Kanti Singh Sangher;Archana Singh;Hari Mohan Pandey
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.23
no.11
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pp.99-109
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2023
The darknet is frequently referred to as the hub of illicit online activity. In order to keep track of real-time applications and activities taking place on Darknet, traffic on that network must be analysed. It is without a doubt important to recognise network traffic tied to an unused Internet address in order to spot and investigate malicious online activity. Any observed network traffic is the result of mis-configuration from faked source addresses and another methods that monitor the unused space address because there are no genuine devices or hosts in an unused address block. Digital systems can now detect and identify darknet activity on their own thanks to recent advances in artificial intelligence. In this paper, offer a generalised method for deep learning-based detection and classification of darknet traffic. Furthermore, analyse a cutting-edge complicated dataset that contains a lot of information about darknet traffic. Next, examine various feature selection strategies to choose a best attribute for detecting and classifying darknet traffic. For the purpose of identifying threats using network properties acquired from darknet traffic, devised a hybrid deep learning (DL) approach that combines Recurrent Neural Network (RNN) and Bidirectional LSTM (BiLSTM). This probing technique can tell malicious traffic from legitimate traffic. The results show that the suggested strategy works better than the existing ways by producing the highest level of accuracy for categorising darknet traffic using the Black widow optimization algorithm as a feature selection approach and RNN-BiLSTM as a recognition model.
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.29
no.3
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pp.13-22
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2024
Currently, with the proliferation of digital devices, the significance of handwritten texts in daily lives is gradually diminishing. As the use of keyboards and touch screens increase, a decline in Korean handwriting quality is being observed across a broad spectrum of Korean documents, from young students to adults. However, Korean handwriting still remains necessary for many documentations, as it retains individual unique features while ensuring readability. To this end, this paper aims to implement an application designed to improve and correct the quality of handwritten Korean script The implemented application utilizes the CRAFT (Character-Region Awareness For Text Detection) model for handwriting area detection and employs the VGG-Feature-Extraction as a deep learning model for learning features of the handwritten script. Simultaneously, the application presents the user's handwritten Korean script's reliability on a syllable-by-syllable basis as a recognition rate and also suggests the most similar fonts among candidate fonts. Furthermore, through various experiments, it can be confirmed that the proposed application provides an excellent recognition rate comparable to conventional commercial character recognition OCR systems.
As mobile devices become multi-functional, and converge into a single platform, there is a strong need for a codec that is able to provide consistent quality for speech and music content MPEG-D USAC standardization activities started at the 82nd MPEG meeting with a CfP and approved WD3 at the 88th MPEG meeting. MPEG-D USAC is converged technology of AMR-WB+ and HE-AAC V2. Specifically, USAC utilizes three core codecs (AAC ACELP and TCX) for low frequency regions, SBR for high frequency regions and the MPEG Surround tool for stereo information. USAC can provide consistent sound quality for both speech and music content and can be applied to various applications such as multi-media download to mobile device Digital radio Mobile TV and audio books.
This research aims to identify key initiatives and a policy approach to support the industrialization of the sector. The research collected a total of 91,873 news data points relating to healthcare between 2013 to 2022. A total of 20 topics were derived through topic modeling analysis, and as a result of time series regression analysis, 4 hot topics (Healthcare, Biopharmaceuticals, Corporate outlook·Sales, Government·Policy), 3 cold topics (Smart devices, Stocks·Investment, Urban development·Construction) derived a significant topic. The research findings will serve as an important data source for government institutions that are engaged in the formulation and implementation of Korea's policies.
Purpose: The prolonged use of digital devices has led to the widespread adoption of poor postures, particularly rounded shoulder posture (RSP), associated with shoulder impingement and pain. This study investigates the effects of neuromuscular electrical stimulation (NMES) on RSP in healthy adults. Methods: Thirty adults with RSP were randomly assigned to NMES only, exercise only, or NMES with exercise groups. NMES was applied to the lower trapezius, which was the target muscle in this study, for a total of 2 weeks, 5 times per week, 20 minutes per session. The exercise program included pectoralis minor stretching, wall-slide exercise, dynamic hug exercise with band, and Brugger stretching for upper body with band, which were performed for a total of 2 weeks, 5 times per week, 20 minutes per session. Outcome measures, including the Supine Method (SM) for posture and surface electromyography (EMG) of the lower trapezius for muscle activity, were assessed before the intervention, after 5 sessions, and after 10 sessions. Results: All the groups showed significant changes in the SM and % maximal voluntary isometric contraction (%MVIC) over time (p<0.05). The NMES group had significantly reduced SM at 1 week, while the exercise and combined groups had reduced SM at 2 weeks (p<0.017). All the groups had increased %MVIC at 2 weeks (p<0.017), with no significant differences observed between groups. Conclusion: NMES alone can be as effective as exercise in improving RSP. NMES combined with exercise also showed positive outcomes, thus offering diverse treatment options for this condition.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.24
no.3
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pp.147-156
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2024
This paper introduces the design of a turtle neck posture correction and prevention system for users of digital devices for a long time. The number of forward head posture patients in Korea increased by 13% from 2018 to 2021, and has not yet improved according to the latest statistics at the present time. Because of the nature of the disease, prevention is more important than treatment. Therefore, in this paper, we designed a system based on built-camera in most laptops to increase the accessiblility of the system, and utilize the features such as Pose Estimation, Face Landmarks Detection, Iris Tracking, and Depth Estimation of Google Mediapipe to prevent the need to produce artificial intelligence models and allow users to easily prevent forward head posture.
