KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.5
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pp.1717-1732
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2015
The widespread use of location-based services (LBSs), which allows untrusted service provider to collect large number of user request records, leads to serious privacy concerns. In response to these issues, a number of LBS privacy protection mechanisms (LPPMs) have been recently proposed. However, the evaluation of these LPPMs usually disregards the background knowledge that the adversary may possess about users' contextual information, which runs the risk of wrongly evaluating users' query privacy. In this paper, we address these issues by proposing a generic formal quantification framework,which comprehensively contemplate the various elements that influence the query privacy of users and explicitly states the knowledge that an adversary might have in the context of query privacy. Moreover, a way to model the adversary's attack on query privacy is proposed, which allows us to show the insufficiency of the existing query privacy metrics, e.g., k-anonymity. Thus we propose two new metrics: entropy anonymity and mutual information anonymity. Lastly, we run a set of experiments on datasets generated by network based generator of moving objects proposed by Thomas Brinkhoff. The results show the effectiveness and efficient of our framework to measure the LPPM.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.6
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pp.1869-1880
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2014
Wireless communication is one of most active areas in modern communication researches, QoS (Quality of Service) assurance is very important for wireless communication systems design, especially for applications such as streaming video etc., which requires strict QoS assurance. The modern wireless networks multi-layer protocol stack structure results in QoS metrics layered and acting in cascade and QoS metrics vertical mapping between protocol layers. Based on virtual buffer between protocol layers and queuing technology, a unified layered QoS mapping framework is proposed in this paper, in which we first propose virtual queue concept, give a novelty united neighboring protocol layers QoS metric mapping framework, and analysis method based on dicerete-time Markov chain, and numerical results show that our proposed framework represents a significant improvement over previous model.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.31
no.3
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pp.309-322
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2024
Identifying algae in water is important for managing algal blooms which have great impact on drinking water supply systems. There have been various microscopic approaches developed for algae classification. Many of them are based on the morphological features of algae. However, there have seldom been mathematical frameworks for comparing the shape of algae, represented as a planar continuous curve obtained from an image. In this work, we describe a recent framework for computing shape distance between two different algae based on the elastic metric and a novel functional representation called the square root velocity function (SRVF). We further introduce statistical procedures for multiple shapes of algae including computing the sample mean, the sample covariance, and performing the principal component analysis (PCA). Based on the shape distance, we classify six algal species in watersheds experiencing algal blooms, including three cyanobacteria (Microcystis, Oscillatoria, and Anabaena), two diatoms (Fragilaria and Synedra), and one green algae (Pediastrum). We provide and compare the classification performance of various distance-based and model-based methods. We additionally compare elastic shape distance to non-elastic distance using the nearest neighbor classifiers.
Rice, Jennifer A.;Mechitov, Kirill;Sim, Sung-Han;Nagayama, Tomonori;Jang, Shinae;Kim, Robin;Spencer, Billie F. Jr.;Agha, Gul;Fujino, Yozo
Smart Structures and Systems
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v.6
no.5_6
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pp.423-438
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2010
Wireless smart sensors enable new approaches to improve structural health monitoring (SHM) practices through the use of distributed data processing. Such an approach is scalable to the large number of sensor nodes required for high-fidelity modal analysis and damage detection. While much of the technology associated with smart sensors has been available for nearly a decade, there have been limited numbers of fulls-cale implementations due to the lack of critical hardware and software elements. This research develops a flexible wireless smart sensor framework for full-scale, autonomous SHM that integrates the necessary software and hardware while addressing key implementation requirements. The Imote2 smart sensor platform is employed, providing the computation and communication resources that support demanding sensor network applications such as SHM of civil infrastructure. A multi-metric Imote2 sensor board with onboard signal processing specifically designed for SHM applications has been designed and validated. The framework software is based on a service-oriented architecture that is modular, reusable and extensible, thus allowing engineers to more readily realize the potential of smart sensor technology. Flexible network management software combines a sleep/wake cycle for enhanced power efficiency with threshold detection for triggering network wide operations such as synchronized sensing or decentralized modal analysis. The framework developed in this research has been validated on a full-scale a cable-stayed bridge in South Korea.
