The technical development and practical applications of big-data for health is one hot topic under the banner of big-data. Big-data medical image fusion is one of key problems. A new fusion approach with coding based on Spherical Coordinate Domain (SCD) in Wireless Sensor Network (WSN) for big-data medical image is proposed in this paper. In this approach, the three high-frequency coefficients in wavelet domain of medical image are pre-processed. This pre-processing strategy can reduce the redundant ratio of big-data medical image. Firstly, the high-frequency coefficients are transformed to the spherical coordinate domain to reduce the correlation in the same scale. Then, a multi-scale model product (MSMP) is used to control the shrinkage function so as to make the small wavelet coefficients and some noise removed. The high-frequency parts in spherical coordinate domain are coded by improved SPIHT algorithm. Finally, based on the multi-scale edge of medical image, it can be fused and reconstructed. Experimental results indicate the novel approach is effective and very useful for transmission of big-data medical image(especially, in the wireless environment).
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권11호
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pp.5594-5615
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2019
Malicious social robots, which are disseminators of malicious information on social networks, seriously affect information security and network environments. The detection of malicious social robots is a hot topic and a significant concern for researchers. A method based on classification has been widely used for social robot detection. However, this method of classification is limited by an unbalanced data set in which legitimate, negative samples outnumber malicious robots (positive samples), which leads to unsatisfactory detection results. This paper proposes the use of generative adversarial networks (GANs) to extend the unbalanced data sets before training classifiers to improve the detection of social robots. Five popular oversampling algorithms were compared in the experiments, and the effects of imbalance degree and the expansion ratio of the original data on oversampling were studied. The experimental results showed that the proposed method achieved better detection performance compared with other algorithms in terms of the F1 measure. The GAN method also performed well when the imbalance degree was smaller than 15%.
Purpose - The relationship between multinationality and performance has become a hot topic in academic circles and is very important for multinational firms, especially for Chinese multinational firms, who need more experience to enter the international market. Given this background, this paper attempts to figure out the importance of multinationality to China's firm performance and to explore whether the Four-stage Theory can also be applied to China's firms. Research design, data, and methodology - We employ the panel data of 435 multinational firms from 2008 to 2017 chosen from China's A-shares to conduct an empirical analysis by using a fixed-effects model. In the paper, the performance is represented by ROA (return on assets), treated as a dependent variable, and multinationality is represented by FSTS (foreign sales/total sales), treated as an independent variable. Results - We find that the performance first decreases then rises, then falls down, and rises again in the end. Hence there is a W-shaped relationship between the multinationality of the Chinese manufacturing industries and firm performance, proving that the four-stage theory is also applicable to Chinese multinational firms. Conclusions - These empirical results can provide some advice for policymakers to improve the firm performance such as reducing the logistics cost of multinationality.
Fintech, which means the convergence of finance and information technology, becomes a hot topic in the financial sector. Through innovative activities on financial services, ICT(Information and Communication Technology) is integrated into the overall financial industry, and a new form of financial services could be expected to improve the existing financial system. On the other hand, fintech services are relatively vulnerable to security issues. Due to the process simplication and the channel fusion, the leakage of personal and financial informations, authentication bypass, phishing, and pharming are getting more concerned. In this study we investigated the security risk of fintech services in the viewpoints of service provider, technology adoption, and security policy. The possible countermeasures to reduce those risks are suggested because security is an important criterion for selecting financial services. This study basically offers quantification of the potential security risks and step-by-step control measures about business processes in the fintech services. The suggested security model includes user authentication, terminal security, payment information protection, API(Application Programming Interface) security, and abnormal transaction monitoring. This study might contribute to an understanding of the security risks and some possible measures for mitigating those risks on the practical perspective.
소셜 네트워크의 발달로 대량의 데이터로부터 원하는 정보를 빠르게 분석하고 유의미한 정보를 찾아내는 것이 중요해지면서 핫토픽 검출에 대한 관심이 증가하고 있다. 본 논문에서는 단어의 출현 빈도수뿐만 아니라 사용자 영향력을 종합적으로 고려하여 이를 기반으로 트윗에 가중치를 부여함으로써 검출 결과의 신뢰성을 향상 시킬 수 있는 핫 토픽 검출 기법을 제안한다.
