By strengthening the market control and expanding the networks, providers of global logistics are expanding their service scope. E-logistics connects e-business to internal and external information system by using WMS, TMS, and OMS. The paper focuses on analyzing the efficiency of the tope fifty Global Logistics Providers. Therefore, the study classifies the factors which specify the efficiency of a total logistics industry and verified its firmness. Furthermore, the most recently published reports by Logistics Quarterly and Armstrong Association in 2011 was used in order to guarantee credibility of the study. This study utilizes three years of materials, from 2007, 2008, 2009 on publish 2010, for scope period for analysis. By applying SBM (Slack Based Measure) & the DEA Window model, the trend in efficiency and stableness was analyzed. Consequently, the main purpose of the paper is evaluating the efficiency. Also, analyzing its determinants and illustrating a long-term relationship between the annual turnover and major shippers was used as output measures. In addition, the number of information system operations, the grade of information systems, and employee of Logistics Providers was used as input measures.
Asia-Pacific Journal of Business Venturing and Entrepreneurship
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v.16
no.3
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pp.73-86
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2021
The primary purpose of this paper is to explore the advanced models that predict entrepreneurial innovativeness most accurately. For the first time in the field of entrepreneurship research, it presents a model that predicts entrepreneurial innovativeness based on machine learning corresponding to data scientific approaches. It uses 22,099 the Global Entrepreneurship Monitor (GEM) data from 62 countries to build predictive models. Based on the data set consisting of 27 explanatory variables, it builds predictive models that are traditional statistical methods such as multiple regression analysis and machine learning models such as regression tree, random forest, XG boost, and artificial neural networks. Then, it compares the performance of each model. It uses indicators such as root mean square error (RMSE), mean analysis error (MAE) and correlation to evaluate the performance of the model. The analysis of result is that all five machine learning models perform better than traditional methods, while the best predictive performance model was XG boost. In predicting it through XG boost, the variables with high contribution are entrepreneurial opportunities and cross-term variables of market expansion, which indicates that the type of entrepreneur who wants to acquire opportunities in new markets exhibits high innovativeness.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.9
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pp.1955-1964
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2011
With fast deployment of high-speed networks and various online services, the demand for massive content distribution is also growing fast. An approach that is increasingly visible in communication research community and in industry domain is peer-to-peer (P2P) networks. The P2P swarming technique enables a content distribution system to achieve higher throughput, avoid server or network overload, and be more resilient to failure and traffic fluctuation. Moreover, as a P2P-based architecture pushed the computing and bandwidth cost toward the network edge, it allows scalability to support a large number of subscribers on a global scale, while imposing little demand for equipment on the content providers. However, the P2P swarming burdens message exchange overheads on the system. In this paper, we propose a new protocol which provides confidentiality, authentication, integrity, and access control to P2P swarming. We implemented a prototype of our protocol on Android smart phone platform. We believe our approach can be straightforwardly adapted to existing commercial P2P content distribution systems with modest modifications to current implementations.
Kim, Kyung-Jun;Park, Sun;Kim, Chul-Won;Park, Jong-Hoon
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.16
no.9
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pp.1931-1938
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2012
A by-pass path in wireless sensor networks is the alternative path which be able to forward data when a routing path is being broken. One reason of depleting energy is occurred by the path. The method for solving prior to addressed the problem is proposed. However, this method may deplete radio resource. The best path has advantage that network lifetime of sensor nodes is prolonged; on the contrary, in order to maintain the best path it have to share their information between the entire nodes. In this paper, we propose the best path searching algorithm in the distributed three dimensional sensor networks. Through the neighboring informations sharing in the proposed method, the proposed algorithm can decide the best k-path as well as the extension of network lifetime.
This paper addresses issues to efficiently collect and aggregate data of sources within a local and adjacent region in geographic routing for wireless sensor networks. We first introduce the concept of a local sink which collects and aggregates data form source nodes in the region and delivers the aggregated data to a global sink. We also design a model to determine an optimal location of the local sink and propose a mechanism to collect data through the local sink. Simulation results show that the proposed mechanism with the local sink is more efficient in terms of the energy and the data delivery ratio than the existing mechanism without the local sink in a geographic routing.
