The purpose of this study is to verify availability of the acoustic emission in-situ monitoring method to the internal leak and operating conditions of the turbine major valves relating to safety for turbine operating and prevention of turbine trouble at nuclear power plants. In this study, acoustic emission tests are performed when the pressurized electro-hydraulic control oil flowed through turbine electro-hydraulic controller oil check valve and turbine power/trip fluid solenoid valve in the condition of actual turbine operating. The acoustic emission method was applied to the valves at the site, and the background noise was measured far the abnormal plant condition. To judge for the leak existence ell the object valves, voltage analysis and frequency analysis of acoustic signal emitted from infernal leak in the valve operating condition are performed. It was conformed that acoustic emission method could monitor for valve internal leak to high sensitivity.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제23권12호
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pp.107-114
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2023
The attack technique by the malware distribution form is a dangerous, difficult to detect and prevent attack method. Current malware detection studies and proposals are often based on two main methods: using sign sets and analyzing abnormal behaviors using machine learning or deep learning techniques. This paper will propose a method to detect malware on Endpoints based on Event IDs using deep learning. Event IDs are behaviors of malware tracked and collected on Endpoints' operating system kernel. The malware detection proposal based on Event IDs is a new research approach that has not been studied and proposed much. To achieve this purpose, this paper proposes to combine different data mining methods and deep learning algorithms. The data mining process is presented in detail in section 2 of the paper.
Recently, smart lighting systems are the combination between sensors and lights. These systems turn on/off and adjust the brightness of lights based on the motion of object and the brightness of environment. These systems are often applied in places such as buildings, rooms, garages and parking lot. However, these lighting systems are controlled by lighting sensors, motion sensors based on illumination environment and motion detection. In this paper, we propose an automatic lighting control system using one single camera for buildings, rooms and garages. The proposed system is one integration the results of digital image processing as motion detection, hand gesture detection to control and dim the lighting system. The experimental results showed that the proposed system work very well and could consider to apply for automatic lighting spaces.
Purpose: Purchasing food via online shopping channels is booming during Covid-19 Pandemic in Vietnam. However, the perceived risks of food bought via online shopping channels may discourage consumers. Hence, this study assesses the effects of perceived risks on food purchase intention via online shopping channels in Vietnam. Research design, data and methodology: This study applied the multiple regression analysis with 253 samples collected from consumers who frequently purchase food via online shopping channels in Vietnam. The questionnaire is provided to respondents via Google Form. The sample collection method is convenience sampling. Three hundred samples were collected, but 253 samples are used after filtering the responses with missing data. The Exploratory Factor Analysis (EFA) and regression analysis are used for data analysis on SPSS software version 20. Results: The results show that product risk, security risk, time risk, and fraud risk of the seller negatively affect the intention to buy food via online shopping channels in Vietnam. Conclusions: The study provides several implications and recommendations for food companies and online food sellers. Reducing customers' perceived risks online food makes customers more willing to buy food online during Covid-19 Pandemic. Limitations and suggestions for further research are also discussed.
Purpose: Covid-19 has caused an unprecedented situation for the tourism industry with slumping demand during the outbreak and many uncertainties about tourist behavior in the post-pandemic. This study is aimed to discover the distribution in the behavior of tourists in Vietnam, whose government has taken serious and early actions towards the health crisis and among the earliest to reopen the economy. Research design, data, and methodology: We adopted a mixed-method approach - combining qualitative interviews with quantitative research using a questionnaire survey. Through the form of the online survey through social networking channels: Facebook, Gmail. The study received 261 valid responses for analysis. Multivariate analysis techniques were used: descriptive statistics, exploratory factor analysis (EFA). Results: From the data and result of EFA, the result showed that the distribution of tourist behavior could be grouped into four main factors, including (1) the general impacts, (2) travel-related behaviors; (3) attitudes and preferences regarding modes of tours and destinations; (4) awareness of safety and hygiene. Conclusions: These results highlighted the importance of the theory of perceived risks in explaining the travelers' prudent decisions. In addition, this study provides practical implications for policymakers and various stakeholders of Vietnam's tourism industry in formulating the recovery strategy.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.52-60
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2024
APT (Advanced Persistent Threat) attack is a dangerous, targeted attack form with clear targets. APT attack campaigns have huge consequences. Therefore, the problem of researching and developing the APT attack detection solution is very urgent and necessary nowadays. On the other hand, no matter how advanced the APT attack, it has clear processes and lifecycles. Taking advantage of this point, security experts recommend that could develop APT attack detection solutions for each of their life cycles and processes. In APT attacks, hackers often use phishing techniques to perform attacks and steal data. If this attack and phishing phase is detected, the entire APT attack campaign will be crash. Therefore, it is necessary to research and deploy technology and solutions that could detect early the APT attack when it is in the stages of attacking and stealing data. This paper proposes an APT attack detection framework based on the Network traffic analysis technique using open-source tools and deep learning models. This research focuses on analyzing Network traffic into different components, then finds ways to extract abnormal behaviors on those components, and finally uses deep learning algorithms to classify Network traffic based on the extracted abnormal behaviors. The abnormal behavior analysis process is presented in detail in section III.A of the paper. The APT attack detection method based on Network traffic is presented in section III.B of this paper. Finally, the experimental process of the proposal is performed in section IV of the paper.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권6호
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pp.17-22
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2021
The attack trend on end-users via mobile devices is increasing in both the danger level and the number of attacks. Especially, mobile devices using the Android operating system are being recognized as increasingly being exploited and attacked strongly. In addition, one of the recent attack methods on the Android operating system is to take advantage of Android Package Kit (APK) files. Therefore, the problem of early detecting and warning attacks on mobile devices using the Android operating system through the APK file is very necessary today. This paper proposes to use the method of analyzing abnormal behavior of APK files and use it as a basis to conclude about signs of malware attacking the Android operating system. In order to achieve this purpose, we propose 2 main tasks: i) analyzing and extracting abnormal behavior of APK files; ii) detecting malware in APK files based on behavior analysis techniques using machine learning or deep learning algorithms. The difference between our research and other related studies is that instead of focusing on analyzing and extracting typical features of APK files, we will try to analyze and enumerate all the features of the APK file as the basis for classifying malicious APK files and clean APK files.
