In this paper, we propose an guidance system about closure using push notification of smart device. Restaurant operators can use the proposed application to schedule and modify the restaurant closures for a week from push notification and users can check the restaurant information and whether it is closed or not through the proposed application. The proposed method uses a server system to provide closed information, and the proposed application performs push notifications to the restaurant operator every morning to confirm the day's closed again. To verify the utility of the proposed system, we built a closure management application, user application, and server system to conduct experiments for restaurant closures guidance, resulting in 96% about checking opening hours. And we confirmed that the proposed method is better than the existing information service in comparison experiments. Thus, the proposed method will be a useful service system that could easily share closure information with restaurant operators and users.
Muhammad Ma'ruf;Lalu Muhammad Irham;Wirawan Adikusuma;Made Ary Sarasmita;Sabiah Khairi;Barkah Djaka Purwanto;Rockie Chong;Maulida Mazaya;Lalu Muhammad Harmain Siswanto
Genomics & Informatics
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v.21
no.4
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pp.48.1-48.8
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2023
Liver cancer is the fourth leading cause of death worldwide. Well-known risk factors include hepatitis B virus and hepatitis C virus, along with exposure to aflatoxins, excessive alcohol consumption, obesity, and type 2 diabetes. Genomic variants play a crucial role in mediating the associations between these risk factors and liver cancer. However, the specific variants involved in this process remain under-explored. This study utilized a bioinformatics approach to identify genetic variants associated with liver cancer from various continents. Single-nucleotide polymorphisms associated with liver cancer were retrieved from the genome-wide association studies catalog. Prioritization was then performed using functional annotation with HaploReg v4.1 and the Ensembl database. The prevalence and allele frequencies of each variant were evaluated using Pearson correlation coefficients. Two variants, rs2294915 and rs2896019, encoded by the PNPLA3 gene, were found to be highly expressed in the liver tissue, as well as in the skin, cell-cultured fibroblasts, and adipose-subcutaneous tissue, all of which contribute to the risk of liver cancer. We further found that these two SNPs (rs2294915 and rs2896019) were positively correlated with the prevalence rate. Positive associations with the prevalence rate were more frequent in East Asian and African populations. We highlight the utility of this population-specific PNPLA3 genetic variant for genetic association studies and for the early prognosis and treatment of liver cancer. This study highlights the potential of integrating genomic databases with bioinformatic analysis to identify genetic variations involved in the pathogenesis of liver cancer. The genetic variants investigated in this study are likely to predispose to liver cancer and could affect its progression and aggressiveness. We recommend future research prioritizing the validation of these variations in clinical settings.
As a basic information to implement the fire plan that dominates multiple targets effectively under the battle environment with limited resources, such a process is mandatory that gives a priority order to a target with the high level of threat by quantitatively computing the threat level of an individual target through the analysis on the target. However, the study has still remained in the initial level on an evaluation algorithm for the threat level of the ground target. Considering this fact, the present paper proposes the evaluation algorithm for the threat by multiple ground targets. The proposed algorithm has a core point to consider the type of target and protected asset to implement the computation of proximity; set the additional value based on the weights indicating the significance of weapon and protected asset; and compute the threat level of a target that considers the characteristics of the target. The evaluation and verification of performances have been implemented through the simulation and visualization of an algorithm proposed in the present paper. From the performance result, as the proposed algorithm has been able to perform effectively the threat assessment according to the weights indicating the significance of weapons and protected assets under diverse environments where weapons and protected assets are located, high utility and effect are expected when applied to an actual ground weapon system.
The object-oriented design methods and their CASE tools are widely used in practice by many real-time software developers. However, object-oriented CASE tools require an additional step of identifying tasks from a given design model. Unfortunately, it is difficult to automate this step for a couple of reasons: (1) there are inherent discrepancies between objects and tasks; and (2) it is hard to derive tasks while maximizing real-time schedulability since this problem makes a non-trivial optimization problem. As a result, in practical object-oriented CASE tools, task identification is usually performed in an ad-hoc manner using hints provided by human designers. In this paper, we present a systematic, schedulability-aware approach that can help mapping real-time object-oriented models to multi-threaded implementations. In our approach, a task contains a group of mutually exclusive transactions that may possess different periods and deadline. For this new task model, we provide a new schedulability analysis algorithm. We also show how the run-time system is implemented and how executable code is generated in our frame work. We have performed a case study. It shows the difficulty of task derivation problem and the utility of the automated synthesis of implementations as well as the Inappropriateness of the single-threaded implementations.
Pearson, Brianna;Lau, Kin H.;Allen, Alicia;Barron, James;Cool, Robert;Davis, Kelly;DeLoache, Will;Feeney, Erin;Gordon, Andrew;Igo, John;Lewis, Aaron;Muscalino, Kristi;Parra, Madeline;Penumetcha, Pallavi;Rinker, Victoria G.;Roland, Karlesha;Zhu, Xiao;Poet, Jeffrey L.;Eckdahl, Todd T.;Heyer, Laurie J.;Campbell, A. Malcolm
Interdisciplinary Bio Central
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v.3
no.3
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pp.10.1-10.8
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2011
Introduction: Hash functions are computer algorithms that protect information and secure transactions. In response to the NIST's "International Call for Hash Function", we developed a biological hash function using the computing capabilities of bacteria. We designed a DNA-based XOR logic gate that allows bacterial colonies arranged in a series on an agar plate to perform hash function calculations. Results and Discussion: In order to provide each colony with adequate time to process inputs and perform XOR logic, we designed and successfully demonstrated a system for time-delayed bacterial growth. Our system is based on the diffusion of ${\ss}$-lactamase, resulting in destruction of ampicillin. Our DNA-based XOR logic gate design is based on the op-position of two promoters. Our results showed that $P_{lux}$ and $P_{OmpC}$ functioned as expected individually, but $P_{lux}$ did not behave as expected in the XOR construct. Our data showed that, contrary to literature reports, the $P_{lux}$ promoter is bidirectional. In the absence of the 3OC6 inducer, the LuxR activator can bind to the $P_{lux}$ promoter and induce backwards transcription. Conclusion and Prospects: Our system of time delayed bacterial growth allows for the successive processing of a bacterial hash function, and is expected to have utility in other synthetic biology applications. While testing our DNA-based XOR logic gate, we uncovered a novel function of $P_{lux}$. In the absence of autoinducer 3OC6, LuxR binds to $P_{lux}$ and activates backwards transcription. This result advances basic research and has important implications for the widespread use of the $P_{lux}$ promoter.
