KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.9
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pp.3231-3249
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2014
Deniable encryption, introduced in 1997 by Canetti, Dwork, Naor, and Ostrovsky, guarantees that the sender or the receiver of a secret message is able to "fake" the message encrypted in a specific ciphertext in the presence of a coercing adversary, without the adversary detecting that he was not given the real message. Sender - side deniable encryption scheme is considered to be one of the classification of deniable encryption technique which defined as resilient against coercing the sender. M. H. Ibrahim presented a sender - side deniable encryption scheme which based on public key and uncertainty of Jacobi Symbol [6]. This scheme has several problems; (1) it can't be able to derive the fake message $M_f$ that belongs to a valid message set, (2) it is not secure against Quadratic Residue Problem (QRP), and (3) the decryption process is very slow because it is based dramatically on square root computation until reach the message as a Quadratic Non Residue (QNR). The first problem is solved by J. Howlader and S. Basu's scheme [7]; they presented a sender side encryption scheme that allows the sender to present a fake message $M_f$ from a valid message set, but it still suffers from the last two mentioned problems. In this paper we present a new sender-side deniable public-key encryption scheme with fast decryption by which the sender is able to lie about the encrypted message to a coercer and hence escape coercion. While the receiver is able to decrypt for the true message, the sender has the ability to open a fake message of his choice to the coercer which, when verified, gives the same ciphertext as the true message. Compared with both Ibrahim's scheme and J. Howlader and S. Basu's scheme, our scheme enjoys nice two features which solved the mentioned problems: (1) It is semantically secure against Quadratic Residue Problem; (2) It is as fast, in the decryption process, as other schemes. Finally, applying the proposed deniable encryption, we originally give a coercion resistant internet voting model without physical assumptions.
In order to train a supervised machine learning algorithm, it is necessary to have non-biased labels and a sufficient amount of training data. However, it is difficult to collect the required non-biased labels and a sufficient amount of training data to develop an automatic English Composition scoring system. In addition, an English writing assessment is carried out using a multi-faceted evaluation of the overall level of the answer. Therefore, it is difficult to choose an appropriate machine learning algorithm for such work. In this paper, we show that it is possible to alleviate these problems through ensemble learning. The results of the experiment indicate that the ensemble technique exhibited an overall performance that was better than that of other algorithms.
The purpose of this research is to clarify the relationship between participation motivation of physical education and welfare service participants and physical health, emotional health and satisfaction of living in an integrated structure. The following results were obtained from the actual analysis by voting for general adult males and females participating in the National Physical Fitness 100 program. It was found that the external motivation had a positive effect on physical health and emotional health, internal motivation had a positive effect on physical health and satisfaction of life. It was found that physical health had a positive effect on emotional health and satisfaction of life and emotional health had a positive effect on the satisfaction of life. Therefore, participants participating in welfare services are expected to maintain their physical fitness and health through of National Physical Fitness 100 program physical strength and to improve the satisfaction of life and emotional health.
This paper presents a model for the Minimum Wage Commission's decision process and analyzes the strategic actions of the participants in the process. The Minimum Wage Commission has used two ways of setting the minimum wage. The commission has voted either on the labor's against the management' final proposals or has voted on the public interest commissioners' proposal. According to the model, the minimum wage is determined at a level that is very close to or at a level preferred by the median voter among the public interest commissioners. But the probability of adopting labor or management proposal is ex-ante the same. Empirical evidence from the minimum wage decision process is consistent with the predictions of the model. The probability of adopting the labor's proposal in the minimum wage commission voting is not statistically significantly different from 50%. The model also suggests that the preference of the median voter among public interest commissioners determines the minimum wage level. Since the government appoints public interest commissioners and thus, in fact, the median voters, the government can decide the minimum wage level. This proposition is also consistent with data. The annual growth rate of the minimum wage under the progressive governments is higher than under conservative governments.
In order to diagnose and prevent Alzheimer's Disease (AD), it is becoming increasingly important to develop a CAD(Computer-aided Diagnosis) system for AD diagnosis, which provides effective treatment for patients by analyzing 3D MRI images. It is essential to apply powerful deep learning algorithms in order to automatically classify stages of Alzheimer's Disease and to develop a Alzheimer's Disease support diagnosis system that has the function of detecting hippocampus and CSF(Cerebrospinal fluid) which are important biomarkers in diagnosis of Alzheimer's Disease. In this paper, for AD diagnosis, we classify a given MRI data into three categories of AD, mild cognitive impairment, and normal control according by applying 3D brain MRI image to the Faster R-CNN model and detect hippocampus and CSF in MRI image. To do this, we use the 2D MRI slice images extracted from the 3D MRI data of the Faster R-CNN, and perform the widely used majority voting algorithm on the resulting bounding box labels for classification. To verify the proposed method, we used the public ADNI data set, which is the standard brain MRI database. Experimental results show that the proposed method achieves impressive classification performance compared with other state-of-the-art methods.
