Muhammad;Pasha, Muhammad Fermi;Ghani, Imran;Jeong, Seung Ryul;Ali, Aitizaz
Journal of Internet Computing and Services
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v.23
no.2
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pp.97-105
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2022
Web services show a rapid evolution and integration to meet the increased users' requirements. Thus, web services undergo updates and may have performance degradation due to undetected faults in the updated versions. Due to these faults, many performances and regression anomalies in web services may occur in real-world scenarios. This paper proposed applying the deep learning model and innovative explainable framework to detect performance and regression anomalies in web services. This study indicated that upper bound and lower bound values in performance metrics provide us with the simple means to detect the performance and regression anomalies in updated versions of web services. The explainable deep learning method enabled us to decide the precise use of deep learning to detect performance and anomalies in web services. The evaluation results of the proposed approach showed us the detection of unusual behavior of web service. The proposed approach is efficient and straightforward in detecting regression anomalies in web services compared with the existing approaches.
Nguyen, Truong Linh;Tran, Si Van-Tien;Bao, Quy Lan;Lee, Doyeob;Oh, Myoungho;Park, Chansik
International conference on construction engineering and project management
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2022.06a
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pp.361-369
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2022
Unsafe actions and behaviors of workers cause most accidents at construction sites. Nowadays, occupational safety is a top priority at construction sites. However, this problem often requires money and effort from investors or construction owners. Therefore, decreasing the accidents rates of workers and saving monitoring costs for contractors is necessary at construction sites. This study proposes an unsafe behavior detection method based on a skeleton model to classify three common unsafe behaviors on the scaffold: climbing, jumping, and running. First, the OpenPose method is used to obtain the workers' key points. Second, all skeleton datasets are aggregated from the temporary size. Third, the key point dataset becomes the input of the action classification model. The method is effective, with an accuracy rate of 89.6% precision and 90.5% recall of unsafe actions correctly detected in the experiment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.425-426
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2022
Many CCTVs are installed around the area for the purpose of preventing crime. In this case, it is necessary to sound an alarm when a specific situation occurs because many people cannot be watching CCTV. It is necessary to analyze the video data to determine what kind of behavior it is. In this study, we propose a scene change detection technique through histogram operation, paying attention to the change of the histogram due to a sudden movement.
Kim, Byeong-Cheol;Park, Ki-Tae;Kim, Tae-Heon;Hwang, Ji-Hyun
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.18
no.6
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pp.60-71
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2014
Cable-stayed bridge, which is one of the representative long-spanned bridge, needs prompt maintenances when a stay cable is damaged because it may cause structural failure of the entire bridge. Many researches are being conducted to develop abnormal behavior detection algorithms for the purpose of shortening the reaction time after the occurrence of structural damage. To improve the accuracy of the damage detection algorithm, ample observation data from various kinds of damage responses is needed. However, it is difficult to measure an abnormal response by damaging an existing bridge, numerical simulation can be an effective alternative. In most previous studies, which simulate the damage responses of a cable-stayed bridge, the damages has been considered as a load variation without regard to its stiffness variation. The analyses of using these simplification could not calculate exact responses of damaged structure, though it may reserve a sufficient accuracy for the purpose of bridge design. This study suggests Gradual Bilinear Method (GBM) which simulate the damage responses of cable-stayed bridge considering the stiffness and mass variation, and develops an analysis program. The developed program is verified from the responses of a simple model. The responses of a existing cable-stayed bridge model are analyzed with respect to the fracture delay time and damage ratio. The results of this study can be used to develop and verify the highly accurate abnormal behavior detection algorithm for safety management of architecture/large structures.
