In today’s era of advanced technological developments, the threats to the authenticity and integrity of digital images, in a nutshell, the threats to the Image Forensics Research communities have also increased proportionately. This happened as even for the ‘non-expert’ forgers, the availability of image processing tools has become a cakewalk. This image forgery poses a great problem for judicial authorities in any context of trade and commerce. Block matching based image cloning detection system is widely researched over the last 2-3 decades but this was discouraged by higher computational complexity and more time requirement at the algorithm level. Thus, for reducing time need, various dimension reduction techniques have been employed. Since a single technique cannot cope up with all the transformations like addition of noise, blurring, intensity variation, etc. we employ multiple techniques to a single image. In this paper, we have used Fuzzy logic approach for decision making and getting a global response of all the techniques, since their individual outputs depend on various parameters. Experimental results have given enthusiastic elicitations as regards various transformations to the digital image. Hence this paper proposes Fuzzy based cloning detection and classification system. Experimental results have shown that our detection system achieves classification accuracy of 94.12%. Detection accuracy (DAR) while in case of 81×81 sized copied portion the maximum accuracy achieved is 99.17% as regards subjection to transformations like Blurring, Intensity Variation and Gaussian Noise Addition.
In the present study, we applied various machine learning techniques comparatively for prediction of subsurface structures based on multiple secondary information (i.e., well-logging data). The machine learning techniques employed in this study are Naive Bayes classification (NB), artificial neural network (ANN), support vector machine (SVM) and logistic regression classification (LR). As an alternative model, conventional hidden Markov model (HMM) and modified hidden Markov model (mHMM) are used where additional information of transition probability between primary properties is incorporated in the predictions. In the comparisons, 16 boreholes consisted with four different materials are synthesized, which show directional non-stationarity in upward and downward directions. Futhermore, two types of the secondary information that is statistically related to each material are generated. From the comparative analysis with various case studies, the accuracies of the techniques become degenerated with inclusion of additive errors and small amount of the training data. For HMM predictions, the conventional HMM shows the similar accuracies with the models that does not relies on transition probability. However, the mHMM consistently shows the highest prediction accuracy among the test cases, which can be attributed to the consideration of geological nature in the training of the model.
지금까지 maximal covering문제를 해결하기 위해 다양한 기법들이 적용되어 왔다. 타부 탐색 역시 그 중의 하나이다. 그러나 기존 연구에서는 타부 탐색을 비롯한 언덕오르기 탐색이나 시뮬레이티드 어닐링과 같은 이웃해 탐색 기법들에 대한 종합적인 분석과 성능 향상을 위한 노력이 부족하였다. 본 논문에서는 다양한 실험과 분석을 통해 이웃해 탐색 기법들의 성능을 향상시키기 위한 방안을 소개한다. 기본적으로 모든 이웃해 탐색 기법들은 k-exchange 이웃해 생성 방법을 사용하고 있으며 다양한 파라미터 설정에 따라 각 기법의 성능이 어떻게 달라지는가를 분석하였다. 실험 결과 단순 언덕오르기 탐색과 시뮬레이티드 어닐링이 다른 기법들에 비해 훨씬 우수한 탐색 성능을 보였으며, 일반적인 경우와는 달리 단순 언덕오르기 탐색이 시뮬레이티드 어닐링과 비슷한 성능을 보임을 확인하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.145-164
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2023
Cloud computing offers a platform that is both adaptable and scalable, making it ideal for outsourcing data for sharing. Various organizations outsource their data on cloud storage servers for availing management and sharing services. When the organizations outsource the data, they lose direct control on the data. This raises the privacy and security concerns. Cryptographic encryption methods can secure the data from the intruders as well as cloud service providers. Data owners may also specify access control policies such that only the users, who satisfy the policies, can access the data. Attribute based access control techniques are more suitable for the cloud environment as they cover large number of users coming from various domains. Multi-authority attribute-based encryption (MA-ABE) technique is one of the propitious attribute based access control technique, which allows data owner to enforce access policies on encrypted data. The main aim of this paper is to comprehensively survey various state-of-the-art MA-ABE schemes to explore different features such as attribute and key management techniques, access policy structure and its expressiveness, revocation of access rights, policy updating techniques, privacy preservation techniques, fast decryption and computation outsourcing, proxy re-encryption etc. Moreover, the paper presents feature-wise comparison of all the pertinent schemes in the field. Finally, some research challenges and directions are summarized that need to be addressed in near future.
The purpose of this study is to discover the techniques and the trends of expression of modern knitwears focusing on the 1990's after. The resorts of this study is as follows: The techniques of expression of knitwears are classified by the sections on the techniques and the styles of expression. The divisions into the techniques are knitting, crochet, macrame, netting, knotting. And the divisions into upon the styles of expressions are color, pattern, texture, relief and seeing through The techniques of expression on the modern knitwears are expressed characteristic of variety and composition, are expended to the art wear by translated into art. According to a wide sense, ecology, ethnic, modern are the themes of knitwears of 1990's after. The characteristic technique of expression according to the themes are expressed by the harmony of image, yarn, color, silhouette, techniques of expression. The modern knitwears are tried by mixed and various techniques, developed to the area of art wear, escaping from simple and practical item.
