KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.2
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pp.558-579
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2021
The cloud storage provides flexible data storage services for data owners to remotely outsource their data, and reduces data storage operations and management costs for data owners. These outsourced data bring data security concerns to the data owner due to malicious deletion or corruption by the cloud service provider. Data integrity verification is an important way to check outsourced data integrity. However, the existing data verification schemes only consider the case that a verifier launches multiple data verification challenges, and neglect the verification overhead of multiple data verification challenges launched by multiple verifiers at a similar time. In this case, the duplicate data in multiple challenges are verified repeatedly so that verification resources are consumed in vain. We propose a duplicate data verification algorithm based on multiple verifiers and multiple challenges to reduce the verification overhead. The algorithm dynamically schedules the multiple verifiers' challenges based on verification time and the frequent itemsets of duplicate verification data in challenge sets by applying FP-Growth algorithm, and computes the batch proofs of frequent itemsets. Then the challenges are split into two parts, i.e., duplicate data and unique data according to the results of data extraction. Finally, the proofs of duplicate data and unique data are computed and combined to generate a complete proof of every original challenge. Theoretical analysis and experiment evaluation show that the algorithm reduces the verification cost and ensures the correctness of the data integrity verification by flexible batch data verification.
Ideation is a process of generating new ideas or solutions using online crowd-sourcing technologies. This process has the potential to change the ways by which government agencies innovate and solve problems. Although increasingly more government agencies are implementing online ideation programs to tap into their employees' ideas and creativity, little is known about the unique challenges and effective practices of such programs. Thus, many government agencies are undergoing trial and error and often reinventing the wheel. This research aims to address this problem. By analyzing a focus group session and four cases of U.S. federal government ideation programs designed for their employees, this research identifies important organizational and technological challenges and effective practices. Furthermore, effective practices are grouped into different phases of ideation process and strategic vs. tactical levels to provide more meaningful and actionable insights. This research is an important step towards building a theoretical foundation for government ideation programs. The implications and limitations of this study are discussed.
With the rapid growth of network traffic, a large number of connected devices, and higher application services, the traditional network is facing several challenges. In addition to improving the current network architecture and hardware specifications, effective resource management means the development trend of 5G. Although many existing potential technologies have been proposed to solve the some of 5G challenges, such as multiple-input multiple-output (MIMO), software-defined networking (SDN), network functions virtualization (NFV), edge computing, millimeter-wave, etc., research studies in 5G continue to enrich its function and move toward B5G mobile networks. In this paper, focusing on the resource allocation issues of 5G core networks and radio access networks, we address the latest technological developments and discuss the current challenges for resource management in 5G.
This study set out to investigate the challenges to science teacher's teaching practices in the Anglophone sub-system of education in Cameroon secondary schools. A sample of 331 of these teachers was selected using the purposive sampling method. Data was collected by use of a questionnaire and was subjected to inferential analysis. The major findings from the multiple regression were challenges associated with the size and management of a science class have an effect on the teaching practices of a science teacher. However, challenges with availability of instructional resources did not have an effect on science teaching practices. Recommendations to solve the identified drawbacks include the provision of more classrooms to accommodate the ever growing population of students and the organization of many seminars through which teachers could be educated on how to handle classroom problems and improvise when necessary.
