AL-Omari, Ahmad H.;Otair, Mohammed A.;Alzwahreh, Bayan N.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.12
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pp.65-74
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2021
Digital image processing and retrieving have increasingly become very popular on the Internet and getting more attention from various multimedia fields. That results in additional privacy requirements placed on efficient image matching techniques in various applications. Hence, several searching methods have been developed when confidential images are used in image matching between pairs of security agencies, most of these search methods either limited by its cost or precision. This study proposes a secure and efficient method that preserves image privacy and confidentially between two communicating parties. To retrieve an image, feature vector is extracted from the given query image, and then the similarities with the stored database images features vector are calculated to retrieve the matched images based on an indexing scheme and matching strategy. We used a secure content-based image retrieval features detector algorithm called Speeded-Up Robust Features (SURF) algorithm over public cloud to extract the features and the Honey Encryption algorithm. The purpose of using the encrypted images database is to provide an accurate searching through encrypted documents without needing decryption. Progress in this area helps protect the privacy of sensitive data stored on the cloud. The experimental results (conducted on a well-known image-set) show that the performance of the proposed methodology achieved a noticeable enhancement level in terms of precision, recall, F-Measure, and execution time.
This paper proposed a method to detect and locate coding errors in HDL behavioral descriptions (designs). The target coding errors are the ones that the compiler cannot find out. As the method, this paper used verification pattern generation method. Thus, an algorithm to generate the verification patterns was proposed, in which the pattern generation is performed by a path- searching method. Various example designs were applied to this algorithm to verify the correctness and effectiveness of the proposed method.
In this paper, we address efficient processing of subsequence matching in time-series databases. We first point out the performance problems occurring in the index searching of a prior method for subsequence matching. Then, we propose a new method that resolves these problems. Our method starts with viewing the index searching of subsequence matching from a new angle, thereby regarding it as a kind of a spatial-join called a window-join. For speeding up the window-join, our method builds an R*-tree in main memory for f query sequence at starting of sub-sequence matching. Our method also includes a novel algorithm for joining effectively one R*-tree in disk, which is for data sequences, and another R*-tree in main memory, which is for a query sequence. This algorithm accesses each R*-tree page built on data sequences exactly cure without incurring any index-level false alarms. Therefore, in terms of the number of disk accesses, the proposed algorithm proves to be optimal. Also, performance evaluation through extensive experiments shows the superiority of our method quantitatively.
Wang, Jie;Hang, Siguang;Liu, Jiwei;Chen, Weihao;Hou, Gang
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.3
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pp.1091-1110
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2016
Hybrid deployment under current cloud data centers is a combination of online and offline services, which improves the utilization of the cluster resources. However, the performance of the cluster is often affected by the online services in the hybrid deployment environment. To improve the response time of online service (e.g. search engine), an effective scheduling algorithm based on Storm is proposed. At the component level, the algorithm dispatches the component with more influence to the optimal performance node. Inside the component, a reasonable resource allocation strategy is used. By searching the compressed index first and then filtering the complete index, the execution speed of the component is improved with similar accuracy. Experiments show that our algorithm can guarantee search accuracy of 95.94%, while increasing the response speed by 68.03%.
The research aims to provide information about the most applicable education-method by assessing learner's objective and condition, and also by searching case studies. Even though education system is introduced in various web-sites, questions about which system being most appropriate for the learner has not been answered. Therefore, instead of only providing education contents, this research paper is to create a system that contains information about academic contents, education templates, reuse of abundant educational resources and an education system specified based on the level of the learner.
