Purpose: Adequate public input and participation in environmental health research must be provided to ensure accurate results from studies involving human exposure to potentially hazardous substances. By addressing these ethical issues associated with environmental health research, this study can help reduce risks for individuals participating in studies and whole communities affected by their impactful findings. Research design, data and methodology: The current research should have followed the rule of qualitative textual research, searching and exploring the adequate prior resources such as books and peer-reviewed journal articles so that the current author could screen proper previous works which are acceptable for the content analysis. Results: The current research has figured out four ethical issues to improve environmental health study as follows: (1) Lack of Guidance for Collecting and Utilizing Data Ethically, (2) Insufficient Consideration Is Given to Vulnerable Populations When Conducting Studies, (3) Unclear Standards Exist for Protecting the Privacy Of Participant's Personal Information, and (4) Conducting Socially and Religiously Acceptable Research in Various Communities. Conclusions: This research concludes that future researchers should consider implementing anonymization techniques where possible so that findings are still accessible, but the risk posed by disclosing identifying information remains minimized during the analysis/publication stages.
Shivani Sanjay Kolekar;Hyeonseok Jin;Kyungbaek Kim
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2024.05a
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pp.774-776
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2024
The effective implementation of advanced speech recognition (ASR) systems necessitates the deployment of sophisticated keyword spotting models that are both responsive and resource-efficient. The initial local detection of user interactions is crucial as it allows for the selective transmission of audio data to cloud services, thereby reducing operational costs and mitigating privacy risks associated with continuous data streaming. In this paper, we address these needs and propose utilizing the Whisper-Tiny model with fine-tuning process to specifically recognize keywords from google speech dataset which includes 65000 audio clips of keyword commands. By adapting the model's encoder and appending a lightweight classification head, we ensure that it operates within the limited resource constraints of local devices. The proposed model achieves the notable test accuracy of 92.94%. This architecture demonstrates the efficiency as on-device model with stringent resources leading to enhanced accessibility in everyday speech recognition applications.
Nowadays, the rapid progress and worldwide use of smart-media(SNS) has resulted in coming of the smart media convergence age. In practice, however, the effectiveness of smart media convergence society is limited by the difficulties of using it, which include accessibility, waiting for loading, clutter, old information, privacy risks, expensive communication, etc. The conquest of these difficulties must be policy target of broadcasting and telecommunication for high quality of communication life. From this perspective, this paper proposes a new policy of broadcasting and telecommunication based on the dynamic quality of life for the smart media convergence society. This smart convergence policy will not promote only the development and production of smart media contents but also its stable supply and it will secure the accessibility and privacy. In conclusion, this paper reveals that the components of quality of life are important elements of broadcasting and communication policies which will eventually lead to the popular use of smart media and enhance its quality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.6
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pp.2851-2873
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2016
Cloud storage as a service provides high scalability and availability as per need of user, without large investment on infrastructure. However, data security risks, such as confidentiality, privacy, and integrity of the outsourced data are associated with the cloud-computing model. Over the year's techniques such as, remote data checking (RDC), data integrity protection (DIP), provable data possession (PDP), proof of storage (POS), and proof of retrievability (POR) have been devised to frequently and securely check the integrity of outsourced data. In this paper, we improve the efficiency of PDP scheme, in terms of computation, storage, and communication cost for large data archives. By utilizing the capabilities of JAR and ZIP technology, the cost of searching the metadata in proof generation process is reduced from O(n) to O(1). Moreover, due to direct access to metadata, disk I/O cost is reduced and resulting in 50 to 60 time faster proof generation for large datasets. Furthermore, our proposed scheme achieved 50% reduction in storage size of data and respective metadata that result in providing storage and communication efficiency.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.34
no.4
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pp.801-809
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2024
In the digital age, the importance of personal information has magnified, underscoring the need for enhanced personal information protection, especially within public institutions. Despite ongoing efforts since 2007, significant breaches in public sector information underline persistent vulnerabilities. This study advocates for a transition from a diagnostic to an assessment framework to fortify privacy management in public institutions, as mandated by recent legislative revisions. The amended Personal Information Protection Act introduces an assessment approach, aiming to comprehensively assess and mitigate risks by expanding the scope of evaluation and implementing robust regulatory measures. This study examines the limitations of the current diagnostic practices through literature review and case analysis and proposes a systematic approach to adopting the new assesment system. By enhancing the assessment framework, the study expects to improve the effectiveness of personal information management in public institutions, thereby restoring public trust and ensuring a stable progression into a more secure digital era. The transition to an assessment system is designed not only to address the gaps in the current framework but also to provide a methodical assessment that supports ongoing improvement and compliance with enhanced legal standards.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.9
no.3
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pp.257-263
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2022
The objective of this study was to see how artificial intelligence applications affected organizational innovation in Jordanian commercial banks. Both independent and dependent variables were measured in three dimensions: expert systems, neural network systems, and fuzzy logic systems for artificial intelligence applications variable. Product innovation, process innovation, and management innovation for the organizational innovation variable. To achieve study objectives, a questionnaire was developed and distributed to a sample of one hundred fifty-three managers in Jordanian commercial banks, who were selected according to the simple random sampling method. Except for the neural network systems dimension, which comes in at an average level, the study indicated that there is a high level of organizational innovation and artificial intelligence applications. Furthermore, the findings revealed that artificial intelligence applications have a significant impact on organizational innovation in Jordanian commercial banks, with the most important artificial intelligence application being a fuzzy logic system. The study suggested keeping track of technological advancements in the field of artificial intelligence applications and incorporating them into banking operations by benchmarking with the best commercial bank practices and allocating a portion of the budget to technological applications and infrastructure development, as well as balancing between technology use and information security risks to ensure client privacy is protected.