The development of mobile applications is fast in recent years. However, nearly all applications are for messaging, financial, locating services based on simple interactions with mobile users because of the limited screen size, narrow network bandwidth, and low computing power. Processing an algorithm for supporting a group decision process on mobile devices becomes impossible. In this paper, we introduce the mobile-oriented simple interactive procedure for support a group decision making process. The interactive procedure is developed for multiple objective linear programming problems to help the group select a compromising solution in the mobile Internet environment. Our procedure lessens the burden of group decision makers, which is one of necessary conditions of the mobile environment. Only the partial weak order preferences of variables and objectives from group decision makers are enough for searching the best compromising solution. The methodology is designed to avoid any assumption about the shape or existence of the decision makers' utility function. For the purpose of the experimental study of the procedure, we developed a group decision support system in the mobile Internet environment, MOBIGSS and applied to an allocation problem of investor assets.
In this paper, we conducted for information search process of users, who have experience to buy paid-application in Appstore, to find out difference of information searching efforts and information sources, reliance on the information in term of attributes of Apps and buyes' innovativenss. As a result, Innovative buyers take a effort to search various information source but they get help buying decision-making supports by own their efforts like searching in category. On the other hand, non-Innovative buyers who search informtion less than Innovative buyers, get information like recommendation from friend and Apps, then they keep those information help buying decision-making supports highly. Besides buyers of Utility Apps search on objective information sources mainly, but those sources have influence on buying decision-making supports. On the other side buyers of Enjoyment Apps consider reliance on the information more than information searching efforts to buying decision-making supports as they get information source like popularity. This research suggests operators of Appstore and app developers how to promote their Apps to users.
Heesun Yang;Seonghyeok Ahn;Seung-Hyun Kim;Seong-Joo Kang
Journal of the Korean Chemical Society
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v.68
no.3
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pp.160-175
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2024
The purpose of this study is to examine the effects of a Chemistry I class based on an artificial intelligence (AI) classification model. To achieve this, the research investigated the development and application of a class utilizing an AI classification model in Chemistry I classes conducted at D High School in Gyeongbuk during the first semester of 2023. After selecting the curriculum content and AI tools, and determining the curriculum-AI integration education model as well as AI hardware and software, we developed detailed activities for the program and applied them in actual classes. Following the implementation of the classes, it was confirmed that students' self-efficacy improved in three aspects: chemistry concept formation, AI value perception, and AI-based maker competency. Specifically, the chemistry classes based on text and image classification models had a positive impact on students' self-efficacy for chemistry concept formation, enhanced students' perception of AI value and interest, and contributed to improving students' AI and physical computing abilities. These results demonstrate the positive impact of the Chemistry I class based on an AI classification model on students, providing evidence of its utility in educational settings.
An image-reconstruction technology, involving the deployment of an unmanned mobility equipped with high-speed LiDAR (Light Detection And Ranging) has been proposed to reconstruct the shape of abandoned mine. Unmanned mobility operation is remarkably useful in abandoned mines fraught with operational difficulties including, but not limited to, obstacles, sludge, underwater and narrow tunnel with the diameter of 1.5 m or more. For cases of real abandoned mines, quadruped robots, quadcopter drones and underwater drones are respectively deployed on land, air, and water-filled sites. In addition to the advantage of scanning the abandoned mines with 2D solid-state lidar sensors, rotation of radiation at an inclination angle offers an increased efficiency for simultaneous reconstruction of mineshaft shapes and detecting obstacles. Sensor and robot posture were used for computing rotation matrices that helped compute geographical coordinates of the solid-state lidar data. Next, the quadruped robot scanned the actual site to reconstruct tunnel shape. Lastly, the optimal elements necessary to increase utility in actual fields were found and proposed.
Soyon Kim;Ji Yeon Cho;Sang-Yeol Park;Bong Gyou Lee
Journal of Internet Computing and Services
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v.25
no.4
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pp.109-119
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2024
This study aims to contribute to the initial research on on-device AI in an environment where generative AI-based services on mobile and other on-device platforms are increasing. To derive success strategies for generative AI-based chatbot services in a mobile environment, over 200,000 actual user experience review data collected from the Google Play Store were analyzed using the LDA topic modeling technique. Interpreting the derived topics based on the Information System Success Model (ISSM), the topics such as tutoring, limitation of response, and hallucination and outdated informaiton were linked to information quality; multimodal service, quality of response, and issues of device interoperability were linked to system quality; inter-device compatibility, utility of the service, quality of premium services, and challenges in account were linked to service quality; and finally, creative collaboration was linked to net benefits. Humanization of generative AI emerged as a new experience factor not explained by the existing model. By explaining specific positive and negative experience dimensions from the user's perspective based on theory, this study suggests directions for future related research and provides strategic insights for companies to improve and supplement their services for successful business operations.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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