International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.159-167
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2023
Objective: • To detect black hole and warm hole attacks in wireless sensor networks. • To give a solution for energy depletion and security breach in wireless sensor networks. • To address the security problem using strategic decision support system. Methods: The proposed stackelberg game is used to make the spirited relations between multi leaders and multi followers. In this game, all cluster heads are acts as leaders, whereas agent nodes are acts as followers. The game is initially modeled as Quadratic Programming and also use backtracking search optimization algorithm for getting threshold value to determine the optimal strategies of both defender and attacker. Findings: To find optimal payoffs of multi leaders and multi followers are based on their utility functions. The attacks are easily detected based on some defined rules and optimum results of the game. Finally, the simulations are executed in matlab and the impacts of detection of black hole and warm hole attacks are also presented in this paper. Novelty: The novelty of this study is to considering the stackelberg game with backtracking search optimization algorithm (BSOA). BSOA is based on iterative process which tries to minimize the objective function. Thus we obtain the better optimization results than the earlier approaches.
It is important to detect fibers in the sectional image of fiber reinforced cementitious composites (FRCC), since the fiber distribution is a crucial factor to predict or evaluate the mechanical performance of FRCC. In this paper, we investigated the fluorescence characteristics of Polyvinyl Alcohol (PVA) fibers, Polyethylene Terephthalate (PET) fibers, Polyethylene (PE) fibers, and Polypropylene (PP) fibers used in Engineered Cementitious Composites (ECC), which is a special kind of FRCC that incorporates synthetic fibers and exhibits extremely ductile behavior in uniaxial tension, to detect each fiber according to its type. Furthermore, optimum excitation and emission wavelengths were proposed on the basis of maximum difference of Relative Fluorescence Intensity (RFI) between two types of fibers used in the hybrid ECC. Optimum threshold values to discriminate two types of fibers using statistical tools were also proposed. Finally, images of four types of fibers obtained using a fluorescence microscope are compared.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.41
no.5
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pp.19-25
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2004
In this paper, we propose optimal and suboptimal serial code acquisition schemes for chip-asynchronous direct-sequence spread-spectrum systems. The conventional serial code acquisition scheme is to compare each value of correlator outputs with a threshold individually. However, such a scheme is optimum only under the chip-synchronous assumption which is actually very difficult to be held prior to acquisition at the receiver because the signal-to-noise ratios before despreading are very low. In this paper, an optimal serial code acquisition scheme is derived based on the maximum-likelihood criterion under the more realistic and general chip-asynchronous environments. A suboptimal scheme, which is simpler but yields comparable performance to the optimal one, is also derived based on the criterion of local detection power Numerical results show that, under the chip-asynchronous environments, both the optimal and suboptimal serial code acquisition schemes outperform the conventional serial code acquisition scheme.
This paper presents a method for stochastic modelling of fatigue crack growth and optimising inspection and maintenance strategy for the structural members of steel bridges. The fatigue crack evolution is considered as a stochastic process with uncertainties, and the Gamma process is adopted to simulate the propagation of fatigue crack in steel bridge members. From the stochastic modelling for fatigue crack growth, the probability of failure caused by fatigue is predicted over the service life of steel bridge members. The remaining fatigue life of steel bridge members is determined by comparing the fatigue crack length with its predetermined threshold. Furthermore, the probability of detection is adopted to consider the uncertainties in detecting fatigue crack by using existing damage detection techniques. A multi-objective optimisation problem is proposed and solved by a genetic algorithm to determine the optimised inspection and maintenance strategy for the fatigue affected steel bridge members. The optimised strategy is achieved by minimizing the life-cycle cost, including the inspection, maintenance and failure costs, and maximizing the service life after necessary intervention. The number of intervention during the service life is also taken into account to investigate the relationship between the service life and the cost for maintenance. The results from numerical examples show that the proposed method can provide a useful approach for cost-effective inspection and maintenance strategy for fatigue affected steel bridges.