The purpose of this study was to develop a "Family Play Therapy Program" using puppets to decrease attachment problems for families with children having attachment problems and to examine its effectiveness. The participants were an experimental group of 16 individuals(8 children with attachment problems whose ages ranged from 4 to 5 and 8 mothers) and a control group of 16 individuals (8 children with attachment problems whose ages ranged from 4 to 5 and 8 mothers). The experimental group was treated through the Family Play Therapy Program, which involved the use of puppets and was held for twelve sessions twice a week. The changes in the participants were measured in order to examine the effects of the program. The researcher measured children's emotional and behavioral expression(TBP), the mothers' sense of self(Self-Differentiation Scale), personal relationships(ECR-R), and the perception of family functions(ICPS-FFS) both before and after the FPT program and compared their differences. The MIM Rating Scale and Marschak Behavior Rating Scale were administered to examine the interactions between mothers and children, and 1:1 interviews were also conducted. The data thus gathered were used for non-parametric analysis(Mann-Whitney U test and Wilcoxon rank sum test)using SPSS WIN 17.0. The results of this study were as follows: First, the program had a positive effect on children's emotional expression. After the problem were over, negative emotional and behavioral expression in the experimental group decreased. Second, the program had a positive effect on mothers' self-differentiation and personal relationships. Third, the program had a positive effect on changes in the interaction behaviors between the mother and child. Fourth, the program had a partially positive effect on the responses from their group developmental stages, especially on the subscale of both a program for the reinforcement of mothers' emotions and family play program utilizing puppets.
자성체를 포함하는 자기 시스템을 해석하는데 있어 비선형과 히스테리시스(Hysteresis)는 매우 중요한 역할을 한다. 특히 재질의 히스테리시스 특성을 유한요소법(FEM)을 이용하여 계산하기 위해서 많은 방법들이 소개되었다. 단순 반복법이나 Fixed Point Technique(FPT), M-iteration 법. 뉴튼 랍슨 (Newton-Raphson) 법 등이 그 예이다. 이 방법들 중에서 뉴튼 랍슨법은 빠른 수렴 특성으로 가장 많이 사용되고 있다. 하지만 뉴튼-랍슨법을 이용하여 히스테리시스 재질을 해석할 때는 매 반복 계산 때마다 계 계수행렬(System Stiffness matrix)이 변화하기 때문에 요소의 수가 매우 많을 경우 역행렬을 계산하기 위한 시간이 많이 소요되는 단점이 있다. 특히 히스테리시스 해석의 경우에는 주로 time-step법을 이용하여 계산하므로 가장 시간이 많이 소요되는 행렬 계산 시간을 단축함으로써 전체 계산 시간을 크게 줄일 수 있다. 최근 비선형 해석에서 TLM(Transmission Line Modeling)법이 도입되어 비선형 해석 시의 계산 시간을 크게 단축할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 비선형 해석에 적용된 TLM법을 히스테리시스 해석에 적용하는 방법을 새로 제안한다. TLM법은 뉴튼-랍슨법과 달리 각 반복 계산 때마다 계수행렬식이 변화하지 않고 단지 구동항만 변하기 때문에 행렬의 LU를 한 번 저장해 두면 forward와 backward substitution만 시행하면 된다. 따라서 요소의 수가 증가할 경우 TLM법을 사용하면 뉴튼-랍슨법에 비해 매우 큰 계산 이득을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 TLM법을 히스테리시스에 적용하는 방법을 기술하고 간단한 모델에 이 방법을 적용하여 뉴튼-랍슨법과의 비교를 통해 TLM법의 효용성을 보인다.
NGUYEN, Phuoc Tai;DINH, Van Thuy;NGUYEN, Thuan Quy;TRAN THI, Kim Hoang
대순사상과 동아시아종교
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제2권1호
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pp.111-132
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2022
In the 1920s, a new religion emerged in Tay Ninh Province, Southern Vietnam, under the name Caodaism; also known as the Third Universal Salvation of the Great Dao. It is the result of the typical combination of three main religions (Buddhism, Daoism, and Confucianism). Different ethnic groups populated Tay Ninh, such as Chinese, Khmer, Cham, and Kinh. Additionally, the core principle of Caodaism is known as The Three Religions Returned to the Origin, and it is also expanded as The Five Branches Reunited. The Five Branches are humankind's five ways of self-cultivation: the Way of Humans, the Way of Deities, the Way of Saints, the Way of Immortals, and the Way of Buddhas. Although Caodaism was only founded in 1920, this religion is well known domestically and internationally. This is because Caodaism has a distinctive identity; it is a new religion that advocates a syncretistic combination of essential religious teachings that follow the harmonization and reconciliation between the East and West as well as between the past and present. Moreover, the Tay Ninh Holy See is the most important, first, and largest Cao Dai temple in Vietnam. The temple is located in Tay Ninh Province in southwestern Vietnam. This article aims to introduce the Tay Ninh Holy See as the birthplace of Caodaism and as the largest Cao Dai religious palace, not only in Vietnam but also in other countries that practice Caodaism. A brief overview of Tay Ninh Holy See's origin, history, and planning will be provided. Most importantly, the style of the architecture at the Tay Ninh Holy See will be comprehensively analyzed to shed more light on the meaning of each section and the details of this temple structure.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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