This paper treated what are congressional records which are one of core fields of national records and what kind of significant records they have. The characteristics of "substantive records" of the institution among public records are as follows: firstly, their contents depend on the inherent function of the institution; secondly, their types differ by the character of basic unit(member); thirdly, their sources are determined by the character of institution. Starting from the above points of view, the contents, characteristics, main sources, and types by sources of congressional records were presented. They are summarized as follows. In Chapter 2, the substantial records, which document the intrinsic function of congress on the basis of analyses of inherent function and structural uniqueness of congress have natures of which the contents are "legislative records", "oversight records", and "political activity records" starting from the inherency of congress as the people's representation. The typical natures of congress records are related with the specialty that the basic unit of congress structure is an individual congressman as an indepent national institution and congress is a council of these congressmen. Firstly, the records of congressmen as basic member of congress are the national records with the type of personal records. Secondly, "council records" produced by the council (commettee and main conference), which have evidencial and informative value for decision making through the process of investigating, discussing and voting bill and policy (item) of the basis for national management, are very special kind of records, such as item records, decision records, journal records, and congress assistant records. Because congressmen and councils composing congress have an equal inter-relationship in the structure of congress, the main sources of congress records are an individual congressman and all the councils. In chapter 3, the contents and sorts of main records are discribed, centering around congressmen and councils as the main sources of congress records. In chapter 4, the management of records of congressmen is issued as an urgent subject for the management of congress records, instead of conclusions.
In the entertainment industry which has great uncertainty, it is essential to predict public preference first. Thanks to various mass media channels such as cable TV and internet-based streaming services, the reality audition program has been getting big attention every day and it is being used as a new window to new entertainers' debut. This phenomenon means that it is changing from a closed selection process to an open selection process, which delegates selection rights to the public. This is characterized by the popularity of the public being reflected in the selection process. Therefore, this study aims to implement a machine learning model which predicts the winner of , which has recently been popular in South Korea. By doing so, this study is to extend the research method in the cultural industry and to suggest practical implications. We collected the data of winners from the 1st, 2nd, and 3rd seasons of the Produce 101 and implemented the predictive model through the machine learning method with the accumulated data. We tried to develop the best predictive model that can predict winners of by using four machine learning methods such as Random Forest, Decision Tree, Support Vector Machine (SVM), and Neural Network. This study found that the audience voting and the amount of internet news articles on each participant were the main variables for predicting the winner and extended the discussion by analyzing the precision of prediction.
Recently, new types of security crimes have been steadily occurring in Korea due to environmental changes such as the development of IT technology, and responding to these threats has become a key national task for the establishment of a safe society as well as individuals and businesses. Meanwhile, as the Zero-Contact Era has arrived since the COVID-19 Pandemics, a new convergence security threat that combines the characteristics of the Zero-Contact Era with the existing IT development is threatening our society. Research to prevent and correct these new levels of threats is continuously required in this study. Chapter 1 examined the causes of new convergence security threats and Chapter 2 discussed cybersecurity, fake news, remote voting·work and video security threats as five major threats.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.7
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pp.842-848
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2020
Music markets have entered the era of streaming. In order to select and propose music that suits the taste of music consumers, there is an active demand and research on an automatic music genre classification system. We propose a method to improve the accuracy of genre unclassified songs, which was a lack of the previous system, by using a generative adversarial network (GAN) to further develop the automatic voting system for deep learning music genre using Softmax proposed in the previous paper. In the previous study, if the spectrogram of the song was ambiguous to grasp the genre of the song, it was forced to leave it as an unclassified song. In this paper, we proposed a system that increases the accuracy of genre classification of unclassified songs by converting the spectrogram of unclassified songs into an easy-to-read spectrogram using GAN. And the result of the experiment was able to derive an excellent result compared to the existing method.
The ICSID arbitral tribunal shall determine the suitability of investors in accordance with the Article 25 of the ICSID convention and the investment or investor's provisions under the BIT. The eligibility of investors has an important role in establishing jurisdiction under international investment disputes. Therefore, this study draws implications on issues related to investor qualification, focusing on ICSID arbitration. The investor's nationality shall be taken into consideration in determining whether the investor is eligible. The criteria for determining the nationality of a corporate investor include the place of incorporation, main business location, and substantial ownership or control. The criterion of the place of incorporation that is used in a number of BIT have the problem of protecting investors from third countries not involved in the BIT. So, in recent years it is stipulated that the actual economic activity or the main business location as well as the place of incorporation criteria. And this problem is complemented by the denial of benefit clause. When determining whether a local corporation is controlled by foreigner in the host state it considers the shareholding rate, voting rights, and the exercise of managerial rights. There is a tendency to recognize shareholder's right to petition. Thus the same damage should not cause problems such as duplicate repayment or double reimbursement between the shareholders and the company. Unexpected problems can arise if the scope of investments and investors is broadly specified in the BIT. Therefore, it is necessary to clarify the scope of investment to be protected.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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