Proceedings of the Korean Society of Crop Science Conference
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2017.06a
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pp.11-11
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2017
The most drought resistant among the five most important cereal crops, and a key dual-use (grain and biomass) crop in regions containing some of the world's most degraded soils, sorghum has inherent climate resilience that is likely to become more important under environmental conditions that are projected by many climate change models. The importance of sorghum might be further elevated by the development of productive genotypes that increase the extent and duration of soil cover beyond those of conventional annual crops, mitigating or even reversing losses of ecological capital through multiple crops from single plantings. Rich genetic and genomic resources have been developed to link Sorghum phenotypic diversity to its molecular basis, and in particular the genus has become a model for dissecting the molecular control of perenniality. Nature has made Sorghum perennial at least twice, and crosses between wild perennials and cultivated sorghums show the feasibility of developing genotypes with varying degrees of investment in perenniality while still providing harvestable food, feed, sugar and/or cellulose. Genetic analysis of progeny from these crosses is revealing the hereditary basis of traits related to ratooning and perenniality and providing diagnostic DNA markers. One perennial Sorghum species has adapted to continents and latitudes far beyond the reach of its progenitors, surviving stresses year after year that are only periodically experienced by conventional (annual) sorghum, and may also harbor novel alleles that may mitigate production challenges in conventional annual sorghums.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.12
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pp.5286-5306
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2016
Emerging applications in automation, medical imaging, traffic monitoring and surveillance need real-time data transmission over Wireless Sensor Networks (WSNs). Guaranteeing Quality of Service (QoS) for real-time traffic over WSNs creates new challenges. Rapid penetration of smart devices, standardization of Machine Type Communications (MTC) in next generation 5G wireless networks have added new dimensions in these challenges. In order to satisfy such precise QoS constraints, in this paper, we propose a new cross-layer QoS-provisioning strategy in Wireless Multimedia Sensor Networks (WMSNs). The network layer performs statistical estimation of sensory QoS parameters. Identifying QoS-routing problem with multiple objectives as NP-complete, it discovers near-optimal QoS-routes by using evolutionary genetic algorithms. Subsequently, the Medium Access Control (MAC) layer classifies the packets, automatically adapts the contention window, based on QoS requirements and transmits the data by using routing information obtained by the network layer. Performance analysis is carried out to get an estimate of the overall system. Through the simulation results, it is manifested that the proposed strategy is able to achieve better throughput and significant lower delay, at the expense of negligible energy consumption, in comparison to existing WMSN QoS protocols.
Purpose: The international business is affected by significant cultural factors that may impediment the operation and the ultimate performance of a business organization. The current study aims to investigate prior literatures works to find cross-cultural discrepancies such as the cultural distance that impacts international companies' operations and management and develop appropriate strategies for realizing high performance while overcoming these challenges. Research design, data and methodology: To find the required sources, the study employed the use of secondary data. Different search strategies were used to find the necessary materials from various sources. The data composed of an extensive review from multiple peer-reviewed journals and other existing research. Results: Based on literature analysis, the current study suggests novel seven strategies for multinational organizations. As a result, this study provides various pieces of literature to deduce meaningful information on the appropriate business strategies that a company can use to bridge the gap of the limitations of cross-cultural impacts on international businesses. Conclusion: An organization moving into a new cultural environment faces challenges including tastes and preferences, norms, language barriers, and beliefs. Organizations, therefore, have to devise the best strategies to align themselves with the prevailing cultural conditions to reap the benefits of internationalization.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.140-142
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2023
Federated learning (FL) is a new paradigm in machine learning (ML) that enables multiple devices to collaboratively train a shared ML model without sharing their local data. FL is well-suited for applications where data is sensitive or difficult to transmit in large volumes, or where collaborative learning is required. The Internet of Underwater Things (IoUT) is a network of underwater devices that collect and exchange data. This data can be used for a variety of applications, such as monitoring water quality, detecting marine life, and tracking underwater vehicles. However, the harsh underwater environment makes it difficult to collect and transmit data in large volumes. FL can address these challenges by enabling devices to train a shared ML model without having to transmit their data to a central server. This can help to protect the privacy of the data and improve the efficiency of training. In this view, this paper provides a brief overview of Fed-IoUT, highlighting its various applications, challenges, and opportunities.
Purpose: The study explored the meaning of experiences within a family art therapy process among terminal cancer patients and their families. Methods: Ten participants, including four terminal cancer patients currently admitted to the hospice ward at an inpatient hospice facility in S City and four caregiving family members, engaged in four cycles of family art therapy sessions. The sessions were conducted weekly or bi-weekly, and each lasted approximately 50 minutes. Results: Nine cross-case themes emerged: "feeling unfamiliar and intimidated by the idea of expressing my thoughts through art," "trying to accept the present and positively overcome sadness," "expressing hope through emotional bonds during the process of parting," "conveying and preserving personal and family beliefs," "feeling upset about family imbalances caused by deteriorating health," "valuing togetherness and striving for stability amidst the current challenges," "art as a medium of empowerment for patients and facilitator of family conversations, even amidst difficulties," "sharing a range of emotions-not just joy, but concerns and sorrow-through art," and "gratitude for art' s role in improving family communication and connection through artwork. Conclusion: The findings of this study lead to several conclusions. First, patients and their families faced psychological challenges when confronted with impending death, yet they strove to remain optimistic by seeking meaning in their struggles. Second, families practiced open and expressive communication, sharing a spectrum of complex emotions with one another. Third, even as the patient's condition worsened, resulting in family fatigue, their support and cohesion strengthened.
