Cloud computing has drastically reduced the price of computing resources through the use of virtualized resources that are shared among users. However, the established large cloud data centers have a large carbon footprint owing to their excessive power consumption. Inefficiency in resource utilization and power consumption results in the low fiscal gain of service providers. Therefore, data centers should adopt an effective resource-management approach. In this paper, we present a novel load-balancing framework with the objective of minimizing the operational cost of data centers through improved resource utilization. The framework utilizes a modified genetic algorithm for realizing the optimal allocation of virtual machines (VMs) over physical machines. The experimental results demonstrate that the proposed framework improves the resource utilization by up to 45.21%, 84.49%, 119.93%, and 113.96% over a recent and three other standard heuristics-based VM placement approaches.
Music identification is widely regarded as a solved problem for music searching in quiet environments, but its performance tends to degrade in TV broadcast audio owing to the presence of dialogue or sound effects. In addition, constructing an accurate dataset for measuring the performance of background music monitoring in TV broadcast audio is challenging. We propose a framework for monitoring background music by automatic identification and introduce a background music cue sheet. The framework comprises three main components: music identification, music-speech separation, and music detection. In addition, we introduce the Cue-K-Drama dataset, which includes reference songs, audio tracks from 60 episodes of five Korean TV drama series, and corresponding cue sheets that provide the start and end timestamps of background music. Experimental results on the constructed and existing datasets demonstrate that the proposed framework, which incorporates music identification with music-speech separation and music detection, effectively enhances TV broadcast audio monitoring.
Asiri, Dalia Mohammed Eissa;Allehaibi, Khalid Hamed;Basori, Ahmad Hoirul
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권7호
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pp.268-282
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2022
One of the most important technologies today is augmented reality technology, it allows users to experience the real world using virtual objects that are combined with the real world. This technology is interesting and has become applied in many sectors such as the shopping and medicine, also it has been included in the sector of education. In the field of education, AR technology has become widely used due to its effectiveness. It has many benefits, such as arousing students' interest in learning imaginative concepts that are difficult to understand. On the other hand, studies have proven that collaborative between students increases learning opportunities by exchanging information, and this is known as Collaborative Learning. The use of multimodal creates a distinctive and interesting experience, especially for students, as it increases the interaction of users with the technologies. The research aims at developing collaborative framework for developing achievement of 6th graders through designing a framework that integrated a collaborative framework with a multimodal input "hand-gesture and touch", considering the development of an effective, fun and easy to use framework with a multimodal interaction in AR technology that was applied to reformulate the genetics and traits lesson from the science textbook for the 6th grade, the first semester, the second lesson, in an interactive manner by creating a video based on the science teachers' consultations and a puzzle game in which the game images were inserted. As well, the framework adopted the cooperative between students to solve the questions. The finding showed a significant difference between post-test and pre-test of the experimental group on the mean scores of the science course at the level of remembering, understanding, and applying. Which indicates the success of the framework, in addition to the fact that 43 students preferred to use the framework over traditional education.
Ahmed, Yahye Abukar;Kocer, Baris;Al-rimy, Bander Ali Saleh
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제14권5호
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pp.2236-2257
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2020
Ransomware is malicious software that encrypts the user-related files and data and holds them to ransom. Such attacks have become one of the serious threats to cyberspace. The avoidance techniques that ransomware employs such as obfuscation and/or packing makes it difficult to analyze such programs statically. Although many ransomware detection studies have been conducted, they are limited to a small portion of the attack's characteristics. To this end, this paper proposed a framework for the behavioral-based dynamic analysis of high survivable ransomware (HSR) with integrated valuable feature sets. Term Frequency-Inverse document frequency (TF-IDF) was employed to select the most useful features from the analyzed samples. Support Vector Machine (SVM) and Artificial Neural Network (ANN) were utilized to develop and implement a machine learning-based detection model able to recognize certain behavioral traits of high survivable ransomware attacks. Experimental evaluation indicates that the proposed framework achieved an area under the ROC curve of 0.987 and a few false positive rates 0.007. The experimental results indicate that the proposed framework can detect high survivable ransomware in the early stage accurately.
An energy-based fatigue life prediction framework was previously developed by the authors for prediction of axial and bending fatigue life at various stress ratios. The framework for the prediction of fatigue life via energy analysis was based on a new constitutive law, which states the following: the amount of energy required to fracture a material is constant. In this study, the energy expressions that construct the new constitutive law are integrated into minimum potential energy formulation to develop new finite elements for uniaxial and bending fatigue life prediction. The comparison of finite element method (FEM) results to existing experimental fatigue data, verifies the new finite elements for fatigue life prediction. The final output of this finite element analysis is in the form of number of cycles to failure for each element in ascending or descending order. Therefore, the new finite element framework can provide the number of cycles to failure for each element in structural components. The performance of the fatigue finite elements is demonstrated by the fatigue life predictions from Al6061-T6 aluminum and Ti-6Al-4V. Results are compared with experimental results and analytical predictions.
