As one of the techniques for analyzing malicious code, techniques creating a sequence or a graph of function call relationships in an executable program and then analyzing the result are proposed. Such methods generally study function calling in the executable program code through static analysis and organize function call relationships into a sequence or a graph. However, in the case of an obfuscated executable program, it is difficult to analyze the function call relationship only with static analysis because the structure/content of the executable program file is different from the standard structure/content. In this paper, we propose a dynamic analysis method to analyze the function call relationship of an obfuscated execution program. We suggest constructing a function call relationship as a graph using the proposed technique.
Evaluation of chloride penetration is very important, because induced chloride ion causes corrosion in embedded steel. Diffusion coefficient obtained from rapid chloride penetration test is currently used, however this method cannot provide a correct prediction of chloride content since it shows only ion migration velocity in electrical field. Apparent diffusion coefficient of chloride ion based on simple Fick's Law can provide a total chloride penetration magnitude to engineers. This study proposes an analysis technique to predict chloride penetration using apparent diffusion coefficient of chloride ion from neural network (NN) algorithm and time-dependent diffusion phenomena. For this work, thirty mix proportions with the related diffusion coefficients are studied. The components of mix proportions such as w/b ratio, unit content of cement, slag, fly ash, silica fume, and fine/coarse aggregate are selected as neurons, then learning for apparent diffusion coefficient is trained. Considering time-dependent diffusion coefficient based on Fick's Law, the technique for chloride penetration analysis is proposed. The applicability of the technique is verified through test results from short, long term submerged test, and field investigations. The proposed technique can be improved through NN learning-training based on the acquisition of various mix proportions and the related diffusion coefficients of chloride ion.
Sohn H. J.;Lee S. K.;Cho B. G.;Kim S. J.;Lee N. Y.;Choi D. S.;Jeong M. S.;Bae H. R.;Yang J. W.
Proceedings of the Ginseng society Conference
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2002.10a
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pp.238-252
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2002
In order to screen out indicators for the discrimination of ginseng habitat, some physical and chemical characteristics of Korean red ginsengs (94 kinds) and Chinese red ginsengs (50 kinds) were analyzed by using a rheometer, an electronic nose system, a combined technique of solid phase micro-extraction (SPME) and gas chromatograph equipped with an electron capture detector (GC/ECD), an X-ray fluorescence spectrometer (XRF), an inductively coupled plasma mass spectrometer (ICP/MS), a near infrared spectrometer (NIRs) and high performance liquid chromatography equipped with evaporative light scattering detector (HPLC/ELSD). The results are summarized as follows: (i) The rhizome strengths of Korean red ginsengs were significantly higher than those of Chinese red ginsengs. (ii) The electronic nose patterns of Korean red ginsengs were significantly different from those of Chinese red ginsengs. (iii) Some unidentified peaks were detected not in the headspace of Korean red ginsengs but in the headspace of Chinese red ginsengs when the headspace volatiles prepared by the SPME technique were analyzed by GC/ECD. (iv) Either the content ratios of K to Ca or Mn to Fe were significantly different between Korean red ginsengs and Chinese red ginsengs. (v) The reflectance ratios of NIRs wavenumbers such as $904\;cm^{-1}\;to\;1088\;cm^{-1}$ for Korean red ginsengs were significantly different from those for Chinese red ginsengs. (vi) The content ratios of ginsenoside-Rg to ginsenoside-Re of Korean red ginsengs were significantly higher than those of Chinese red ginsengs. These results indicate that the rhizome strength, the electronic nose pattern, the occurrence of ECD-sensitive headspace volatile components, the content ratios of K to Ca and Mn to Fe, the NIRs pattern and the content ratio of ginsenoside-Rg to -Re may be indicators for the discrimination of ginseng habitat.
Air voids in hardened concrete have an important influence on concrete durability such as freeze-thaw resistance, surface scaling resistance, and water permeability, and they have been characterized by spacing factor Linear traverse and point count methods in ASTM standard have been used in estimating an air void system in hardened concrete. However, these methods require lots of time and efforts, further they are not repeatable. Image analysis method could be utilized In estimating an air void systems in hardened concrete with a developments of microscope, digital camera and computer program. The purpose of this study was to develope image analysis method and provide a guideline by comparing the results from ASTM method and image analysis method. The concerns were at air void content and diameter distribution, air voids system as well as spacing factors. The experimental variables included air content by air entrained agent (0, 0.01, $0.03\%$) and depth of specimen (top, middle, bottom). The result showed that it was possible to calculate spacing factor using image analysis technique, as well as air content, air diameter distribution, and air structure. This study also contributed in developing an reasonable and repeatable image analysis method.
Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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1993.10a
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pp.326-333
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1993
Okinawa Prefecture is located in the southernmost part of Japan and has a subtropical climate. A lot of tropical fruits such as pineapples, mangoes and papayas are produced. Pineapples were mainly supplied to the canning industry. Since April 1990, the Japanese Government released the foreign trade restriction of canned pineapples and pineapple juice in accordance with GATT. Okinawan Farmers have been expanding the customers from the processing industry to the fresh market. During the recent year, fully mature, high quality pineapples which have 15 Brix in sugar content are produced in green houses on Okinawa. Prices are 2 to 3 times those of the imported pineapples. At present, they are sorted manually, and this sorting might cause the pineapples to lose their reputation. NIR applied fruit sorters have been developed and operated for apples and peaches in Japan . NIR applied tests were carried out to consider the feasibility into the NIR technique for measurement of the NIR a alysis suggests adequate correlations between sugar content and NIR reflectance properties of pineapples and mangoes.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.1
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pp.285-301
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2021
Recently, with the diversification of media services and the development of smart devices, users have more opportunities to use digital content, such as movies, dramas, and music; consequently, the size of the copyright market expands simultaneously. However, there are piracy sites that generate revenue by illegal use of copyrighted works. This has led to losses for copyright holders, and the scale of copyrighted works infringed due to the ever-increasing number of piracy sites has increased. To prevent this, government agencies respond to copyright infringement by monitoring piracy sites using online monitoring and countermeasure strategies for infringement. However, the detection and blocking process consumes a significant amount of time when compared to the rate of generating new piracy sites. Hence, online monitoring is less effective. Additionally, given that piracy sites are sophisticated and refined in the same way as legitimate sites, it is necessary to accurately distinguish and block a site that is involved in copyright infringement. Therefore, in this study, we analyze features of piracy sites and based on this analysis, we propose an intelligent detection technique for piracy sites that automatically classifies and detects whether a site is involved in infringement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.1
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pp.40-48
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2021
Content-Based Image Retrieval (CBIR) system plays a vital role to retrieve the relevant images as per the user perception from the huge database is a challenging task. Images are represented is to employ a combination of low-level features as per their visual content to form a feature vector. To reduce the search time of a large database while retrieving images, a novel image retrieval technique based on feature dimensionality reduction is being proposed with the exploit of metaheuristic optimization techniques based on Genetic Algorithm (GA), Extended Binary Cuckoo Search (EBCS) and Whale Optimization Algorithm (WOA). Each image in the database is indexed using a feature vector comprising of fuzzified based color histogram descriptor for color and Median binary pattern were derived in the color space from HSI for texture feature variants respectively. Finally, results are being compared in terms of Precision, Recall, F-measure, Accuracy, and error rate with benchmark classification algorithms (Linear discriminant analysis, CatBoost, Extra Trees, Random Forest, Naive Bayes, light gradient boosting, Extreme gradient boosting, k-NN, and Ridge) to validate the efficiency of the proposed approach. Finally, a ranking of the techniques using TOPSIS has been considered choosing the best feature selection technique based on different model parameters.
Kim, Jeong Heum;Kim, Chang Yong;Lee, Seung Soo;Lee, Jun Hwan
The Journal of Engineering Geology
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v.27
no.2
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pp.165-172
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2017
This research aims to define influence factors to perform an optimized section design and evaluate tunnel collapse risk during construction using Delphi technique. A total of five upper classification systems were constructed through literature review, pervious research analysis, and brainstorming of expert group for establishing influence factors. The $1^{st}$, $2^{nd}$, and $3^{rd}$ Delphi survey process was proceeded by panel group which is consisted 21 experts to prevent errors and bias in the expert judgement process. In Delphi $1^{st}$ survey, a total of 22 influence factors candidates were derived through open-ended questionnaire. In Delphi $2^{nd}$ survey, questionnaire was proceeded based on 7-point Likert scale method. In order to verify the validity, CVR (Content Validity Ration) analysis was performed to exclude inappropriate candidates. In the $3^{rd}$ survey, verification of influence factors was proceeded once more with the result of $2^{nd}$ survey, and lastly, a total of 14 influence factors was derived by CVR and COV (Content Validity Ration) analysis for response of experts.
Although various recommendation techniques have been applied to the e-commerce market, few studies compare the intent to use these techniques from the customer's perspective. In this paper, we conduct a comparative analysis of customers' intention to use five recommendation techniques widely adapted by online shopping malls and focus on the differences in purchasing electronic goods and apparel products. The recommendation techniques are as follows: best-seller recommendation, merchandiser recommendation, content-based recommendation, collaborative filtering recommendation, and social recommendation. Additionally, we examine which factors influence customer intent to use the recommendation services. Data were collected through a survey administered to 220 e-commerce users with prior experience with recommendation services. Collected data were examined using analysis of variance and regression analysis. Results indicate statistically significant differences in customers' intention to use recommendation services according to the recommendation technique. In particular, the best-seller recommendation technique is preferred when purchasing electronic goods, whereas the content-based recommendation technique is preferred for apparel purchases. Factors such as personal characteristics and personality, purchasing tendency, as well as perception of the product or recommendation service affect a customer's intention to use a recommendation service. However, the influence of these factors varies depending on the recommendation technique. This study provides guidelines for companies to adopt appropriate recommendation techniques according to product categories and personal characteristics of customers.
In this study, the macromineral content ratios of four herbal medicine samples(Saposhnikoviae Radix, Bupleuri Radix, Cnidii Rhizoma, and Astragali Radix) were analyzed to discriminate their geographical origins using an energydispersive x-ray fluorescence (EDXRF) technique. EDXRF is a rapid, non-destructive, and multi-elemental analysis technique. Initially, samples of both domestic and imported herbal medicines were pulverized, and then their macromineral contents, including P, S, K, and Ca, were analyzed using EDXRF. For the discrimination of their geographical origins, canonical discriminant analysis was carried out based on the estimated macromineral relative content ratios of the samples. According to the results, the discrimination accuracies were as follows: 93.3% for Saposhnikoviae Radix, 95.7% for Bupleuri Radix, 98.8% for Cnidii Rhizoma, and 87.5% for Astragali Radix. Overall, the results imply that this technique could be used as a standard method, to discriminate their geographical origins between domestic and imported herbal medicines.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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