Manufacturing industry is one of the core sectors providing national competitiveness and economical impact Today's manufacturing industry is required to fulfill so called Sustainable Factory paradigm from the perspectives of environmental and social development. To cope with the requirements, researches for achieving sustainability in manufacturing system are actively carried out in the world from various perspectives. In this paper, we analyzed systemic characteristics of sustainable manufacturing system, and developed verification & validation strategy based on traceability between system requirement and functionality. The developed methods were applied to a European Project called the Foundation for the Sustainable Factory of the Future (FoFdation). Specifically, we analyzed and verified the deliverables of FoFdation by deriving systems architecture in terms of Component, Function, and Items. The results indicated that the FoFdation is pretty much compliant with the concept of Ubiquitous Factory, and can be used as an International Reference Model for the Smart Factoy, a world wide hot topic under the paradigm of IOT (Internet-Of-Things), if information processing part is supplemented.
Recently, 3D related technology has become a hot topic for IT. 3D technologies such as 3DTV, Kinect and 3D printers are becoming more and more popular. According to the flow of the times, the goal of this study is that the general public is exposed to 3D technology easily. we have developed a web-based application program that enables 3D modeling of facial front and side photographs using a mobile phone. In order to realize 3D modeling, two photographs (front and side) are photographed with a mobile camera, and ASM (Active Shape Model) and skin binarization technique are used to extract facial height such as nose from facial and side photographs. Three-dimensional coordinates are generated using the face extracted from the front photograph and the face height obtained from the side photograph. Using the 3-D coordinates generated for the standard face model modeled with the standard face as a control point, the face becomes the face of the subject when the RBF (Radial Basis Function) interpolation method is used. Also, in order to cover the face with the modified face model, the control point found in the front photograph is mapped to the texture map coordinate to generate the texture image. Finally, the deformed face model is covered with a texture image, and the 3D modeled image is displayed to the user.
The study on the critical success factors (CSF) for electronic commerce systems has been a hot topic in both academe and industry. On the basis of reviewing papers on CSF and analyzing their problems, this paper designs the initial assessment indictors and website features and functions influencing EC success. Using Delphi survey and data analysis, we get the five important assessment indictors and seven important web features and functions. Furthermore, the hypothesis of CSF model is proposed. Finally, we conduct a survey on the Chinese Publishing Industry to test the hypothesis. The result shows that the hypothesis is partly supported, which means useful and understandable information, complete and timely information, credible and accurate information, all product-related information are the critical success factors for EC publishing industry. This research not only impels EC research in China, but also has instructional effect on the implementation of EC for enterprises to increase the success rate of EC.
Recently, the safety in vehicle also has become a hot topic as self-driving car is developed. In passive safety systems such as airbags and seat belts, the system is being changed into an active system that actively grasps the status and behavior of the passengers including the driver to mitigate the risk. Furthermore, it is expected that it will be possible to provide customized services such as seat deformation, air conditioning operation and D.W.D (Distraction While Driving) warning suitable for the passenger by using occupant information. In this paper, we propose robust vehicle occupant detection algorithm based on RGB-Depth-Thermal camera for obtaining the passengers information. The RGB-Depth-Thermal camera sensor system was configured to be robust against various environment. Also, one of the deep learning algorithms, OpenPose, was used for occupant detection. This algorithm is advantageous not only for RGB image but also for thermal image even using existing learned model. The algorithm will be supplemented to acquire high level information such as passenger attitude detection and face recognition mentioned in the introduction and provide customized active convenience service.
Nowadays, energy saving has become a hot topic and information and communication technology has become a major power consumer. In long term evolution advanced (LTE-A) networks, heterogeneous deployments of low-power nodes and conventional macrocells provide some new features, such as coverage extension, throughput enhancement, and load balancing. However, a large-scale deployment of low-power nodes brings substantial energy consumption and interference problems. In this paper, we propose a novel switching strategy (NS), which adaptively switches on or off some low-power nodes based on the instantaneous load of the system. It is compatible with the microcells' load balancing feature and can be easily implemented on the basis of existing LTE-A specifications. Moreover, we develop an analytical model for analyzing the performance of system energy consumption, block rate, throughput, and energy efficiency. The performance of NS is evaluated by comparison with existing strategies. Theoretical analysis and simulation results show that NS not only has a low block rate, but also achieves a high energy efficiency.
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