Intuition is an abstract concept which is most often thought of as a nonrational, nonscientific mode of thought. However, since there are so many amorphous definitions of intuition that it seems important to clarify the meaning of this concept. Therefore, this study use the process of Walker & Avant’s concept analysis to define of the concept of intuition Attributes of intuition were defined as 1) Knowledge of truth that is difficult to explicate ; 2) A type of immediate knowing ; 3) Knowlwdge without reasining analysis ; 4) Knowledge that is attained based on virtue character which integrates all matter and is not attained through individual experience. Antecedents of intuition consists of 1) as ground for knowledge or truth that is not availables to trace through the analytic procedures ; & 2) the flow of Ki which unites human beings and the universe. Consequences of intuition events or incidents occuring as a result of the concept consist of verification of the truth though analytic procedures and application of knowledge in both theoretical and practical ways. To develop intuitive ability, as an educator should not only make studies in recognizine, analysing and teaching concepts related to logical, rational decision making but should also recognize and teach concepts related to intuitive components of making decisions in clinical practice and classroom learning as well.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3943-3957
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2016
As digital evidence has a highly influential role in proving the innocence of suspects, methods for integrity verification of such digital evidence have become essential in the digital forensic field. Most surveillance camera systems are not equipped with proper built-in integrity protection functions. Because digital forgery techniques are becoming increasingly sophisticated, manually determining whether digital content has been falsified is becoming extremely difficult for investigators. Hence, systematic approaches to forensic integrity verification are essential for ascertaining truth or falsehood. We propose an integrity determination method that utilizes the structure of the video content in a Video Event Data Recorder (VEDR). The proposed method identifies the difference in frame index fields between a forged file and an original file. Experiments conducted using real VEDRs in the market and video files forged by a video editing tool demonstrate that the proposed integrity verification scheme can detect broken integrity in video content.
This paper 산삼전문가가 아니더라도 일반인이 산삼과 같은 식물을 발견하였을 때 산삼의 진위여부를 스마트폰을 사용하여 확인할 수 있는 이미지 매칭 기술을 제안한다. 또한 SNS 기능을 추가하여 산삼을 발견한 위치 및 정보를 공유함으로써 산삼 발견의 확률을 높이고자 한다. Android에 포팅해서 사용하는 OpenCV를 이용한 이미지 매칭 기술을 사용하여 산삼 잎의 사진과 기존에 산삼으로 판명된 이미지를 비교하여 산삼의 진위여부 판별을 위한 애플리케이션을 개발함으로써 단순히 산삼의 정보표현만이 아닌 기존 실제 이미지와 비교, 분석을 통해 진위여부를 확인하였다. 더욱 정확한 검증을 위해 SNS 서비스 기능 및 Map Open API에 산삼의 위치를 마킹하는 기능을 추가하여 사용자간의 정보 공유가 가능하도록 하였다.
본 논문에서는 한국어의 통사적 부정문(예를 들면, 침대는/시계는 가구에 속한다/속하지 않는다)과 어휘적 부정문(예를 들면, 호랑이는/나비는 꼬리가 있다/없다)을 이용하여 부정어 처리의 인지신경기제를 확인하고 부정문 처리의 언어 보편적/특수적 기제를 밝히기 위한 진리치 판단과제 및 ERP(Event-related potentials) 실험연구를 진행하였다. 총 23명의 피험자가 전체 실험에 참여하였고 이들 중 15명의 뇌파 반응 데이터를 ERP 분석을 위하여 사용하였다. 실험 결과, 진리치 판단과제에 있어서는 영어를 이용한 선행연구들과 동일하게 긍정-참 >긍정-거짓>부정-거짓>부정-참의 순서를 확인할 수 있었다(높은 정확도, 짧은 반응 시간 순서). 그러나 ERP 결과에서는 선행 연구와는 다른 몇 가지 점을 발견하였다. 우선 어휘적 부정문의 경우 이른 시간 구간(250-350ms)에서의 N400효과를 확인할 수 있었지만 긍정문과 부정문을 아우르는 진리치 요인의 주 효과는 나타나지 않았다. 그러나 통사적 부정문의 경우 부정-참에 비하여 부정 거짓문장에서 P600 효과를 발견하였다. 이러한 결과는 표층적으로 나타나는 부정의 형태 및 위치와 같은 언어 특수적 요인에 대한 처리 전략은 각 언어별, 부정 종류별로 달라질 수 있지만 부정 처리의 결과로 얻어지는 문장의 최종 표상 및 이에 대한 진리치 판단의 기제는 언어 및 부정어 종류의 영향을 받지 않는 보편적인 특성을 지닌다는 것을 보여준다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권3호
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pp.1284-1297
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2019
The network environment is presently becoming very increased. Accordingly, the study of traffic classification for network management is becoming difficult. Automatic signature extraction system is a hot topic in the field of traffic classification research. However, existing automatic payload signature generation systems suffer problems such as semi-automatic system, generating of disposable signatures, generating of false-positive signatures and signatures are not kept up to date. Therefore, we provide a fully automatic signature update system that automatically performs all the processes, such as traffic collection, signature generation, signature management and signature verification. The step of traffic collection automatically collects ground-truth traffic through the traffic measurement agent (TMA) and traffic management server (TMS). The step of signature management removes unnecessary signatures. The step of signature generation generates new signatures. Finally, the step of signature verification removes the false-positive signatures. The proposed system can solve the problems of existing systems. The result of this system to a campus network showed that, in the case of four applications, high recall values and low false-positive rates can be maintained.
