• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권6호
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• pp.286-293
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• 2021

Recently, the quick development rate of apps in the Android platform has led to an accelerated increment in creating malware applications by cyber attackers. Numerous Android malware detection tools have utilized conventional signature-based approaches to detect malware apps. However, these conventional strategies can't identify the latest apps on whether applications are malware or not. Many new malware apps are periodically discovered but not all malware Apps can be accurately detected. Hence, there is a need to propose intelligent approaches that are able to detect the newly developed Android malware applications. In this study, Radial Basis Function (RBF) networks are trained using known Android applications and then used to detect the latest and new Android malware applications. Initially, the optimal permission features of Android apps are selected using Information Gain Ratio (IGR). Appropriately, the features selected by IGR are utilized to train the RBF networks in order to detect effectively the new Android malware apps. The empirical results showed that RBF achieved the best detection accuracy (97.20%) among other common machine learning techniques. Furthermore, RBF accomplished the best detection results in most of the other measures.

• The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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• 제8권8호
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• pp.613-624
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• 2021

The use of social networking sites (SNS) for e-recruitment has shifted the focus away from traditional hiring and selection processes. They are commonly used in the search and acquisition of new employees and are projected to expand in the near future as an e-recruitment tool. However, there is a lack of material on SNS and their impact on an employers' intention to use these sites for e-recruitment, in the context of Malaysia. Hence, there is an acute necessity for research on the extent that the features of SNS can influence the employers' intention to use SNS for e-recruitment and to know how to keep utilizing the platform for future e-recruitment. This study aims to identify the key features of SNS that lead to employers' intention to use SNS for e-recruitment in Malaysia. In this cross-sectional study, random sampling was utilized to obtain data from 198 recruitment professionals using online survey. The findings show that data quality, reliability, networking spectrum and simplicity of navigation of SNS are the key predicting factors for intention to use SNS for e-recruitment. Therefore, employers should acknowledge these key features of SNS to achieve their e-recruitment goals.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.190-198
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• 2023

To enhance customer satisfaction for higher profits, an e-commerce sector can establish a continuous relationship and acquire new customers. Utilize machine-learning models to analyse their customer's behavioural evidence to produce their competitive advantage to the e-commerce platform by helping to improve overall satisfaction. These models will forecast customers who will churn and churn causes. Forecasts are used to build unique business strategies and services offers. This work is intended to develop a machine-learning model that can accurately forecast retainable customers of the entire e-commerce customer data. Developing predictive models classifying different imbalanced data effectively is a major challenge in collected data and machine learning algorithms. Build a machine learning model for solving class imbalance and forecast customers. The satisfaction accuracy is used for this research as evaluation metrics. This paper aims to enable to evaluate the use of different machine learning models utilized to forecast satisfaction. For this research paper are selected three analytical methods come from various classifications of learning. Classifier Selection, the efficiency of various classifiers like Random Forest, Logistic Regression, SVM, and Gradient Boosting Algorithm. Models have been used for a dataset of 8000 records of e-commerce websites and apps. Results indicate the best accuracy in determining satisfaction class with both gradient-boosting algorithm classifications. The results showed maximum accuracy compared to other algorithms, including Gradient Boosting Algorithm, Support Vector Machine Algorithm, Random Forest Algorithm, and logistic regression Algorithm. The best model developed for this paper to forecast satisfaction customers and accuracy achieve 88 %.

