본 논문은 이동전화 (Cellular phone)를 통해 실시간으로 습득된 음성으로부터 사람의 감성 상태를 평상 혹은 화남으로 인식할 수 있는 음성 감성인식 시스템을 제안하였다. 일반적으로 이동전화를 통해 수신된 음성은 화자의 환경 잡음과 네트워크 잡음을 포함하고 있어 음성 신호의 감성특정을 왜곡하게 되고 이로 인해 인식 시스템에 심각한 성능저하를 초래하게 된다. 본 논문에서는 이러한 잡음 영향을 최소화하기 위해 비교적 단순한 구조와 적은 연산량을 가진 MA (Moving Average) 필터를 감성 특정벡터에 적용해서 잡음에 의한 시스템 성능저하를 최소화하였다. 또한 특정벡터를 최적화할 수 있는 SFS (Sequential Forward Selection) 기법을 사용해서 제안 감성인식 시스템의 성능을 한층 더 안 정화시켰으며 감성 패턴 분류기로는 k-NN과 SVM을 비교하였다. 실험 결과 제안 시스템은 이동통신 잡음 환경에서 약 86.5%의 높은 인식률을 달성할 수 있어 향후 고객 센터 (Call-center) 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.
This paper proposes an interference avoidance approach for Constraint-Based Routing (CBR) algorithm in the Multi-Protocol Label Switching (MPLS) network. The MPLS network itself has a capability of integrating among any layer-3 protocols and any layer-2 protocols of the OSI model. It is based on the label switching technology, which is fast and flexible switching technique using pre-defined Label Switching Paths (LSPs). The MPLS network is a solution for the Traffic Engineering(TE), Quality of Service (QoS), Virtual Private Network (VPN), and Constraint-Based Routing (CBR) issues. According to the MPLS CBR, routing performance requirements are capability for on-line routing, high network throughput, high network utilization, high network scalability, fast rerouting performance, low percentage of call-setup request blocking, and low calculation complexity. There are many previously proposed algorithms such as minimum hop (MH) algorithm, widest shortest path (WSP) algorithm, and minimum interference routing algorithm (MIRA). The MIRA algorithm is currently seemed to be the best solution for the MPLS routing problem in case of selecting a path with minimum interference level. It achieves lower call-setup request blocking, lower interference level, higher network utilization and higher network throughput. However, it suffers from routing calculation complexity which makes it difficult to real task implementation. In this paper, there are three objectives for routing algorithm design, which are minimizing interference levels with other source-destination node pairs, minimizing resource usage by selecting a minimum hop path first, and reducing calculation complexity. The proposed CBR algorithm is based on power factor calculation of total amount of possible path per link and the residual bandwidth in the network. A path with high power factor should be considered as minimum interference path and should be selected for path setup. With the proposed algorithm, all of the three objectives are attained and the approach of selection of a high power factor path could minimize interference level among all source-destination node pairs. The approach of selection of a shortest path from many equal power factor paths approach could minimize the usage of network resource. Then the network has higher resource reservation for future call-setup request. Moreover, the calculation of possible path per link (or interference level indicator) is run only whenever the network topology has been changed. Hence, this approach could reduce routing calculation complexity. The simulation results show that the proposed algorithm has good performance over high network utilization, low call-setup blocking percentage and low routing computation complexity.
Shiqi, Luo;Shengwei, Tian;Long, Yu;Jiong, Yu;Hua, Sun
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권1호
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pp.454-475
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2018
This paper presents a novel Android malware classification model planned to classify and categorize Android malicious code at Drebin dataset. The amount of malicious mobile application targeting Android based smartphones has increased rapidly. In this paper, Restricted Boltzmann Machine and Deep Belief Network are used to classify malware into families of Android application. A texture-fingerprint based approach is proposed to extract or detect the feature of malware content. A malware has a unique "image texture" in feature spatial relations. The method uses information on texture image extracted from malicious or benign code, which are mapped to uncompressed gray-scale according to the texture image-based approach. By studying and extracting the implicit features of the API call from a large number of training samples, we get the original dynamic activity features sets. In order to improve the accuracy of classification algorithm on the features selection, on the basis of which, it combines the implicit features of the texture image and API call in malicious code, to train Restricted Boltzmann Machine and Back Propagation. In an evaluation with different malware and benign samples, the experimental results suggest that the usability of this method---using Deep Belief Network to classify Android malware by their texture images and API calls, it detects more than 94% of the malware with few false alarms. Which is higher than shallow machine learning algorithm clearly.