According to the EPA in Taiwan report, 9.05 million metric tons of solid wastes were generated in 1999, and the waste glass was accounted of 4.95 percent. However, with the increasing tonnage of disposal cost and existing disposal sites are reaching full capacity, recycling is currently accepted as a sustainable approach to waste management. Therefore, it's essential and urgent that the government in Taiwan establish the recycling and recovery framework for the minimization of the solid waste, reduction of materials and energy consumption, and the encouragement for the reuse, recycle and recovery development. To achieve this Boal, Taiwan has been strived for a long period of time in waste glass recovery and recycle. Waste glass, unlike other kinds of resource waste, is 100% recyclable. The EPA in Taiwan now center on a lot of different kinds of waste glass, such as glass container, flat glass, CRT glass, windshields glass, fluorescent lamps, and waste pesticide glass container. This article will focus on the framework of the recycling market access, and also try to provide some strategies to improve waste glass recycling efficiently.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.9
no.8
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pp.2875-2893
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2015
Existing coding aware routing algorithms focused on novel routing metric design that captures the characteristics of network coding. However, in packet coding algorithm, they use opportunistic coding scheme which didn't consider the queue state of the coding node and are equivalent to the conventional store-and-forward method in light traffic load condition because they never delay packets and there are no packets in the output queue of coding node, which results in no coding opportunity. In addition, most of the existing algorithms assume that all flows participating in the network have equal rate. This is unrealistic since multi-rate environments are often appeared. To overcome above problem and expand network coding to light traffic load scenarios, we present an enhanced coding-aware routing algorithm based on queue state and local topology (OQMCAR), which consider the queue state of coding node in packet coding algorithm where the control policy is of threshold-type. OQMCAR is a unified framework to merge single rate case and multiple rate case, including the light traffic load scenarios. Simulations results show that our scheme can achieve higher throughput and lower end-to-end delay than the current mechanisms using COPE-type opportunistic coding policy in different cases.
Electronic data management is getting important to reduce overall cost and run-time of clinical data management with the enhancement of data quality. It also critically needs to meet regulated guidelines for the overall quality and safety of electronic clinical trials. The purpose of this paper is to develop the performance evaluation framework in electronic clinical data management. Four key metrics in the area of infrastructure, intellectual preparation, study implementation and study completion covering major aspects of clinical trial processes are proposed. The performance measures evaluate the extent of regulation compliance, data quality, cost and efficiency of electronic data management process. They also provide measurement indicators for each evaluation items. Based on the key metrics, the performance evaluation framework is developed in three major areas involved in clinical data management - clinical site, monitoring and data coordinating center. As of the initial attempt how to evaluate the extent of electronic data management in clinical trials by Delphi survey, further empirical studies are planned and recommended.
Here, we present a new framework for histogram equalization in which both local and global contrasts are enhanced using neighborhood metrics. When checking neighborhood information, filters can simultaneously improve image quality. Filters are chosen depending on image properties, such as noise removal and smoothing. Our experimental results confirmed that this does not increase the computational cost because the filtering process is done by our proposed arrangement of making the histogram while checking neighborhood metrics simultaneously. If the two methods, i.e., histogram equalization and filtering, are performed sequentially, the first method uses the original image data and next method uses the data altered by the first. With combined histogram equalization and filtering, the original data can be used for both methods. The proposed method is fully automated and any spatial neighborhood filter type and size can be used. Our experiments confirmed that the proposed method is more effective than other similar techniques reported previously.
To address the problem of multi-target retrieval (MTR) of remote sensing images, this study proposes a new object-level feature representation model. The model provides an enhanced application image representation that improves the efficiency of MTR. Generating the model in our scheme includes processes, such as object-oriented image segmentation, feature parameter calculation, and symbolic image database construction. The proposed model uses the spatial representation method of the extended nine-direction lower-triangular (9DLT) matrix to combine spatial relationships among objects, and organizes the image features according to MPEG-7 standards. A similarity metric method is proposed that improves the precision of similarity retrieval. Our method provides a trade-off strategy that supports flexible matching on the target features, or the spatial relationship between the query target and the image database. We implement this retrieval framework on a dataset of remote sensing images. Experimental results show that the proposed model achieves competitive and high-retrieval precision.
Interest about Information infrastructure construction is enlarged socially according to arrival of information age, and various information systems are constructed for efficient business processing, customer service in public sector. According to subjective method for performance improvement for information system of public sector and engine that propel information system construction because it is no definite hardware sizing guidelines for information system caterer, is calculating resource volume of information system. It is situation that problem of excess of scale or reduce sizing is happening and is causing various kind of problems that is waste of information budget and service decline thereby. In this research, we proposed hardware sizing framework for information system that is applied to pubic sector.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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