International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.8
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pp.9-16
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2023
Speech can actively elicit feelings and attitudes by using words. It is important for researchers to identify the emotional content contained in speech signals as well as the sort of emotion that resulted from the speech that was made. In this study, we studied the emotion recognition system using a database in Arabic, especially in the Saudi dialect, the database is from a YouTube channel called Telfaz11, The four emotions that were examined were anger, happiness, sadness, and neutral. In our experiments, we extracted features from audio signals, such as Mel Frequency Cepstral Coefficient (MFCC) and Zero-Crossing Rate (ZCR), then we classified emotions using many classification algorithms such as machine learning algorithms (Support Vector Machine (SVM) and K-Nearest Neighbor (KNN)) and deep learning algorithms such as (Convolution Neural Network (CNN) and Long Short-Term Memory (LSTM)). Our Experiments showed that the MFCC feature extraction method and CNN model obtained the best accuracy result with 95%, proving the effectiveness of this classification system in recognizing Arabic spoken emotions.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.4
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pp.87-106
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2024
Vehicle-to-Home (V2H) and Home Centralized Photovoltaic (HCPV) systems can address various energy storage issues and enhance demand response programs. Renewable energy, such as solar energy and wind turbines, address the energy gap. However, no energy management system is currently available to regulate the uncertainty of renewable energy sources, electric vehicles, and appliance consumption within a smart microgrid. Therefore, this study investigated the impact of solar photovoltaic (PV) panels, electric vehicles, and Micro-Grid (MG) storage on maximum solar radiation hours. Several Deep Learning (DL) algorithms were applied to account for the uncertainty. Moreover, a Reinforcement Learning HCPV (RL-HCPV) algorithm was created for efficient real-time energy scheduling decisions. The proposed algorithm managed the energy demand between PV solar energy generation and vehicle energy storage. RL-HCPV was modeled according to several constraints to meet household electricity demands in sunny and cloudy weather. Simulations demonstrated how the proposed RL-HCPV system could efficiently handle the demand response and how V2H can help to smooth the appliance load profile and reduce power consumption costs with sustainable power generation. The results demonstrated the advantages of utilizing RL and V2H as potential storage technology for smart buildings.
The operating system update is a basic step to maintain a safe internet use environment. This study analyzed whether the implementation of the operating system update was related to gender and age group during the violation accident prevention act in relation to information protection on the internet, and tried to verify the validity of these factors by analyzing the influence of gender and age group. In this study, logistic regression analysis was conducted based on the information security survey data surveyed by the Korea Internet & Security Agency in 2016. As a result, gender and age were surveyed as factors related to the implementation of operating system updates. As a result of analyzing the impact on the implementation of operating system updates by gender, it is estimated that the odds are 0.419 times higher for women than for men. According to the analysis of the operating system update by age group based on the 50s, which is a vulnerable group of information, the result is that the odds are 13.266 times higher in the 20s than the 50s.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.1
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pp.100-106
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2018
Since the concept of virtual currency called Bitcoin was announced in 2008, the blockchain technology, which is the basis of Bitcoin, is attracting attention as an important platform technology in the era of the 4th industrial revolution that can change our society in the future. Although Existing electronic financial transactions store and manage all transaction history at a reliable central organization such as government and bank, blockchain-based electronic financial transactions are composed of a distributed structure in which all participants participating in the transaction store and manage the transaction history, it is possible to secure transaction transparency while reducing system construction and operation costs. Besides the virtual currency that started with bit coins, the technology of these blockchains has been extended in various fields such as smart contracts and document management. The key technology area of this blockchain is security based on proven cryptographic technology to make it difficult to forge and hack, but there are security risks such as security vulnerabilities in the virtual currency trading service, We will discuss security risks in using virtual currency and discuss countermeasures. Especially security accidents of virtual currency exchanges are occurring frequently recently, the damage of users who trade the virtual currency is also increasing, we propose security threats and security countermeasures against virtual currency exchanges.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.12
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pp.6145-6158
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2019
It is a challenge for the current security industry to respond to a large number of malicious codes distributed indiscriminately as well as intelligent APT attacks. As a result, studies using machine learning algorithms are being conducted as proactive prevention rather than post processing. The k-NN algorithm is widely used because it is intuitive and suitable for handling malicious code as unstructured data. In addition, in the malicious code analysis domain, the k-NN algorithm is easy to classify malicious codes based on previously analyzed malicious codes. For example, it is possible to classify malicious code families or analyze malicious code variants through similarity analysis with existing malicious codes. However, the main disadvantage of the k-NN algorithm is that the search time increases as the learning data increases. We propose a fast k-NN algorithm which improves the computation speed problem while taking the value of the k-NN algorithm. In the test environment, the k-NN algorithm was able to perform with only the comparison of the average of similarity of 19.71 times for 6.25 million malicious codes. Considering the way the algorithm works, Fast k-NN algorithm can also be used to search all data that can be vectorized as well as malware and SSDEEP. In the future, it is expected that if the k-NN approach is needed, and the central node can be effectively selected for clustering of large amount of data in various environments, it will be possible to design a sophisticated machine learning based system.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.24
