KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.12
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pp.4024-4041
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2022
Robust reversible watermarking has attracted widespread attention in the field of information hiding in recent years. It should not only have robustness against attacks in transmission but also meet the reversibility of distortion-free transmission. According to our best knowledge, the most recent robust reversible watermarking methods adopt a single image as the carrier, which might lead to low efficiency in terms of carrier utilization. To address the issue, a novel dual-image robust reversible watermarking framework is proposed in this paper to effectively utilize the correlation between both carriers (namely dual images) and thus improve the efficiency of carrier utilization. In the dual-image robust reversible watermarking framework, a two-layer robust watermarking mechanism is designed to further improve the algorithm performances, i.e., embedding capacity and robustness. In addition, an optimization model is built to determine the parameters. Finally, the proposed framework is applied in different domains (namely domain-independent), i.e., Slantlet Transform and Singular Value Decomposition domain, and Zernike moments, respectively to demonstrate its effectiveness and generality. Experimental results demonstrate the superiority of the proposed dual-image robust reversible watermarking framework.
In many domains, lack of data inhibits adoption of advanced machine learning models. Recently, Few-Shot Learning (FSL) has been actively studied to tackle this problem. Utilizing prior knowledge obtained through observations on related domains, FSL achieved significant performance with only a few samples. In this paper, we present a survey on FSL in terms of data augmentation, embedding and metric learning, and meta-learning. In addition to interesting researches, we also introduce major benchmark datasets. FSL is widely adopted in various domains, but we focus on image analysis in this paper.
The massive card transaction data generated in the tourism industry has become an important resource that implies tourist consumption behaviors and patterns. Based on the transaction data, developing a smart service system becomes one of major goals in both tourism businesses and knowledge management system developer communities. However, the lack of rating scores, which is the basis of traditional recommendation techniques, makes it hard for system designers to evaluate a learning process. In addition, other auxiliary factors such as temporal, spatial, and demographic information are needed to increase the performance of a recommendation system; but, gathering those are not easy in the card transaction context. In this paper, we introduce CTDDTR, a novel approach using card transaction data to recommend tourism services. It consists of two main components: i) Temporal preference Embedding (TE) represents tourist groups and services into vectors through Doc2Vec. And ii) Deep tourism Recommendation (DR) integrates the vectors and the auxiliary factors from a tourism RDF (resource description framework) through MLP (multi-layer perceptron) to provide services to tourist groups. In addition, we adopt RFM analysis from the field of knowledge management to generate explicit feedback (i.e., rating scores) used in the DR part. To evaluate CTDDTR, the card transactions data that happened over eight years on Jeju island is used. Experimental results demonstrate that the proposed method is more positive in effectiveness and efficacies.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.10
no.4
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pp.151-164
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2009
Strategic alliances developed as formalized inter-organizational relationships are core vehicles to share information, resources and knowledge. The structural characteristics of strategic network constructed by strategic alliances have been important agenda in strategic management discipline. This paper has two folds in analysing the strategic network formulated by project level alliances in Korean construction industry. First, we investigate the strategic network using the tools and methods of social network analysis, such as centrality, cohesion, structural equivalence, and power law. Second, the performance of firms within networks are analysed longitudinally with panel data analysis. We have found that the strategic networks in this industry has scale-free characteristics, where the degree distribution fits the power law, and the vertically equivalent structure is clear. We also present that the performance of firms are continuously affected by the degree centrality of firms in this network for the last 10 years.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.12
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pp.4568-4587
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2014
Authentication of videos and images based on the content is becoming an important problem in information security. Unfortunately, previous studies lack the consideration of Kerckhoffs's principle in order to achieve this (i.e., a cryptosystem should be secure even if everything about the system, except the key, is public knowledge). In this paper, a solution to the problem of finding a relationship between a frame's index and its content is proposed based on the creative utilization of a robust manifold feature. The proposed solution is based on a novel semi-fragile watermarking scheme for H.264/AVC video content authentication. At first, the input I-frame is partitioned for feature extraction and watermark embedding. This is followed by the temporal feature extraction using the Isometric Mapping algorithm. The frame index is included in the feature to produce the temporal watermark. In order to improve security, the spatial watermark will be encrypted together with the temporal watermark. Finally, the resultant watermark is embedded into the Discrete Cosine Transform coefficients in the diagonal positions. At the receiver side, after watermark extraction and decryption, temporal tampering is detected through a mismatch between the frame index extracted from the temporal watermark and the observed frame index. Next, the feature is regenerate through temporal feature regeneration, and compared with the extracted feature. It is judged through the comparison whether the extracted temporal watermark is similar to that of the original watermarked video. Additionally, for spatial authentication, the tampered areas are located via the comparison between extracted and regenerated spatial features. Experimental results show that the proposed method is sensitive to intentional malicious attacks and modifications, whereas it is robust to legitimate manipulations, such as certain level of lossy compression, channel noise, Gaussian filtering and brightness adjustment. Through a comparison between the extracted frame index and the current frame index, the temporal tempering is identified. With the proposed scheme, a solution to the Kerckhoffs's principle problem is specified.
