Purpose The main purpose of this study is to improve fake news detection performance by using video information to overcome the limitations of extant text- and image-oriented studies that do not reflect the latest news consumption trend. Design/methodology/approach This study collected video clips and related information including news scripts, speakers' facial expression, and video metadata from YouTube to develop fake news detection model. Based on the collected data, seven combinations of related information (i.e. scripts, video metadata, facial expression, scripts and video metadata, scripts and facial expression, and scripts, video metadata, and facial expression) were used as an input for taining and evaluation. The input data was analyzed using six models such as support vector machine and deep neural network. The area under the curve(AUC) was used to evaluate the performance of classification model. Findings The results showed that the ACU and accuracy values of three features combination (scripts, video metadata, and facial expression) were the highest in logistic regression, naïve bayes, and deep neural network models. This result implied that the fake news detection could be improved by using video information(video metadata and facial expression). Sample size of this study was relatively small. The generalizablity of the results would be enhanced with a larger sample size.
Park, Jeong-Sook;Oh, Yun-Jung;Jang, Hee-Jung;Choi, Young-Hee;Park, Eun-A
Research in Community and Public Health Nursing
/
v.13
no.2
/
pp.363-375
/
2002
Objectives: The aim of this study was to analyze the trend of research on cancer prevention and early detection in Korea, in order to suggest a future direction of research on cancer prevention and early detection for Koreans. Methods: A total of 97 studies published from 1980 to 2001 were analyzed according to the year of publication, research design, journal type, cancer type, major study concepts, and findings. Results: 1) The number of studies related to cancer prevention and early detection had increased rapidly since the year 1995. 2) The most frequently used research design in the studies was the descriptive study design (55.7%). 3) There were 10 master's theses on cancer prevention and early detection, and 10 studies published in the Korean Epidemiology Journal. 4) When classified by the published field, 47 studies (48.5%) were published in nursing journals, 46 studies (47.4%) were published in medical journals, and 4 studies (4.1%) were published in public health journals. 5) The major topics of the studies were cancer prevention (51.5%), early detection (44.4%), and cancer prevention and early detection (4.1%). 6) Breast cancer was the most largely addressed issue in the studies (N=25; 25.7%), followed by lung cancer (N=23; 23.7%), hepatoma (N=17; 17.5%), gastric cancer (N=16; 16.5%), other general type of cancer (N=6; 6.2%), colorectal cancer (N=5; 5.2%) and cervical cancer (N=5; 5.2%). Conclusion: It is suggested that there should be more studies on cancer prevention and early detection in the future, and, particularly, experimental studies to exam the effects of intervention on cancer prevention and early detection are considered necessary.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
/
v.25
no.8
/
pp.1117-1123
/
2021
Object recognition is to identify the location and class of a specific object by analyzing the given image when a specific image is input. One of the fields in which object recognition technology is actively applied in recent years is autonomous vehicles, and this paper describes the trend of image-based object recognition artificial intelligence technology in autonomous vehicles. The image-based object detection algorithm has recently been narrowed down to two methods (a single-step detection method and a two-step detection method), and we will analyze and organize them around this. The advantages and disadvantages of the two detection methods are analyzed and presented, and the YOLO/SSD algorithm belonging to the single-step detection method and the R-CNN/Faster R-CNN algorithm belonging to the two-step detection method are analyzed and described. This will allow the algorithms suitable for each object recognition application required for autonomous driving to be selectively selected and R&D.
The growth of incidents on the Internet has reflected growth of the internet itself and growth of the computing Power. while in Previous years, external attacks tended to originate from those interested trend in exploring the Internet for its own sake and testing their skills, there is an increasing trend towards intrusions motivated by financial, Political, and military objectives. so, attacks on the nation's computer infrastructures are becoming an increasingly serious problem. Even though the problem is ubiquitious, government agencies are particularly appealing targets and they tend to be more willing to reveal such events than commercial organizations. The threat of damage made necessity of security's recognition, as a result, many researches have been carried out into security of system actively. Intrusion Detection technology is detection of intrusion using audit data differently from using traditional simple filtering and informs manager of it. It has security manager of system deal with the intrusion more quickly. but, cause current environment of Internet manager can't doing response Intrusion alert immediately That's why IPS needed. IPS can response automatically the intrusion alert. so, manager is more comfortable and can response quickly.
Lee Jung-Hoon;Lee Hyun-Sook;Lee Young-Hee;Yoon Young-Ro
Journal of Biomedical Engineering Research
/
v.27
no.3
/
pp.131-141
/
2006
A visual decision by clinical experts like physical therapists is a best way to detect onset and offset time of muscle activation. The current computer-based algorithms are being researched toward similar results of clinical experts. The new algorithm in this paper has an ability to extract a trend from noisy input data. Kalman smoother is used to recognize the trend to be revealed from disorderly signals. Histogram of smoothed signals by Kalman smoother has a clear boundary to separate muscle contractions from relaxations. To verify that the Kalman smoother algorithm is reliable way to detect onset and offset time of muscle contractions, the algorithm of Robert P. Di Fabio (published in 1987) is compared with Kalman smoother. For 31 templates of subjects, an average and a standard deviation are compared. The average of errors between Di Fabio's algorithm and experts is 109 milliseconds in onset detection and 142 milliseconds in offset detection. But the average between Kalman smoother and experts is 90 and 137 milliseconds in each case. Moreover, the standard deviations of errors are 133 (onset) and 210 (offset) milliseconds in Di Fabio's one, but 48 (onset) and 55 (offset) milliseconds in Kalman smoother. As a result, the Kalman smoother is much closer to determinations of clinical experts and more reliable than Di Fabio's one.
