Nur Afiqah Suzelan Amir;Wan Ainun Mior Othman;Kok Bin Wong
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권5호
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pp.1450-1470
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2023
In a Vehicular Cloud (VC) network, an announcement protocol plays a critical role in promoting safety and efficiency by enabling vehicles to disseminate safety-related messages. The reliability of message exchange is essential for improving traffic safety and road conditions. However, verifying the message authenticity could lead to the potential compromise of vehicle privacy, presenting a significant security challenge in the VC network. In contrast, if any misbehavior occurs, the accountable vehicle must be identifiable and removed from the network to ensure public safety. Addressing this conflict between message reliability and privacy requires a secure protocol that satisfies accountability properties while preserving user privacy. This paper presents a novel announcement protocol for secure communication in VC networks that utilizes group signature to achieve seemingly contradictory goals of reliability, privacy, and accountability. We have developed the first comprehensive announcement protocol for VC using group signature, which has been shown to improve the performance efficiency and feasibility of the VC network through performance analysis and simulation results.
Wearable sensors designed for strain, pressure, and temperature measurements are essential for monitoring human movements, health status, physiological data, and responses to external stimuli. Notably, recent research has led to the development of high-performance wearable sensors using innovative materials and device structures that exhibit ultra-high sensitivity compared with their commercial counterparts. However, the quest for accurate sensing has identified a critical challenge. Specifically, the mechanical flexibility of the substrates in wearable sensors can introduce interference signals, particularly when subjected to varying external stimuli and environmental conditions, potentially resulting in signal crosstalk and compromised data fidelity. Consequently, the pursuit of non-interference sensing technology is pivotal for enabling independent measurements of concurrent input signals related to strain, pressure, and temperature, ensuring precise signal acquisition. In this comprehensive review, we present an overview of the recent advances in noninterference sensing strategies. We explore various fabrication methods for sensing strain, pressure, and temperature, emphasizing the use of hybrid composite materials with distinct mechanical properties. This review contributes to the understanding of critical developments in wearable sensor technology that are vital for their ongoing application and evolution in numerous fields.
After the outbreak of COVID-19, the demand for home-enjoyable video games has surged, driven by extended pandemic conditions and resulting in rapid graphic technology advancements. Consequently, games with diverse expression techniques have emerged, captivating players. Virtual Reality (VR) environments predominantly feature natural landscapes, with advancing graphic technology enabling lifelike scenes. The rise in individuals seeking solace through natural elements in games has followed suit. As VR technology and metaverse interest grow, more people are exposed to digital imagery. However, evidence on the influence of graphic expression methods on emotional response to that is lacking. Our study examined user emotional responses, focusing on natural landscapes in digital graphics of games. Analyzing a group of 47 young adults as frequent digital media consumers, we studied reactions to different image styles (Realism, Semi-Realism, Stylized). In the analysis, Realism-style images were perceived the most positively, while emotional responses to natural landscapes with different graphical expressions showed no significant differences. Results suggest that recognizing digital natural landscapes may outweigh expression style impacting the evaluation of digital nature. This study's empirical analysis enhances the understanding of digital nature's application to actual situations.
This study explores how an organization has successfully implemented ML-supported HR services to resolve high employee turnover problems in the IT sector. The empirical setting of the research is where contradicting institutional logics exist among technical, HR, and business groups regarding the ML model development and use of the model predictions in HR services. Institutional framework is used to identify the roles of organizational actors and the legitimacy structures in the organizational environments that can shape or constrain the ML led organizational changes. In institutional theories, technology adoption and organizational change are not only constrained by organizational context, but also fostered through organizational actors' roles and efforts to increase the legitimacy for the change. This research found that when multiple contradicting institutional logics exist, legitimizing the establishment of an enabling environment for multiple logics to reconcile and for the project to move forward is critical. Industry-wide conditions, previous experiences with the pilot ML project, forming a TFT with clearly defined roles and responsibilities, and relevant KPIs are found to legitimize the HR team and the business division to collaborate with the technical personnel to launch ML-supported HR services.
The Polymer electrolyte membrane fuel cell (PEMFC) operates at ambient temperature as a low-temperature fuel cell. During its operation, voltage losses arise due to factors such as operating conditions and material properties, effecting its performance. Computational simulations of fuel cells can be categorized into 1D simulation and CFD, chosen based on their specific application purposes. In this study, we carried out an analysis validation using 1D geometry and compared its performance with the results from 2D geometry analysis. CFD allows for the representation of pressure, velocity distribution, and fuel mass fraction according to the geometry, enabling the analysis of current density. However, the 1D simulation, simplifying governing equations to reduce time cost, failed to accurately account for fuel distribution and changes in fuel concentration due to fuel cell operations. As a result, it showed unrealistic results in the cell voltage region dominated by concentration loss compared to CFD.