Choi, Se Hwan;Choi, Hyun Joon;Min, Chul Hee;Chung, Young Hyun;Ahn, Jae Joon
Nuclear Engineering and Technology
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제53권3호
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pp.888-893
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2021
The International Atomic Energy Agency has developed a tomographic imaging system for accomplishing the total fuel rod-by-rod verification time of fuel assemblies within the order of 1-2 h, however, there are still limitations for some fuel types. The aim of this study is to develop a deep learning-based denoising process resulting in increasing the tomographic image acquisition speed of fuel assembly compared to the conventional techniques. Convolutional AutoEncoder (CAE) was employed for denoising the low-quality images reconstructed by filtered back-projection (FBP) algorithm. The image data set was constructed by the Monte Carlo method with the FBP and ground truth (GT) images for 511 patterns of missing fuel rods. The de-noising performance of the CAE model was evaluated by comparing the pixel-by-pixel subtracted images between the GT and FBP images and the GT and CAE images; the average differences of the pixel values for the sample image 1, 2, and 3 were 7.7%, 28.0% and 44.7% for the FBP images, and 0.5%, 1.4% and 1.9% for the predicted image, respectively. Even for the FBP images not discriminable the source patterns, the CAE model could successfully estimate the patterns similarly with the GT image.
고밀도 PLA(Programmable Logic Array) layout의 생성, 간소화 및 검증을 자동화한 일련의 유용프로그램을 개발하였다. 이에는 논리 함수로부터 진리표를 만들어 내는 프로그램. 논리 간소화 프로그램 PLA재배열 프로그랭. stick diagram을 그릴 구 있는 화일을 만들어 내는 프로그램, dynamic CMOS PLA의 layout 생성 프로그램, 그리고 bipartite row folded CMOS PLA layout 생성 프로그램이 포함된다. 크기의 최소화는 주로 논리 간소화 프로그램과 bipartlte row folding 프로그램에 의해수행되며, 최대지연시간은 재배열 프로그램에 의해 작아진다. 자동으로 생성된 layout에 대한 정보는 CIF(Caltach Int-ermidate Form)로 저장된다. 각 프로그램은 C언어로 작성되었으며, VAX-l1/750 (UNIX)에서 수행되었다.
Recently, wearable virtual reality devices are widely used. These instruments include a 3-axis accelerometer. User's heart rate information in virtual reality contents can be useful for measuring user experience. In this paper, we propose a method to measure the heart rate through a 3-axis accelerometer based on the principle of ballistocardiography without additional sensors. The angular velocity was successively measured in a time series by the 3-axis accelerometer mounted to the head. The frequency of the maximum magnitude is determined as the heart rate through frequency transform and band pass filtering of the time series signal. For verification, the heart rate calculated from photoplethysmography sensors acquired at the same time was compared as ground-truth. In the virtual reality, the user's heart rate information can be extracted without additional heart rate sensor, and the emotional state and fatigue can be measured.
In this paper, we propose a verifiable image transformation networks to transform face sketch to photo and vice versa. Face sketch-photo is very popular in computer vision applications. It has been used in some specific official departments such as law enforcement and digital entertainment. There are several existing face sketch-photo synthesizing methods that use feed-forward convolution neural networks; however, it is hard to assure whether the results of the methods are well mapped by depending only on loss values or accuracy results alone. In our approach, we use two Resnet encoder-decoder networks as image transformation networks. One is for sketch-photo and another is for photo-sketch. They depend on each other to verify their output results during training. For example, using photo-sketch transformation networks to verify the photo result of sketch-photo by inputting the result to the photo-sketch transformation networks and find loss between the reversed transformed result with ground-truth sketch. Likely, we can verify the sketch result as well in a reverse way. Our networks contain two loss functions such as sketch-photo loss and photo-sketch loss for the basic transformation stages and the other two-loss functions such as sketch-photo verification loss and photo-sketch verification loss for the verification stages. Our experiment results on CUFS dataset achieve reasonable results compared with the state-of-the-art approaches.
최근 AV 벤더들의 악성코드 동향 보고서에 따르면 신종, 변종 악성코드의 출현 개수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이에 따라 분석 속도가 떨어지는 수동적 분석방법을 대체하고자 기계학습을 적용하는 악성코드 분석 연구가 활발히 연구되고 있다. 하지만 지도학습기반의 기계학습을 이용할 때 많은 연구에서 AV 벤더가 제공하는 신뢰성이 낮은 악성코드 패밀리명을 레이블로 사용하고 있다. 이와 같이 악성코드 레이블의 낮은 신뢰성 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 레이블링 기법인 "Unified Labeling"을 소개하고 나아가 Fine-grained 방식의 특징 분석을 통해 악성 행위 유사성을 검증한다. 본 연구의 검증을 위해 다양한 기반의 클러스터링 알고리즘을 이용하여 기존의 레이블링 기법과 비교하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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