The purpose of this study is to find a way to improve digital textbooks for self-regulated learning by applying cognitive scaffolding designs to an elementary math digital textbook and examining the effectiveness of the system. Hence this study was conducted in two steps. First, a framework for scaffolding design was devised by examining the problems and difficulties students encounter when using a mathematics digital textbook. Second, after the digital textbook was revised by applying the scaffolding design frameworks, the effectiveness of the scaffolding framework was examined by comparing students' achievement levels in an experimental group and that of students in a control group. Seventy fifth-graders participated in this study. Students were divided into two groups: an experimental group and a control group. The students in the experimental group studied with the revised version of the digital textbook and the students in the control group studied with the original version of the digital textbook. The students received a pretest before the experiment. After the experiment, they took an achievement test and completed a usability questionnaire. The data were analyzed by ANCOVA with the SPSS Windows version. The results revealed that the students who used the revised program (to which design strategies for scaffolding were applied) showed higher levels of achievement than those who used the original version. In addition, students in the experimental group generally showed higher scores on the usability survey, which consisted of four sub-categories such as 'effectiveness', 'efficiency', 'satisfaction', and 'learnability'. There was a statistically significant effect on 'efficiency'. These results implied that scaffolding strategies were effective for mathematics learning through the use of an elementary digital textbook.
이 연구의 목적은 탐구적 과학 글쓰기 활동에서 읽기틀과 반성적 사고의 관계를 알아보기 위한 것이다. 이 연구는 중학교 2학년 60명을 대상으로 하였으며, 31명을 실험집단으로, 나머지 29명을 비교집단으로 선정하였다. 탐구적 과학 글쓰기 활동에서 학생들의 반성적 사고와 읽기틀의 관계에 대한 고찰 선정하였다. 실험집단에는 읽기틀이 포함된 5개의 탐구적 과학 글쓰기 활동을 처치하였으며, 비교집단에는 읽기틀이 포함된 3개의 탐구적 과학 글쓰기 활동과 읽기틀이 포함되지 않은 2개의 탐구적 과학 글쓰기 활동을 실시하였다. 이 연구의 결과 반성적 사고에서 각 집단 사이에 유의미한 차이가 나타나지는 않았다. 그러나 각각의 탐구적 과학 글쓰기 활동에 따른 반성적 사고의 변화 경향을 분석한 결과 읽기틀을 지속적으로 제공하지 않은 비교 집단의 경우 실험 집단에 비해 반성적 사고의 점수가 마지막 활동에서 하락하는 경향이 있는 것으로 나타났다. 그러므로 탐구적 과학 글쓰기 활동에서 읽기틀을 지속적으로 제공하는 것은 학생들의 반성적 사고를 촉진시키는데 효과적이라고 볼 수 있다.
An e-catalog system provides whole product data and services by publishing newly updated information that connects PDM systems in an enterprise. With its capability to connect customers, suppliers, producers, distributors and downstream manufacturing activities, the e-catalog system can be applied to integrate e-business and provide immense business opportunities. In this paper we propose a framework focusing on constructing an efficient e-catalog system that can be used for online mass customization. The effectiveness of the proposed framework is validated with experimental results.
Spatiograms are histograms augmented with spatial means and covariances to capture a richer description of the target. We present a particle filtering framework for region-based tracking using spatiograms. Unlike mean shift, the framework allows for non-differentiable similarity measures to compare two spatiograms; we present one such similarity measure, a combination of a recent weighting scheme and histogram intersection. Experimental results show improved performance with the new measure as well as the importance of global spatial information for tracking. The performance of spatiograms is compared with color histograms and several texture histogram methods.
Recently, many researchers have tried to establish EC framework EC framework for automated contract and brokerage using agent technologies in electronic commerce. Traditional researches, however, often enforced the user's participations during the automated brokerage process of agents an did not supported the procedures and methodologies for satisfying various user's requirements. In this paper, we propose a brokerge framework based on multi-agent to overcome the defects of the previous researches. For the optimal brokerage, the proposed framework is divided into tow layers, which are called competition layer and constraint satisfaction layer. The Agents process behaviors of brokerage through two layers accroding to th proposed message driven communication protocol. W also apply CSP (Constraint Satisfaction Problems) techniques to brokerage process to satisfy various preferential requirements from the user. That is, e model the relationship between buyer agents and seller agents using CSP and propose efficient CSP models for the optimal brokerage as the types of brokerage. Finally, e implemented prototype systems applying the proposed framework and showed the efficiency of he proposed framwork with the experimental results.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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