Due to growth of diversified media, content screening is the definite procedures. The procedures of screening varies from country by country in various reasons. Therefore, reason of conducting such study is to compare & contrast screening process by countries. In order to clarify definition of terms that measures screening, "censorship" means "legislative filtering process prior to public appearance". In contrary "Rating and/or Classification" is defined opposite of it. After defining these terms, Screening is dignified into two distinctive measures, which are "legislative intereference" and "voluntary notification". Those two measures are again sub-categorized into eight distinctive operational definition. Utilizing those distinctive measures, our study has concluded as US, Japan and some laissez-faire countries use "voluntary notification" systems but in contrast China and Brunei use "legislative filtering" system.? Korea and Australia uses unique combination of both system. In order for Korea to adopt "voluntary notification system", legislative intereference must be weaken and develop strong "voluntary notification" system.
In this paper, we represented the HTML5 webpage in 3D space for the 3D stereoscopic display by using CSS3 stylesheet; browser-based declarative contents, and proposed CSS Stereo 3DTV Profile. First, we suggested various webpage separation methods for reconstructing webpages in the 3D space effectively. Next, we suggested 3D view volume setting method by using extended CSS3 modules. And then, pre-processor converts sample contents which is written extended CSS stylesheet into the present CSS stylesheet for displaying in the webkit based browser. For the resulting stereoscopic images, we developed a rendering engine emulator which is implemented in JavaScript for simple display in the web browser, which produced dual images from virtual left and right-eyed cameras. And we have checked the sample contents displayed on the 3DTV.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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v.45
no.6
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pp.117-122
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2008
Although the pulse diagnosis is the one of the most important diagnostic process to traditional medical doctors, there is no proper communication tool between experts and trainees. In this paper, we have developed a indentation training system which consists of a hardware measuring indent pressure on artificial arm quantitatively and a software providing a indentation training program. The hardware for measurement of indent pressure profile includes 3 load cells embedded in the artificial arm, signal amplification part and digitization part, NI-USB 6009 with 200Hz sampling rate. For setting up a relationship table between weights and output voltages, 8 standard weights were used. To evaluate this hardware, 3 oriental medical specialists were involved and their indent pressure profile were recorded three times respectively. From these, it was found that pulse diagnosis process could be divided into 3 periods and the maximum load were $500g{\cdot}f$ approximately while doctors perform a pulse diagnosis. The indentation training program was implemented with LabView and designed to monitor the differences between the pressure profile of a expert and that of a trainee so to offer some visual feedback to the trainee. Also, this program could provide the trends of training performances. With this developed system, the education of pulse diagnosis is expected to be more quantitative and effective.
KIPS Transactions on Computer and Communication Systems
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v.7
no.6
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pp.155-164
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2018
Many malicious programs have been compressed or encrypted using various commercial packers to prevent reverse engineering, So malicious code analysts must decompress or decrypt them first. The OEP (Original Entry Point) is the address of the first instruction executed after returning the encrypted or compressed executable file back to the original binary state. Several unpackers, including PinDemonium, execute the packed file and keep tracks of the addresses until the OEP appears and find the OEP among the addresses. However, instead of finding exact one OEP, unpackers provide a relatively large set of OEP candidates and sometimes OEP is missing among candidates. In other words, existing unpackers have difficulty in finding the correct OEP. We have developed new tool which provides fewer OEP candidate sets by adding two methods based on the property of the OEP. In this paper, we propose two methods to provide fewer OEP candidate sets by using the property that the function call sequence and parameters are same between packed program and original program. First way is based on a function call. Programs written in the C/C++ language are compiled to translate languages into binary code. Compiler-specific system functions are added to the compiled program. After examining these functions, we have added a method that we suggest to PinDemonium to detect the unpacking work by matching the patterns of system functions that are called in packed programs and unpacked programs. Second way is based on parameters. The parameters include not only the user-entered inputs, but also the system inputs. We have added a method that we suggest to PinDemonium to find the OEP using the system parameters of a particular function in stack memory. OEP detection experiments were performed on sample programs packed by 16 commercial packers. We can reduce the OEP candidate by more than 40% on average compared to PinDemonium except 2 commercial packers which are can not be executed due to the anti-debugging technique.
The present study was conducted to determine convergent factors affecting depression in drinker by age. This was a cross-sectional secondary data analysis study that used the raw data from the Korea National Health and Nutrition Examination Survey in 2014 & 2016. The subjects of the present study were 4,446 middle-aged drinker. Variables related to general characteristics, physical and psychological factors were selected. After a sampling plan compound file was created using IBM SPSS 23.0 program, data were analyzed by giving weights. Depression was influenced by gender (30s, 50-60s), income (30-40s, 60s), education (30-40s), number of family members (30-60s), job (30-60s), eating level (30-40s, 60s), hypertension (40s), DM (30-40s), BMI (30-40s), smoking (30s, 50s), exercise (30s), weight control (60s), drinking binge (30-60s), subjective health (30-60s), subjective body awareness (30-50s), stress (30s-60s), quality of life (30-60s). It is required to design preventive interventions and management plans for depression, considering these factors comprehensively.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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