Mohammed Al-Shalabi;Waleed K. Abdulraheem;Jafar Ababneh;Nader Abdel Karim
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.61-70
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2024
Cloud Computing is internet-based computing, where the users are provided with whatever service they need from the resources, software, and information. Recently, the security of cloud computing is considered as one of the major issues for both cloud service providers CSP and end-users. Privacy and highly confidential data make many users refuse to store their data within cloud computing, since data on cloud computing is not dully secured. The cryptographic algorithm is a technique which is used to maintain the security and privacy of the data on the cloud. In this research, we applied eight different cryptographic algorithms on Xen and KVM as hypervisors on cloud computing, to be able to measure and compare the performance of the two hypervisors. Response time and CPU utilization while encryption and decryption have been our aspects to measure the performance. In terms of response time and CPU utilization, results show that KVM is more efficient than Xen on average at 11.5% and 11% respectively. While TripleDES cryptographic algorithm shows a more efficient time response at Xen hypervisor than KVM.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제17권4호
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pp.1129-1139
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2006
Pearson's correlation coefficient and vector similarity are generally applied to The users' similarity weight of user based recommender system. This study is needed to find that the correlation coefficient of similarity weight is effected by the number of pair response and significance probability. From the classified correlation coefficient by the significance probability test on the correlation coefficient and pair of response, the change of MAE is studied by comparing the predicted precision of the two. The results are experimentally related with the change of MAE from the significant correlation coefficient and the number of pair response.
The last decade has seen a rapid growth in the use of mobile devices all over the world. With an increasing use of mobile devices, mobile applications are becoming more diverse and complex, demanding more computational resources. However, mobile devices are typically resource-limited (i.e., a slower-speed CPU, a smaller memory) due to a variety of reasons. Mobile users will be capable of running applications with heavy computation if they can offload some of their computations to other places, such as a desktop or server machines. However, mobile users are typically subject to dynamically changing network environments, particularly, due to user mobility. This makes it hard to choose good offloading decisions in mobile environments. In general, users' mobility can provide some hints for upcoming changes to network environments. Motivated by this, we propose a mobility model of each individual user taking advantage of the regularity of his/her mobility pattern, and develop an offloading decision-making technique based on the mobility model. We evaluate our technique through trace-based simulation with real log data traces from 14 Android users. Our evaluation results show that the proposed technique can help boost the performance of mobile devices in terms of response time and energy consumption, when users are highly mobile.
It is necessary to develop the one stop system in order to protect our marine environment rapidly from oil spill accident. The purpose of this study is to develop real time database for oil spill prediction modeling and implement real time prediction modelling with ESI and server-client GIS based user interface. The existing oil spill prediction model cannot provide one stop information system for public and government who should protect sea from oil spill accident. The development of multi user based information system permits integrated handling of real time meteorological data from external ftp. A server-client GIS based model is integrated on the basis of real time database and ESI map to provide the result of the oil spill prediction model. End users can access through the client interface and request analysis such as oil spill prediction and GIS functions on the network as their own purpose.
With the development of smart grid technology, it has become a hotspot to increase benefits of both residential users and electric power companies through demand response technology and interactive technology. In this paper, the game theory is introduced to the interaction between residential users and an electric company, making a mutually beneficial situation for the two. This paper solves the problem of electricity pricing and load shifting in the interactive behavior by building the game-theoretic process, proposing the interaction strategy and doing the optimization. In the simulation results, the residential users decrease their cost by 11% mainly through shifting the thermal loads and the electric company improves its benefits by 5.6% though electricity pricing. Simulation analysis verifies the validity of the proposed method and shows great revenue for the economy of both sides.
센서네트워크에서 데이터를 효율적으로 전송하는 것은 매우 중요한 문제이다. 수집된 데이터를 외부의 저장소나 시스템에 저장하기보다는 센서네트워크 내에 있는 노드들에 직접 저장하는 데이터 중심 저장소 기법은 높은 접근성을 제공할 수 있다. 센서네트워크에서 사용되는 데이터 저장소 기법을 사용하면 데이터를 외부 저장소로 전송하기 위한 지연시간과 에너지 낭비없이 실시간으로 수집된 데이터에 접근할 수 있다는 것이다. 그러나 데이터를 저장하는 일부 노드에 질의가 집중될 경우 질의에 대한 응답시간이 길어질 수 있으며, 부하집중으로 노드의 에너지가 빠르게 고갈되어 네트워크 수명이 단축될 수 있다. 본 논문에서는 질의를 처리하는 저장소 노드에 발생하는 부하를 주위의 여러 노드들로 분산시켜 질의에 대한 응답지연시간을 줄이고, 사용자의 이동성을 지원하는 프록시개념의 프록시 트라젝토리를 형성하는 프록시 트라젝토리 저장기법(APT)기법을 제안한다. 시뮬레이션을 통하여 제안기법의 노드별 질의 응답시간의 단축과 응답 홉 수의 감소를 검증하였다.
