Journal of information and communication convergence engineering
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제17권1호
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pp.14-20
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2019
Currently, microarray gene expression data take advantage of the sufficient classification of cancers, which addresses the problems relating to cancer causes and treatment regimens. However, the sample size of gene expression data is often restricted, because the price of microarray technology on studies in humans is high. We propose enhancing the gene expression classification of support vector machines with generative adversarial networks (GAN-SVMs). A GAN that generates new data from original training datasets was implemented. The GAN was used in conjunction with nonlinear SVMs that efficiently classify gene expression data. Numerical test results on 20 low-sample-size and very high-dimensional microarray gene expression datasets from the Kent Ridge Biomedical and Array Expression repositories indicate that the model is more accurate than state-of-the-art classifying models.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제16권4호
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pp.781-790
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2005
Nowaday, statistical data with coherence, accuracy and timeliness are necessary to government, company and research center for decision making or research. In other words, the importance of statistical data quality is steadily increasing. Thus, in this paper, we suggest necessity of measuring customer satisfaction with NSO products for enhancing quality. And we construct measurement scale for measuring customer satisfaction based on the statistical quality indicators. Also we advise use of structural equation model in relation analysis for statistic quality elevation.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제7권1호
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pp.141-151
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2020
This research aimed at studying the role of self-enhancing imagery and self goal-achievement emotion in the effect of characteristics perceived at advertisements using multisensory cues on purchase intention. Sports shoes advertisement was selected as an empirical research object. Questionnaire survey method was used to collect data. 'WenJuanXing' site was used to make the questionnaire in Chinese, and it was loaded on WeChat and QQ. 260 participants from different regions of China participated in online questionnaire survey. The results of testing the hypotheses by structural equation model in Amos 21.0 program are summarized as followings. The congruency between multisensory cues and self-discrepancy awareness positively evoked the self-enhancing imagery and the self goal-achievement emotion. The object relevance between the consumer and the product advertised did not induce the emotion, but evoked the self-enhancing imagery. Both of the self-enhancing imagery and the self goal-achievement emotion had positive effects on the product purchase intention. When developing advertisement, marketers should focus on multisensory cues' characteristics to enhance the self-enhancing imageries as well as to help feel the goal-achievement emotion. They should pay attention to the ways by which the multisensory cues' characteristics used to develop advertisement can be perceived to be congruent with each other by consumers.
The purpose of this research is to identify new service opportunities for enhancing driving safety of intra-city buses based on driving behavior analysis. Service opportunity identification involves finding target customers of service (to whom), motivations for service (why), service contents (what), and service delivery process (when, where). This paper presents an analysis of driving behaviors using the operational data of intra-city buses in conjunction with traffic accident data and drivers' driving history data. This paper also presents four identified service opportunities based on the data analysis results. This research would contribute to enhancing driving safety of intra-city buses in Korea and serve as a basis for developing new services for driving safety enhancement.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권8호
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pp.32-42
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2024
The Internet of Things (IoT) is set to transform patient care by enhancing data collection, analysis, and management through medical sensors and wearable devices. However, the convergence of IoT device vulnerabilities and the sensitivity of healthcare data raises significant data integrity and privacy concerns. In response, this research introduces the Smart-Coord system, a practical and affordable solution for securing healthcare IoT. Smart-Coord leverages blockchain technology and coordinate-based access management to fortify healthcare IoT. It employs IPFS for immutable data storage and intelligent Solidity Ethereum contracts for data integrity and confidentiality, creating a hierarchical, AES-CBC-secured data transmission protocol from IoT devices to blockchain repositories. Our technique uses a unique coordinate system to embed confidentiality and integrity regulations into a single access control model, dictating data access and transfer based on subject-object pairings in a coordinate plane. This dual enforcement technique governs and secures the flow of healthcare IoT information. With its implementation on the Matic network, the Smart-Coord system's computational efficiency and cost-effectiveness are unparalleled. Smart-Coord boasts significantly lower transaction costs and data operation processing times than other blockchain networks, making it a practical and affordable solution. Smart-Coord holds the promise of enhancing IoT-based healthcare system security by managing sensitive health data in a scalable, efficient, and secure manner. The Smart-Coord framework heralds a new era in healthcare IoT adoption, expertly managing data integrity, confidentiality, and accessibility to ensure a secure, reliable digital environment for patient data management.