Sung Il Hwang;Joon Seo Lim;Ro Woon Lee;Yusuke Matsui;Toshihiro Iguchi;Takao Hiraki;Hyungwoo Ahn
Korean Journal of Radiology
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v.24
no.10
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pp.952-959
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2023
Large language models (LLMs) such as ChatGPT have garnered considerable interest for their potential to aid non-native English-speaking researchers. These models can function as personal, round-the-clock English tutors, akin to how Prometheus in Greek mythology bestowed fire upon humans for their advancement. LLMs can be particularly helpful for non-native researchers in writing the Introduction and Discussion sections of manuscripts, where they often encounter challenges. However, using LLMs to generate text for research manuscripts entails concerns such as hallucination, plagiarism, and privacy issues; to mitigate these risks, authors should verify the accuracy of generated content, employ text similarity detectors, and avoid inputting sensitive information into their prompts. Consequently, it may be more prudent to utilize LLMs for editing and refining text rather than generating large portions of text. Journal policies concerning the use of LLMs vary, but transparency in disclosing artificial intelligence tool usage is emphasized. This paper aims to summarize how LLMs can lower the barrier to academic writing in English, enabling researchers to concentrate on domain-specific research, provided they are used responsibly and cautiously.
As IoT technology has gained the attention all around the world, the development for various services of healthcare, smart city, agriculture, and defense based on IoT is in progress. However, it is likely that healthcare services based on IoT have a problem of being leaked of patients' biological information by a third party and that risks patients' lives. In this paper, an IoT health care service managing model based on location sensor is proposed, which secures the biological information of a patient and simplifies the procedure to process the treatment and administration steps by using the data resources sensed. Even when an emergency occurs, this proposed model can respond quickly using the location information of the patient, which enables the staff in the hospital to locate the patient in real time. In addition, there is an advantage to minimize the time and the process of care, because the location of the equipment for necessary treatment is possible to be instantaneously located with attached sensors.
As the network environment develops and speeds up, a lot of smart devices is developed, and a high-speed smart society can be realized while allowing people to interact with objects. As the number of things Internet has surged, a wide range of new security risks and problems have emerged for devices, platforms and operating systems, communications, and connected systems. Due to the physical characteristics of IoT devices, they are smaller in size than conventional systems, and operate with low power, low cost, and relatively low specifications. Therefore, it is difficult to apply the existing security solution used in the existing system. In addition, IoT devices are connected to the network at all times, it is important to ensure that personal privacy exposure, such as eavesdropping, data tampering, privacy breach, information leakage, unauthorized access, Significant security issues can arise, including confidentiality and threats to facilities. In this paper, we investigate cases of security threats and cases of network of IoT, analyze vulnerabilities, and suggest ways to minimize property damage by Internet of things.
Women’s experience of abortion are not only widespread but also significant event in their lives. But this experience has not been a concern for professional care by health care providers, especially nurses. As professional nurses should have holistic approaches to clients, need to understand the lived experience of abortion from women’s perspectives. These Nurses must identify unique means for improving the quality of life of women. This study identified the meaning and structure of the lived experience of abortion. The participants were residents of Seoul and Kwang ju who were recruited through personal recommendation. Colaizzi’s method was used for the phenomenological analysis. The research question was aimed at revealing the covert meaning of abortion. The 14 women who had a spontaneous abortion and /or an artificial abortion and who argeed to participate in the study were informed of the purpose of the study, the possible risks and benefits of participation, the data generation method and they were assured of privacy and confidentiality. The investigator conducted in-depth unstructured interviews which were audiotaped with the permission of the participants. The investigator read the data repeatdly to identify and categorize themes and basic structural elements. Eight themes of abortion as experienced by these participants were : 1) complicated feelings about the anticipated abortion 2) feelings of fear and anxiety about the operation and complications 3) grieving related loss and injury 4) feelings of lonliness in perceiving no supportive person, 5) attributing the cause of the abortion to siginificant others or to self, 6) guilt feelings and resentment, 7) vacillating between regretting and not regretting, 8) struggling to a responsible person. Five basic structures identified were : 1) Complicated feelings 2) Feelings of loss and need for caring 3) Attributings to cause to significant others 4) Paradoxical emotion 5) Struggling to be a responsible being The significes of this study for nursing are : 1) It enables nurses and other health care providers understand more clearly the lived experience of abortion 2) It provides information which can be used in for women who experience abortion.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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