Since Koblitz and Miller suggested the use of elliptic curves in cryptography, there has been an extensive literature on elliptic curve cryptosystem (ECC). The use of ECC is based on the observation that the points on an elliptic curve form an additive group under point addition operation. To realize secure cryptosystems using these groups, it is very important to find an elliptic curve whose group order is divisible by a large prime, and also to find a base point whose order equals this prime. While there have been many dramatic improvements on finding an elliptic curve and computing its group order efficiently, there are not many results on finding an adequate base point for a given curve. In this paper, we propose an efficient method to find a random base point on an elliptic curve defined over $GF(p^m)$. We first show that the critical operation in finding a base point is exponentiation. Then we present efficient algorithms to accelerate exponentiation in $GF(p^m)$. Finally, we implement our algorithms and give experimental results on various practical elliptic curves, which show that the new algorithms make the process of searching for a base point 1.62-6.55 times faster, compared to the searching algorithm based on the binary exponentiation.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.19
no.9
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pp.391-401
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2018
This study was conducted to investigate the effects of implementation of the healthcare accreditation system on patient safety, quality of medical care, organization culture and management performance of convalescent hospitals. Ten hospitals were selected at random from among 36 convalescent hospitals in Daegu that had obtained accreditation until September 2015. To accomplish this, hospital staff were surveyed from 15 February to 25 March, 2016 using a questionnaire with 253 objects. We investigated how the healthcare accreditation system has influenced patient safety, service quality, organization culture and performance of hospital management. The change in the treatment support system showed the highest score of 3.93 among quality change and medical service items, while that of personnel source culture showed the highest score of 3.78 points among organization culture items, and that of internal process view, study and growth view showed the highest score of 3.71 among management performance items. Multiple regression analysis revealed that factors positively changing hospital management performance were nurses, employees and managers, basic value systems, organization culture, personnel source culture, open system culture, hierarchical culture, and production oriented culture. The quality of patient safety and medical care was positively influenced by changes in the quality of convalescent hospitals after implementation of the healthcare accreditation system. However, among the four types of organizational culture, the financial perspective was relatively low compared to other perspectives.
Community-based Question Answering system is a system which provides answers for each question from the documents uploaded on web communities. In order to enhance the capacity of question analysis, former methods have developed specific rules suitable for a target region or have applied machine learning to partial processes. However, these methods incur an excessive cost for expanding fields or lead to cases in which system is overfitted for a specific field. This paper proposes a multiple machine learning method which automates the overall process by adapting appropriate machine learning in each procedure for efficient processing of community-based Question Answering system. This system can be divided into question analysis part and answer selection part. The question analysis part consists of the question focus extractor, which analyzes the focused phrases in questions and uses conditional random fields, and the question type classifier, which classifies topics of questions and uses support vector machine. In the answer selection part, the we trains weights that are used by the similarity estimation models through an artificial neural network. Also these are a number of cases in which the results of morphological analysis are not reliable for the data uploaded on web communities. Therefore, we suggest a method that minimizes the impact of morphological analysis by using character features in the stage of question analysis. The proposed system outperforms the former system by showing a Mean Average Precision criteria of 0.765 and R-Precision criteria of 0.872.
This paper presents the mix composition, production method, and curing condition applied to the extruded ECC(Engineered Cementitious Composite) panel which are able to exhibit multiple cracking and potential pseudo strain-hardening behavior. In addition to the production technique of extruded ECC panel, the effect of fiber distribution characteristics, which are uniquely created by applying extrusion process, on the flexural behavior of the panel is also focussed. In order to demonstrate fiber distribution, a series of experiments and analyses, including image processing/analysis and micro-mechanical analysis, was performed. The optimum mix composition of extruded ECC panel was determined in terms of water matrix ratio, the amount of cement, ECC powder, and silica powder. It was found that flexural behavior of extruded ECC panel was highly affected by the slight difference in mix composition of ECC panel. This is mainly because the difference in mix composition results in the change of micro-mechanical properties as well as fiber distribution characteristics, represented by fiber dispersion and orientation. In terms of the average fiber orientation, the fiber distribution was found to be similar to the assumption of two dimensional random distribution, irrespective of mix composition. In contrast, the probability density function for fiber orientation was measured to be quite different depending on the mix composition.
There are two goals in this paper. The one is development of existing CA(Cellular Automata) model to explain more realistic deceleration process to stop. The other is the application of the updated CA model to forecasting simulation to predict short term link travel time that takes a key rule in finding the shortest path of route guidance system of ITS. Car following theory of CA models don't makes not response to leading vehicle's velocity but gap or distance between leading vehicles and following vehicles. So a following vehicle running at free flow speed must meet steeply sudden deceleration to avoid back collision within unrealistic braking distance. To tackle above unrealistic deceleration rule, “Slow-to-stop” rule is integrated into NaSch model. For application to interrupted traffic flow, this paper applies “Slow-to-stop” rule to both normal traffic light and random traffic light. And vehicle packet method is used to simulate a large-scale network on the desktop. Generally, time series data analysis methods such as neural network, ARIMA, and Kalman filtering are used for short term link travel time prediction that is crucial to find an optimal dynamic shortest path. But those methods have time-lag problems and are hard to capture traffic flow mechanism such as spill over and spill back etc. To address above problems. the CA model built in this study is used for forecasting simulation to predict short term link travel time in Kangnam district network And it's turned out that short term prediction simulation method generates novel results, taking a crack of time lag problems and considering interrupted traffic flow mechanism.
