We propose a reactive mesogen (RM) lens array to obtain good focusing behavior along with a short focal plane, where the focusing behavior is switchable according to the polarization state of incident light. Polarization-dependent focusing behavior is obtained using a planoconvex RM microlens array on a planoconcave isotropic lens template. Even though the sagitta of our RM lens is high, to obtain the short focal length, the RM layer can be aligned well by introducing a top-down alignment effect, using a nanogrooved template. The optical noise due to the $moir{\acute{e}}$ effect generated by the nanogrooves on the surface of the planoconvex RM layer can be removed simply by overcoating a thin RM layer, which is self-aligned by the geometric surface effect, without an additional alignment process. We demonstrate a hexagonal-packed RM lens array that has a very high fill factor and symmetric phase profile, for an ideal lens.
Majumdar, Abhishek;Biswas, Arpita;Baishnab, Krishna Lal;Sood, Sandeep K.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권7호
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pp.3794-3820
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2019
In recent years, a cloud environment with the ability to detect illegal behaviours along with a secured data storage capability is much needed. This study presents a cloud storage framework, wherein a 128-bit encryption key has been generated by combining deoxyribonucleic acid (DNA) cryptography and the Hill Cipher algorithm to make the framework unbreakable and ensure a better and secured distributed cloud storage environment. Moreover, the study proposes a DNA-based encryption technique, followed by a 256-bit secure socket layer (SSL) to secure data storage. The 256-bit SSL provides secured connections during data transmission. The data herein are classified based on different qualitative security parameters obtained using a specialized fuzzy-based classification technique. The model also has an additional advantage of being able to decide on selecting suitable storage servers from an existing pool of storage servers. A fuzzy-based technique for order of preference by similarity to ideal solution (TOPSIS) multi-criteria decision-making (MCDM) model has been employed for this, which can decide on the set of suitable storage servers on which the data must be stored and results in a reduction in execution time by keeping up the level of security to an improved grade.
Bii, Joash Kiprotich;Rimiru, Richard;Mwangi, Ronald Waweru
ETRI Journal
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제42권6호
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pp.886-898
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2020
Unusual data patterns or outliers can be generated because of human errors, incorrect measurements, or malicious activities. Detecting outliers is a difficult task that requires complex ensembles. An ideal outlier detection ensemble should consider the strengths of individual base detectors while carefully combining their outputs to create a strong overall ensemble and achieve unbiased accuracy with minimal variance. Selecting and combining the outputs of dissimilar base learners is a challenging task. This paper proposes a model that utilizes heterogeneous base learners. It adaptively boosts the outcomes of preceding learners in the first phase by assigning weights and identifying high-performing learners based on their local domains, and then carefully fuses their outcomes in the second phase to improve overall accuracy. Experimental results from 10 benchmark datasets are used to train and test the proposed model. To investigate its accuracy in terms of separating outliers from inliers, the proposed model is tested and evaluated using accuracy metrics. The analyzed data are presented as crosstabs and percentages, followed by a descriptive method for synthesis and interpretation.
UDJIANTO, Djoko;HAKIM, Abdul;DOMAI, Tjahjanulin;SURYADI, Suryadi;HAYAT, H.
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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제8권1호
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pp.563-572
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2021
This study aims to investigate the implementation of village fund (VF) policy in Indonesia by addressing the following issues: (1) what is the VF policy; (2) factors that support and hinder policy implementation; (3) impact of policy implementation; and (4) model for implementing village fund policies that can improve community welfare. Through a descriptive qualitative-based approach, several indicators are measured, namely, the substance of implementing rules, the results of project implementation, supporting and inhibiting factors for policies, participation factors, and the impact generated by village fund policies, which include social and economic effects. The extraction of this information and indicators will lead this study to produce ideal models and propositions for quantitative confirmatory research as a future research agenda. This study was conducted in two villages (Mojomulyo and Tambakromo) in Pati District, Central Java, Indonesia. Data collection model using interviews and observations from all actors who play a role (e.g., village government, village supervisory agency, and community). The study results show that policies have been implemented by normative rules; there are several supporting and inhibiting factors both internal and external. The study results also confirm the relevance of the articulated theory and some comprehensive input to our study.
