International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.1
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pp.112-119
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2023
Traditionally used for networking computers and communications, the Internet has been evolving from the beginning. Internet is the backbone for many things on the web including social media. The concept of social networking which started in the early 1990s has also been growing with the internet. Social Networking Sites (SNSs) sprung and stayed back to an important element of internet usage mainly due to the services or provisions they allow on the web. Twitter and Facebook have become the primary means by which most individuals keep in touch with others and carry on substantive conversations. These sites allow the posting of photos, videos and support audio and video storage on the sites which can be shared amongst users. Although an attractive option, these provisions have also culminated in issues for these sites like posting offensive material. Though not always, users of SNSs have their share in promoting hate by their words or speeches which is difficult to be curtailed after being uploaded in the media. Hence, this article outlines a process for extracting user reviews from the Twitter corpus in order to identify instances of hate speech. Through the use of MPCA (Modified Principal Component Analysis) and ECNN, we are able to identify instances of hate speech in the text (Enhanced Convolutional Neural Network). With the use of NLP, a fully autonomous system for assessing syntax and meaning can be established (NLP). There is a strong emphasis on pre-processing, feature extraction, and classification. Cleansing the text by removing extra spaces, punctuation, and stop words is what normalization is all about. In the process of extracting features, these features that have already been processed are used. During the feature extraction process, the MPCA algorithm is used. It takes a set of related features and pulls out the ones that tell us the most about the dataset we give itThe proposed categorization method is then put forth as a means of detecting instances of hate speech or abusive language. It is argued that ECNN is superior to other methods for identifying hateful content online. It can take in massive amounts of data and quickly return accurate results, especially for larger datasets. As a result, the proposed MPCA+ECNN algorithm improves not only the F-measure values, but also the accuracy, precision, and recall.
Journal of the Korea Fashion and Costume Design Association
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v.14
no.1
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pp.81-96
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2012
The purpose of this study is to provide fundamental information for standardization of 3D body measurement. This research analyzes errors occurring in the process of extracting body size from 3D body scan data. First, as a result of analyzing basic state of the 3D body scanner's calibration, the point number of each section was almost the same, while the right and left as well as the front and back coordinates of the center of gravity are not, showing unstable data. Nevertheless, the latter does not influence on the size of cylinder such as width and circumference. Next, we analyzed point coordinates variations of scan data on a mannequin nude by life casting. The result was great deflection in case of complicated or horizontal sections including the reference point beyond proper distance from centers of four cameras. In case of the mannequin's size, accuracy proves comparatively high in that measurement errors in height, width, depth, and length dimension occurred all within allowable errors, only except chest depth, while there were a lot of measurement errors in a circumference dimension. Secondly, analysis of accuracy of automatic extraction identification program algorithm presented that a semi-automatic measurement program is better than an automatic measurement program. While both of them ate very acute in parts related to crotch, they are not in armpit related parts. Therefore, in extracting of human body size from 3D scan data, what really matters seems to parts related to armpits.
This study proposed a rapid microscopic examination method for pork freshness evaluation by using the self-assembled hyperspectral microscopic imaging (HMI) system with the help of feature extraction algorithm and pattern recognition methods. Pork samples were stored for different days ranging from 0 to 5 days and the freshness of samples was divided into three levels which were determined by total volatile basic nitrogen (TVB-N) content. Meanwhile, hyperspectral microscopic images of samples were acquired by HMI system and processed by the following steps for the further analysis. Firstly, characteristic hyperspectral microscopic images were extracted by using principal component analysis (PCA) and then texture features were selected based on the gray level co-occurrence matrix (GLCM). Next, features data were reduced dimensionality by fisher discriminant analysis (FDA) for further building classification model. Finally, compared with linear discriminant analysis (LDA) model and support vector machine (SVM) model, good back propagation artificial neural network (BP-ANN) model obtained the best freshness classification with a 100 % accuracy rating based on the extracted data. The results confirm that the fabricated HMI system combined with multivariate algorithms has ability to evaluate the fresh degree of pork accurately in the microscopic level, which plays an important role in animal food quality control.