컴퓨터 정보기술의 발전과 함께 감정 기반 컴퓨팅이 다양한 분야에 빠르게 발전하여 확산되고 있다. 감정 기반 컴퓨팅의 지속적인 발전을 위해서는 이미지와 같은 멀티미디어의 콘텐츠의 감정 기반 색인과 검색이 필수적이다. 그러나 감정과 같은 추상적 개념은 주관적이며 이미지의 하위 수준 속성에서 유추하는데 한계가 있기 때문에 감정 색인은 통상적으로 난제로 여겨진다. 본 연구는 감정 색인 개선을 위해서 이미지에 대하여 이용자가 느끼는 감정 반응을 활용하여 이미지를 감정으로 접근하는데 있어서 확장된 접근점을 제공하는 방안을 고찰하였다. 이를 위하여 유로피아나 DB에서 사랑, 행복, 분노, 공포, 슬픔의 5가지 기본 감정을 표현한 이미지 15건을 선정하여 20명의 연구 참여자에게 보여주고 용어를 수집하였다. 이용자의 이미지 반응에서 수집한 용어는 정련 후 총 399건의 고유한 용어로 나타났다. 고유한 399건의 용어는 전체 1,093회 출현하였으며, 동시출현단어분석을 수행하여 상위 출현한 용어 네트워크를 구현하였다. 동시출현단어분석 기반의 네트워크를 통해서 기본 감정 용어와 함께 빈번하게 출현하는 용어를 규명하였다. 이를 통해 기본 감정용어와 함께 확장되어 제시될 수 있는 용어는 형용사, 동작/행위 표현 등 다양하게 나타났다.
The purpose of this paper was to propose a model that recognizes potential users' emotional response toward design by classifying Electroencephalography(EEG). Studies in neuroscience and psychology have made an effort to recognize subjects' emotional response by analyzing EEG data. And this approach has been adopted in design since it is critical to monitor users' subjective response in the preface of design. Moreover, the building design process cannot be reversed after construction, recognizing clients' affection toward design alternatives plays important role. An experiment was conducted to record subjects' EEG data while they view their most/least liked images of small-house designs selected by them among the eight given images. After the recording, a subjective questionnaire, PANAS, was distributed to the subjects in order to describe their own affection score in quantitative way. Google TensorFlow was used to build and train the model. Dataset for model training and testing consist of feature columns for recorded EEG data and labels for the questionnaire results. After training and testing, the measured accuracy of the model was 0.975 which was higher than the other machine learning based classification methods. The proposed model may suggest one quantitative way of evaluating design alternatives. In addition, this method may support designer while designing the facilities for people like disabled or children who are not able to express their own feelings toward alternatives.
Meeting, Incentive travel, Convention, Exhibition (MICE) industries recently introduced new information systems, such as the exhibition guide system (EGS), to keep pace with Smart MICE and maximize the effect of exhibition performance. We investigate how persuasive EGS can affect the EGS acceptance of attendees via cognitive and affective response. We analyzed data from 442 EGS users at an exhibition. We found that information accuracy, information relevance, and source credibility were predictors of cognitive response. Source credibility had a significant effect on affective response. Furthermore, cognitive response was found to be a positive predictor of affective response and EGS acceptance. We also found affective response is a predictor of EGS acceptance. The theoretical and practical implications of the study were presented based on the results.
Purpose: The purpose of this study was to develop a web-based sexual health program for women undergoing treatment for gynecologic cancer and their partners, and to evaluate the validity of the developed program. Methods: A web-based sexual health program was developed and evaluated: analysis (needs assessment on 23 patients and content analysis through literature review and web search), design, development, implementation, and evaluation. Results: The web-based sexual health program for women undergoing treatment for gynecologic cancer and their partners was structured with sexual life, sexual response cycle, change of sexual function, sexual dysfunction related to treatment, and useful method for sexual dysfunction. This program included a video to improve for understanding and a bulletin board to promote bi-directional interactions between program users and providers. Experts and users rated this program in terms of efficacy, convenience, design, relevance, and usefulness. This program contents were found appropriate and satisfactory to both experts and users. Conclusion: This web-based sexual health program for women undergoing treatment for gynecologic cancer and their partners would contribute to sexual health promotion for gynecologic cancer women and their partners.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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