• Smart Structures and Systems
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• 제31권1호
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• pp.69-78
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• 2023

The purpose of this paper is to develop a scalable grey predictive controller with unavoidable random delays. Grey prediction is proposed to solve problems caused by incorrect parameter selection and to eliminate the effects of dynamic coupling between degrees of freedom (DOFs) in nonlinear systems. To address the stability problem, this study develops an improved gray-predictive adaptive fuzzy controller, which can not only solve the implementation problem by determining the stability of the system, but also apply the Linear Matrix Inequality (LMI) law to calculate Fuzzy change parameters. Fuzzy logic controllers manipulate robotic systems to improve their control performance. The stability is proved using Lyapunov stability theorem. In this article, the authors compare different controllers and the proposed predictive controller can significantly reduce the vibration of offshore platforms while keeping the required control force within an ideal small range. This paper presents a robust fuzzy control design that uses a model-based approach to overcome the effects of modeling errors. To guarantee the asymptotic stability of large nonlinear systems with multiple lags, the stability criterion is derived from the direct Lyapunov method. Based on this criterion and a distributed control system, a set of model-based fuzzy controllers is synthesized to stabilize large-scale nonlinear systems with multiple delays.

• 유통과학연구
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• 제22권4호
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• pp.91-104
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• 2024

Purpose: The study aims to assess the current status of domestic public food delivery apps and analyze the process through which sellers choose between private delivery apps and public delivery apps. This involves exploring strategiesto achieve the original purpose of public food delivery apps, which is to enhance the small business owners income and promote consumer welfare by preventing the monopoly of private food delivery apps. Research design, data and methodology: the research methodology is based on a model that introduces adjustments for non-economic effects, considering the preferences of multi-homing consumers, to more realistically reflect the benefits of sellers' choices. For data analysis, real business performance data from 'Daeguro', 'Meokkaebi', and 'Somunnan Shop' were used. Results: The study revealed that if the market share of public delivery apps within a specific region increases beyond a certain level, the benefits for small-business sellers also increase. This leads to the strategic advantage of simultaneously using both delivery apps. Furthermore, the results exhibit a tendency similar to real social phenomena. Conclusions: This analysis confirmed the role of public food delivery apps in the domestic delivery app market and presents policy recommendations, including application integration and the implementation of exclusive public interest functions, to effectively fulfill this role.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.638-644
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• 2018

최근 5G에 기술에서는 신호 감쇄와 신호 도달 거리 확장을 위해 사용될 수 있는 릴레이(Relay)를 통한 통신 기술이 주목 받고 있다. 릴레이는 소형 기지국으로 사용이 가능하며, 셀룰러 망으로 지원하기 어려운 환경하에서 통신 기기들이 협력하여 통신하는 자율 네트워크 기법에 사용이 가능하기 때문에, 저전력화와 무선 용량 증대에 활용이 가능할 것으로 기대되고 있다. 한정된 릴레이 자원을 활용하여 최적의 성능을 달성하기 위해서는 효과적인 릴레이 선택 기법이 필요하다. 특히, 두 개의 노드가 릴레이를 통해 메시지를 교환하는 경우, 릴레이 선택 방법에 따라서, 릴레이의 공간적 위치를 활용하여 간섭을 줄이고, 시스템 전송률을 최대화 할 수 있다. 이를 위해서는 릴레이 선택에 따른 평균 데이터 전송률에 대한 분석이 선행되어야 한다. 본 논문은 두 노드가 릴레이를 이용하여 동시 전송을 통해 메시지를 교환할 경우, 평균 데이터 전송률을 분석한다. 이를 위해 Nakagami-m 페이딩 채널 환경하에서 복호 후 전송(Decode and Forward) 방식으로 동작하는 이중홉(dual-hop) 릴레이의 동시 전송으로 인한 간섭을 고려하여 전체 데이터 전송률을 유도한다. 분석식은 m=1인 Rayleigh 페이딩 채널을 포함하여 다양한 Nakagami-m 페이딩 채널에 대한 전체 데이터 전송률을 보여준다. 유도된 분석은 몬테카를로 모의실험을 통해 정확성을 입증하였으며, 요구되는 데이터 전송률이 높을수록, 자원 효율적인 동시 전송 방식이 전체 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국응용과학기술학회지
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• 제39권5호
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• pp.701-709
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 발레단 소속 여자 무용수를 대상으로 연속 회전점프 시 시각선택과 회전순서에 따른 차이를 도약과 착지구간으로 분류하여 비교하였다. 10명의 대상자(연령: 26.0±2.9 yrs, 신장: 163.4±3.3 cm, 체중: 46.8±3.6 kg, 발레경력: 12.3±5.9 yrs)가 연구에 참여하였다. 3차원 동작분석기와 지면반력기를 이용하여 신체중심의 높이와 도약과 착지 시 지면반력을 측정하였다. 시각선택(양눈 사용, 왼눈 사용, 오른눈 사용)과 회전순서(첫번째 회전점프, 두 번째 회전점프)에 따른 차이를 반복측정 이원변량 분석을 통하여 분석하였다. 신체중심의 높이는 첫 번째 회전점프가 높게 나타났다. 도약 시 지면반력의 좌우힘은 좌우발 모두 두 번째 회전점프에서 왼발은 외측힘, 오른발은 내측힘이 강하게 나타났고, 전후힘은 오른발에서 첫 번째 회전점프 시 전방힘이 강하게 나타났으며, 수직힘은 좌우발 모두 차이가 없었다. 착지 시 전후힘은 왼발에서 두 번째 착지에서 후방힘이 강하게 나타났고, 오른발은 왼쪽 시각 사용에서 후방힘이 강하게 나타났다. 수직힘은 왼발에서 두 번째 착지, 오른발은 첫 번째 착지에서 강하게 나타났다.