Recently, Transition to the epoch of world has put an emphasis on the contents that has been emerging as the value of world economy. Consequently the core of industry is moving from IT industry to culture contents industry. Especially Game Industry among the culture contents industry is estimated that it will be the biggest power of influence in size and social influence. Game Industry is one of the high value-added, knowledge-based industries whose market is increasing faster than any other cultural industries. And game industry includes the technology, culture, cultural science and industry. It effectively symbolizes the character of synthetic entertainment industry in comparison with another industry. Also Game Industry is embedding as the superpower industry that competent to draw the whole development of culture industry because game development is intensifying into One-Source Multi-Use. It is important finding of this paper that it is necessary to ensure the competitive power and understand value and character of contents and to project the policy of human power and technology of Game Industry.
Choi, Ji Min;Jeon, Seok Hee;Lim, Yong Ha;Jung, Min Jae;Kim, Seon Jong
Journal of Korean Medicine Rehabilitation
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v.32
no.1
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pp.37-49
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2022
Objectives The purpose of this study is to present evidence by analyzing the research trends in acupuncture treatment in the last 10 years for thromboangiitis obliterans. Methods Randomized controlled trials about acupuncture on thromboangiitis obliterans were searched China National Knowledge Infrastructure (CNKI), PubMed, EMBASE, Cochrane Library, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS), ScienceON, Koreanstudies Information Service System (KISS) and Research Information Sharing Service (RISS) from January 1, 2011 to November 13, 2021. Only randomized controlled trials were selected and we assessed the risk of bias (RoB) according to the revised Cochrane RoB2 criteria. Results A total of 5 randomized controlled trials (RCTs) were selected in this review and all were conducted in China. A total of 326 participants were in 5 RCTs. SP10, ST36, GB34 was the most commonly used treatment point. There were four types of acupuncture used: manual acupuncture, embedding acupuncture, pharmacopuncture, electroacupuncture. The most commonly used indicator for evaluation was the total efficacy rate, and all five studies were significantly higher. Conclusions All selected studies showed the group treated with acupuncture treatments on thromboangiitis obliterans were statistically more effective than the control group. However, the number of studies is too small and the interpretation of the results is limited due to the inclusion of subjective evaluation. So more objective and systematic studies should be conducted continuously.
Labeled graphs are used to represent entities, their relationships, and their structures in real data such as knowledge graphs and protein interactions. With the rapid development of IT and the explosive increase in data, there has been a need for a subgraph matching technology to provide information that the user is interested in. In this paper, we propose an approximate Top-k labeled subgraph matching scheme that considers the semantic similarity of labels and the difference in graph structure. The proposed scheme utilizes a learning model using FastText in order to consider the semantic similarity of a label. In addition, the label similarity graph(LSG) is used for approximate subgraph matching by calculating similarity values between labels in advance. Through the LSG, we can resolve the limitations of the existing schemes that subgraph expansion is possible only if the labels match exactly. It supports structural similarity for a query graph by performing searches up to 2-hop. Based on the similarity value, we provide k subgraph matching results. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme.
In the recent years there has been an increase of service competition in the activity of product selling, especially in the extension of warranty coverage and qualify. The variables in connection with the service competition are not crisp, and required the expertise of the production line. It thus becomes all the more necessary to use subtler tools as decision supports. These problems are typical not only of product companies but also of financial organizations, credit institutions, insurance, which need predictions of credibility for firms or persons in which they have any kind of interest. A suitable approach for minimizing the risk is to use a knowledge-based system. Most often expert systems are not standalone programs, but are embedded into a larger application. The aim of this paper is to discuss an approach for developing an embedded fuzzy expert system with respect to the product selling policy, especially to present the decision system of automobile selling activity around the extension of warranty coverage and quality. We use the MATLAB tools which integrates computation, visualization, and programming in an easy-to-use environment where problems and solutions are expressed in familiar mathematical notation. Also, we present the API functions embedding into the existing application.
Objectives The aim of this study was to analyze the trends of researches on oriental medicine treatments for supraspinatus tendinopathy. Methods We used five databases for searching researches; Korean studies Information Service System, Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System, Research Information Sharing Service, PubMed, and China National Knowledge Infrastructure. Only randomized controlled trials suitable for the subject were selected. The methodological quality of included randomized controlled trials (RCTs) was assessed by the Cochrane risk of bias tool. Results Twenty randomized controlled trials were analyzed. There were 9 types of treatment interventions; acupuncture, acupotomy, pharmacopuncture, electroacupuncture, fire needling, warming needle, catgut-embedding therapy, herbal medicine, cupping. The most frequently used treatment intervention was acupuncture and acupotomy. There were 9 outcome measurements including visual analog scale (VAS), Constant-Murley Score (CMS), and range of motion. The most used measurement was VAS. As a result of meta-analysis, acupuncture was more effective than control group in VAS. Additionally, acupotomy was clinically significant compared to control groups in VAS and CMS. Conclusions In this review, we analyzed researches on effectiveness of oriental medicine for supraspinatus tendinopathy. A provisional conclusion can be produced that acupuncture and acupotomy showed beneficial effect to supraspinatus tendinopathy. Although there were some RCT studies, many of them had a high risk of bias, so it is hard to conclude that our study can include overall clinical status. Further well-designed trials are needed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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