International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.107-118
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2024
With the seamless growth of the technology, network usage requirements are expanding day by day. The majority of electronic devices are capable of communication, which strongly requires a secure and reliable network. Network-based intrusion detection systems (NIDS) is a new method for preventing and alerting computers and networks from attacks. Machine Learning is an emerging field that provides a variety of ways to implement effective network intrusion detection systems (NIDS). Bagging and Boosting are two ensemble ML techniques, renowned for better performance in the learning and classification process. In this paper, the study provides a detailed literature review of the past work done and proposed a novel ensemble approach to develop a NIDS system based on the voting method using bagging and boosting ensemble techniques. The test results demonstrate that the ensemble of bagging and boosting through voting exhibits the highest classification accuracy of 99.98% and a minimum false positive rate (FPR) on both datasets. Although the model building time is average which can be a tradeoff by processor speed.
International Journal of Concrete Structures and Materials
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제6권1호
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pp.59-64
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2012
Sand-concrete is being researched for potential usage in construction in Saharan regions of Algeria, because of shortage in coarse aggregate resources. This research work deals with the effect of dune sand, available in huge quantities in these regions, on the properties of flowing sand-concrete (FSC) prepared with different proportions of dune and river sands. Mini-cone slump test, v-funnel flow-time test and viscosity measurements were used to characterize the behaviour of FSC in fresh state. The 28-day compressive strength was also determined. Test results show that an optimal content of dune sand, which makes satisfied fresh and hardened properties of FSC, is obtained. Moreover, the obtained flow index (constant b) calculated by the help of power-law viscosity model is successfully correlated to the experimental results of v-funnel flow time.
Aggregates mineralogical, and petrographic properties directly affect the mechanical properties of the produced high strength. This study is focused on the effects of magmatic, sedimentary, and metamorphic aggregates on the performance of high strength concrete. In this study, the effect of the mineralogical properties of aggregates on the compressive strength and modulus of elasticity of high-strength concrete was estimated by Artifical Neural Network (ANN). To estimate the compressive strength and elasticity modules, 96 test specimens were produced. After 28 days under suitable conditions, tests were carried out to determine the compressive strength and modulus of elasticity of the test specimens. This study also focused on the application of artificial neural networks (ANN) to predict the 28-day compressive strength and the modulus of elasticity of high-strength concrete. An ANN model is developed, trained, and tested by using the available test data obtained from the experimental studies. The ANN model is found to predict the modulus of elasticity, and 28 days compressive strength of high strength concrete well, within the ranges of the input parameters. These comparisons show that ANNs have a strong potential to predict the compressive strength and modulus of elasticity of high-strength concrete over the range of input parameters considered.
SAMINENI, Ravi Kumar;PUPPALA, Raja Babu;MUTHANGI, Ramesh;KULAPATHI, Syamsundar
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권11호
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pp.95-100
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2020
Nifty Bank Index has started trading in futures and options (F&O) segment from 13th June 2005 in National Stock Exchange. The purpose of the study is to enhance the literature by examining expiration effect on the price volatility and price reversal of Underlying Index in India. Historical data used for the current study primarily comprise of daily close prices of Nifty Bank which is the only equity sectoral index in India which is traded in derivatives market and its Future contract value is derived from the underlying CNX Bank Index during the period 1st January 2010 till 31st March 2020. To check stationarity of the data, Augmented Dicky Fuller test was used. The study employed ARMA- EGARCH model for analysing the data. The empirical results revealed that there is no effect on the mean returns of underlying Index and EGARCH (1,1) model furthermore shows there is existence of leverage effect in the Bank Index i.e., negative shocks causes more fluctuations in the Index than positive news of similar magnitude. The outcome of the study specifies that there is no effect on volatility on the underlying sectoral index due to expiration days and also observed no price reversal effect once the expiration days are over.
Objective: The purpose of this study was to investigate the protective effects of Sam-Jeong-Hwan(SJH) on the animal model of depression induced immobilization stress. Method: The subject were divided into 4 groups(l. normal 2. saline solution administered during immobilization stress treatment 3. SJH of 100mg/kg administered 4. BKJ of 400mg/kg administered). Immobilization stress was treated for 1 hours on day. During 2 days of immobilization stress treatment, they were executed forced swimming test, passive avoidance test, elevated plus maze test. Corticosterone and ACTH in blood were measured. Results: In forced swimming test, SJH of 400mg/kg group showed decreased immobilization. In passive avoidance test, SJH of 400mg/kg group showed increased learning execution. In EPM test, SJH of 400mg/kg group showed decreased anxiety. In locomotor activity test, SJH groups showed significantly increased locomotor activity. Stress group showed significantly increase in serum level of corticosterone, SJH of 400mg/kg group showed decreased serum level of corticosterone. Stress group showed significantly increase in serum level of ACTH, SJH of 400mg/kg group showed decreased serum level of ACTH. Conclusion: These results suggest that Sam-Jeong-Hwan(SJH) is effective in the treatment of depression.
This paper present a new optimization model to generate aggregate production planning by considering electric cost. The new Time Of Switching (TOS) electric type is introduced by switching over Time Of Day (TOD) and Time Of Use (TOU) electric types to minimize the electric cost. The fuzzy demand and Dynamic inventory tracking with multiple plant capacity are modeled to cover the uncertain demand of customer. The constraint for minimum hour limitation of plant running per one start up event is introduced to minimize plants idle time. Furthermore; the Optimal Weight Moving Average Factor for customer demand forecasting is introduced by monthly factors to reduce forecasting error. Application is illustrated for multiple cement mill plants. The mathematical model was formulated in spreadsheet format. Then the spreadsheet-solver technique was used as a tool to solve the model. A simulation running on part of the system in a test for six months shows the optimal solution could save 60% of the actual cost.