Synucleinopathies such as Parkinson's disease (PD) are incurable neurodegenerative conditions characterised by the abnormal aggregation of α-synuclein protein in neuronal cells. In PD, fibrillary synuclein aggregation forms Lewy bodies and Lewy neurites in the substantia nigra and cortex on the brain. Dementia with Lewy bodies and multiple system atrophy are also associated with α-synuclein protein abnormalities. α-synuclein is one of three synuclein proteins, and while its precise function is still unknown, one hypothesis posits that α-synuclein propagates from the enteric nervous system through the vagus nerve and into the brain, resulting in synucleinopathy. Studies on synucleinopathies should thus encompass not only the central nervous system but must necessarily include the gut and microbiome. The zebrafish (Danio rerio) is a well-established model for human neuronal pathologies and have been used in studies ranging from genetic models of hereditary disorders to neurotoxin-induced neurodegeneration as well as gut-brain-axis studies. There is significant genetic homology between zebrafish and mammalian vertebrates which is what makes the zebrafish so amenable to modelling human conditions but in the case of synucleinopathies, the zebrafish notably does not possess an α-synuclein homolog. Synuclein orthologs are present in the zebrafish however, and transgenic zebrafish that carry human α-synuclein have been generated. In addition, the zebrafish is a highly advantageous model and ideal replacement for reducing the use of mammalian models. This review discusses the application of the zebrafish as a model for synucleinopathies in efforts to further understand synuclein function and explore therapeutic strategies.
Let R be a commutative Noetherian ring and I an ideal of R. In this paper, we study colocalization of generalized local homology modules. We intend to establish a dual case of local-global principle for the finiteness of generalized local cohomology modules. Let M be a finitely generated R-module and N a representable R-module. We introduce the notions of the representation dimension rI(M, N) and artinianness dimension aI(M, N) of M, N with respect to I by rI(M, N) = inf{i ∈ ℕ0 : HIi(M, N) is not representable} and aI(M, N) = inf{i ∈ ℕ0 : HIi(M, N) is not artinian} and we show that aI(M, N) = rI(M, N) = inf{rIR𝔭 (M𝔭,𝔭N) : 𝔭 ∈ Spec(R)} ≥ inf{aIR𝔭 (M𝔭,𝔭N) : 𝔭 ∈ Spec(R)}. Also, in the case where R is semi-local and N a semi discrete linearly compact R-module such that N/∩t>0ItN is artinian we prove that inf{i : HIi(M, N) is not minimax}=inf{rIR𝔭 (M𝔭,𝔭N) : 𝔭 ∈ Spec(R)\Max(R)}.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권1호
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pp.80-96
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2022
Nowadays, artificial intelligence promotes the rapid development of skin cancer detection technology, and the federated skin cancer detection model (FSDM) and dual generative adversarial network model (DGANM) solves the fragmentation and privacy of data to a certain extent. To overcome the problem that the many-objective evolutionary algorithm (MaOEA) cannot guarantee the convergence and diversity of the population when solving the above models, a many-objective evolutionary algorithm based on integrated strategy (MaOEA-IS) is proposed. First, the idea of federated learning is introduced into population mutation, the new parents are generated through sub-populations employs different mating selection operators. Then, the distance between each solution to the ideal point (SID) and the Achievement Scalarizing Function (ASF) value of each solution are considered comprehensively for environment selection, meanwhile, the elimination mechanism is used to carry out the select offspring operation. Eventually, the FSDM and DGANM are solved through MaOEA-IS. The experimental results show that the MaOEA-IS has better convergence and diversity, and it has superior performance in solving the FSDM and DGANM. The proposed MaOEA-IS provides more reasonable solutions scheme for many scholars of skin cancer detection and promotes the progress of intelligent medicine.
