Objectives : Warm needling is a combined treatment technique of acupuncture and moxibustion. In this study, we aimed to find out the components related with the thermal stimulation of the warm needling and to provide basic data for the guideline of the warm needling technique in the clinic. Methods : In this study, we measured thermal change of 3% agarose phantom embedding K-type thermocouples in depths of 0, 1, 2, 4, 8 and 16 mm. The warm needling was performed with acupuncture needles of various specifications (0.50×30, 0.50×40, 0.30×30, 0.30×40, 0.20×30 and 0.20×40 mm). A linear regression analysis was performed to find out the major component and quantify the effectiveness of the thermal stimulation during warm needling. Results : As a result of the measurement of temperature change, we could observe the thermal change pattern from the surface of the phantom to the 16mm deep part of the phantom. The thermal pattern was similar among the needles of different specifications. The regression analysis pointed the distance between the moxa cautery and the skin surface as the main component for the thermal stimulation of the warm needling. Conclusions : The authors suggest considering the distance between moxa cautery and the skin rather than the diameter of the acupuncture needle in accordance to the result of the study.
NAT is a very useful IP address translation technique that allows two connected networks using different and incompatible IP address schemes. But it is impractical to use NAT for an application which uses the encrypted IP packet, embedding IP addresses inside of data payloads, to guarantee End-to-End Security such as IPSec. In addition to rewriting the source/destination IP addresses in the packet, NAT must modify IP checksum every time, which could lead to considerable performance decrease of the overall system in the process of the address translation. RSIP is an alternative to solve these disadvantages of NAT and the address shortage problems. Both NAT and RSIP divide networks into inside and outside addressing realms. NAT translates addresses between internal network and external network, but RSIP uses a borrowed external address for outside communications. RSIP server assigns a routable public address to a RSIP client temporarily to communicate with public net-work outside of the private network. In this paper, RSIP gateway for intranet environment is designed and its performance is evaluated. From the results of performance evaluation, we knew that RSIP is operated less sensitive to the data traffic. Also, the experiment shows that RSIP performs better than NAT when the transmission data grows larger.
Lee Hyung-Kyo;Kim Hee-Jung;Seong Tack-Young;Kwon Ki-Ryong;Lee Jong-Keuk
Journal of Korea Multimedia Society
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v.8
no.11
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pp.1462-1471
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2005
Recently, the medical image has been digitized by the development of computer science and digitization of the medical devices. There are needs for database service of the medical image and long term storage because of the construction of PACS(picture archiving and communication system) following DICOM(digital imaging communications in medicine) standards, telemedicine, and et al. However, it also caused some kinds of problems, such as illegal reproduction of medical image, proprietary rights and data authentication. In this paper, we propose the new digital watermarking technique for medical image based on public key encryption algorithm for integrity verification. It prevents illegal forgery that can be caused after transmitting medical image data remotely. The watermark is the value of bit-plane in wavelet transform of the original image for certification method of integrity verification. We proposed the embedding regions are randomly chosen considering ROI, and a digital signature is made using hash function of MD5 which input is a secret key. The experimental results show that the watermark embedded by the proposed algorithm can survive successfully in image processing operations and that the watermark's invisibility is good.
Initial public offering (IPO) has a legal framework for investor protection, and because there are various quantitative evaluation factors, objective analysis is possible, and various studies have been conducted. In addition, crowdfunding also has several devices to prevent indiscriminate funding as the legal system for investor protection. On the other hand, the blockchain-based cryptocurrency white paper (ICO), which has recently been in the spotlight, has ambiguous legal means and standards to protect investors and lacks quantitative evaluation methods to evaluate ICOs objectively. Therefore, this study collects online-published ICO white papers to detect fraud in ICOs, performs ICO fraud predictions based on BERT, a text embedding technique, and compares them with existing Random Forest machine learning techniques, and shows the possibility on fraud detection. Finally, this study is expected to contribute to the study of ICO fraud detection based on quantitative methods by presenting the possibility of using a quantitative approach using unstructured data to identify frauds in ICOs.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.4
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pp.115-119
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2023
The natural language processing models used in current artificial intelligence are huge, causing various difficulties in processing and analyzing data in real time. In order to solve these difficulties, we proposed a method to improve the efficiency of processing by using less memory and checked the performance of the proposed model. The technique applied in this paper to evaluate the performance of the proposed model is to divide the large corpus by adjusting the number of attention heads and embedding size of the BERT[1] model to be small, and the results are calculated by averaging the output values of each forward. In this process, a random offset was assigned to the sentences at every epoch to provide diversity in the input data. The model was then fine-tuned for classification. We found that the split processing model was about 12% less accurate than the unsplit model, but the number of parameters in the model was reduced by 56%.
