KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제10권2호
/
pp.914-934
/
2016
In the mobile distributed environment, an entity may move across domains with great frequency. How to utilize the trust information in the previous domains and quickly establish trust relationships with others in the current domain remains a challenging issue. The classic trust models do not support cross-domain and the existing cross-domain trust models are not in a fully distributed way. This paper improves the outstanding Certified Reputation (CR) model and proposes a Lightweight Cross-domain Trust (LCT) model for the mobile distributed environment in a fully distributed way. The trust certifications, in which the trust ratings contain various trust aspects with different interest preference weights, are collected and provided by the trustees. Furthermore, three factors are comprehensively considered to ease the issue of collusion attacks and make the trust certifications more accurate. Finally, a cross-domain scenario is deployed and implemented, and the comprehensive experiments and analysis are conducted. The results demonstrate that our LCT model obviously outperforms the Bayesian Network (BN) model and the CR model in our cross-domain scenario, and significantly improves the successful interaction rates of the honest entities without increasing the risks of interacting with the malicious entities.
Chen, Fen;Liu, Sheng;Peng, Zongju;Hu, Qingqing;Jiang, Gangyi;Yu, Mei
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제12권4호
/
pp.1730-1747
/
2018
Multi-view video plus depth (MVD) is a mainstream format of 3D scene representation in free viewpoint video systems. The advanced 3D extension of the high efficiency video coding (3D-HEVC) standard introduces new prediction tools to improve the coding performance of depth video. However, the depth video in 3D-HEVC is time consuming. To reduce the complexity of the depth video inter coding, we propose a fast coding unit (CU) size and mode decision algorithm. First, an off-line trained Bayesian model is built which the feature vector contains the depth levels of the corresponding spatial, temporal, and inter-component (texture-depth) neighboring largest CUs (LCUs). Then, the model is used to predict the depth level of the current LCU, and terminate the CU recursive splitting process. Finally, the CU mode search process is early terminated by making use of the mode correlation of spatial, inter-component (texture-depth), and inter-view neighboring CUs. Compared to the 3D-HEVC reference software HTM-10.0, the proposed algorithm reduces the encoding time of depth video and the total encoding time by 65.03% and 41.04% on average, respectively, with negligible quality degradation of the synthesized virtual view.
Asmarian, Naeimehossadat;Jafari-Koshki, Tohid;Soleimani, Ali;Ayatollahi, Seyyed Mohammad Taghi
Asian Pacific Journal of Cancer Prevention
/
제17권10호
/
pp.4587-4590
/
2016
Background: In many countries gastric cancer has the highest incidence among the gastrointestinal cancers and is the second most common cancer in Iran. The aim of this study was to identify and map high risk gastric cancer regions at the county-level in Iran. Methods: In this study we analyzed gastric cancer data for Iran in the years 2003-2010. Area-to-area Poisson kriging and Besag, York and Mollie (BYM) spatial models were applied to smoothing the standardized incidence ratios of gastric cancer for the 373 counties surveyed in this study. The two methods were compared in term of accuracy and precision in identifying high risk regions. Result: The highest smoothed standardized incidence rate (SIR) according to area-to-area Poisson kriging was in Meshkinshahr county in Ardabil province in north-western Iran (2.4,SD=0.05), while the highest smoothed standardized incidence rate (SIR) according to the BYM model was in Ardabil, the capital of that province (2.9,SD=0.09). Conclusion: Both methods of mapping, ATA Poisson kriging and BYM, showed the gastric cancer incidence rate to be highest in north and north-west Iran. However, area-to-area Poisson kriging was more precise than the BYM model and required less smoothing. According to the results obtained, preventive measures and treatment programs should be focused on particular counties of Iran.
협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.
모바일 장치에서 수집되는 로그 데이터는 개인의 일상에 대한 다양하고 지속적인 정보를 담고 있다. 이로부터 얻을 수 있는 사용자의 위치, 사진, 사용중인 모바일장치 기능 및 서비스의 종류를 통하여 사용자의 상태를 추론하고 개인의 일상을 이해하는 연구가 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 모바일 장치로부터 실시간으로 로그 데이터를 수집, 분석하고 이를 지도기반으로 시각화하여 개인 일상에 대한 정보를 효과적으로 관리할 수 있도록 하며 다른 사용자와 이 정보를 공유하여 상호 사용 가능한 어플리케이션을 개발한다. 제안하는 어플리케이션은 베이지안 네트워크 확률 모델을 채택하여 개인의 상황을 추론한다. 실험에서는 실제로 수집된 로그 정보를 바탕으로 효율적 시각화 및 다른 사용자와의 정보 공유 기능의 유용성을 확인하였다.
