Purpose: This study aimed to examine whether key audit matters (KAMs) readability influences investor reaction. Research design, data, and methodology: The signaling theory was applied to explain the behavior of investors when they receive useful information for their decisions. Data were collected from 1,866 firm-year observations from Thai listed companies in both the Stock Exchange of Thailand (SET) and the Market for Alternative Investment (MAI) for the fiscal years of 2016-2019. The study was based on secondary data, which were collected from the SET Market Analysis and Reporting Tool (SETSMART) database and the Stock Exchange of Thailand's website (www.set.or.th). A statistical regression method was used with panel data analysis to evaluate possible associations between KAMs readability and investor reaction. The study relied on popular readability measures (Fog Index). Moreover, investor reaction was measured by absolute cumulative abnormal return and abnormal trading volume. Results: It was found that the KAMs readability has positive significance on both absolute cumulative abnormal return and abnormal trading volume. Conclusion: This study showed a significant contribution to the implication of KAMs in an emerging economy. The results reveal that more readable KAMs disclosure distributed new insights and useful information to investors and led to reducing the information gap between auditors and investors.
Lubricant-impregnated nanoporous surfaces (LIS), which is created by impregnating water-immiscible oil into nanoporous surface structure, have been explored considering wide range of application fields. Due to the lubricant impregnated in nanoporous structure, the surface shows extreme de-wetting with a high mobility of water droplets, so that various functionalities can be realized. The lubricant layer inhibits the contact of corrosive media to porous structure as well as metal substrate, thus the surface improves the corrosion resistance. The water on the surface freeze without any contact to solid porous structure, showing a low ice adhesion for de-icing an anti-icing. The extremely high mobility of water droplets on lubricant-impregnated porous surfaces also contributes the enhancement of condensation heat transfer as well as water harvesting from fog and moisture. Moreover, the bacteria adhesion on metal surface forming biofilms causing serious hygiene issues can be inhibited on the lubricantimpregnated surfaces. Despite of such superior functionalities, the lubricant-impregnated porous surface has a limitation of lubricant depletion by external flow of fluids. Therefore, extensive efforts to improve the durability of lubricant-impregnated surface are required for practical applications.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.5
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pp.163-171
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2023
The intelligent transportation system has made a huge leap in the level of human services, which has had a positive impact on the quality of life of users. On the other hand, these services are becoming a new source of risk due to the use of data collected from vehicles, on which intelligent systems rely to create automatic contextual adaptation. Most of the popular privacy protection methods, such as Dummy and obfuscation, cannot be used with many services because of their impact on the accuracy of the service provided itself, they depend on changing the number of vehicles or their physical locations. This research presents a new approach based on the shuffling Nicknames of vehicles. It fully maintains the quality of the service and prevents tracking users permanently, penetrating their privacy, revealing their whereabouts, or discovering additional details about the nature of their behavior and movements. Our approach is based on creating a central Nicknames Pool in the cloud as well as distributed subpools in fog nodes to avoid intelligent delays and overloading of the central architecture. Finally, we will prove by simulation and discussion by examples the superiority of the proposed approach and its ability to adapt to new services and provide an effective level of protection. In the comparison, we will rely on the wellknown privacy criteria: Entropy, Ubiquity, and Performance.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.22
no.6
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pp.13-20
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2022
Road conditions and weather conditions are very important factors in the case of traffic accident fatalities in fog and ice sections that occur on roads in winter. In this paper, a simulation was performed to estimate the traffic accident risk rate assuming traffic accident prediction data. In addition, in this paper, in order to reduce traffic accidents and prevent traffic accidents, factor analysis and traffic accident fatality rates were predicted using the WEKA data mining technique and TENSOR FLOW open source data on traffic accident fatalities provided by the Korea Transportation Corporation.
KIM, SEUNGNAM;CHOI, MYUNGJIN;KIM, SUN-JEONG;KIM, CHANG-HUN
Journal of the Korea Computer Graphics Society
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v.28
no.4
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pp.23-30
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2022
In this paper, we propose an algorithm that can accurately segment a fire even when it is surrounded by smoke of a similar color. Existing fire area segmentation algorithms have a problem in that they cannot separate fire and smoke from fire images. In this paper, the fire was successfully separated from the smoke by applying the color compensation method and the fog removal method as a preprocessing process before applying the fire area segmentation algorithm. In fact, it was confirmed that it segments fire more effectively than the existing methods in the image of the fire scene covered with smoke. In addition, we propose a method that can use the proposed fire segmentation algorithm for efficient fire detection in factories and homes.