Recently with the rapid development of LBS (Location-based Services) technology, approaches of protecting user's location have gained tremendous attentions. For using LBS, users need to forward their real locations to LBS server. However, if the user sends his/her real location to LBS server, the server will have the all the information about user in LBS. Moreover, if the user opens it to LBS server for a long time, the trajectory of user may be released. In this paper, we propose GTC (Grid-based Trajectory Cloaking) method to address the privacy issue. Different from existing approaches, firstly the GTC method sets the predicting trajectory and divides the map into $2^n*2^n$ grid. After that we will generate cloaking regions according to user's desired privacy level. Finally the user sends them to LBS server randomly. The GTC method can make the cost of process less than sequential trajectory k-anonymity. Because of confusing the departure and destination, LBS server could not know the user's trajectory any more. Thus, we significantly improve the privacy level. evaluation results further verify the effectiveness and efficiency of our GTC method.
Oh, Soon Taek;Lee, Dong Jun;Shim, Young Woo;Yun, Jun Kwan
Journal of the Korea institute for structural maintenance and inspection
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v.15
no.4
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pp.204-211
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2011
A dynamic analysis procedure is developed to provide a better estimation of the dynamic responses of bridge during the passage of high speed railway vehicles. Particularly, a three dimensional numerical model including the structural interaction between high speed vehicles, bridges and railway endures to analyse accurately and evaluate with in-depth parametric studies for dynamic responses of various bridge span lengths running KTX railway locomotive up to increasing maximum speed(450km/h). Three dimensional frame element is used to model the simply supported pre-stressed concrete (PSC) box bridges for four span lengths(40~25m). Track irregularity employed as a stationary random process from the given spectral density functions and irregularities of both sides of the track are assumed to have high correlation. The high-speed railway vehicle (KTX) is used as 38-degree of freedom system. Three displacements (Vertical, lateral, and longitudinal) as well as three rotational components (Pitching, rolling, and yawing) are considered in the 38-degree of freedom model. The dynamic amplification factors are evaluated by the developed procedure under various traveling conditions, such as track irregularity camber, train speed and ballast. The dynamic analysis such as Newmark-${\beta}$ and Runge-Kutta methods which are able to analyse considering the dynamic impact factors are compared and contrasted.
In this paper, the fast encoding algorithm in High Efficiency Video Coding (HEVC) encoder was studied. For the encoding efficiency, the current HEVC reference software is divided the input image into Coding Tree Unit (CTU). then, it should be re-divided into CU up to maximum depth in form of quad-tree for RDO (Rate-Distortion Optimization) in encoding precess. But, it is one of the reason why complexity is high in the encoding precess. In this paper, to reduce the high complexity in the encoding process, it proposed the method by determining the maximum depth of the CU using a hierarchical clustering at the pre-processing. The hierarchical clustering results represented an average combination of motion vectors (MV) on neighboring blocks. Experimental results showed that the proposed method could achieve an average of 16% time saving with minimal BD-rate loss at 1080p video resolution. When combined the previous fast algorithm, the proposed method could achieve an average 45.13% time saving with 1.84% BD-rate loss.
Journal of The Korean Association For Science Education
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v.33
no.7
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pp.1471-1485
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2013
The purpose of this study was to develop a HAM (Heuristic Attention Model) by analyzing the difference between eye movements according to the science achievement of elementary school students on discrimination task. Science achievement was graded by the results of the Korea national achievement test conducted in 2012 for a random sampling of classes. As an assessment tool to check discrimination task, two discrimination measure problems from TSPS (Test of Science Process Skill, developed in 1994) which were suitable for an eye tracking system were adopted. The subjects of this study were 20 students from the sixth grade who agreed to participate in the research. SMI was used to collect EMD (eye movement data). Experiment 3.2 and BeGaze 3.2 programs were used to plan experiments and analyze EMD. As a result, eye movements of participants in discrimination tasks varied greatly in counts and duration of fixation, first fixation duration, and dwell time, according to students' science achievement and difficulty of the problems. By the analysis of EMD, strategies of the students' problem-solving could be found. During problem solving, subjects' eye movements were affected by visual attention; bottom-up attention, top-down attention and convert attention, and aflunter attention. In conclusion, HAM was developed, and it is believed to help in the development of a science learning program for underachievers.
For the study of ecophysiological characteristics of ground cover plant with shade tolerance, the material productivity and the growh characteristics were analyzed in Hosta clausa community at experimental farm of Kemyung College from March to October. The installation of experimental plots were split into control plot (full sunlight), 30%, 50%, 70%, shading rate by completely randomized design method. After the transplant, to take into account the edge effect of plant population, the plants were selected from each plot by random sampling every 10days. The following results were obtained; Then number of leaf, length of leaf and width of leaf length of leafstack remarkably showed high tendency under 30%, 50% shading plot as compared with control, 70% shading plot for the exmination as the process of develpment. They showed characteristics as herbaceous ground with shade tolerance under conparatively low the light condition and they ettain a stabilized development.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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