International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.101-106
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2023
Chronic illnesses are among the most common serious problems affecting human health. Early diagnosis of chronic diseases can assist to avoid or mitigate their consequences, potentially decreasing mortality rates. Using machine learning algorithms to identify risk factors is an exciting strategy. The issue with existing feature selection approaches is that each method provides a distinct set of properties that affect model correctness, and present methods cannot perform well on huge multidimensional datasets. We would like to introduce a novel model that contains a feature selection approach that selects optimal characteristics from big multidimensional data sets to provide reliable predictions of chronic illnesses without sacrificing data uniqueness.[1] To ensure the success of our proposed model, we employed balanced classes by employing hybrid balanced class sampling methods on the original dataset, as well as methods for data pre-processing and data transformation, to provide credible data for the training model. We ran and assessed our model on datasets with binary and multivalued classifications. We have used multiple datasets (Parkinson, arrythmia, breast cancer, kidney, diabetes). Suitable features are selected by using the Hybrid feature model consists of Lassocv, decision tree, random forest, gradient boosting,Adaboost, stochastic gradient descent and done voting of attributes which are common output from these methods.Accuracy of original dataset before applying framework is recorded and evaluated against reduced data set of attributes accuracy. The results are shown separately to provide comparisons. Based on the result analysis, we can conclude that our proposed model produced the highest accuracy on multi valued class datasets than on binary class attributes.[1]
With the development of science and technology, an effort to investigate the current research trend of elementary science education will lead to future directions for elementary science education. This study set out to analyze papers published in Elementary Science Education by quantity, subject and methodology for the last ten years. The results were as follows: First, the number of papers has continuously increased for the last 30 years. Second, as for categorization by the functions of elementary science education, the number of papers was mainly published in the field of teacher education, which was followed by learning processes and teaching methods in the order. Third, in the field of the research subjects of elementary science education, many researches were conducted on scientific inquiries and concepts traditionally emphasized in elementary science education, and on gifted education recently implemented as part of national policy. Fourth, as for categorization by the methodologies of elementary science education, a survey study was the most popular, being followed by experimental study and literature study in the order. In recent years, researches based on the case study methodology have visibly grown in numbers, which seems to part of efforts to find implications with new methodologies among researchers facing limitations with the old ones in the middle of uniqueness called education.
El-Semary, Aly M.;Azim, Mohamed Mostafa A.;Diab, Hossam
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권7호
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pp.3608-3628
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2017
Several block cipher modes of operation have been proposed in the literature to protect sensitive information. However, different security analysis models have been presented for attacking them. The analysis indicated that most of the current modes of operation are vulnerable to several attacks such as known plaintext and chosen plaintext/cipher-text attacks. Therefore, this paper proposes a secure block cipher mode of operation to thwart such attacks. In general, the proposed mode combines one-time chain keys with each plaintext before its encryption. The challenge of the proposed mode is the generation of the chain keys. The proposed mode employs the logistic map together with a nonce to dynamically generate a unique set of chain keys for every plaintext. Utilizing the logistic map assures the dynamic behavior while employing the nonce guarantees the uniqueness of the chain keys even if the same message is encrypted again. In this way, the proposed mode called SPCBC can resist the most powerful attacks including the known plaintext and chosen plaintext/cipher-text attacks. In addition, the SPCBC mode improves encryption time performance through supporting parallelized implementation. Finally, the security analysis and experimental results demonstrate that the proposed mode is robust compared to the current modes of operation.
Upright positioning of garlic cloves in mechanical planting has been considered as an essential process because pose of garlic affects not only initial budding and rooting of garlics but quality and yield. Due to the geometrical uniqueness and irregularity of garlic cloves in shape, manual planting operation has been conducted. The overall objective of this research was to determine design factors for designing a garlic clove planter The results are summarized as follows : 1. A vibrating-type clove-metering device was designed and tested. Effects of tilted angle of metering plate and magnitude of vibration on metering performance were investigated. The successful planting rates of the metering device were 96.7% for Hanji varieties. 2. Clove upright-positioning device, posture inducer was designed and tested. When the clearance between the hoppers was set at 4mm, the rates of upright positioning of the device were 92.2% for with Hanji varieties. 3. Optimum metering performance was observed at the plate tilted angle of 80。 with the posture type positioning device.
Dong, Song;Yang, Jucheng;Chen, Yarui;Wang, Chao;Zhang, Xiaoyuan;Park, Dong Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권10호
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pp.4126-4142
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2015
Finger vein recognition is a biometric technology using finger veins to authenticate a person, and due to its high degree of uniqueness, liveness, and safety, it is widely used. The traditional Symmetric Local Graph Structure (SLGS) method only considers the relationship between the image pixels as a dominating set, and uses the relevant theories to tap image features. In order to better extract finger vein features, taking into account location information and direction information between the pixels of the image, this paper presents a novel finger vein feature extraction method, Multi-Orientation Weighted Symmetric Local Graph Structure (MOW-SLGS), which assigns weight to each edge according to the positional relationship between the edge and the target pixel. In addition, we use the Extreme Learning Machine (ELM) classifier to train and classify the vein feature extracted by the MOW-SLGS method. Experiments show that the proposed method has better performance than traditional methods.