no.5
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pp.951-959
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2014
In the past few years, data leakage of information assets has become a prominent issue. According to the National Intelligence Service in South Korea, they found 375 cases of data leakage from 2003 to 2013, especially 49 of cases have been uncovered in 2013 alone. These criminals are increasing as time passes. Thus, it constitutes a reason for establishment and operation of ISMS (Information Security Management System) even for private enterprises. But to be ISMS certified, there are many exposed or unexposed barriers, moreover, sufficient amount of studies has not been conducted on the barriers of ISMS Certification. In this study, we analyse empirically through exploratory factor analysis (EFA) to find the obstacle factors of ISMS Certification. The result shows that there are six obstacle factors in ISMS Certification; Auditing difficulty and period, Consulting firm related, Certification precedence case and consulting qualification, Internal factor, CA reliability and auditing cost, Certification benefit.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2014.05a
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pp.234-237
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2014
The increasing of Cloud Computing technology among several companies has been a key strategy for IT services to provide desirable IT solutions to consumers of cloud services. More attention is concentrated to these core technologies that enable cloud services and more particularly to the virtualization aspect. The accessibility to a larger number of users is possible because of the usage of the data-intensive, data management and data integrity. Unfortunately, those useful services are vulnerable to kind of attacks by hackers, thus the security of personal information is in critical situation. To solve this to leakage vulnerability, and with the proliferation of cloud services, the cloud service providers adopt a security system with firewall, antivirus software and a large number of virtualized servers and Host. In this paper, a variety of virtualization technologies, threats and vulnerabilities are described with a complement of different security solutions as countermeasures.
Journal of Satellite, Information and Communications
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v.7
no.3
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pp.116-120
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2012
There has been increased interest for building energy-saving for worldwide. There is continuing research on IT technology for efficient management of BEMS. Recently, It be able to control of LED and to maximize energy savings to the development of LED lighting technology. We propose the security image processing system to improve efficiency and we implement the real-time status monitoring system to surveil the object in the building energy management system. In this paper, we proposed the system of LED control using IP camera and Adaptive Gaussian Mixture Model for BEMS. We implement LED light control software on the based of the security camera image processing so the reliable controling based on the security camera is possible efficiently.
This study was designed to empirically analyze the effect of control activities(physical, managerial and technical securities) of information protection on organizational effectiveness and the mediating effects of information application. The result was summarized as follows. First, the effect of control activities(physical, technical and managerial securities) of information protection on organizational effectiveness showed that the physical, technical and managerial security factors have a significant positive effect on the organizational effectiveness(p < .01). Second, the effect of control activities(physical, technical and managerial securities) of information protection on information application showed that the technical and managerial security factors have a significant positive effect on the information application(p < .01). Third, the explanatory power of models, which additionally put the information protection control activities(physical, technical and managerial securities) and the interaction variables of information application to verify how the information protection control activities( physical, technical and managerial security controls) affecting the organizational effectiveness are mediated by the information application, was 50.6%~4.1% additional increase. And the interaction factor(${\beta}$ = .148, p < .01) of physical security and information application, and interaction factor(${\beta}$ = .196, p < .01) of physical security and information application among additionally-put interaction variables, were statistically significant(p < .01), indicating the information application has mediated the relationship between physical security and managerial security factors of control activities, and organizational effectiveness. As for results stated above, it was proven that physical, technical and managerial factors as internal control activities for information protection are main mechanisms affecting the organizational effectiveness very significantly by information application. In information protection control activities, the more all physical, technical and managerial security factors were efficiently well performed, the higher information application, and the more information application was efficiently controlled and mediated, which it was proven that all these three factors are variables for useful information application. It suggested that they have acted as promotion mechanisms showing a very significant result on the internal customer satisfaction of employees, the efficiency of information management and the reduction of risk in the organizational effectiveness for information protection by the mediating or difficulty of proved information application.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.27
no.6
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pp.1499-1506
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2017
The use of smartphones and the launch of various apps have increased exponentially, and malicious apps have also increased. Existing app recommendation systems have been limited to operate based on static information analysis such as ratings, comments, and popularity categories of other users who are online. In this paper, we first propose a robust app recommendation system that realistically uses dynamic information of apps actually used in smartphone and considers static information and dynamic information at the same time. In other words, this paper proposes a robust Android app recommendation system by partially reflecting the time of the app, the frequency of use of the app, the interaction between the app and the app, and the number of contact with the Android kernel. As a result of the performance evaluation, the proposed method proved to be a robust and efficient app recommendation system.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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