A study has been done on the separation of iodide from spent pressurized water reactor (PWR) fuels and its quantitative determination using ion chromatography. Spent PWR fuels were dissolved with mixed acid of nitric and hydrochloric acids (80 : 20 molL%) which can oxidize iodide to iodate to prevent it from be vaporized. After reducing ${IO_3}^-$ to $I_2$ in 2.5 M $HNO_3$ with $NH_2OH{\cdot}HCl$, Iodine was selectively separated from actinides and all other fission products with carbontetrachloride and back-extracted with 0.1 M $NaHSO_3$. Recovered iodide was determined using the ion chromatograph of which the column was installed in a glove box for the analysis of radioactive materials. In practice, spent PWR fuel with 42,000~44,000 MWd/MtU was analyzed and its quantity was compared to that calculated by burnup code, ORIGEN2. The agreement was achieved with a deviation of -8.3~-0.5% from the ORIGEN 2 data, $324.5{\sim}343.6{\mu}g/g$.
In this paper, the features which are thought to be used by humans based on the psychological experiment of human information processing are applied to character recognition problem. Man will deal with a little large area information as well as pixel by pixel information. Therefore we define the feature that represents a little wide region I information called region feature, and combine the features derived from region feature and pixel by pixel features that have been used by now. The features we used are the result of region feature based preanalysis, mesh with region attributes, cross distance difference and gradient. The training and test data in the experiment are handwritten Korean alphabets, digits and English alphabets, which are trained on neural network using back propagation algorithm and recognition results are 90.27-93.25%, 98.00% and 79.73-85.75%, respectively Experimental results show that the feature we are suggesting in this paper is 1-2% better than UDLRH feature similar in attribute to region feature, and the tendency of misrecognition is more easily acceptable by humans.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.43
no.10
s.352
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pp.27-34
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2006
This paper has implemented a very small($1.4{\times}2.8[Cm^2]$) 13.56[MHz] RFID reader ensuring machine ID recognition correctly in a noise space of Tag-to-Reader within 3Cm. For operation of the RFID system, at first, this paper has designed the loop antenna of a reader and the fading model of back-scattering on microwave propagation following to 13.56[MHz] RFID Air Interface ISO/IEC specification. Secondly, this paper has proposed the automatically path selected RF switching circuit and the firmware operation relationship by measuring and analyzing the very small RFID RF issues. Finally, as a very small reader main body, this paper has shown the DSP board and software functions made for extraction of $1{\sim}2$ machine ID information and error prevention simultaneously with carrying of 13.56[MHz] RFID signals that the international standard specification ISO/IEC 18000-3 defined.
The purpose of this study was to evaluate the change of before and after treatment of anterior openbite malocclusions treated by Multiloop Edgewise Archwire technique. The openbite sample consisted of 4 male and 12 female adults, treated with nonextraction or third molar extraction. The normal sample consisted of 58 subjects, which have pleasing facial profile and normal occlusion and no experience of orthodontic or prosthodontic treatment. The 58 subjects of normal sample were subdivided by cephalemetric vertical relationship of face. The 40 subjects, cephalometric vertical relationship of face was in normal range, classified as Normal Sample group 1. The 18 subjects, increased cephalometric vertical relationship of face, classified as Normal Sample group 2. The computerized cephalometric analysis was accomplished with 50 reference points for 22 skeletal measurements, 46 dentoalveolar measurements, 8 soft tissue measurements. Statistical analysis of the data was carried out with paired t-test, Student's t-test, and DUNCAN test using SAS(PC version), The results were as follows : 1. There were no statistically significant differences in skeletal measurement between before and after treatment. The major changes were in dentoalveolar region. 2. After treatment, the long axis of maxillary and mandibular posterior teeth were distally tipped-back, and uprighted to bisected occlusal plane. The interincisal angle was increased. 3. There were no statistically significant increase in the upper posterior dental height and statistically significant decrease in the lower posterior dental height. The upper anterior dental height was increased, but there was no statistically significant increase in the absolute upper anterior dental hight. The lower anterior dental height was increased. 4. After treatment, the maxillary occlusal plane to palatal plane angle and the mandibular occlusal plane to mandibular plane angle were statistically significant increased. Then, there were no statistically significant difference between after treatment group and normal sample group 2. 5. After treatment, the percentage of upper lip length to upper anterior dental height was decreased. Then, There were no statistically significant difference between after treatment group and normal sample group 2.
Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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v.38
no.3
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pp.61-67
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2001
In this paper, a method that apply LP algorithm to image for speech recognition is suggested, using both speech and image information for recogniton of korean numeral speech. The input speech signal is pre-emphasized with parameter value 0.95, analyzed for B th LP coefficients using Hamming window, autocorrelation and Levinson-Durbin algorithm. Also, a gray image signal is analyzed for 2-dimensional LP coefficients using autocorrelation and Levinson-Durbin algorithm like speech. These parameters are used for input parameters of neural network using back-propagation algorithm. The recognition experiment was carried out at each noise level, three numeral speechs, '3','5', and '9' were enhanced. Thus, in case of recognizing speech with 2-dimensional LP parameters, it results in a high recognition rate, a low parameter size, and a simple algorithm with no additional feature extraction algorithm.
We propose a method for tree-inspired chair modeling that can generate a tree-branch pattern in the skeleton of an arbitrary chair shape. Unlike existing methods that merge multiple-input models, the proposed method requires only one mesh as input, namely the contour mesh of the user's desired part, to model the chair with a branch pattern generated by tree-growth simulation. We propose a new method for the efficient extraction of the contour-mesh region in the tree-branch pattern. First, we extract the contour mesh based on the face area of the input mesh. We then use the front and back mesh information to generate a skeleton mesh that reconstructs the connection information. In addition, to obtain the tree-branch pattern matching the shape of the input model, we propose a three-way tree-growth simulation method that considers the tangent vector of the shape surface. The proposed method reveals a new type of furniture modeling by using an existing furniture model and simple parameter values to model tree branches shaped appropriately for the input model skeleton. Our experiments demonstrate the performance and effectiveness of the proposed method.
A prototype long pulse ion source was developed, and the beam extraction experiments of the ion source were carried out at the Neutral Beam Test Stand (NBTS) of the Korea Superconducting Tokamak Advanced Research (KSTAR). The ion source consists of a magnetic bucket plasma generator, with multi-pole cusp fields, and a set of tetrode accelerators with circular apertures. Design requirements for the ion source were a 120kV/65A deuterium beam and a 300 s pulse length. Arc discharges of the plasma generator were controlled by using the emission-limited mode, in turn controlled by the applied heating voltage of the cathode filaments. Stable and efficient arc plasmas with a maximum arc power of 100 kW were produced using the constant power mode operation of an arc power supply. A maximum ion density of $8.3{\times}10^{11}\;cm^{-3}$ was obtained by using electrostatic probes, and an optimum arc efficiency of 0.46 A/kW was estimated. The accelerating and decelerating voltages were applied repeatedly, using the re-triggering mode operation of the high voltage switches during a beam pulse, when beam disruptions occurred. The decelerating voltage was always applied prior to the accelerating voltage, to suppress effectively the back-streaming electrons produced at the time of an initial beam formation, by the pre-programmed fast-switch control system. A maximum beam power of 0.9 MW (i.e. $70\;kV{\times}12.5\;A$) with hydrogen was measured for a pulse duration of 0.8 s. Optimum beam perveance, deduced from the ratio of the gradient grid current to the total beam current, was $0.7\;{\mu}perv$. Stable beams for a long pulse duration of $5{\sim}10\;s$ were tested at low accelerating voltages.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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