According to the World Health Organization (WHO), 1.37 million people died of lung cancer all around the world in 2008, occupying the first place in all cancer-related deaths. However, this number might be decreased if patients were detected earlier and treated appropriately. Unfortunately, traditional imaging techniques are not sufficiently satisfactory for early detection of lung cancer because of limitations. As one alternative, breath volatile organic compounds (VOCs) may reflect the biochemical status of the body and provide clues to some diseases including lung cancer at early stage. Early detection of lung cancer based on breath analysis is becoming more and more valued because it is non-invasive, sensitive, inexpensive and simple. In this review article, we analyze the limitations of traditional imaging techniques in the early detection of lung cancer, illustrate possible mechanisms of the production of VOCs in cancerous cells, present evidence that supports the detection of such disease using breath analysis, and summarize the advances in the study of E-noses based on gas sensitive sensors. In conclusion, the analysis of breath VOCs is a better choice for the early detection of lung cancer compared to imaging techniques. We recommend a more comprehensive technique that integrates the analysis of VOCs and non-VOCs in breath. In addition, VOCs in urine may also be a trend in research on the early detection of lung cancer.
It is well known that the PD (Partial Discharge) signals are generated if insulators have some defects such as voids in electrical facility and various PD detection methods are developed for preventing electrical troubles. So, an interest for the PD signals is higher and higher according to the high concern for the defects detection method of the aging electrical facility. When the equipment to detect PD signals installed at site and it works, a lot of noises flow in the equipment from surrounding situation and it will be mixed with original PD waveform. So we can not get the desired PD waveform. Therefore, there are many trial to reject or suppress the noise from the PD signals from long times ago. The greater of them used the hardware such as bridge circuits and frequency filters to suppress the noise. This paper proposed a novel noise rejection method in acquired data from PD detection equipment. The noise has the irregular phase and higher signal level than real PD, and noise decision is performed after inspection of pulse distribution in ${\Phi}$-q-n graph of acquired data from PD detection equipments. By experimental results on high voltage electric equipments, it is shown that proposed method has good performance. It is expected that this noise rejection technology is useful in numeric calculation and trend management of PD level.
Journal of Korean Society of Occupational and Environmental Hygiene
/
v.28
no.1
/
pp.100-107
/
2018
Objectives: This study examines exposure to hazardous substances in the working environment caused by exposure to toxic substances produced in the aluminum die casting process in the automobile manufacturing industry. Materials and Methods: The exposure concentration levels, detection rates and time-trend of 15 hazardous factors in the aluminum die casting process over 10 years(from 2006 to 2016) were used as a database. Results: The study found that hazardous factors in the aluminum die casting process were mostly metals. The rate for detected samples was 70.6%(405 samples), and that for not detected samples was 29.4%. The noise for an eight-hour work shift showed a 49.7% exceedance rate for TLV-TWA. Average noise exposure was 89.0 dB. The maximum exposure level was 105.1 dB. Conclusion: The high numbers of no-detection rates for hazardous substance exposure shows that there is no need to do a work environment measurement. Therefore, alternatives are necessary for improving the efficiency and reliability of the work environment measurement. Moreover, to prevent noise damage, reducing noise sources from automation, shielding, or sound absorbents are necessary.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
/
v.6
no.4
/
pp.39-52
/
1996
Networking revolution provides users with data and resources sharing, distributed processing, and computer communication in cyberspace. However, users may use computers as a way of unauthorized access, system destruction, and leakage of the stored data. In recent trend, incresing of hacking instances which are from domestic as well as abroad reaches to the level of seriousness. It, therefore, is required to develop a secure system for the National Depense computing resources and deploy in practice in the working field as soon as possible. In this paper, we focuss on finding the security requirements of a network and designing Intrusion Detection System using statical intrusion detection and rule-based intrusion detection analysis through accumulating audit data.
The conventional methods of network intrusion detection system (NIDS) cannot measure the trend of intrusiondetection targets effectively, which lead to low detection accuracy. In this study, a NIDS method which based on a deep neural network in a big-data environment is proposed. Firstly, the entire framework of the NIDS model is constructed in two stages. Feature reduction and anomaly probability output are used at the core of the two stages. Subsequently, a convolutional neural network, which encompasses a down sampling layer and a characteristic extractor consist of a convolution layer, the correlation of inputs is realized by introducing bidirectional long short-term memory. Finally, after the convolution layer, a pooling layer is added to sample the required features according to different sampling rules, which promotes the overall performance of the NIDS model. The proposed NIDS method and three other methods are compared, and it is broken down under the conditions of the two databases through simulation experiments. The results demonstrate that the proposed model is superior to the other three methods of NIDS in two databases, in terms of precision, accuracy, F1- score, and recall, which are 91.64%, 93.35%, 92.25%, and 91.87%, respectively. The proposed algorithm is significant for improving the accuracy of NIDS.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.