Hayabusa is the JAXA's space mission that succeeded in sample-return from S-type asteroid (25143) Itokawa. During the rendezvous phase, more than a thousand of images were taken with the Asteroid Multi-band Imaging Camera (AMICA). It is valuable to study the regional variation of the optical properties on the asteroid using these images to know the generality and uniqueness of the returned samples. In addition, AMICA images are important in that they provide unique data set at low phase angle (i.e Sun-Itokawa-AMICA's angle) that have not been explored in the previous asteroidal missions. At the previous conference (2015 KAS spring meeting), we introduced our preliminary data analysis of AMICA data without considering the shape model of Itokawa and mentioned. In this study, we present a new result obtained through further analysis, taking account of the shape model of the asteroid. We thus utilized "plate_renderer" tool to derive Hapke model parameters at different terrains. It is found that the opposition amplitude (parameter B0) is consistent with those of the other S-type asteroids while the opposition width (parameter h) is significantly narrower than those of the other S-type asteroids. At this conference, we plan to describe the regional variation of photometric properties on Itokawa.
Thanks to the recent apartment housing sales in new cities and metropolitan area, the public-use furniture market is greatly animated with the development of customized furniture. Nevertheless, the situation becomes difficult because of the fierce competition among the furniture suppliers with quoting at the lower price to get the order. In order to produce unique and stylish living cabinets, it is required for the furniture designer to create the design under the systematic design process collaborated with the construction company and make the design proposal thereby to the construction company. The present paper is focused on the re-usability of TV set currently possessed by the tenant, variability, uniqueness, pricing level suitable for the cost of real estate sales, modern design and so on. in the development of apartment living room cabinet. Thus, it is important for the furniture supplier to realize the importance of the design field in order to enhance the competitiveness of the customized furniture in the apartment housing. Accordingly the present researcher has developed the modem variable living room cabinet in accordance with the systemic design process by realizing the leads of tenant of the apartment housing and then establishing the concept focused on the design required by both the tenant and construction company.
본 논문에서는 헬름홀쯔 적분 방정식에서 유도된 식을 이용하여 구조물의 표면 압력을 구조진동 성분에 대한 단순한 적분형태로 표현하여 음향방사 및 구조/음향 연성 문제를 수치적으로 푸는 방법에 대하여 다룬다. 이 식은 임의의 형상에 대하여 유도된 식으로 Rayleigh 식과 유사한 형태를 갖는다. 이 식을 이용하면 표면 압력을 구조물의 속도에 대한 단순 적분 형태로 나타낼 수 있기 때문에 경계요소법과 같이 연립방정식에 대한 행렬식을 풀 필요가 없다. 또한 헬름홀쯔 적분 방정식에 기반을 둔 다른 방법 들이 가지는 해의 유일성 문제도 갖지 않는 장점이 있다. 본 논문에서는 구형 셀에 대하여 수치해와 정해를 비교하여 제안한 방법의 타당성을 검증하였다.
사람의 지문은 그 인식 성능과 종생 불변성 및 만인 부동성으로 인하여 신원 인증을 위한 생채 인식에서 가장 많이 이용되고 있다. 최근에는 지문인식의 신뢰성에 더하여, 그 인증속도가 지문인식을 각종 보안 어플리케이션에 응용하는데 있어서 매우 중요한 요소로 부각되고 있다. 본 논문에서는 생체면역계에서의 자기 비자기구별 과정에 착안한 빠르고 신뢰성 있는 지문인식 알고리즘을 제안한다. 제안한 매칭알고리즘은 지문영상의 특징점과 방향성분을 반영한 자기 공간 (self-space)과 MHC 인식부를 이용한 1차 매칭과, 특징점의 로컬 구조(local structure)를 이용한 2차 매칭의 두 단계로 구성된다. 이러한 2단계의 매칭을 통하여 인식의 신뢰성을 유지하면서 인증속도를 향상시켰다.
In numerically controlled(NC) machining simulation, a Z-map has been used frequently for representing a workpiece. Since the Z-map is usually represented by a set of Z-axis aligned vectors, the machining process can be simulated through calculating the intersection points between the vectors and the surface swept by a machining tool. In this paper, we present an efficient method to calculate those intersection points when an APT-type tool moves along a linear tool path. Each of the intersection points can be expressed as the solution of a system of non-linear equations. We transform this system of equations into a single-variable equation, and calculate the candidate interval in which the unique solution exists. We prove the existence of a solution and its uniqueness in this candidate interval. Based on these characteristics, we can effectively apply numerical methods to finally calculate the solution of the non-linear equations within a given precision. The whole process of NC simulation can be achieved by updating the Z-map properly. Our method can provide more accurate results with a little more processing time, in comparison with the previous closed-form solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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