Purpose: This research reviews the papers, published in the Journal of the Korean Society for Quality Control (KSQC) and the Journal of the Korean Society for Quality Management (KSQM) since 1965, in the area of statistical methods. The literature review is performed in the four fields of the statistical methods and we categorize the published articles into the several sub-areas in each field. Methods: The reviewed articles are classified into the four main categories: probability model and estimation, Bayesian analysis and non-parametric analysis, regression and time series analysis, and application of data analysis. We examine the contents and relationships of the published articles of the several sub-areas in each category. Results: We summarize the reviewed papers in the chronological road-maps for each sub-area, and outline the relations of the connected papers. Some comments on the contents and the contributions of the reviewed papers are also provided in this paper. Conclusion: Various issues are employed and published on the research of the application statistical methods for past 50 years, and many worthy works are achieved in the theory and application areas of statistical methods for improving quality in the manufacturing and service industries. The future direction of the research in the statistical quality management methods also can be explored by the contents of this research.
본 연구의 목적은 통행 배정의 교통 메크로 이론을 게임이론에 적용하여 교통 운영자 입장에서 총 사회적 비용이 최소가 되는 최적의 VMS 제공 전략을 찾아 교통 운영 관리의 효율성을 증진시키는 것이다. 연구의 방법은 게임 이론 중 신호게임과 베이지안 게임을 사용하였다. 게임이론에서는 모형의 구성을 기본적으로 "경기자"로 구분한다. 본 연구의 경기자는 운전자와 운영자로 설정하였다. 운전자는 각자의 통행시간이 최소가 되는 UE 상태로 움직이는 것을 보수로 설정하였고, 운영자는 전체 시스템의 통행시간이 최소가 되는 SO 상태로 운영하는 것을 보수로 설정하였다. 운전자는 각 각의 기대통행 시간이 최소가 되는 경로선택을 한다. 이와 같이 모형으로 설정한 게임에 의해서 운영자는 운전자의 예측을 미리 계산할 수 있으며, 통행비용이 최소가 되는 최적의 네쉬 균형을 찾을 수 있다. 최적의 네쉬 균형이 바로 최적의 VMS 제공 전략이 될 수 있다. 이와 같이 설정된 게임을 통해 최적 VMS 전략 모형을 개발하고 개발된 모형을 모의 네트웍에 적용하여 실제 비용감소의 효과를 분석하였다.
본 연구에서는 충주댐 유역에 대해 앙상블 유량예측기법의 강우-유출 모델 매개변수, 입력자료에 따른 불확실성 분석을 수행하였다. 앙상블 유량예측기법으로는 ESP (Ensemble Streamflow Prediction) 기법과 BAYES-ESP (Bayesian-ESP) 기법을 활용하였으며, 강우-유출 모델로는 ABCD를 활용하였다. 모델 매개변수에 따른 불확실성 분석은 GLUE (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation) 기법을 적용하였으며, 입력자료에 따른 불확실성 분석은 유량예측 앙상블에 활용되는 기상시나리오의 기간에 따라 수행하였다. 연구결과 앙상블 유량예측 기법은 입력자료 보다 모델 매개변수의 영향을 크게 받았으며, 20년 이상의 관측 기상자료가 확보되었을 때 활용하는 것이 적절하였다. 또한 BAYES-ESP는 ESP에 비해 불확실성을 감소시킬 수 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 불확실성 분석을 통해 앙상블 유량예측기법의 특징을 규명하고 오차의 원인을 분석하였다는 점에서 가치가 있다고 판단된다.
본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.
Kiruba, Raji I;Thyagharajan, K.K;Vignesh, T;Kalaiarasi, G
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
/
제15권10호
/
pp.3708-3728
/
2021
Indian herbal plants are used in agriculture and in the food, cosmetics, and pharmaceutical industries. Laboratory-based tests are routinely used to identify and classify similar herb species by analyzing their internal cell structures. In this paper, we have applied computer vision techniques to do the same. The original leaf image was preprocessed using the Chan-Vese active contour segmentation algorithm to efface the background from the image by setting the contraction bias as (v) -1 and smoothing factor (µ) as 0.5, and bringing the initial contour close to the image boundary. Thereafter the segmented grayscale image was fed to a leaky capacitance fired neuron model (LCFN), which differentiates between similar herbs by combining different groups of pixels in the leaf image. The LFCN's decay constant (f), decay constant (g) and threshold (h) parameters were empirically assigned as 0.7, 0.6 and h=18 to generate the 1D feature vector. The LCFN time sequence identified the internal leaf structure at different iterations. Our proposed framework was tested against newly collected herbal species of natural images, geometrically variant images in terms of size, orientation and position. The 1D sequence and shape features of aloe, betel, Indian borage, bittergourd, grape, insulin herb, guava, mango, nilavembu, nithiyakalyani, sweet basil and pomegranate were fed into the 5-fold Bayesian regularization neural network (BRNN), K-nearest neighbors (KNN), support vector machine (SVM), and ensemble classifier to obtain the highest classification accuracy of 91.19%.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.