Spectroscopy is an emerging technology for the quality assessment of pharmaceutical samples, from tablet manufacturing to final quality assurance. The traditional methods for the quality management of pharmaceutical tablets are time consuming and destructive, while spectroscopic techniques allow rapid analysis in a non-destructive manner. The advantage of spectroscopy is that it collects both spatial and spectral information (called hyperspectral imaging), which is useful for the chemical imaging of pharmaceutical samples. These chemical images provide both qualitative and quantitative information on tablet samples. In the pharmaceutics, spectroscopic techniques are used for a variety of applications, such as analysis of the homogeneity of powder samples as well as determination of particle size, product composition, and the concentration, uniformity, and distribution of the active pharmaceutical ingredient in solid tablets. This review paper presents an introduction to the applications of various spectroscopic techniques such as hyperspectroscopy and vibrational spectroscopies (Raman spectroscopy, FT-NIR, and IR spectroscopy) for the quality and safety assessment of pharmaceutical solid dosage forms. In addition, various chemometric techniques that are highly essential for analyzing the spectroscopic data of pharmaceutical samples are also reviewed.
In comtemporary interior design, hybrid form causes cognitive turnovers of aesthetics. Especially it offers much possibility to expression techniques in interior design and works as compound system, symbolic aggregate that makes and expands various meanings. The aesthetic ideology of hybrid design can be interpreted through the philosphic concept of art, sublime, reception, representation and explains expression techniques and characteristic in interior design through various transformation and meaning conversion. The expression techinique that is a form of openness, transcendental interpretation that exceed a dupilicate of meaning. can be classified as oxymoron, defamiliarization and interface. The characteristic that is based on those expressions appears as use of complex codes of visual images, decoding strategy, intertextuality of meaning. This research attitude can explain the thinking method of interior design by defining the epistemological scheme that is basically involved in expressional styles with characteristics of hybrid aesthetics. In order to be recognized as the object of aesthetics, hybrid has to be approached by interpretational methods of expression techniques. Consequently the characters of expression techniques in hybrid design can be investigated as one of the methodology in interior design plan.
In the rapidly propagating Internet based electronic transaction environment. the importance of real time order confirmation has been more emphasized, In this paper, using data mining techniques, we develop intelligent operations decision model to allow real time order confirmation at the time the customer places an order with required delivery terms. Among various operation plannings used for order fulfillment. mill routing is the first interface decision point to link the order receiving at the marketing with the production planning for order fulfillment. Though linear programming based mathematical optimization techniques are mostly used for mill routing problems, some early orders should wait until sufficient orders are gathered for optimization. And that could effect longer order fulfillment lead-time, and prevent instant order confirmation of delivery terms. To cope with this problem, we provide the intelligent decision model to allow instant order based mill routing decisions. Data mining techniques of decision trees and neural networks. which are more popular in marketing and financial applications, are used to develop the model. Through diverse computational trials with the industrial data from the steel company. we have reported that the performance of the proposed approach is effective compared to the present heuristic only mill routing results. Various issues of data mining techniques application to the mill routing problems having linear programming characteristics are also discussed.
With the development of deep learning techniques, text mining is producing breakthrough performance improvements, promising future applications, and practical use cases across many fields. Likewise, even though several attempts have been made in the field of financial information, few cases apply the current technological trends. Recently, companies and government agencies have attempted to conduct research and apply text mining in the field of financial information. First, in this study, we investigate various works using text mining to show what studies have been conducted in the financial sector. Second, to broaden the view of financial application, we provide a description of several text mining techniques that can be used in the field of financial information and summarize various paradigms in which these technologies can be applied. Third, we also provide practical cases for applying the latest text mining techniques in the field of financial information to provide more tangible guidance for those who will use text mining techniques in finance. Lastly, we propose potential future research topics in the field of financial information and present the research methods and utilization plans. This study can motivate researchers studying financial issues to use text mining techniques to gain new insights and improve their work from the rich information hidden in text data.
Global competition and reduced project life cycle ultimately puts greater performance requirements on the capital project delivery systems used to maintain competitiveness. Despite continuing improvements in delivery cycle time, business owners of facilities continue to demand greater improvements in project delivery cycle time. Therefore, it is very important to investigate the various techniques and methods leading to reduction in project cycle time and also identify the applicability of identified techniques and methods. This paper introduces reduction techniques identified through literature review (i.e, Schedule Reduction Techniques (SRTs), Management Techniques (MTs), and Construction Institute Industry (CII) Best Practices (BPs). In order to collect applicability of these techniques under different project phases (Pre-project planning (PPP), Design (D), Material Management (MM), Construction (C), and Start-up (SU)), the Essence Applicability Matrices (EAM) is used.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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