한국퍼지및지능시스템학회 1993년도 Fifth International Fuzzy Systems Association World Congress 93
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pp.911-914
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1993
This paper makes a trial to build the model of car-following in the state of starting to stable driving on the basic of driver's knowledge that is easily characterized by linguistical cognition. There are three main steps in building the model. Firstly, each driver's rule of three testees is studied in linguistical experssion by the interview and questionary surveys that are repeated once a day for ten days. Secondly, quantification of the linguistical expression is investigated by driving experiments that includes the questionary survey to the testee in the test vehicle, and the membership functions of variables of rule are obtained. Thirdly, implicaton and composition of fuzzy inference is made by Max-Min Methods and defuzzification by gravity method. It can be said that the proposed model of car-following based on driver's knowledge is practically allpicable to the estimation of drivering of car-following on trunk roads in urban area.
In this study, we employed an arithmetic process (AP) approach to resolve gearbox maintenance problems. The approach is realistic and direct in modelling the characteristics of a deteriorating system such as a gearbox since a decreasing AP can model a gearbox's successive operating times and an increasing AP can model the corresponding consecutive repair times. First of all, two test statistics were used to check whether the process is arithmetic or not. Next, model parameters of the AP were estimated using the simple linear regression method. Finally, the optimal replacement policy based on minimising the long-run average cost per day was determined for each type of gearbox.
This study proviedes GARCH model(Bollerslev, 1986) to analyze the structural characteristics of price volatility in domestic aquacultural fish market of Korea. As a case study, flatfish and rock-fish are analyzed as major species with relatively high portion in an aspect of production volume among fish captured in Korea. For analyzing, this study uses daily market data (dating from Jan 1 2000 to June 30, 2008) published by the Noryangjin Fisheries Wholesale Market which is located in Seoul of Korea. This study performs normality test on trading volume and price volatility of flatfish and rock-fish as an advanced empirical approach. The normality test adopted is Jarque-Bera test statistic. As a result, first, a null hypothesis that "an empirical distribution follows normal distribution" was rejected in both fishes. The distribution of daily market data of them were not only biased toward positive(+) direction in terms of kurtosis and skewness, but also characterized by leptokurtic distribution with long right tail. Secondly, serial correlations were found in data on market trading volume and price volatility of two species during very long period. Thirdly, the results of unit root test and ARCH-LM test showed that all data of time series were very stationary and demonstrated effects of ARCH. These statistical characteristics can be explained as a reasonable ground for supporting the fitness of GARCH model in order to estimate conditional variances that reveal price volatility in empirical analysis. From empirical data analysis above, this study drew the following conclusions. First of all, from an empirical analysis on potential effects of seasonality and the day of week on price volatility of aquacultural fish, Monday effects were found in both species and Thursday and Friday effects were also found in flatfish. This indicates that Monday is effective in expanding price volatility of aquacultural fish market and also Monday has higher effects upon the price volatility of fish than other days of week have since it has more new information for weekend. Secondly, the empirical analysis led to a common conclusion that there was very high price volatility of flatfish and rock-fish. This points out that the persistency parameter($\lambda$), an index of possibility for current volatility to sustain similarly in the future, was higher than 0.8-equivalently nearly to 1-in both flatfish and rock-fish, which presents volatility clustering. Also, this study estimated and compared and model that hypothesized normal distributions in order to determine fitness of respective models. As a result, the fitness of GARCH(1, 1)-t model was better than model where the distribution of error term was hypothesized through-distribution due to characteristics of fat-tailed distribution, was also better than model, as described in the results of basic statistic analysis. In conclusion, this study has an important mean in that it was introduced firstly in Korea to investigate in price volatility of Korean aquacultural fishery products, although there was partially a limited of official statistic data. Therefore, it is expected that the results of this study will be useful as a reference material for making and assessing governmental policies. Also, it is looked forward that the results will be helpful to build a fishery business plan as and aspect of producer, and also to take timely measures to potential price fluctuations of fishery products in market. Hence, it is advisable that further studies related to such price volatility in fishery market will extend and evolve into a wider variety of articles and issues in near future.
Motivated by recent attempts to derive geomagnetic activity from hourly mean data in long term studies, we test the recursive Kalman filter method to obtain the regular solar variation curve of the geomagnetic field. Using a simple algorithm, we are able to assign a quiet day curve to every day separately, without the need for additional input parameter(s) to define the geomagnetically quiet days. We derive a digital counterpart AhK of the analog range index Ak at the subauroral Sodankyl$\ddot{a}$ station and compare it to the earlier digital estimate Ah and the local Ak index. We find that the new method outperforms the former estimate in every aspect studied and provides a robust, straightforward manner of estimating and verifying the manually scaled Ak index, based on readily available hourly values. The model is independent of sampling; thus, for shorter term studies where high-sampling data are available, more accurate estimates can also be obtained when needed. Therefore, in contrast to other recent approaches, we do not provide a method to quantify irregular activity directly but derive the actual quiet day curves in the traditional manner. In future applications the same algorithm may be used to define a wide variety of geomagnetic indices (such as Ak, Dst, or AE).
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[게시일 2004년 10월 1일]
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