Disease of patient who visited the hospital can cause different symptoms of the disease, depending on the environment and lifestyle. Recent medical services offered in patients has changed in the environment that can be selected for treatment by analyzing the patient according to the disease symptoms. In this paper, we propose an efficient method to manage disease control because the treatment method may change at any patients suffering from the disease according to the patient conditions by grouping the different treatments to patients for disease information. The proposed scheme has a feature that can be ingested by the patient big disease information, as well as to improve the treatment efficiency of the medical treatment the increase patient satisfaction. The proposed sheme can handle big data by clustering of disease information for patients suffering from diseases such as patient consent small groups. In addition, the proposed scheme has the advantage that can be conveniently accessed via a particular keyword, the treatment method according to patient disease information. The experimental results, the proposed method has been improved by 23% in terms of efficiency compared to conventional techniques, disease management time is gained 11.3% improved results. Medical service user satisfaction seen from the survey is to obtain a high 31.5% results.
In these days, rapid advances of the computer system and the high speed network have made the multimedia services popularized among various applications and services in the internet. Internet live broadcasting, a part of multimedia services, makes it possible to provide not only existing broadcasting services including audio and video but also interactive communications which also expand application scopes by freeing from both temporal and spatial limitation. In the Paper, an interned Personal-live broadcasting server system is developed by allowing individual users to actively create or join live-broadcasting services with such basic multimedia devices as a PC camera and a sound card. As the number of broadcasters and participants increases, concurrent multiple channels are established and groups are to be expanded. The system should also guarantee High Availability (HA) for continuous services even in the presence of partial failure of the cluster. Furthermore, a transmission mode switching is supported to consider network environments in the user system.
The traditional retail industry significantly changed over the past decade due to the mobile and online technologies. This change has been accompanied by a shift in consumer behavior regarding purchasing patterns. Despite the rise of online shopping, there are still specific categories of products, such as "Processed food" in Mongolia, for which traditional shopping remains the preferred purchase method. To prepare for the inevitable future of retail businesses, firms need to closely analyze the performance of their offline stores to plan their further actions in a new multi-channel environment. Retailers must integrate diverse channels into their operations to stay relevant and adjust to the shifting market. In this research, we have analyzed the performance data such as sales, profit, and amount of sales of offline stores by using clustering approach. From the clustering, we have found the several distinct insights by comparing the circumstances and performance of retail stores. For the certain retail stores, we have proposed three different strategies: a fulfillment hub store between online and offline channels, an experience store to elongate customers' time on the premises, and a merge between two non-related channels that could complement each other to increase traffic based on the store characteristics. With the proposed strategies, it may enhance the user experience and profit at the same time.
In this study, a value framework for ubiquitous computing is developed and presented. Using 'value focused thinking' approach suggested by Keeney, twenty-two potential users of ubiquitous computing were interviewed and 435 statements were obtained from these interviews. Subsequent purification and redundancy removal process reduces these 435 statements into 166 objectives users have in their mind when thinking about ubiquitous computing. These 166 objectives were again simplified into 37 objectives by clustering. Through a focus group interview, these objectives were again classified into a means-ends network diagram by analyzing reciprocal relationships among them. Resulting means-ends network reveals the value framework inherent within the perception of users. This framework will be useful as a reference in developing new business models in ubiquitous computing as well as developing technologies themselves.
In order to derive a better classifier with a limited number of training examples, active teaming alternately repeats the querying stage fur category labeling and the subsequent learning stage fur rebuilding the calssifier with the newly expanded training set. To relieve the user from the burden of labeling, especially in an on-line environment, it is important to minimize the number of querying steps as well as the total number of query examples. We can derive a good classifier in a small number of querying steps by using only a small number of examples if we can select multiple of diverse, representative, and ambiguous examples to present to the user at each querying step. In this paper, we propose a cluster-based batch query selection method which can select diverse, representative, and highly ambiguous examples for efficient active learning. Experiments with various text data sets have shown that our method can derive a better classifier than other methods which only take into account the ambiguity as the criterion to select multiple query examples.
