KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.11
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pp.5357-5381
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2018
Cloud computing offers a wide range of on-demand resources over the internet. Utility-based resource allocation in cloud data centers significantly increases the number of cloud users. Heavy usage of cloud data center encounters many problems such as sacrificing system performance, increasing operational cost and high-energy consumption. Therefore, the result of the system damages the environment extremely due to heavy carbon (CO2) emission. However, dynamic allocation of energy-efficient resources in cloud data centers overcomes these problems. In this paper, we have proposed Energy and Service Level Agreement (SLA) Aware Resource Allocation Heuristic Algorithms. These algorithms are essential for reducing power consumption and SLA violation without diminishing the performance and Quality-of-Service (QoS) in cloud data centers. Our proposed model is organized as follows: a) SLA violation detection model is used to prevent Virtual Machines (VMs) from overloaded and underloaded host usage; b) for reducing power consumption of VMs, we have introduced Enhanced minPower and maxUtilization (EMPMU) VM migration policy; and c) efficient utilization of cloud resources and VM placement are achieved using SLA-aware Modified Best Fit Decreasing (MBFD) algorithm. We have validated our test results using CloudSim toolkit 3.0.3. Finally, experimental results have shown better resource utilization, reduced energy consumption and SLA violation in heterogeneous dynamic cloud environment.
Journal of Information Technology and Architecture
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v.11
no.4
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pp.449-462
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2014
In big data era, there are a number of considerable parts in processing systems for capturing, storing, and analyzing stored or streaming data. Unlike traditional data handling systems, a big data processing system needs to concern the characteristics (format, velocity, and volume) of being handled data in the system. In this situation, virtualized computing platform is an emerging platform for handling big data effectively, since virtualization technology enables to manage computing resources dynamically and elastically with minimum efforts. In this paper, we analyze resource utilization of virtualized computing resources to discover suitable deployment models in Apache Hadoop and HBase-based big data processing environment. Consequently, Task Tracker service shows high CPU utilization and high Disk I/O overhead during MapReduce phases. Moreover, HRegion service indicates high network resource consumption for transfer the traffic data from DataNode to Task Tracker. DataNode shows high memory resource utilization and Disk I/O overhead for reading stored data.
This study explores the barriers to using health and medical data in research and development (R&D) within the healthcare industry and suggests ways to enhance data utilization. As artificial intelligence technology drives transformative changes across industries, there is an increased demand for robust health and medical data, highlighting its critical economic value and utility in fostering innovation. Using qualitative analysis through Grounded Theory, the study involves ten R&D professionals from healthcare industry, including both medical centers and corporations, using surveys and in-depth interviews to gather diverse experiences and perspectives on the challenges and opportunities in health and medical data use. Key findings point to legislative, regulatory, and data quality and integration issues, as well as complexities in patient data access and usage. Technological limitations and inadequate data governance frameworks also emerge as significant obstacles. Recommendations focus on improving regulatory frameworks, enhancing data standardization and quality, and fostering stronger partnerships between data custodians and users. The study concludes that overcoming these obstacles requires a comprehensive strategy involving legislative changes, improved technological infrastructure, and increased stakeholder collaboration. Implementing these recommendations could greatly enhance health and medical data utilization in R&D, significantly advancing medical science and patient care services.
Objectives: Parental socioeconomic status (SES) exerts a substantial influence on children's health. The purpose of this study was to examine factors determining children's private health insurance (PHI) enrolment and children's healthcare utilization according to PHI coverage. Methods: Korea Health Panel data from 2011 (n=3085) was used to explore the factors determining PHI enrolment in children younger than 15 years of age. A logit model contained health status and SES variables for both children and parents. A fixed effects model identified factors influencing healthcare utilization in children aged 10 years or younger, using 2008 to 2011 panel data (n=9084). Results: The factors determining children's PHI enrolment included children's age and sex and parents' educational status, employment status, and household income quintile. PHI exerted a significant effect on outpatient cost, inpatient cost, and number of admissions. Number of outpatient visits and total length of stay were not affected by PHI status. The interaction between PHI and age group increased outpatient cost significantly. Conclusions: Children's PHI enrolment was influenced by parents' SES, while healthcare utilization was affected by health and disability status. Therefore, the results of this study suggest disparities in healthcare utilization according to PHI enrollment.
The Journal of Korean Academic Society of Nursing Education
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v.16
no.2
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pp.330-338
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2010
Purpose: This study was conducted to investigate performance of self-monitoring of blood glucose and the utilization of results for people with type II diabetes. Method: Data was collected from 177 patients with type II diabetes using a questionnaire from August to September, 2009. Result: Most participants performed self-monitoring of blood glucose in the correct way while some misused the lancet or test strips. In the utilization of results for self-monitoring blood glucose data, 62% of participants always recorded the data, 46% always understood the cause for hyperglycemia or hypoglycemia, 25% changed their diet, 23% regulated their exercise-amount, and 11% of participants adjusted the drug dosage. There were significant differences in the performance of self-monitoring of blood glucose and the utilization of results according to the characteristics in the self-monitoring subjects such as awareness of HbA1c, target fasting glucose level, target fasting glucose level 2 hours after meal etc. Conclusion: Systemic self-monitoring of blood glucose education which includes the utilization of self-monitoring of blood glucose needs to be developed for type II diabetic patients.