Alsulbi, Khalil;Khemakhem, Maher;Basuhail, Abdullah;Eassa, Fathy;Jambi, Kamal Mansur;Almarhabi, Khalid
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.7
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pp.43-55
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2021
The amount of Big Data generated from multiple sources is continuously increasing. Traditional storage methods lack the capacity for such massive amounts of data. Consequently, most organizations have shifted to the use of cloud storage as an alternative option to store Big Data. Despite the significant developments in cloud storage, it still faces many challenges, such as privacy and security concerns. This paper discusses Big Data, its challenges, and different classifications of security and privacy challenges. Furthermore, it proposes a new classification of Big Data security and privacy challenges and offers some perspectives to provide solutions to these challenges.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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v.11
no.1
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pp.65-84
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2021
Our understanding of how barriers to access systematically varies with the compositional and contextual characteristics of users is incomplete. Using a public university library in Ghana, this study assessed the heterogeneous barriers or constraints students encounter in accessing electronic resources based on their demographic and contextual attributes. A descriptive survey design was adopted and structured questionnaires were administered randomly to 558 students in the four constituent colleges of the University of Cape Coast, Ghana. Data were collected and analysed using SPSS and descriptive statistics were generated. The results revealed that students faced six key challenges in accessing electronic information resources in the library namely delays in download of information, poor internet connectivity, and limited accessibility of university portal, inadequate computers in the library, poor lighting and limited ancillary services (on the spot printing facilities), with differences based on gender, academic level, and college affiliation. Only 24% males and 26% females had no challenges or problems with delays in download of electronic information. About three-fourth of all users had poor internet connectivity and complained about inadequate computers associated with accessing electronic resources. 40% percent of undergraduate students in the Colleges of Education Studies, Agriculture and Natural Sciences, and Humanities and Legal Studies each encountered four to six simultaneous challenges. Irrespective of gender, first year undergraduate students in all the four colleges were the least likely to report multiple challenges. This suggests the need for targeted and context-specific interventions to address the identified challenges.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
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v.14
no.4
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pp.332-339
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2014
Face classification has wide applications in security and surveillance. However, this technique presents various challenges caused by pose, illumination, and expression changes. Face recognition with long-distance images involves additional challenges, owing to focusing problems and motion blurring. Multiple frames under varying spatial or temporal settings can acquire additional information, which can be used to achieve improved classification performance. This study investigates the effectiveness of multi-frame decision-level fusion with photon-counting linear discriminant analysis. Multiple frames generate multiple scores for each class. The fusion process comprises three stages: score normalization, score validation, and score combination. Candidate scores are selected during the score validation process, after the scores are normalized. The score validation process removes bad scores that can degrade the final output. The selected candidate scores are combined using one of the following fusion rules: maximum, averaging, and majority voting. Degraded facial images are employed to demonstrate the robustness of multi-frame decision-level fusion in harsh environments. Out-of-focus and motion blurring point-spread functions are applied to the test images, to simulate long-distance acquisition. Experimental results with three facial data sets indicate the efficiency of the proposed decision-level fusion scheme.
Increasing knowledge on the link between diet and human health has generated a lot of interest in the development of functional foods. However, several challenges, including discovering of beneficial compounds, establishing optimal intake levels, and developing adequate food delivering matrix and product formulations, need to be addressed. A number of new processes and materials derived from nanotechnology have the potential to provide new solutions in many of these fronts. Nanotechnology is concerned with the manipulation of materials at the atomic and molecular scales to create structures that are less than 100 nm in size in one dimension. By carefully choosing the molecular components, it seems possible to design particles with different surface properties. Several food-based nanodelivery vehicles, such as protein-polysaccharide coacervates, multiple emulsions, liposomes and cochleates have been developed on a laboratory scale, but there have been very limited applications in real food systems. There are also public concerns about potential negative effects of nanotechnology-based delivery systems on human health. This paper provides an overview of the new opportunities and challenges for nanotechnology-based systems in future functional food development.
The availability of powerful and sensor-enabled mobile and Internet-connected devices have enabled the advent of the ubiquitous sensor network (USN) paradigm. USN provides various types of solutions to the general public in multiple sectors, including environmental monitoring, entertainment, transportation, security, and healthcare. Here, we explore and compare the features of wireless sensor networks and USN. Based on our extensive study, we classify the security- and privacy-related challenges of USNs. We identify and discuss solutions available to address these challenges. Finally, we briefly discuss open challenges for designing more secure and privacy-preserving approaches in next-generation USNs.
Asian countries, ranging from China and Japan to Korea and Taiwan, differ in their industrial development stages to support the aerospace industry, and market access conditions. Despite these differences, all these countries target the aerospace industry as one of their future industries. The phenomenon challenges the conventional view that entry into the aerospace sector follows a gradual path from simple hanger repairs to license production, and to international collaboration. This paper reviews current status of the Asian aerospace with a dichotomy of the conventional promotion and Fast-Track promotion strategies. Analysis revealed that multiple entry points, in terms of technological level, exist in the aerospace industry, while the conventional thinking still holds validity. Then the paper presents potential obstacles and challenges these Asian countries would face in the promotion of the industry.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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