Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.22
no.12
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pp.63-68
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2017
In this paper, we propose a bounding box prediction algorithm using multiple probability maps to improve object detection result of object detector. Although the performance of object detectors has been significantly improved, it is still not perfect due to technical problems and lack of learning data. Therefore, we use the result correction method to obtain more accurate object detection results. In the proposed algorithm, the preprocessed bounding box created as a result of object detection by the object detector is clustered in various form, and a conditional probability is given to each cluster to make multiple probability map. Finally, multiple probability map create new bounding box of object using morphological elements. Experiment results show that the newly predicted bounding box reduces the error in ground truth more than 45% on average compared to the previous bounding box.
This study analyzes the system of Loot Box in Overwatch, FPS genre game produced by an American company Blizzard. Currently, one of the most controversial issues in the recent industry is "Probability-Type Item" that game users purchase high-end game items as a form of lottery. As this study examines a foreign case of Loot Box that is similar to Probability-Type Item, it would show how it is constructed and does legal approaches. Throughout this, it not only analyzes pros and cons of the Loot Box system, but also provides thought-provoking messages for the issue of the Probability-Type Item.
Faheem, Zaid Bin;Ali, Asim;Khan, Muhamad Asif;Ul-Haq, Muhammad Ehatisham;Ahmad, Waqar
ETRI Journal
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v.42
no.4
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pp.619-632
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2020
Highly dispersive S-boxes are desirable in cryptosystems as nonlinear confusion sublayers for resisting modern attacks. For a near optimal cryptosystem resistant to modern cryptanalysis, a highly nonlinear and low differential probability (DP) value is required. We propose a method based on a piecewise linear chaotic map (PWLCM) with optimization conditions. Thus, the linear propagation of information in a cryptosystem appearing as a high DP during differential cryptanalysis of an S-box is minimized. While mapping from the chaotic trajectory to integer domain, a randomness test is performed that justifies the nonlinear behavior of the highly dispersive and nonlinear chaotic S-box. The proposed scheme is vetted using well-established cryptographic performance criteria. The proposed S-box meets the cryptographic performance criteria and further minimizes the differential propagation justified by the low DP value. The suitability of the proposed S-box is also tested using an image encryption algorithm. Results show that the proposed S-box as a confusion component entails a high level of security and improves resistance against all known attacks.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.7
no.3
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pp.65-78
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1997
Due to the cryptographic functional structure including the S-box, DES is not robust against differential cryptoanalysis (DC). Therefore, to increase the security against DC, we have to redesign the S-box or modify DES algorithm to decrease the probability for the N-1 round characteristics. However, it has been shown that a new design for the S-box is not secure enough. Rather, if will be more reliable to devise a modified cryptographic algorithm. In this paper, we propose a modified DES algorithm to decrease the probability of N-1 round characteristics to be robust against DC. According to our comparative study, the proposed algorithm is shown to be more robust against the DC than DES.
Temperature may have more significant influences on structural responses than operational loads or structural damage. Therefore, a comprehensive understanding of temperature distributions has great significance for proper design and maintenance of bridges. In this study, the temperature distribution of the steel box girder is systematically investigated based on the structural health monitoring system (SHMS) of the Sutong Cable-stayed Bridge. Specifically, the characteristics of the temperature and temperature difference between different measurement points are studied based on field temperature measurements. Accordingly, the probability density distributions of the temperature and temperature difference are calculated statistically, which are further described by the general formulas. The results indicate that: (1) the temperature and temperature difference exhibit distinct seasonal characteristics and strong periodicity, and the temperature and temperature difference among different measurement points are strongly correlated, respectively; (2) the probability density of the temperature difference distribution presents strong non-Gaussian characteristics; (3) the probability density function of temperature can be described by the weighted sum of four Normal distributions. Meanwhile, the temperature difference can be described by the weighted sum of Weibull distribution and Normal distribution.
For introducing the groundwater quality assessment using background concentration of groundwater, several methods had been studied to estimate the background concentration of groundwater and to suggest the background concentration of study area. Some methods such as Box whisker plot, Percentile and Cumulative probability distribution had been adopted to estimate background concentration, and it was evaluated that the Cumulative probability distribution method presents more reasonable background concentration because it can consider the data distribution. So we estimated the background concentration of study area using cumulative probability distribution method. We suggested the background concentration for each hydrogeology respectively in case hydrogeological water quality similarity is very low.
Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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v.32
no.E
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pp.20-32
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1990
Abstract This study was conducted to pursue the normalization of frequency distribution by making an approach to the coefficient of skewness to nearly zero through the Box-Cox transformation, to get probable flood flows can be calculated by means of the transformation equation which has been derivated by Box-Cox transformation in the annual maximum series of the applied watersheds. It has been concluded that Box-Cox transfromation is proved to be more efficient than logarithmic, square root and SMEMAX transformation which is based on the trigonometric solution of a right triangle whose three verteces repesent the smallest, median and largest observed values of a population in making the coefficient of skewness nearer to zero. Consequently it is shown that probable flood flows according to the return period based on Box-Cox transformation are closer to the observed data as compared to other methods including SMEMAX transformation and fitted probability distributions such as the three parameter lognormal and the type I extremal distribution for the applied watersheds.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.9
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pp.437-444
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2017
Although many studies tried to predict movie revenues in the last decade, the main focus is still to learn an efficient forecast model to fit the box-office revenues. However, the previous works lack the analysis about why the prediction errors occur, and no method is proposed to reduce the errors. In this paper, we consider the prediction error comes from the competition between the movies that are released in the same period. Our purpose is to analyze the competition value for a movie and to predict how much it will be affected by other competitors so as to improve the performance of movie box-office prediction. In order to predict the competition value, firstly, we classify its sign (positive/negative) and compute the probability of positive sign and the probability of negative sign. Secondly, we forecast the competition value by regression under the condition that its sign is positive and negative respectively. And finally, we calculate the expectation of competition value based on the probabilities and values. With the predicted competition, we can adjust the primal predicted box-office. Our experimental results show that predictive competition can help improve the performance of the forecast.
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