This study explores the enhancement of mechanical properties in Polymethyl Methacrylate (PMMA) composites through the incorporation of Methyl Methacrylate (MMA) and Ethylene Glycol Dimethacrylate (EGDMA). Utilizing Digital Light Processing (DLP) technology, we conducted a series of experiments to analyze the impact of varying concentrations of MMA and EGDMA on PMMA. The results indicate that while MMA demonstrates non-linear and variable mechanical strength across different PMMA concentrations, EGDMA consistently improves mechanical strength as PMMA concentration increases. This consistent enhancement by EGDMA suggests a stable and predictable reinforcement effect, which is critical for applications requiring high mechanical strength. Our comparative analysis highlights that EGDMA is a more effective additive than MMA for optimizing the mechanical performance of PMMA composites. Specifically, EGDMA's ability to provide uniform reinforcement across various PMMA concentrations makes it ideal for high-strength applications. These findings are significant for material scientists and engineers focused on the design and development of advanced PMMA-based materials. In conclusion, this research underscores the importance of selecting appropriate additives to enhance the mechanical properties of PMMA composites. The superior performance of EGDMA in reinforcing PMMA suggests its potential for broader applications in fields such as automotive, construction, medical devices, and 3D printing. This study provides valuable insights that can guide future research and development in high-performance composite materials, paving the way for innovative applications and improved material efficiency.
Purpose: Oral hygiene, maintained through plaque control, helps prevent periodontal disease and dental caries. This study was conducted to examine the accuracy of plaque detection with an intraoral scanner(IOS) compared to images captured with an optical camera. Materials and Methods: To examine the effect of color tone, artificial tooth resin samples were stained red, blue, and green, after which images were acquired with a digital single-lens reflex (DSLR) camera and an IOS device. Stained surface ratios were then determined and compared. Additionally, the deviation rate of the IOS relative to the DSLR camera was computed for each color. In the clinical study, following plaque staining with red disclosing solution, the staining was captured by the DSLR and IOS devices, and the stained area on each image was measured. Results: The stained surface ratios did not differ significantly between DSLR and IOS images for any color group. Additionally, the deviation rate did not vary significantly across colors. In the clinical test, the stained plaque appeared slightly lighter in color, and the delineation of the stained areas less distinct, on the IOS compared to the DSLR images. However, the stained surface ratio was significantly higher in the IOS than in the DSLR group. Conclusion: When employing IOS with dental plaque staining, the impact of color was minimal, suggesting that the traditional red stain remains suitable for plaque detection. IOS images appeared relatively blurred and enlarged relative to the true state of the teeth, due to inferior sharpness compared to camera images.
This study developed a field trip program called "Planning a science exhibition" and explored elementary science-gifted students' perceptions of the program and learning experiences influencing them. To this end, 56 elementary science-gifted students in grades 4-6 from in an university-affiliated science-gifted education institute in metropolitan area were selected to participate in the field trip program. After the program, the students answered a survey regarding their perceptions of the program. Additionally, 19 students were selected for group interviews to further explore their survey responses. Results showed that many elementary science-gifted students perceived the program positively in various cognitive and affective aspects. Some students also pointed out certain limitations of the program. Five interconnected learning experiences were identified as influencing the students' perceptions: "experiences fostering creativity", "non-residential camp-type project-based learning experiences", "self-directed learning experiences", "experiences utilizing digital devices", and "collaborative experiences". Educational implications regarding these results were discussed.
Mansoor Alghamdi;Sami Mnasri;Malek Alrashidi;Wajih Abdallah;Thierry Val
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.24
no.5
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pp.135-155
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2024
Urban public health monitoring in smart cities focuses on the control of conditions and health challenges in urban environments. Considering the rapid spread of diseases and pandemics, it is important for health authorities to trace people carrying the virus. In smart cities, this tracing must be interoperable and intelligent, especially in indoor surfaces characterized by small distances between people. Therefore, to fight pandemics, it is necessary to start with the already-existing digital equipment of the Internet of Things, such as connected objects and smartphones. In this study, the developed system is employed to provide a social IoT network and suggest a strategy which allows reliable traceability without threatening the privacy of users. This IoT-based system allows respecting the social distance between persons sharing public services in smart cities without applying smartphone applications or severe confinement. It also permits a return to normal life in case of viral pandemic and ensures the much-desired balance between economy and health. The present study analyses previous proposed social distance systems then, unlike these studies, suggests an intelligent and distributed IoT based strategy for positioning students. Two scenarios of static and dynamic optimization-based placement of Bluetooth Low Energy devices are proposed and an experimental study shows the contribution and complementarity of the introduced contact tracing strategy with the applications on smartphones.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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