This paper designs the dynamic symbol automatic trading system in Korean option market. This system is based on Multichart program which is convenient and efficient system trading tool. But the Multichart has an important restriction which has only one constant symbol per chart. This restriction causes very useful strategies impossible. The proposed design uses global variables, signal chart selection and position order exchange. So an automatic trading system with dynamic symbol works on Multichart program. To verify the proposed system, BS(Buythensell)-SB(Sellthenbuy) strategies are tested which uses the change of open-interest of stock index futures within a day. These strategies buy both call and put option in ATM at start candle and liquidate all at 12 o'clock and then sell both call and put option in ATM at 12 o'clock and also liquidate all at 14:40. From 23 March 2009 to 31 May 2010, 301-trading days, is adopted for experiment. As a result, the average daily profit rate of this simple strategies riches 1.09%. This profit rate is up to eight times of commision price which is 0.15 % per option trade. If the method which raises the profitable rate of wining trade or lower commission than 0.15% is found, these strategies make fascinated lossless trading system which is based on the proposed dynamic symbol automatic trading system.
The successful application of fuzzy reasoning models to fuzzy control systems depends on a number of parameters, such as fuzzy membership functions, that are usually decided upon subjectively. It is shown ill this paper that the performance of fuzzy control systems call be improved if the fuzzy reasoning model is supplemented by a genetic-based learning mechanism. The genetic algorithm enables us to generate all optimal set of parameters for the fuzzy reasoning model based either on their initial subjective selection or on a random selection. It is shown that if knowledge of the domain is available, it is exploited by the genetic algorithm leading to an even better performance of the fuzzy controller.
In this paper, we propose a method of cooperative control(T-cell modeling) and selection of group behavior strategy(B-cell modeling) based on immune system in distributed autonomous robotic system(DARS). Immune system is living body's self-protection and self-maintenance system. Thus these features can be applied to decision making of optimal swarm behavior in dynamically changing environment. For the purpose of applying immune system to DARS, a robot is regarded as a B cell, each environmental condition as an antigen, a behavior strategy as an antibody and control parameter as a T-call respectively. The executing process of proposed method is as follows. When the environmental condition changes, a robot selects an appropriate behavior strategy. And its behavior strategy is stimulated and suppressed by other robot using communication. Finally much stimulated strategy is adopted as a swarm behavior strategy. This control scheme is based of clonal selection and idiotopic network hypothesis. And it is used for decision making of optimal swarm strategy. By T-cell modeling, adaptation ability of robot is enhanced in dynamic environments.
A printed circuit board auto-insertion line consists of several processes of identical machines and produces several different types of PCBs. Each board must be processed by at most one machine in each process. So, we call it a flexible flow line. The load balancing is the one of the most important issues in the FFL which has many sequential processes. Therefore we have represented the job route selection model to balance the load of inter-process in the PCB auto-insertion line, and validated it by simulation.
조선(朝鮮) 시대 수학에 관계된 행정 업무는 취재(取才)에 의하여 뽑힌 중인(中人) 산원(算員)들에 의하여 이루어졌다. 이들은 호조(戶曹)에 속하며, 직위는 계사(計士), 별제(別提), 훈도(訓導), 교수(敎授)이다. 산원(算員)들의 교육과 취재를 위하여 훈도(訓導)와 교수(敎授)들의 역할은 매우 중요하다. 주학선생안(籌學先生案)과 주학입격안(籌學入格案)을 통하여 훈도(訓導)와 교수(敎授)를 조사한다.
Background and main issue: In the Korean insurance market, an outstanding issue is the decrease of margin of risk ratio. This affects the solvency and profitability of insurance companies. Insurance medicine, which has been developed in Western countries, is so-called medical risk selection or medical underwriting. Medical risk selection is based on clinical follow-up study and mortality analysis methodology. Unfortunately, there have been few clinical follow-up studies, and no intercompany disease analysis system is available in the Korean insurance market. In practice, we use underwriting guidelines, which were developed by some global reinsurance companies. However, these guidelines were developed under clinical follow-up studies performed abroad. So, we cannot rule out underestimation of excess mortality factors such as mortality ratio, excess death rate, and life expectancy. It is necessary to perform medical assessment in claims administration. Comparing the insured's statement by medical records with products' benefit according to this procedure, we can make sound claim decisions and participate in the role of sound underwriting. We can call this scientific procedure as the verification of medical claims review. Another area of medical claims review is medical counsel for claims staff. Result: There is another insurance medicine in addition to medical risk selection. Independent medical assessment by medical records of insured is medical claims review. Medical claims review is composed of verification and counsel.
FormFactors is one of the most critical design factors in early development of mobile phone, and proper selection of FormFactors is necessary for smoothness of product development and customer satisfaction. Especially, emergence of mobile convergence added so various functions besides its original call function that importance of selecting FormFactors has increased because multiform FormFactors are needed. However there is problem such as frequent change of decision making in existing process because established process picks out FormFactors sensibly and arbitrarily through idea pull and so forth. We proposed FormFactors selection process by Axiomatic Design, set approach method and block approach method for reasonable and systematical FormFactors selection. First of all, we set the purpose of mobile phone development, and it is examined by Axiomatic Design. FormFactors design matrix is deduced through this process, the numbers of axes and rails are proposed using set approach method, and then patterns of FormFactors are embodied by block approach method. Particularly process application was tried through case study of mobile phone development, and we ensured that new FormFactors can be presented to a designer by systematical verification if change of customer requirements occurs through our process.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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