Objective: This study aims to draw an efficient UI design by comparing the usability of App drawer and single-layered home screens, which are smartphone home screens. Background: Because smartphone home screen is frequently used including the installation, deletion, and editing of APPs, it should be designed with easily controllable information structure. There is a need to seek a user-friendly UI by comparing the usability of App drawer and single-layered home screens, of which methods to search Apps are different. There is also a need to examine an efficient UI and the factors to improve from the user perspective. Method: This study targeted 30 Android OS and iOS users to evaluate the App drawer and single-layered home screens, of which UI structures are different. Each participant was instructed to carry out an App searching task and App deleting task, and the execution time and the number of errors were measured. After the tasks were completed, they evaluated satisfaction through a questionnaire survey. Results: In the App searching task with low task level, there was no difference in execution level between the App drawer and single-layered home screens. However, the single-layered home screen showed higher efficiency and accuracy in the App deleting task with high task level. As for the group difference according to use experience, there was no difference in satisfaction among Android OS users, but iOS user satisfaction with single-layered home screen with which they were familiar was higher. Conclusion: As for home screen usability, the single-layered home screen UI structure can be advantageous, as task level is higher. Repulsion was higher, when users, who had used easier UI, used complex UI in comparison with user satisfaction, when users familiar with complex UI used easier UI. A UI indicating the current status with clear label marking through a task flow chart-based analysis, and a UI in which a user can immediately recognize by exposing hidden functions to the first depth were revealed as things to improve. Application: The results of this study are expected to be used as reference data in designing smartphone home screens. Especially, when iOS users use Android OS, the results are presumed to contribute to the reduction of predicted barriers.
The purpose of this study was to analyze task performance and importance level of the dietitian who is working in the public health nutrition area. Work oriented job analysis methodology was employed for the study purpose. Subjects of 38 dietitians currently working at health centers in 2002 were recruited. Based on the focus group interview with 7 public health nutritionists and 7 professors, information about task elements was collected. Questionnaires measuring work performance and self-perception of importance of the selected task elements were administered. The results of this study can be summarized as follows; 1) The tasks with high performance and importance level among 20 tasks are developing nutrition education material (B1), nutrition services for adults and the elderly (C3), writing the proposal for nutrition services (A2), evaluating service effect (A4), improving professionalism (E1), and self management (E2). 2) The task elements with high performance and importance level among weekly task elements are nutrition education for diabetes (C56), nutrition counseling for adults (C47), nutrition for hypertension (C53), managing and keeping records (C80), nutrition education for kindergarten and nursery school children (C42), searching for nutrition education materials (B26), and searching for media (B27). 3) The number of task elements with high performance and importance level among monthly task elements are 13 in the planning and evaluation of public health nutrition service, and 5 in developing nutrition education materials. The tasks of a dietitian in the public health center show a very wide spectrum. However dietitians recognize most of the tasks are important even though they cannot perform those tasks adequately.
This paper suggests that LOD establishes its own link policy and publishes it to LOD cloud to provide identity among entities in different LODs. For specifying the link policy, we proposed vocabulary set founded on RDF model as well. We implemented Policy based In-depth Searching and Cleansing(PISC for short) system that proceeds in-depth searching across LODs by referencing the link policies. PISC has been published on Github. LODs have participated voluntarily to LOD cloud so that degree of the entity identity needs to be evaluated. PISC, therefore, evaluates the identities and cleanses the searched entities to confine them to that exceed user's criterion of entity identity level. As for searching results, PISC provides entity's detailed contents which have been collected from diverse LODs and ontology customized to the content. Simulation of PISC has been performed on DBpedia's 5 LODs. We found that similarity of 0.9 of source and target RDF triples' objects provided appropriate expansion ratio and inclusion ratio of searching result. For sufficient identity of searched entities, 3 or more target LODs are required to be specified in link policy.
In this paper, we propose a stochastic model for sentence speech understanding using dictionary and thesaurus. The proposed model extracts words from an input speech or text into a sentence. A computer is sellected category of dictionary database compared the word extracting from the input sentence calculating a probability value to the compare results from stochastic model. At this time, computer read out upper dictionary information from the upper dictionary searching and extracting word compared input sentence caluclating value to the compare results from stochastic model. We compare adding the first and second probability value from the dictionary searching and the upper dictionary searching with threshold probability that we measure the sentence understanding rate. We evaluated the performance of the sentence speech understanding system by applying twenty questions game. As the experiment results, we got sentence speech understanding accuracy of 79.8%. In this case, probability ($\alpha$) of high level word is 0.9 and threshold probability ($\beta$) is 0.38.
The purpose of this study was to investigate on what kinds of consumer confusion exist and how much confusion consumers experience during their information search process. In-depth interviews and a questionnaire survey with college students were conducted to figure out the type and the level of consumer confusion. Results showed that college students were somewhat confused when they chose information channel and when they understood and used the chosen information. It was found that confusion was due to partly because of too many information and partly because of the lack of consumer searching skill.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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