• 한국컴퓨터그래픽스학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.1-7
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• 2000

가상세계를 저작하기 위한 일반적인 방법은 3차원 모델을 사용하여 객체를 만들고, 그 3차원 객체들을 조직하기 위하여 "장면 그래프(scene graph)"라는 자료구조를 사용하는 것이다. 최근 가상현실의 또 다른 플랫폼으로 이미지 기반 렌더링이 대두되고 있는데, 이 것은 사진과 같은 사실감을 줄 수 있다는 큰 장점을 가진 반면 상호작용의 한계로 인하여 아직까지는 간단한 항해 시스템 등에서만 사용하고 있다. 이 논문은 객체/장면 표현에 대한 위의 두 접근방법의 장점 병합하여, 3차원 모델과 다양한 이미지 기반 객체/장면을 정의하고 이 것들을 함께 렌더링 할 수 있는 장면 그래프 구조를 제안하였다. 또한 Shade등 [1]이 이미 제안한 것처럼, 한 객체에 대한 여러 단계의 LOD(level of detail)를 표현하기 위하여, 서로 다른 다양한 표현방법을 사용하였다. 예를 들면, 동일한 객체지만 가까운 거리에 위치할 때는 3차원 모델을 보여주고, 중간정도 떨어져 있는 경우 빌보드(billboard)의 형태로 보여주며, 아주 멀리 있을 때는 환경 맵(environment map)의 한 부분으로 보여줄 수 있다. 이러한 혼합된 플랫폼을 사용하는 가장 큰 목적은 이미지 기반의 가상환경에 3차원 모델을 포함시킴으로써 상호작용의 한계를 극복하는 것이다. 이러한 플랫폼을 만들기 위하여 몇 가지 선행해야 할 기술적인 과제들이 있다. 다양한 이미지 기반 기술을 유지할 수 있는 장면 그래프의 노드를 디자인하고, 적절한 LOD나 표현을 선택할 수 있는 기준을 정립하며, 그들 사이의 전환을 처리해야 함은 물론, 적절한 상호작용 방법을 구현하고, 전체적인 장면을 올바르게 렌더링 하는 것을 보장할 수 있어야 한다. 현재 우리는 Sense8사의 WorldToolKit 의 장면 그래프 구조에 환경 맵, 빌보드, 움직이는 텍스쳐(moving textures)와 스프라이트(sprites), 그림 속으로의 여행(Tour-into-the-Picture)", view interpolated 객체를 위한 새로운 노드를 추가하였다. 시점으로부터의 거리나 이미지 공간상의 척도를 사용하여 적절한 LOD를 선택하였으며, 사용자가 객체의 내부깊이를 인지하는 거리를 기준으로 객체를 3차원 모델로 보여줄 것인지 이미지로 보여줄 것인지 결정하였다. 또한 상호작용 중에는 객체가 얼마나 떨어져 있는지에 관계없이 3차원 모델이 있다면 그것을 사용하도록 하였다. 마지막으로, 이론적으로 유도한 스위칭 규칙이 유효한지 실험을 하였으며, 긍정적인 결과를 얻었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1653-1660
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• 2016