In these days, high dimensional data prediction technology based on neural network shows compelling results in many different kind of field including engineering. Especially, a lot of variants of convolution neural network are widely utilized to develop pixel level prediction model for high dimensional data such as picture, or physical field value from the sensors. In this study, velocity vector field of ideal flow on ship surface is estimated on pixel level by Unet. First, potential flow analysis was conducted for the set of hull form data which are generated by hull form transformation method. Thereafter, four different neural network with a U-shape structure were conFig.d to train velocity vectors at the node position of pre-processed hull form data. As a result, for the test hull forms, it was confirmed that the network with short skip-connection gives the most accurate prediction results of streamlines and velocity magnitude. And the results also have a good agreement with potential flow analysis results. However, in some cases which don't have nothing in common with training data in terms of speed or shape, the network has relatively high error at the region of large curvature.
목적 : 나선 주사 영상에서 경사자계시스템의 회로 모델을 기반으로 실제 경사 자계를 추정하여 재구성에 사용함으로써 재구성 영상을 개선하는 방법을 제안하였다. 대상 및 방법 : 자기공명영상장치의 경사자계 시스템은 저항 성분과 자체 인덕턴스, magnet 시스템과의 상호 인덕턴스, 커패시턴스 성분 등을 가지고 있어서 경사자계 증폭기에 인가하는 입력 경사자계 파형과 실제 만들어지는 경사자계 사이에는 시간적인 지연과 함께 파형에도 차이가 있다. 나선주사 영상에서 실제 만들어진 경사자계 파형 및 k-space 궤적은 재구성 과정에서 매우 중요한 역할을 한다. 본 논문에서는 경사자계시스템을 회로 소자로 모델링하였고, 입력 전압 파형에 대한 출력 전류 파형을 구함으로써 실제 얻어지는 경사자계파형을 유도하였다. 모델링에서 사용한 R-L-C 값은 재구성영상의 화질로부터 얻을 수 있는 방법을 제시하였다. 결과 : 1.5 Tesla MRI 시스템에서 경사자계 시스템의 입력 전압 파형에 대하여 실제 얻어지는 경사자계 파형을 추정할 수 있었다. 경사자계파형을 적분함으로써 얻어진 나선 궤적을 재구성에 적용한 결과 재구성 영상의 균일도가 개선되었고, edge 부근에서 overshoot 가 줄어들었으며, 해상도가 향상된 영상을 얻을 수 있었다. 결론 : R-L-C 회로 모델을 이용하여 경사자계시스템을 성공적으로 모델링할 수 있었고, 입력 전압 파형에 대하여 실제 얻어지는 경사자계(전류) 파형을 추정할 수 있었다. 이로부터 얻은 kspace 나선 궤적을 이용하여 월등히 개선된 재구성영상을 얻을 수 있었다.
Real-time dynamic substructuring tests have been conducted on a cable-deck system. The cable is representative of a full scale cable for a cable-stayed bridge and it interacts with a deck, numerically modelled as a single-degree-of-freedom system. The purpose of exciting the inclined cable at the bottom is to identify its nonlinear dynamics and to mark the stability boundary of the semi-trivial solution. The latter physically corresponds to the point at which the cable starts to have an out-of-plane response when both input and previous response were in-plane. The numerical and the physical parts of the system interact through a transfer system, which is an actuator, and the input signal generated by the numerical model is assumed to interact instantaneously with the system. However, only an ideal system manifests a perfect correspondence between the desired signal and the applied signal. In fact, the transfer system introduces into the desired input signal a delay, which considerably affects the feedback force that, in turn, is processed to generate a new input. The effectiveness of the control algorithm is measured by using the synchronization technique, while the online adaptive forward prediction algorithm is used to compensate for the delay error, which is present in the performed tests. The response of the cable interacting with the deck has been experimentally observed, both in the presence of delay and when delay is compensated for, and it has been compared with the analytical model. The effects of the interface delay in real-time dynamic substructuring tests conducted on the cable-deck system are extensively discussed.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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