Purpose : The minimum stimulus onset asynchronoy(SOAmin) is one of important experimental parameters for an event-related fMRI experiment designed with the stochastic stimulus. In this study, the most efficient SOAmin is explored for the stronger activation in motor and language tasks with the stimulus designed stochastically. Materials and methods : The event-related fMRI during motor and language tasks were obtained in four normal right-handed subjects. EPI-BOLD sequence is used at 1.5Tesla MR system for the acquisition of event-related fMRI. For each task the subjects are responded for the stimulus' with 2, 3, 4, and 6 seconds SOAmin. The obtained images are processed with SPM99, and the p value is set as 0.05 for the significant activation detection. The Z value and the number of activated pixels are compared for each task. Results : For the motor task, the primary and supplementary motor areas are activated, and for the language task the consistent activated signals are detected in the Broca's. The activated signal is to be stronger for the shorter SOAmin for both motor and language tasks. At primary motor area, the activated signals is the strongest for 3 seconds SOAmin and for the supplementary motor area the result with 2 seconds SOAmin shows the strongest activation. And the result of language task shows the strongest activation at the 2 seconds SOAmin. Conclusion : In the event-related fMRI of motor and language tasks with the stochastically designed stimulus, the 2 or 3 seconds SOAmin is efficient for more activated and clustered activation.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.25
no.5
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pp.1123-1129
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2015
Macro(automatic hunting) of mobile game is a program that touch the screen by defined rules like a game bot in PC online games, and it is used by make various ways like android application or windows application program. This gives honest users deprivation and make to lose their interest. Finally they would leave the game and gradually game life would be shorten. Although many studies to prevent these problems in PC online game are conducted, applying mobile game to PC's way is difficult because mobile games are limited to use the network and device performance is different with PC. In this paper, we propose a framework for macro detection by using the touch event information. A touch event on the mobile game is a necessary control command to the game. Because macro touches the screen with the same pattern, there is a difference between normal user's behavior and macro's operation. In mobile games that casual games are mostly, Touch event is the best difference that identify normal user against macro for a short period of time. As a result of detecting macros used in real mobile game by using the proposed framework it showed 100% accuracy and 0% false positive rate.
The event of a Chemical disaster response personnel are causative events quickly Appearance & residual contaminant concentrations, should be identified accurately. In addition, the chemical disaster response procedure appropriate progress in the field of Chemical Composition and contaminant concentrations in order confirmation is essential. Use in the field to using the characteristics of each equipment. on-Site response equipment can not verify all the chemicals, materials detection, limited by each equipment. Detection range of equipment & specific materials should be considered complementary. In this study, using the equipment on-site detection of detection kit and detector tube, electronic detection equipment utilized for the rapid response procedure for helping a person to cope.
A new methodology to analyze the nuclear material accountability for pyroprocessing system is developed. The $Pu-to-^{244}Cm$ ratio quantification is one of the methods for Pu accountancy in pyroprocessing. However, an uncertainty in the $Pu-to-^{244}Cm$ ratio due to the non-uniform composition in used fuel assemblies can affect the accountancy of Pu. A random variable, LOPu, is developed to analyze the probability of detection for Pu diversion of hypothetical scenarios at a pyroprocessing facility considering the uncertainty in $Pu-to-^{244}Cm$ ratio estimation. The analysis is carried out by the hypothesis testing and the event tree method. The probability of detection for diversion of 8 kg Pu is found to be less than 95% if a large size granule consisting of small size particles gets sampled for measurements. To increase the probability of detection more than 95%, first, a new Material Balance Area (MBA) structure consisting of more number of Key Measurement Points (KMPs) is designed. This multiple KMP-measurement for the MBA shows the probability of detection for 8 kg Pu diversion is greater than 96%. Increasing the granule sample number from one to ten also shows the probability of detection is greater than 95% in the most ranges for granule and powder sizes.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.11
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pp.89-101
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2023
In order to prevent damages caused by cyber-attacks on nations, businesses, and other entities, anomaly detection techniques for early detection of attackers have been consistently researched. Real-time reduction and false positive reduction are essential to promptly prevent external or internal intrusion attacks. In this study, we hypothesized that the type and frequency of attack events would influence the improvement of anomaly detection true positive rates and reduction of false positive rates. To validate this hypothesis, we utilized the 2015 login log dataset from the Los Alamos National Laboratory. Applying the preprocessed data to representative anomaly detection algorithms, we confirmed that using characteristics that simultaneously consider the type and frequency of attack events is highly effective in reducing false positives and execution time for anomaly detection.
The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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v.13
no.3
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pp.571-578
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2018
Recently, deep learning techniques have shown superior performance in various kinds of pattern recognition. However, there have been some arguments whether the DNN performs better than the conventional machine learning techniques when classification experiments are done using a small amount of training data. In this study, we compared the performance of the conventional GMM and SVM with DNN, a kind of deep learning techniques, in audio event detection. When tested on the same data, DNN has shown superior overall performance but SVM was better than DNN in segment-based F-score.
Automatically predicting video highlight is an important task for media industry and streaming platform providers to save time and cost of manual video editing process. We propose a new ensemble model that combines multiple highlight detectors with each focusing on different parts of highlight events. Therefore, our model can capture more information-rich sections of events. Furthermore, the proposed model can extract improved features for highlight detection particularly when the train video set is small. We evaluate our model on e-sports and baseball videos.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.36
no.8A
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pp.683-690
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2011
The conventional sensor tag data filtering algorithm uses time window based data filtering for each tag data. However, this approach shows many performance problems such as low error and event detection rate and larger storage size requirement. In this paper, we propose a collaborative sensor tag data filtering algorithm to improve sensor data processing performance. simulation study shows that the proposed sensor tag filtering algorithm outperforms the conventional filtering algorithm in terms of the processing time, the size of required data storage memory and accuracy of error and event detection rate.
As the indication of percutaneous coronary intervention (PCI) has expanded to the more difficult and complicated cases, frequent restenosis is still expected after PCI. According to AHA/ACC guideline of the present time, routine use of myocardial perfusion single photon emission tomography (SPECT) is not recommended after coronary intervention, but symptom itself or exercise EKG is not enough for the detection of restensis or for the prediction of event-free survival. In high risk and/or symptomatic subjects, direct coronary angiography is required myocardial perfusion SPECT could detect restenosis in 79% of the patients if performed 2 to 9 months after PCI. Reversible perfusion decrease in the myocardial perfusion SPECT is known to be the major prognostic indicator of major adrerse cardiac event in PCI patients and also the prognosis is benign in the patients without reversible perfusion decrease. Though the cumulated specificity is 79% in the literature and optimal timing of myocardial perfusion SPECT is in controversy, SPECT is recommended even in asymptomatic patients at 3 to 9 months after PCI. Considering the evidences recently reported in the literature, myocardial perfusion SPECT is useful for risk stratification and detection of coronary artery restenosis requiring re-intervention in the asymptomatic patients after PCI.
Most researches in WSN-based parking management system used wireless sensors to monitor the events in a car parking area. However, the problem of car collisions in car parks was not discussed by previous researches. The car position details over time are vital in analyzing a collision event. This paper proposes a collision verification method to detect and to analyze the collision event in the parking area, and then notifies car owners. The detection uses the information from motion sensors for comprehensive details of position and direction of a moving car, and the verification processes an object tracking technique with a fast OBB intersection test. The performance tests show that the location technique is more accurate with additional sensors and the OBB collision test is faster compared to a normal OBB intersection test.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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