The paper aims to prove symmetries of the left and right edges of a morphological unit through the analysis of English blends. Blends are the words derived from two existing words by snipping the middle parts out and putting the rest together, such as smog (
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.11
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pp.3030-3049
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2023
With the development and wide application of hybrid network computing modes like cloud computing, edge computing and fog computing, the customer service requests and the collaborative optimization of various computing resources face huge challenges. Considering the characteristics of network environment resources, the optimized deployment of service resources is a feasible solution. So, in this paper, the optimal goals for deploying service resources are customer experience and service cost. The focus is on the system impact of deploying services on load, fault tolerance, service cost, and quality of service (QoS). Therefore, the alternate node filtering algorithm (ANF) and the adjustment factor of cost matrix are proposed in this paper to enhance the system service performance without changing the minimum total service cost, and corresponding theoretical proof has been provided. In addition, for improving the fault tolerance of system, the alternate node preference factor and algorithm (ANP) are presented, which can effectively reduce the probability of data copy loss, based on which an improved cost-efficient replica deployment strategy named ICERD is given. Finally, by simulating the random occurrence of cloud node failures in the experiments and comparing the ICERD strategy with representative strategies, it has been validated that the ICERD strategy proposed in this paper not only effectively reduces customer access latency, meets customers' QoS requests, and improves system service quality, but also maintains the load balancing of the entire system, reduces service cost, enhances system fault tolerance, which further confirm the effectiveness and reliability of the ICERD strategy.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.18
no.3
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pp.755-778
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2024
In recent years, the number of devices being connected to the internet has grown enormously, as has the intrusive behavior in the network. Thus, it is important for intrusion detection systems to report all intrusive behavior. Using deep learning and machine learning algorithms, intrusion detection systems are able to perform well in identifying attacks. However, the concern with these deep learning algorithms is their inability to identify a suitable network based on traffic volume, which requires manual changing of hyperparameters, which consumes a lot of time and effort. So, to address this, this paper offers a solution using the extended compact genetic algorithm for the automatic tuning of the hyperparameters. The novelty in this work comes in the form of modeling the problem of identifying attacks as a multi-objective optimization problem and the usage of linkage learning for solving the optimization problem. The solution is obtained using the feature map-based Convolutional Neural Network that gets encoded into genes, and using the extended compact genetic algorithm the model is optimized for the detection accuracy and latency. The CIC-IDS-2017 and 2018 datasets are used to verify the hypothesis, and the most recent analysis yielded a substantial F1 score of 99.23%. Response time, CPU, and memory consumption evaluations are done to demonstrate the suitability of this model in a fog environment.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2008.05a
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pp.411-414
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2008
The study is about simulation of optical circuit for oneself performance evaluation of Fiber Optic Gyro(FOG) closed-loop controller board. The Fiber Optic Interferometer Simulator is used a digital signal processing for cosine response specificity output of fiber optic coil about input rate. Response specificity of the fiber optic coil is $Vo(t)=K3[1+\cos\{K1(Vm(t)-Vm(t-{\tau}))+K2\}]$. Also the Fiber Optic Interferometer Simulator is able to confirm a output value with K1, K2 and K3 input. The fiber Optic Interferometer Simulator is able to oneself performance evaluation without fiber optical circuit. Because, it is the very same cosine response specificity of real fiber optic coil about input rate.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.72-77
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2014
There are two main technologies to implement cloud effect in flight simulator, cloud modeling using particle system and texture mapping. In former case, this approach may cause a low frame rate while unrealistic cloud effect is observed in latter case. To Solve this problem, in this paper, we propose how to apply fog effect into camera to display more realistic cloud effect with high frame rate. The proposed method is tested with massive terrain database environment through implemented software by using OpenSceneGraph. As a result, compared to texture mapping method, the degree of difference on frame rate is 1 or 2Hz while the cloud effect is significantly improved as realistic as particle system.
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