영상레이더는 이동하는 플랫폼에 탑제되어 운용되며, 이동 중에 전자파를 송수신하고 획득한 데이터를 영상 처리하여 관측 지역의 영상을 획득하는 전천후 레이더이다. 또한 전자파의 투과성에 의해 영상레이더의 송수신 신호는 대기 및 지표 투과가 가능하며, 기상조건에 관계없이 전천후로 영상 획득이 가능한 이점이 있다. 그러나 영상 레이더는 이동하며 전자파를 송수신하기 때문에 사용하는 펄스 반복 주파수에 따라 잔상 왜곡 및 고스트 이미지 등의 영상 왜곡이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 영상 왜곡의 방지를 위해 지구 관측을 목적으로 하는 L밴드 대역 위성용 영상레이더에서 사용되는 펄스 반복 주파수의 범위 설계를 연구하며, 제안하는 시스템 설계 절차에 따라 시스템 변수 및 펄스 반복 주파수를 도출한다. 또한 MATLAB 기반의 영상레이더 관측 시뮬레이터를 이용하여 사용되는 펄스 반복 주파수에 따라 발생되는 잔상 왜곡 및 고스트 이미지와 제거된 이미지를 확인하였고 관측한 점 목표물의 임펄스 응답 분석으로 최종 도출된 펄스 반복 주파수의 적합성을 검증하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권3호
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• pp.32-42
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• 2016

현재 국내 대부분의 토목 건축 구조물이 BIM 정보가 부재한 상황에서 준공 BIM(as-built BIM)의 수요가 점차 증가하고 있다. 준공 BIM 구축을 위한 공간자료 취득에는 고밀도의 포인트 클라우드를 생성할 수 있는 레이저 스캐너가 주로 활용되고 있다. 하지만 기존의 고정식 스캔 시스템은 이동이 번거롭고, 정밀한 위치 선정이 필요 하며, 스캔 자료 정합을 위해 별도의 표지를 설치하거나 공액점을 추출하는 과정이 필요하다. 본 연구에서는 수작업을 최소화하기 위해 기존의 고정식 스캔 시스템을 대체할 수 있는 이동식 스캔 시스템을 제안하고자 하며, 기반 기술로 graph-based SLAM을 적용하였다. 테스트 장비는 총 세 개의 2차원 스캐너를 탑재하고 있으며, 중앙의 한 개는 수평으로 설치되어 graph 구축을 통한 이동경로취득에 사용되었고, 좌우 두 개는 수직으로 설치되어 시스템 진행의 연직 방향으로 주변 구조물에 대한 3차원 스캔 정보 취득에 사용되었다. 개발된 graph-based SLAM은 이동경로 상에 누적된 위치오차를 해소하기 위한 loop closure 처리 방법으로 Adaboost 기계학습을 적용하였다. 이는 특히 본 연구에서 사용한 장비와 같이 기계학습을 위한 다수의 feature 정보를 제공할 수 있는 멀티 스캐너 시스템에 적합한 방식이며, 두 실내공간을 대상으로 한 테스트에서 단일 스캐너 대비 false positive rate를 각각 7.9% 및 13.6%까지 줄일 수 있었다. 최종적으로 연구대상지역의 2차원 및 3차원 지도 구축을 통해 개발된 graph-based SLAM의 효용성을 확인하였다.