In this study, analytical characteristics of S gas detection technique were investigated against four major reduced S compounds (including hydrogen sulfide; methyl mercaptan; dimethyl sulfide (DMS); and dimethyl disulfide (DMDS)). To analyze such properties, an analytical system was constructed by combining the GC/PFPD system with the loop injection method. The results of our analysis indicated that response behavior of S gases differs greatly between compounds; H2S exhibited the weakest sensitivity of all compounds, while DMDS with two S-atom compounds the strongest sensitivity. To learn more about their response behavior on GC/PFPD method, their calibration patterns were compared using the three arbitrarily set concentration ranges of low, intermediate, and high. The results showed that calibration patterns of each compound are distinguished because of different factors. There was a line of evidence that calibration of $H_2S$ was affected noticeably by adsorptive loss within the system, whereas those of DMS and DMDS were influenced most sensitively by such factor as the linearity response at a given PMT voltage setting. The overall results of our study suggest that quantification of malordorous S compounds require a better knowledge of compound-specific response behavior against GC detection.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.1
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pp.215-219
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2014
C programming language has undefined behaviors, which cause unintended execution of a program. When a programmer adds sanity checks without caring about undefined behaviors, compilers may misunderstand and invalidate the sanity checks. Thus, we propose an automated system to detect invalidated sanity checks by marking sanity checks in source code and checking the marks in binary code.
The Transactions of the Korean Institute of Electrical Engineers P
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v.53
no.1
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pp.22-27
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2004
BiCMOS circuit consist of CMOS part which constructs logic function, and bipolar part which drives output load. In BiCMOS circuits, transistor stuck-open faults exhibit delay faults in addition to sequential behavior. In this paper, proposes a method for efficiently generating test pattern which detect stuck-open in BiCMOS circuits. In proposed method, BiCMOS circuit is divided into pull-up part and pull-down part, using structural property of BiCMOS circuit, and we generate test pattern using set theory for efficiently detecting faults which occured each divided blocks.
Transactions on Control, Automation and Systems Engineering
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v.2
no.4
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pp.228-234
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2000
The aim of the work is to present a new method of estimating the existence of a mass unbalance and mass unbalance under a crack on a rotating shaft. This is an advanced new method for the detection of a mass unbalance and a new way to estimate the position of it under crack influence. As the first step, the shaft is physically modelled with a finite element method and the dynamic mathematical model is derived by using the Hamilton principle; thus, the system is represented by various subsystems. The equation of motion of the shaft with a mass unbalance and a crack are established by adapting the local mass unbalance and the stiffness change. this is a reference system for the given system. Based on a model for transient behavior induced from vabrations measured at the bearings, an elementary Estimator is designed to detect mass unblance on the shaft. Using the Estimator, a bank of the Estimator is established to estimate the estimate the position of the mass unbalance and arranged at a certain location on the shaft. The informations for the given system are the measurements of bearing displacements and velocity.
Demand for now nondestructive evaluation are growing to detect fatigue crack growth behavior to predict long term performance of materials and structure in aggressive environments especially when they are In non-visible area. Acoustic emission technique is well suited to these problems and has drawn a keen interests because of its dynamic detection ability, extreme sensitivity and location of growing defects. In this study, we analysed acoustic emission signals obtained in fatigue and tensile test of high strength fire resistance steel for frame structure with time-frequency analysis methods. The main frequency range is different in the noise and the fatigue crack propagation. It could be classified that it were also generated by composite fracture mechanics of cleavage, dimple, inclusion separation etc.
Perception of sweet compounds is important for animals to detect external carbohydrate source of calories and plays a crucial role in feeding behavior of animals. Recent progress in molecular genetic studies provides evidence for a candidate receptor (heterodimers with taste receptor type 1 member 2 and 3: T1R2/T1R3), and major downstream transduction molecules required for sweet taste signaling. Several studies demonstrated that the sweet taste signal can be modulated by a satiety hormone, leptin, through its receptors expressed in a subset of sweet-sensitive taste cells. Increase of internal energy storage in the adipose tissue leads to increase in the plasma leptin level which can reduce activities of sweet-sensitive cells. In human, thus, diurnal variation of plasma leptin level parallels variation of taste recognition thresholds for sweet compounds. This leptin modulation of sweet taste sensitivity may influence individuals' preference, ingestive behavior, and absorption of nutrients, thereby plays important roles in regulation of energy homeostasis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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