IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.18
no.3
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pp.89-100
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2023
Recently, on-device artificial intelligence (AI) solutions using mobile devices and embedded edge devices have emerged in various fields, such as computer vision, to address network traffic burdens, low-energy operations, and security problems. Although vision transformer deep learning models have outperformed conventional convolutional neural network (CNN) models in computer vision, they require more computations and parameters than CNN models. Thus, they are not directly applicable to embedded edge devices with limited hardware resources. Many researchers have proposed various model compression methods or lightweight architectures for vision transformers; however, there are only a few studies evaluating the effects of model compression techniques of vision transformers on performance. Regarding this problem, this paper presents a performance evaluation of vision transformers on embedded platforms. We investigated the behaviors of three vision transformers: DeiT, LeViT, and MobileViT. Each model performance was evaluated by accuracy and inference time on edge devices using the ImageNet dataset. We assessed the effects of the quantization method applied to the models on latency enhancement and accuracy degradation by profiling the proportion of response time occupied by major operations. In addition, we evaluated the performance of each model on GPU and EdgeTPU-based edge devices. In our experimental results, LeViT showed the best performance in CPU-based edge devices, and DeiT-small showed the highest performance improvement in GPU-based edge devices. In addition, only MobileViT models showed performance improvement on EdgeTPU. Summarizing the analysis results through profiling, the degree of performance improvement of each vision transformer model was highly dependent on the proportion of parts that could be optimized in the target edge device. In summary, to apply vision transformers to on-device AI solutions, either proper operation composition and optimizations specific to target edge devices must be considered.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.6
no.10
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pp.2692-2707
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2012
A separable identity-based ring signature scheme has been constructed as a fundamental cryptographic primitive for protecting user privacy. Using the separability property, ring members can be selected from arbitrary domains, thereby, giving a signer a wide range of ways to control privacy. In this paper we propose a generic method to construct efficient identity-based ring signature schemes with various levels of separability. We first describe a method to efficiently construct an identity-based ring signature scheme for a single domain, in which a signer can select ring identities by choosing from identities defined only for the domain. Next, we present a generic method for linking ring signatures constructed for a single domain. Using this method, an identity-based ring signature scheme with a compact structure, supporting multiple arbitrary domains can be designed. We show that our method outperforms the best known schemes in terms of signature size and computational costs, and that the security model based on the separability of identity-based ring signatures, presented in this paper, is highly refined and effective by demonstrating the security of all of the proposed schemes, using a model with random oracles.
This paper explored the public issue on housework analyzed the policy and the law associated housework and developed the theorical model for its political program. This idea is dependent that the policy has priority over change of the social ideology. That policy contains a campaign and a education to be aimed to share of housework in order to make responsibility of men as well as women on family and work. Also it contains economic value estimates to quantify and value the non-wage work(childcaring homemaking etc.) in order to confirm its productive activity. It would assume the lawful form as like a social security or a pension. For example the Family Rights Law Tax Law and Social Security Act have to be reflected on the value of housework and to be secured the social status of provider. After all this work was useful to improve a wage and a social status of all women. As consistent policy and operation associated housework are poor in Korea it is difficult to develop theoric l model on this theme. On the range a political proposal on housework would be bound by family policy(evaluation of housework) and women's labor policy(housework support). So the policy intend to secure a family life to improve welfare of women and to equilibrate the family and the work.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.22
no.6
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pp.400-407
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2022
Innovations significantly affect the efficiency of the socioeconomic systems of the regions, acting as a system-forming element of their development. Modern models of economic development also consider innovation activity, intellectual potential, knowledge as the basic factors for stimulating the economic growth of the region. The purpose of the study is to develop methodological foundations for evaluating the effectiveness of a regional innovation system based on a multidimensional analysis of its effects. To further study the effectiveness of RIS, we have used one of the methods of multidimensional statistical analysis - canonical analysis. The next approach allows adding another important requirement to the methodological provision of evaluation of the level of innovation development of industries and regions, namely - the time factor, the formalization of which is realized in autoregressive dynamic economic and mathematical models and can be used in our research. Multidimensional Statistical Analysis for RIS effectiveness estimation was used to model RIS by typological regression. Based on it, multiple regression models were built in groups of regions with low and relatively high innovation potential. To solve the methodological problem of RIS research, we can also use the approach to the system as a "box" with inputs and outputs.