This paper illustrates a prototyping framework of the documentation-standards retrieval system via the data mining approach for enhancing software development quality. We first present an approach for designing a retrieval algorithm based on data mining, with the three basic technologies of machine learning, statistics and database management, applied to this system to speed up the searching time and increase the fitness. This approach derives from the observation that data mining can discover unsuspected relationships among elements in large databases. This observation suggests that data mining can be used to elicit new knowledge about the design of a subject system and that it can be applied to large legacy systems for efficiency. Finally, software development quality will be improved at the same time when the project managers retrieving for the documentation standards.
Social media platforms have become an integral part of our daily lives, and they generate vast amounts of data that can be analyzed for various purposes. However, the quality of the data obtained from social media is often questionable due to factors such as noise, bias, and incompleteness. Enhancing data quality is crucial to ensure the reliability and validity of the results obtained from such data. This paper proposes an enhanced decision-making framework based on Business Decision Management Systems (BDMS) that addresses these challenges by incorporating a data quality enhancement component. The framework includes a backtracking method to improve plan failures and risk-taking abilities and a steep optimized strategy to enhance training plan and resource management, all of which contribute to improving the quality of the data. We examine the efficacy of the proposed framework through research data, which provides evidence of its ability to increase the level of effectiveness and performance by enhancing data quality. Additionally, we demonstrate the reliability of the proposed framework through simulation analysis, which includes true positive analysis, performance analysis, error analysis, and accuracy analysis. This research contributes to the field of business intelligence by providing a framework that addresses critical data quality challenges faced by organizations in decision-making environments.
Remote sensing cannot provide a direct measurement of vegetation index (VI) but it can provide a reasonably good estimate of vegetation index, defined as the ratio of satellite bands. The monitoring of vegetation in nearby urban regions is made difficult by the low spatial resolution and temporal resolution image captures. In this study, enhancing spatial resolution method is adapted as to improve a low spatial resolution. Recent studies have successfully estimated normalized difference vegetation index (NDVI) using improved resolution method such as from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) onboard EOS Terra satellite. Image enhancing spatial resolution is an important tool in remote sensing, as many Earth observation satellites provide both high-resolution and low-resolution multi-spectral images. Examples of enhancement of a MODIS multi-spectral image and a MODIS NDVI image of Cheongju using a Landsat TM high-resolution multi-spectral image are presented. The results are compared with that of the IHS technique is presented for enhancing spatial resolution of multi-spectral bands using a higher resolution data set. To provide a continuous monitoring capability for NDVI, in situ measurements of NDVI from paddy field was carried out in 2004 for comparison with remotely sensed MODIS data. We compare and discuss NDVI estimates from MODIS sensors and in-situ spectroradiometer data over Ochang plain region. These results indicate that the MODIS NDVI is underestimated by approximately 50%.
MPEG-4 시스템에서의 객체들은 ES(Elementary Stream)로 구성되며 객체기반 코딩을 통하여 각각의 객체들이 독립적으로 운용될 수 있으며 DMIF(Delivery Multimedia Integration Framework)를 통해 전송된다. MPEG-4 시스템에서의 데이터 스트림은 DVB-Data Carousel을 이용하여 전송할 수 있으며, DVB-Data Carousel은 데이터의 반복적인 전송을 통해 서비스의 안정성 및 효율성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 MPEG-4 시스템 객체중 일부 데이터 스트림을 DVB-Data Carousel을 이용하여 인공위성을 통해 클라이언트에게 전달하는 시스템에 대하여 다루었다. 또한 위성을 이용할 경우 발생하는 연동지연시간을 줄이기 위해 성능향상서버(Performance Enhancing Proxy server)를 사용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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