We have developed software for the SMFD that utilizes a range of graphic design tools. These tools enable us to effortlessly create graphic elements by defining their attributes, such as position and motion. Subsequently, we can convert these designs into source code and execute the resulting software on the target system, leveraging the graphic engines provided by the tools. However, when it comes to developing the displaying software for the SMFD using multiple graphic design tools on a single system, we face various challenges. In this paper, we will delve into these challenges and propose solutions for developing the displaying software for SMFD based on heterogeneous display design tools.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.6
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pp.3199-3218
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2019
Location-based services (LBSs) have become popular in recent years due to the ever-increasing usage of smart mobile devices and mobile applications through networks. Although LBS application provides great benefits to mobile users, it also raises a sever privacy concern of users due to the untrusted service providers. In the lack of privacy enhancing mechanisms, most applications of the LBS may discourage the user's acceptance of location services in general, and endanger the user's privacy in particular. Therefore, it is a great interest to discuss on the recent privacy-preserving mechanisms in LBSs. Many existing location-privacy protection-mechanisms (LPPMs) make great efforts to increase the attacker's uncertainty on the user's actual whereabouts by generating a multiple of fake-locations together with user's actual positions. In this survey, we present a study and analysis of existing LPPMs and the state-of-art privacy measures in service quality aware LBS applications. We first study the general architecture of privacy qualification system for LBSs by surveying the existing framework and outlining its main feature components. We then give an overview of the basic privacy requirements to be considered in the design and evaluation of LPPMs. Furthermore, we discuss the classification and countermeasure solutions of existing LPPMs for mitigating the current LBS privacy protection challenges. These classifications include anonymization, obfuscation, and an encryption-based technique, as well as the combination of them is called a hybrid mechanism. Finally, we discuss several open issues and research challenges based on the latest progresses for on-going LBS and location privacy research.
Ittaka Aldini;Adhistya E. Permanasari;Risanuri Hidayat;Andri Ramdhan
Ocean Systems Engineering
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v.14
no.1
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pp.85-99
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2024
Ocean surface currents have an essential role in the Earth's climate system and significantly impact the marine ecosystem, weather patterns, and human activities. However, predicting ocean surface currents remains challenging due to the complexity and variability of the oceanic processes involved. This review article provides an overview of the current research status, challenges, and opportunities in the prediction of ocean surface currents. We discuss the various observational and modelling approaches used to study ocean surface currents, including satellite remote sensing, in situ measurements, and numerical models. We also highlight the major challenges facing the prediction of ocean surface currents, such as data assimilation, model-observation integration, and the representation of sub-grid scale processes. In this article, we suggest that future research should focus on developing advanced modeling techniques, such as machine learning, and the integration of multiple observational platforms to improve the accuracy and skill of ocean surface current predictions. We also emphasize the need to address the limitations of observing instruments, such as delays in receiving data, versioning errors, missing data, and undocumented data processing techniques. Improving data availability and quality will be essential for enhancing the accuracy of predictions. The future research should focus on developing methods for effective bias correction, a series of data preprocessing procedures, and utilizing combined models and xAI models to incorporate data from various sources. Advancements in predicting ocean surface currents will benefit various applications such as maritime operations, climate studies, and ecosystem management.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.6
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pp.2697-2710
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2018
Owing to the development of Internet of Things (IoT), the fifth-generation (5G) wireless communication is going to foresee a substantial increase of mobile traffic demand. Energy efficiency and spectral efficiency are the challenges in a 5G network. Non-orthogonal multiple access (NOMA) is a promising technique to increase the system efficiency by adaptive power control (PC) in a 5G network. This paper proposes an efficient PC scheme based on evolutionary game theory (EGT) model for uplink power-domain NOMA system. The proposed PC scheme allows users to adaptively adjusts their transmit power level in order to improve their payoffs or throughput which results in an increase of the system efficiency. In order to separate the user signals, a successive interference cancellation (SIC) receiver installed at the base station (BS) site. The simulation results demonstrate that the proposed EGT-based PC scheme outperforms the traditional game theory-based PC schemes and orthogonal multiple access (OMA) in terms of energy efficiency and spectral efficiency.
Rasheed, Aamir;Park, Hyunje;Sohn, Min Kyun;Lee, Tae Hyeong;Kang, Dae Joon
Ceramist
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v.23
no.1
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pp.54-88
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2020
Global effort has resulted in tremendous progress with energy harvesters that extract mechanical energy from ambient sources, convert it to electrical energy, and use it for systems such as wrist watches, mobile electronic devices, wireless sensor nodes, health monitoring, and biosensors. However, harvesting a single energy source only still pauses a great challenge in driving sustainable and maintenance-free monitoring and sensing devices. Over the last few years, research on high-performance mechanical energy harvesters at the micro and nanoscale has been directed toward the development of hybrid devices that either aim to harvest mechanical energy in addition to other types of energies simultaneously or to exploit multiple mechanisms to more effectively harvest mechanical energy. Herein, we appraise the rational designs for multiple energy harvesting, specifically state-of-the-art hybrid mechanical energy harvesters that employ multiple piezoelectric and triboelectric mechanisms to efficiently harvest mechanical energy. We identify the critical material parameters and device design criteria that lead to high-performance hybrid mechanical energy harvesters. Finally, we address the future perspectives and remaining challenges in the field.
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