Maqsood Ali Solangi;Ghulam Ali Mallah;Shagufta Naz;Jamil Ahmed Chandio;Muhammad Bux Soomro
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.9
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pp.95-99
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2023
Recently Machine Learning has been considered as one of the active research areas of Computer Science. The various Artificial Intelligence techniques are used to solve the classification problems of environmental sciences, biological sciences, and medical sciences etc. Due to the heterogynous and malfunctioning weather sensors a considerable amount of noisy data with missing is generated, which is alarming situation for weather prediction stockholders. Filling of these missing values with proper method is really one of the significant problems. The data must be cleaned before applying prediction model to collect more precise & accurate results. In order to solve all above stated problems, this research proposes a novel weather forecasting system which consists upon two steps. The first step will prepare data by reducing the noise; whereas a decision model is constructed at second step using regression algorithm. The Confusion Matrix will be used to evaluation the proposed classifier.
Kim, Hyo-Jin;Park, Sang-il;Bae, Gi-Hoon;Lee, Sang-Ho
Journal of Korean Society of societal Security
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v.3
no.1
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pp.33-42
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2010
This study predicts the stress history for truss bridge with local damages by using global-local model combination method. For this end, the global structure is modeled by 3D frame elements and the selected local details are modeled by shell elements. Then superposition principle enable the global-local model to be combined interactively. Because the frame model cannot consider the rigidity of gusset plate and the interation of structural members due to the complexity of stress distribution in truss connection. The section modification factors are proposed to calibrate the stiffness of global frame element. The global-local model combination is verified by comparing the numerical results with experimental data obtained from the proof loading test to the operating truss bridge. Furthermore, stress histrories of the truss bridge are generated in the consideration of the rigidity of truss connection with local damage by using the combination method.
Eman Alasmari;Mohamed Hamdy;Khaled H. Alyoubi;Fahd Saleh Alotaibi
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.2
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pp.113-123
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2024
Stock market news sentiment analysis (SA) aims to identify the attitudes of the news of the stock on the official platforms toward companies' stocks. It supports making the right decision in investing or analysts' evaluation. However, the research on Arabic SA is limited compared to that on English SA due to the complexity and limited corpora of the Arabic language. This paper develops a model of sentiment classification to predict the polarity of Arabic stock news in microblogs. Also, it aims to extract the reasons which lead to polarity categorization as the main economic causes or aspects based on semantic unity. Therefore, this paper presents an Arabic SA approach based on the logistic regression model and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. The proposed model is used to classify articles as positive, negative, or neutral. It was trained on the basis of data collected from an official Saudi stock market article platform that was later preprocessed and labeled. Moreover, the economic reasons for the articles based on semantic unit, divided into seven economic aspects to highlight the polarity of the articles, were investigated. The supervised BERT model obtained 88% article classification accuracy based on SA, and the unsupervised mean Word2Vec encoder obtained 80% economic-aspect clustering accuracy. Predicting polarity classification on the Arabic stock market news and their economic reasons would provide valuable benefits to the stock SA field.
It is more desirable to execute AV software on server systems rather than on clients for the minimization of damages due to malicious codes. AV software on server system, however, may aggravate the load of server system. In this paper, we propose a new AV software executed on server system without additional loads with a monitor and multi-agent model. The new AV software supports dynamic load balancing that reflects the features of AV engine, and thus it can be executed efficiently on server systems. The results of performance evaluation on the AV software attest to the strong points of the new AV software.
Lee, Taek;Kim, Do-Hoon;Lee, Myong-Rak;In, Hoh Peter
Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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v.16
no.12
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pp.1264-1268
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2010
In this paper, we propose a behavior pattern analysis method for users tasking on hands-on security exercise missions. By analysing and evaluating the observed user behavior data, the proposed method discovers some significant patterns able to contribute mission successes or fails. A Markov chain modeling approach and algorithm is used to automate the whole analysis process. How to apply and understand our proposed method is briefly shown through a case study, "network service configurations for secure web service operation".
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.10
no.4
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pp.95-105
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2000
The Firewall is needed in order to protect communication networks from ill effects of informatization such as information leakage, destruction, forgery and virus. To take an advantage of the firewall, the security manager must understand the effects that it can have on the network. There airs, however, no tools available to evaluate the performance of the firewall. In this paper, we study the effect of the firewall by putting various kinds of traffic into the actual network. Also, using COMNET- III, we model two networks with and without the firewall. And we analyze the effects under the various network envion-ments.
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