Background: Korean Working Conditions Surveys (KWCS), referencing European Working Conditions Surveys, have been conducted three times in order to survey working condition and develop work-related policies. However, we found three limitations for managing the collected KWCS data: (1) there was no computerized system for managing data; (2) statistical KWCS data were provided by limited one-way communication; and (3) the concept of a one-time provision of information was pursued. We suggest a web-based public service system that enables ordinary people to make greater use of the KWCS data, which can be managed constantly in the future. Methods: After considering data characteristics, we designed a database, which was able to have the result of all pairwise combinations with two extracted data to construct an analysis system. Using the data of the social network for each user, the tailored analysis system was developed. This system was developed with three methods: clustering and classification for building a social network, and an infographic method for improving readability through a friendly user interface. Results: We developed a database including one input entity consisting of the sociodemographic characteristics and one output entity consisting of working condition characteristics, such as working pattern and work satisfaction. A web-based public service system to provide tailored contents was completed. Conclusion: This study aimed to present a customized analysis system to use the KWCS data efficiently, provide a large amount of data in a form that can give users a better understanding, and lay the ground for helping researchers and policy makers understand the characteristics.
The mean and Clustering are important methods of data mining, which is now widely applied to various multi-attributes problem However, feature weighting and feature selection are important in those methods bemuse features may differ in importance and such differences need to be considered in data mining with various multiful-attributes problem. In addition, in the event of arithmetic mean, which is inadequate to figure out the most fitted result for structure of evaluation with attributes that there are weighted and ranked. Moreover, it is hard to catch hold of a specific character for assume the form of user's group. In this paper. we propose a dispersion mean algorithm for evaluation of similarity measure based on the geometrical figure. In addition, it is applied to mean classified by user's group. One of the key issues to be considered in evaluation of the similarity measure is how to achieve objectiveness that it is not change over an item ranking in evaluation process.
Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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v.52
no.6
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pp.117-125
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2015
In the modern age, it is important for people to maintain a good sitting posture because they spend long hours sitting. Posture correction treatment requires a great deal of time and expenses with continuous observation by a specialist. Therefore, there is a need for a system with which users can judge and correct their postures on their own. In this study, we collected users' postures and judged whether they are normal or abnormal. To obtain a user's posture, we propose a four-joint motion capture system that uses inertial sensors. The system collects the subject's postures, and features are extracted from the collected data to build a database. The data in the DB are classified into normal and abnormal postures after posture learning using the K-means clustering algorithm. An experiment was performed to classify the posture from the joints' rotation angles and positions; the normal posture judgment reached a success rate of 99.79%. This result suggests that the features of the four joints can be used to judge and help correct a user's posture through application to a spinal disease prevention system in the future.
This paper shows an intelligent disease diagnosis system for public. Our system deals with 30 diseases and their typical symptoms selected based on the report from Ministry of Health and Welfare, Korea. Technically, the system uses a modified FCM algorithm for clustering diseases and the input vector consists of the result of user-selected questionnaires. The modified FCM algorithm improves the quality of clusters by applying symmetrically measure based on the fuzzy theory so that the clusters are relatively sensitive to the shape of the pattern distribution. Furthermore, we extract the highest 5 diseases only related to the user-selected questionnaires based on the fuzzy membership function between questionnaires and diseases in order to avoid diagnosing unrelated disease.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.18
no.6
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pp.259-268
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2018
The purpose of this study is to propose a training method customized to the level of cognitive abilities to increase users' interest and engagement while using cognitive function training contents. The level of cognitive ability of the users was based on the clustering based on the users' information and Mini-Mental Statue Examination-Korea Child test score using the K-means algorithm applied collaborative filtering. The results were applied to the integrated cognitive function training system, and the contents order and difficulty level of the cognitive function training area were recommended to the user's cognitive ability level. Particularly, the contents difficulty control was designed to give a high immersion feeling by applying the 'flow theory' method that users can repeatedly feel tension and comfort. In conclusion, the user-customized cognitive function training method proposed in this paper can be expected to be more effective and rehabilitative results than existing therapists' subjective setting of contents order and difficulty level.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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