Genes and microRNAs (miRNAs) have important roles in human oncology. However, most of the biological factors are reported in disperse form which makes it hard to discover the pathology. In this study, genes and miRNAs involved in human endometrial cancer(EC) were collected and formed into regulatory networks following their interactive relations, including miRNAs targeting genes, transcription factors (TFs) regulating miRNAs and miRNAs included in their host genes. Networks are constructed hierarchically at three levels: differentially expressed, related and global. Among the three, the differentially expressed network is the most important and fundamental network that contains the key genes and miRNAs in EC. The target genes, TFs and miRNAs are differentially expressed in EC so that any mutation in them may impact on EC development. Some key pathways in networks were highlighted to analyze how they interactively influence other factors and carcinogenesis. Upstream and downstream pathways of the differentially expressed genes and miRNAs were compared and analyzed. The purpose of this study was to partially reveal the deep regulatory mechanisms in EC using a new method that combines comprehensive genes and miRNAs together with their relationships. It may contribute to cancer prevention and gene therapy of EC.
The pathogenesis of mantle cell lymphoma, a special subtype of lymphoma that is invasive and indolent and has a median survival of 3 to 4 years, is still partially unexplained. Much research about genes and miRNAs has been conducted in recent years, but interactions and regulatory relations of genetic elements which may play a vital role in genesis of MCL have attracted only limited attention. The present study concentrated on regulatory relations about genes and miRNAs contributing to MCL pathogenesis. Numerous experimentally validated raw data were organized into three topology networks, comprising differentially expressed, associated and global examples. Comparison of similarities and dissimilarities of the three regulating networks, paired with the analysis of the interactions between pairs of elements in every network, revealed that the differentially expressed network illuminated the carcinogenicity mechanism of MCL and the related network further described the regulatory relations involved, including prevention, diagnosis, development and therapy. Three kinds of regulatory relations for host genes including miRNAs, miRNAs targeting genes and genes regulating miRNAs were concluded macroscopically. Regulation of the differentially expressed miRNAs was also analyzed, in terms of abnormal gene expression affecting the MCL pathogenesis. Special regulatory relations were uncovered. For example, auto-regulatory loops were found in the three topology networks, key pathways of the nodes being highlighted. The present study focused on a novel point of view revealing important influencing factors for MCL pathogenesis.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.13
no.2
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pp.154-162
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2003
In this paper, Associative Memory with Cellular Neural Networks classifies and recognizes image patterns as an operator applied to image process. CNN processes nonlinear data in real-time like neural networks, and made by cell which communicates with each other directly through its neighbor cells as the Cellular Automata does. It is applied to the optimization problem, associative memory, pattern recognition, and computer vision. Image processing with CNN is appropriate to 2-D images, because each cell which corresponds to each pixel in the image is simultaneously processed in parallel. This paper shows the method for designing the structure of associative memory based on CNN and getting output image by choosing the most appropriate weight pattern among the whole learned weight pattern memories. Each template represents weight values between cells and updates them by learning. Hebbian rule is used for learning template weights and LMS algorithm is used for classification.
Through years of effort, researchers have made notable progress in gene and microRNA fields about retinoblastoma morbidity. However, experimentally validated data for genes, microRNAs (miRNAs) and transcription factors (TFs) can only be found in a scattered form, which makes it difficult to conclude the relationship between genes and retinoblastoma systematically. In this study, we regarded genes, miRNAs and TFs as elements in the regulatory network and focused on the relationship between pairs of examples. In this way, we paid attention to all the elements macroscopically, instead of only researching one or several. To show regulatory relationships over genes, miRNAs and TFs clearly, we constructed 3 regulatory networks hierarchically, including a differentially expressed network, a related network and a global network, for analysis of similarities and comparison of differences. After construction of the three networks, important pathways were highlighted. We constructed an upstream and downstream element table of differentially expressed genes and miRNAs, in which we found self-adaption relations and circle-regulation. Our study systematically assessed factors in the pathogenesis of retinoblastoma and provided theoretical foundations for gene therapy researchers. In future studies, especial attention should be paid to the highlighted genes and miRNAs.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.12
no.6
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pp.229-240
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2012
The development of multimedia applications followed by development of high-speed networks has improved the performance of mobile devices with high transfer speed broadband. Mobile internet access has made possible seamless indoor and outdoor mobile multicast services. Multicasting services are used to support efficient group communications. However, mobile multicasting services have two constraints: tunnel convergence and handover latency. Many protocols and handover methods have been proposed to address these problems. The inter-LMA optimized handover model for multicasting services has previously been proposed for PMIPv6-based networks. The proposed model removes the tunnel convergence issue and reduces router processing costs. It also makes possible the performance of fast handover operations with adaptive transmission mechanisms. In addition, the proposed scheme exhibits low packet delivery costs and handover latency in comparison with existing schemes, and ensures fast handover when moving the inter-LMA domain
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[게시일 2004년 10월 1일]
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