Journal of the Korean Society for information Management
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v.35
no.1
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pp.157-182
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2018
As data management and processing techniques have been developed rapidly in the era of big data, nowadays a lot of business companies and researchers have been interested in long tail data which were ignored in the past. This study proposes methods for generating and controlling a network of technical terms based on text mining technique to enhance data utilization in the distribution of long tail theory. Especially, an edit distance technique of text mining has given us efficient methods to automatically create an interlinking network of technical terms in the scholarly field. We have also used linked open data system to gather experimental data to improve data utilization and proposed effective methods to use data of LOD systems and algorithm to recognize patterns of terms. Finally, the performance evaluation test of the network of technical terms has shown that the proposed methods were useful to enhance the rate of data utilization.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.8
no.3
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pp.890-910
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2014
This paper investigates the spectrum hole utilization of cooperative schemes for the two-way relaying model in order to improve the utilization efficiency of limited spectrum holes in cognitive radio networks with imperfect spectrum sensing. We propose two specific bidirectional secondary data transmission (BSDT) schemes with two-step and three-step two-way relaying models, i.e., two-BSDT and three-BSDT schemes, where the spectrum sensing and the secondary data transmission are jointly designed. In the proposed cooperative schemes, the best two-way relay channel between two secondary users is selected from a group of secondary users serving as cognitive relays and assists the bi-directional communication between the two secondary users without a direct link. The closed-form asymptotic expressions for outage probabilities of the two schemes are derived with a primary user protection constraint over Rayleigh fading channels. Based on the derived outage probabilities, the spectrum hole utilization is calculated to evaluate the percentage of spectrum holes used by the two secondary users for their successful information exchange without channel outage. Numerical results show that the spectrum hole utilization depends on the spectrum sensing overhead and the channel gain from a primary user to secondary users. Additionally, we compare the spectrum hole utilization of the two schemes as the varying of secondary signal to noise ratio, the number of cognitive relays, and symmetric and asymmetric channels.
Objectives : This purpose of this study was to examine worker's Dental care utilization patterns and its related factors, to prepare basic data for oral health promotion of workers. Methods : The study subject were 1016 industrial workers from7 working places in Gyung-Sang-Buk Do and Daegu-City. Data for this study was obtained by self-administrated questionnaire. The questionnaire consists of general characteristics, yes or no of dental care utilization before six month, purpose of visit, yes or no of dental disease form the results of dental examination screening before one years, yes or no of and patterns dental care utilization of workers with dental disease, etc. The data was utilized using frequency test and $x^2-test$. Results : Rate of dental care utilization was 40% within six month last, among the general characteristics, it were statistically significant that higher age, married state, bad oral health state, high Work period. Rate of dental disease as a result of their dental examination last was 53.1% among the general characteristics, it were statistically significant that enough economic state, bad oral health state, blue collar work type. Dental care utilization's rate of dental disease as a result of their dental examination last was 48.6% among the general characteristics, it were statistically significant that Enough economic state, higher age, married state, high Work period. Conclusions : In order to promote workers of abnormal opinions to take the medical treatment on their dental diseases later dental examination, it is necessary to educate them consistently for the importance of early medical treatment.
This study was conducted to review data utilization plans and suggest solutions based on the need for tools that can objectively diagnose problems in rural areas. The study extracted items through prior research and was carried out as a process of reviewing data capable of constructing spatial data. The results performed in the above manner are as follows. First, prior research and expert surveys were conducted to select diagnostic items to derive details of a total of three items that should be considered for rural space plans such as regional revitalization and regeneration using regional characteristics such as environment, society, and culture. Second, as a result of listing data available for regional diagnosis, 6 types of environment, 15 types of society, and 18 types of culture were selected out of a total of 529. Finally, it was suggested to establish a national standard spatial unit by grasping the limitations of public data such as omission of spatial data and accuracy. This study is significant in that it presented implications for data utilization as well as selection of items for rural diagnosis and reviewed data utilization based on rural specialized districts of "The Act on Support for Restructuring and Regeneration of Rural Spaces" to be implemented in 2024. This is considered to be valuable as a study for sustainable rural diagnosis if processes such as spatial data construction and weight setting are carried out in the future.
Yun, Soon-Nyoung;Lee, In-Sook;Kim, Jin Hyun;Ko, Young
Research in Community and Public Health Nursing
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v.25
no.3
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pp.159-169
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2014
Purpose: The purpose of this study was to evaluate the effectiveness of case management for patients with hypertension on their health status and medical service utilization. Methods: This study was a secondary analysis of data collected for a larger study of chronic disease management in 2008 using the National Health Insurance Corporation database. A total of 12,944 patients who received case management for hypertension were included in this analysis. The subjects of case management were classified into subgroups, namely, over-use, under-use, and non-use groups according to the amount of medical service utilization. To compare the medical service utilization, a control group was selected randomly. The data were analyzed through descriptive statistics, McNemar test, and ANOVA. Results: All the subgroups displayed significant differences in blood pressure, self-management, social support, and their characteristics of medical service utilization. The total medical expense of the under-use and non-use groups increased after case management. However, there was no decrease in the medical expense of the over-use group. Conclusion: This finding suggests that there is a need to re-examine why patients overuse medical services and to supplement specific strategies for encouraging appropriate medical service utilization, and enhancing case management efforts for the over-use group.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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