Steganography is a technique for secret data communication, which is not perceived by third person between a receiver and a transmitter. It has been developed for thousands of years for the transmission of military, diplomatic or business information. The development of digital media and communication has led to the development of steganography techniques in modern times. Technic of image steganography include the LSB, which fixes the number of embedded bits into a pixel, and PVD, which exploits the difference value in the neighboring pixel pairs. In the case of PVD image steganography, a large amount of information is embedded fluidly by difference value in neighboring pixel pairs and the designed range table. However, since the secret information in order is embedded, if an error of the number of embedded bits occurs in a certain pixel pair, all subsequent information will be destroyed. In this paper, we proposes the method, which improve the vulnerability of PVD property about external attack or various noise and extract secret information. Experimental process is comparison analysis about stego-image, which embedded various noise. PVD shows that it is not possible to preserve secret information at all about noise, but it was possible to robustly extract secret information for partial noise of stego-image in case of the proposed PVD image steganography with locally-fixed number of embedding bits.
After the corona virus, as non-face-to-face services are activated, domain services that guarantee integrity by embedding sensing information of the Internet of Things (IoT) with block chain technology are expanding. For example, in areas such as safety and security using CCTV, a process is required to safely update firmware in real time and to confirm that there is no malicious intrusion. In the existing safe security processing procedures, in many cases, the person in charge performing official duties carried a USB device and directly updated the firmware. However, when private blockchain technology such as Hyperledger is used, the convenience and work efficiency of the Internet of Things environment can be expected to increase. This article describes scenarios in how to prevent vulnerabilities in the operating environment of various customers such as firmware updates and device changes in a non-face-to-face environment. In particular, we introduced the optimal blockchain technique for the Internet of Things (IoT), which is easily exposed to malicious security risks such as hacking and information leakage. In this article, we tried to present the necessity and implications of security management that guarantees integrity through operation applying block chain technology in the increasingly expanding Internet of Things environment. If this is used, it is expected to gain insight into how to apply the blockchain technique to guidelines for strengthening the security of the IoT environment in the future.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.15
no.3
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pp.211-216
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2022
Steganography technology protects the existence of hidden information by embedding a secret message in a specific location on the cover medium. Security and resistance are strengthened by applying various hybrid methods based on encryption and steganography. In particular, techniques to increase chaos and randomness are needed to improve security. In fact, the case where the shuffling method is applied based on the discrete cosine transform(DCT) and the least significant bit(LSB) is an area that needs to be studied. I propose a new approach to hide the bit information of Hangul messages by integrating the selective shuffling method that can add the complexity of message hiding and applying the spatial domain technique to steganography. Inverse shuffling is applied when extracting messages. In this paper, the Hangul message to be inserted is decomposed into the choseong, jungseong and jongseong. It improves security and chaos by applying a selective shuffling process based on the corresponding information. The correlation coefficient and PSNR were used to confirm the performance of the proposed method. It was confirmed that the PSNR value of the proposed method was appropriate when compared with the reference value.
The social network service (SNS) is one of the important marketing channels, so many companies actively exploit SNSs by posting SNS messages with appropriate content and style for their customers. In this paper, we focused on the psychological distances embedded in the SNS messages and developed a method to measure the psychological distance in SNS message by mixing a traditional content analysis, natural language processing (NLP), and machine learning. Through a traditional content analysis by human coding, the psychological distance was extracted from the SNS message, and these coding results were used for input data for NLP and machine learning. With NLP, word embedding was executed and Bag of Word was created. The Support Vector Machine, one of machine learning techniques was performed to train and test the psychological distance in SNS message. As a result, sensitivity and precision of SVM prediction were significantly low because of the extreme skewness of dataset. We improved the performance of SVM by balancing the ratio of data by upsampling technique and using data coded with the same value in first content analysis. All performance index was more than 70%, which showed that psychological distance can be measured well.
This study proposes a Korean sentimental analysis algorithm that utilizes a letter-unit embedding and convolutional neural networks. Sentimental analysis is a natural language processing technique for subjective data analysis, such as a person's attitude, opinion, and propensity, as shown in the text. Recently, Korean sentimental analysis research has been steadily increased. However, it has failed to use a general-purpose sentimental dictionary and has built-up and used its own sentimental dictionary in each field. The problem with this phenomenon is that it does not conform to the characteristics of Korean. In this study, we have developed a model for analyzing emotions by producing syllable vectors based on the onset, peak, and coda, excluding morphology analysis during the emotional analysis procedure. As a result, we were able to minimize the problem of word learning and the problem of unregistered words, and the accuracy of the model was 88%. The model is less influenced by the unstructured nature of the input data and allows for polarized classification according to the context of the text. We hope that through this developed model will be easier for non-experts who wish to perform Korean sentimental analysis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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