An accurate and highly efficient inverse element labelled iPCB is developed based on the inverse finite element method (iFEM) for real-time shape estimation of plane-curved structures (such as arch bridges) utilizing onboard strain data. This inverse problem, named shape sensing, is vital for the design of smart structures and structural health monitoring (SHM) procedures. The iPCB formulation is defined based on a least-squares variational principle that employs curved Timoshenko beam theory as its baseline. The accurate strain-displacement relationship considering tension-bending coupling is used to establish theoretical and measured section strains. The displacement fields of the isoparametric element iPCB are interpolated utilizing nonuniform rational B-spline (NURBS) basis functions, enabling exact geometric modelling even with a very coarse mesh density. The present formulation is completely free from membrane and shear locking. Numerical validation examples for different curved structures subjected to different loading conditions have been performed and have demonstrated the excellent prediction capability of iPCBs. The present formulation has also been shown to be practical and robust since relatively accurate predictions can be obtained even omitting the shear deformation contributions and considering polluted strain measures. The current element offers a promising tool for real-time shape estimation of plane-curved structures.
Properties of hafnium nitride (HfN) coatings are affected by deposition conditions, most often by the sputtering technique. Appropriate use of different magnetron sputtering modes allows control of the structural development of the film, thereby enabling adjustment of its properties. This study compared properties of HfN coatings deposited by direct current magnetron sputtering (dcMS), mid-frequency direct current magnetron sputtering (mfMS), and inductively coupled plasma-assisted magnetron sputtering (ICPMS) systems. The microstructure, crystalline, and mechanical properties of these HfN coatings were investigated by field emission electron microscopy, X-ray diffraction, atomic force microscopy, and nanoindentation measurements. HfN coatings deposited using ICPMS showed smooth and highly dense microstructures, whereas those deposited by dcMS showed rough and columnar structures. Crystalline structures of HfN coatings deposited using ICPMS showed a single δ-HfN phase, whereas those deposited using dcMS and mfMS showed a mixed δ-HfN and HfN0.4 phases. Their performance were increased in the order of dcMS < mfMS < ICPMS, with ICPMS achieving a value of 47.0 GPa, surpassing previously reported results.
In order to reasonably predict damage extents of naval ships under in-compartment explosion (INCEX) loads, two conditions should be fulfilled in terms of accurate INCEX load generation and fracture estimation. This paper seeks to predict damage extents of various naval ships by applying the CONWEP model to generate INCEX loads, combined with the Hosford-Coulomb (HC) and localized necking (LN) fracture model. This study selected a naval ship with a 2,000-ton displacement, using associated specifications collected from references. The CONWEP model that is embedded in a commercial finite element analysis software ABAQUS/Explicit was used for INCEX load generation. The combined HC-LN model was used to simulate fracture initiation and propagation. The permanent failures with some structural fractures occurred where at the locations closest to the explosion source points in case of the near field explosions, while, some significant fractures were observed in way of the interfaces between bulkheads and curtain plates under far field explosion. A large thickness difference would lead to those interface failures. It is expected that the findings of this study enhances the vulnerability design of naval ships, enabling more accurate predictions of damage extents under INCEX loads.
Landslides pose significant threats to many countries globally, yet the development and implementation of effective landslide early warning systems (LEWS) remain challenging due to multifaceted complexities spanning scientific, technological, and political domains. Addressing these challenges demands a holistic approach. Technologically, integrating thresholds, such as rainfall thresholds, with real-time data within accessible, open-source software stands as a promising solution for LEWS. This article introduces LandScient_EWS, a PHP-based program tailored to address this need. The software facilitates the comparison of real-time measured data, such as rainfall, with predefined landslide thresholds, enabling precise calculations and graphical representation of real-time landslide advisory levels across diverse spatial scales, including regional, basin, and hillslope levels. To illustrate its efficacy, the program was applied to a case study in Medellin, Colombia, where a rainfall event on August 26, 2008, triggered a shallow landslide. Through pre-defined rainfall intensity and duration thresholds, the software simulated advisory levels during the recorded rainfall event, utilizing data from a rain gauge positioned within a small watershed and a single grid cell (representing a hillslope) within that watershed. By identifying critical conditions that may lead to landslides in real-time scenarios, LandScient_EWS offers a new paradigm for assessing and responding to landslide hazards, thereby improving the efficiency and effectiveness of LEWS. The findings underscore the software's potential to streamline the integration of rainfall thresholds into both existing and future landslide early warning systems.
최근 차량 경량화를 통한 에너지 절감을 위해서 무거운 철강재료를 경금속이나 복합재료로 대체하는 연구가 많이 진행되고 있다. 이중, 폴리머 기반의 복합재료는 사출성형을 통해서 복잡한 형상의 제작이 가능하고, 유리섬유나 탄소섬유를 함께 사용하여 철강재료 수준으로 기계적 물성을 높일 수 있는 장점이 있다. 하지만 엔진의 고온과 우기에서의 높은 습도 환경은 폴리머의 기계적 물성을 낮추기 때문에 재료선택 과정에서 반드시 고려해야 한다. 본 연구에서는 사출성형을 통해 만들어진 유리섬유강화플라스틱을 엔진룸 내부 온도와 유사한 $85^{\circ}C$ 환경과 우기시의 최대 수분흡수 환경하에서의 기계적 물성변화를 인장시험을 통해 알아보았다. 그 결과, 고온환경에서 최대인장강도가 약 23% 감소를 보였고, 수분에 의해서는 약 30% 감소하였으며, 고온과 수분 모두에 대해서는 약 70% 감소를 확인하였으며 이는 재료 선정시 반드시 고려해야 할 영향으로 판단되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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