• 대한인간공학회지
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• 제30권4호
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• pp.563-569
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• 2011

Objective: This study focuses on the effects of pre-cues informing the location of upcoming visual stimulus on finger movement response in the context of control-on-display interfaces. Background: Previous research on pre-cues focus on attention allocation and motion studies were limited to indirect control conditions. The design of this study aimed to collect data on the exact landing point for finger-tap responses to a given visual stimulus. Method: Controlled visual stimuli and tasks were presented on a UI evaluation system built using mobile web standards; response accuracy and response time were measured and collected as appropriate. Among the 16 recruited participants, 11 completed the experiment. Results: Providing pre-cue on the location of stimulus affected response time and response accuracy. The response bias, which is a distance from the center of stimulus to the finger-tap location, was larger when the pre-cue was given during a one-handed operation. Conclusion: Given a pre-cue, response time decreases, but with accuracy penalized. Application: In designing touch-screen UI's - more strictly, visual components also acting as controllers - designers would do well to balance human perceptual and cognitive characteristics strategically.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권1호
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• pp.107-118
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• 2024

With the seamless growth of the technology, network usage requirements are expanding day by day. The majority of electronic devices are capable of communication, which strongly requires a secure and reliable network. Network-based intrusion detection systems (NIDS) is a new method for preventing and alerting computers and networks from attacks. Machine Learning is an emerging field that provides a variety of ways to implement effective network intrusion detection systems (NIDS). Bagging and Boosting are two ensemble ML techniques, renowned for better performance in the learning and classification process. In this paper, the study provides a detailed literature review of the past work done and proposed a novel ensemble approach to develop a NIDS system based on the voting method using bagging and boosting ensemble techniques. The test results demonstrate that the ensemble of bagging and boosting through voting exhibits the highest classification accuracy of 99.98% and a minimum false positive rate (FPR) on both datasets. Although the model building time is average which can be a tradeoff by processor speed.

• 인지과학
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• 제26권3호
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• pp.357-375
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• 2015

일상생활에서의 시각탐색의 대상이 되는 표적 사물의 출현 가능성 즉 출현 확률은 매우 낮은 경우부터 높은 경우까지 다양하다. 그럼에도 불구하고, 실험실 상황의 시각 탐색 연구에서 표적의 출현 확률은 대개 50%의 확률로 고정되는 경우가 대부분이다. 본 연구에서는 서로 다른 표적 출현확률의 영향 하에 시각탐색 과정에서의 정보처리 특성을 조사하였다. 지각적으로 단순한 도형자극으로 구성된 시각탐색과제가 실시되었으며, 탐색 표적이 제시되는 빈도를 저빈도(20%)와 중립빈도(50%), 또는 고빈도(80%)로 달리함으로써 표적 출현확률이 탐색 정보처리 책략에 미치는 영향을 탐색 정확도, 신호탐지 측정치 그리고 반응시간 차원에서 조사하였다. 실험 결과, 표적이 드물게 출현할수록 실수율이 증가하고 헛경보율이 감소했으며 반대로 고빈도 표적탐색에서는 역전된 패턴이 관찰되었다. 신호탐지 분석 결과, 이러한 결과는 민감도가 아닌 탐색 반응기준의 이동에 의한 것으로 확인되었다. 또한 반응시간 차원에서, 표적 있음 시행에서의 적중 반응은 출현확률과 관계없이 일정했던 반면 표적 없음 시행에 대한 정확한 기각 반응은 출현확률에 비례해 지연된 것이 관찰되었다. 이러한 결과는 표적이 빈번하게 출현할수록 표적 없음 상황에서 탐색을 종료하기 위한 탐색 역치 기준이 보수적이었음을 의미한다. 본 연구의 결과는 표적 출현확률 효과가 단순히 반응편향에 따른 속도-정확도 교환이 아닌 의사결정 기준의 변화에 기초한 상이한 탐색 정보처리 과정의 산물임을 시사한다.