The extraction of face regions is required for Head Gesture Interface which is a natural user interface. Recently, many researchers are interested in using color information to detect face regions in image sequences. Two most widely used color models, HSI color model and YIQ color model, were selected for this study. Actually H-component of HSI and I-component of YIQ are used in this research. Given the difference in the color component, this study was aimed to compare the performance of face region detection between the two models. First, we search the optimum range of facial color for each color component, examining the detection accuracy of facial color regions for variant threshold range about facial color. And then, we compare the accuracy of the face box for both color models by using optimal facial color and motion information. As a result, a range of $0^{\circ}{\sim}14^{\circ}$ in the H-component and a range of $-22^{\circ}{\sim}-2^{\circ}$ in the I-component appeared to be the most optimum range for extracting face regions. When the optimal facial color range is used, I-component is better than H-component by about 10% in accuracy to extract face regions. While optimal facial color and motion information are both used, I-component is also better by about 3% in accuracy to extract face regions.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.23
no.3
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pp.501-514
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2013
A grouping process through the similarity comparison is required to effectively classify and respond a malicious code. When we have a use of the past similarity criteria to be used in the comparison method or properties it happens a increased problem of false negatives and false positives. Therefore, in this paper we apply to choose variety of properties to complement the problem of behavior analysis on the heuristic-based of 2nd step in malicious code auto analysis system, and we suggest a similarity comparison method applying AHP (analytic hierarchy process) for properties weights that reflect the decision-making technique. Through the similarity comparison of malicious code, configured threshold is set to the optimum point between detection rates and false positives rates. As a grouping experiment about unknown malicious it distinguishes each group made by malicious code generator. We expect to apply it as the malicious group information which includes a tracing of hacking types and the origin of malicious codes in the future.
The Journal of Korean Institute of Next Generation Computing
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v.14
no.6
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pp.15-29
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2018
This paper proposes an enhanced object tracking algorithm to compensate the lack of temporal information in existing particle swarm optimization based object trackers using the trajectory of the target object. The proposed scheme also enables the tracking and documentation of the location of an online updated set of distractions. Based on the trajectories information and the distraction set, a rule based approach with adaptive parameters is utilized for occlusion detection and determination of the target position. Compare to existing algorithms, the proposed approach provides more comprehensive use of available information and does not require manual adjustment of threshold values. Moreover, an effective weight adjustment function is proposed to alleviate the diversity loss and pre-mature convergence problem in particle swarm optimization. The proposed weight function ensures particles to search thoroughly in the frame before convergence to an optimum solution. In the existence of multiple objects with similar feature composition, this algorithm is tested to significantly reduce convergence to nearby distractions compared to the other existing swarm intelligence based object trackers.
Pattern recognition of a cucumber were conducted to detect directly the binary images by using thresholding method, which have the threshold level at the optimum intensity value. By restricting conditions of learning pattern, output patterns could be extracted from the same and similar input patterns by the algorithm. The algorithm of pattern recognition was developed to determine the position of the cucumber from a real image within working condition. The algorithm, designed and developed for this project, learned two, three or four learning pattern, and each learning pattern applied it to twenty sample patterns. The restored success rate of output pattern to sample pattern form two, three or four learning pattern was 65.0%, 45.0%, 12.5% respectively. The more number of learning pattern had, the more number of different out pattern detected when it was conversed. Detection of feature pattern of cucumber was processed by using auto scanning with real image of 30 by 30 pixel. The computing times required to execute the processing time of cucumber recognition took 0.5 to 1 second. Also, five real images tested, false pattern to the learning pattern is found that it has an elimination rate which is range from 96 to 98%. Some output patterns was recognized as a cucumber by the algorithm with the conditions. the rate of false recognition was range from 0.1 to 4.2%.
The accuracy of dipyridamole stress/rest $^{99m}Tc$-MIBI myocardial imaging for detection of ischemia depends on reproducible image interpretation. To evaluate the reproducibility of visual assessment, agreement in interpretation among two independent observers, blind-ed to clinical data, was evaluated in SPECT images of 131 patients (94 males, 38 females; mean age $58{\pm}7yr$) with suspected coronary artery disease who underwent both dipyridamole stress/rest $^{99m}Tc$-MIBI myocardial SPECT and coronary angiography. The left ventricle was divided into twenty-nine segments in stress and rest SPECT images and each segment was visually graded according to a five-point scale (segmental score : 0=normal, 1=equivocal, 2=mild decrease, 3=severe decrease and 4=absent uptake). Overall concordance of segmental scoring between the two observers was 80%. The Pear-son's correlation coefficient (r) of the segmental scores for stress and rest images were 0.67 and 0.65, respectively, while the difference in score between the two images showed a correlation of 0.45 (all p<0.001). Agreement between two observers in final SPECT diagnosis as absence or presence of disease was 93%. The degree of agreement in segmental scoring showed no difference between patients with or without agreement as to the presence of disease. Therefore it appeared that cases with inconcordant diagnosis between the 2 observers were mainly due to a difference in individual threshold for interpretating the significance of a particular decreased uptake area rather than to a difference in perceiving the degree of the hypoactivity Thus, establishment of individual optimum thresholds in visual interpretation of myocardial SPECT may be helpful to improve reproducibility and accuracy of scan diagnosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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