In clinical decision support system(CDSS), unlike rule-based expert method, appropriate data-driven machine learning method can easily provide the information of individual feature(clinical test) for disease classification. However, currently developed methods focus on the improvement of the classification accuracy for diagnosis. With the analysis of feature importance in classification, one may infer the novel clinical test sets which highly differentiate the specific diseases or disease states. In this background, we introduce a novel CDSS that integrate a classifier and feature selection module together. Random forest algorithm is applied for the classifier and the feature importance measure. The system selects the significant clinical tests discriminating the diseases by examining the classification error during backward elimination of the features. The superior performance of random forest algorithm in clinical classification was assessed against artificial neural network and decision tree algorithm by using breast cancer, diabetes and heart disease data in UCI Machine Learning Repository. The test with the same data sets shows that the proposed system can successfully select the significant clinical test set for each disease.
Dempster-Shafe 증거이론은 다중센서 데이터융합을 위한 좋은 계산방법을 제공해준다. 이때 기본확률배정 함수가 절대적으로 필요하다. 본 논문에서는 신호를 평가하여 기본확률배정함수를 계산하고 결정하는 방법을 제안한다. 센서들이 보내온 신호를 구간별로 변화율을 평가하고 이 평가를 기초로 기본확률배정함수를 정하도록 한다. 센서들이 감지하여 보고한 신호들은 상황발생 요인과 관련 있는데, 시간간격에 따라서 변화하는 신호값의 추이를 평가하였다. 센서가 감지한 신호의 변화는 상황구성 및 병화와 밀접한 관련이 있으므로 신호값의 변화를 평가하는 것은 상황추론에 도움이 되는 것이었다. 이것을 기본확률배정함수 결정에 포함함으로써 사전정보가 없는 경우에 대해서도 상황추론이 가능할 수 있음을 보였다.
Structural damage identification (SDI) is a crucial step in structural health monitoring. However, some of the existing SDI methods cannot provide enough identification accuracy and efficiency in practice. A novel whale optimization algorithm (WOA) based method is proposed for SDI by weighting modal data and flexibility assurance criterion in this study. At first, the SDI problem is mathematically converted into a constrained optimization problem. Unlike traditional objective function defined using frequencies and mode shapes, a new objective function on the SDI problem is formulated by weighting both modal data and flexibility assurance criterion. Then, the WOA method, due to its good performance of fast convergence and global searching ability, is adopted to provide an accurate solution to the SDI problem, different predator mechanisms are formulated and their probability thresholds are selected. Finally, the performance of the proposed method is assessed by numerical simulations on a simply-supported beam and a 31-bar truss structures. For the given multiple structural damage conditions under environmental noises, the WOA-based SDI method can effectively locate structural damages and accurately estimate severities of damages. Compared with other optimization methods, such as particle swarm optimization and dragonfly algorithm, the proposed WOA-based method outperforms in accuracy and efficiency, which can provide a more effective and potential tool for the SDI problem.
운전자의 안전과 편의성을 높이기 위해 통신시스템과 자동차와의 융합의 중요성이 부각되고 있다. 질 높은 서비스를 지원하기 위해 선 차량들 간에 정보가 신뢰성 있게 전달되어야 한다. 따라서 고속주행 환경에서는 채널이 급격하게 변하므로 채널 값을 정확히 추정할 수 있는 기법이 중요하다. 이 논문은 차량용 무선 통신 규격인 IEEE 802.11p에서 시변 채널 추정을 위해 개선된 결정지향 기법인 FADP(Frequency Averaging Data Pilot)를 제안한다. 주파수 대역에서 평균화 과정을 거치고 시간 대역에서 데이터 심벌간의 강한 상관관계를 이용하여 좀 더 정확하게 채널 추정 값을 구하였다. 평균 제곱 오차 및 비트 에러율의 관점에서 기존의 기법들과 비교분석하여 FADP의 성능을 검증하였다.
FEATURE는 단백질 내에서 특정 기능이나 구조를 가지고 있는 site의 미세환경분포를 이용하여 다른 단백질 내에서 이와 유사한 미세환경을 가지고 있는 부분을 찾아 그 분분이 site일 확률을 수치적으로 제시해 줌으로써 사용자로 하여금 site의 존재 유무와 그 위치를 판단하는데 기준을 제공해주는 유용한 툴이다. 하지만 기존의 FEATURE에서 사용된 데이터 이외의 새로운 단백질 구조 데이터를 FEATURE에 적용하기 위해서는 FEATURE 내부의 module을 입력 데이터 구조에 맞게 수정해야 한다. 그러나 FEATURE 내부의 module 구조를 수정하는 방식이 직관적이지 않기 때문에 많은 연구자들이 FEATURE를 원활하게 사용하지 못하였다. 따라서 본 논문에서는 FEATURE의 내부 구조를 분석하고 FEATURE를 새로운 단백질 데이터에 적용하기 위한 방법을 제시한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권8호
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pp.3725-3748
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2018
Text data distribution is often imbalanced. Imbalanced data is one of the challenges in text classification, as it leads to the loss of performance of classifiers. Many studies have been conducted so far in this regard. The proposed solutions are divided into several general categories, include sampling-based and algorithm-based methods. In recent studies, feature selection has also been considered as one of the solutions for the imbalance problem. In this paper, a novel one-sided feature selection known as probabilistic feature selection (PFS) was presented for imbalanced text classification. The PFS is a probabilistic method that is calculated using feature distribution. Compared to the similar methods, the PFS has more parameters. In order to evaluate the performance of the proposed method, the feature selection methods including Gini, MI, FAST and DFS were implemented. To assess the proposed method, the decision tree classifications such as C4.5 and Naive Bayes were used. The results of tests on Reuters-21875 and WebKB figures per F-measure suggested that the proposed feature selection has significantly improved the performance of the classifiers.
A novel ultra-wideband (UWB) transceiver structure is presented to be used in wireless body area networks (WBANs). In the proposed structure, a data channel and a control channel are combined into a single transmission signal. In the signal, a modulation method mixing pulse position modulation and pulse amplitude modulation is proposed. A mathematical framework calculating the power spectrum density of the proposed pulse-based signal evaluates its coexistence with conventional radio systems. The transceiver structure is discussed, and the receiving performance is investigated in the additive white Gaussian noise channel. It is demonstrated that the proposed scheme is easier to match to the UWB emission mask than conventional UWB systems. The proposed scheme achieves the data rate requirement of WBAN; the logical control channel achieves better receiving performance than the logical data channel, which is useful for controlling and maintaining networks. The proposed scheme is also easy to implement.
This work analyzes the performance of the parallel packet switch (PPS) with a sliding window (SW) method. The PPS involves numerous packet switches that operate independently and in parallel. The conventional PPS dispatch algorithm adopts a round robin (RR) method. The class of PPS is characterized by deployment of parallel low-speed switches whose all memory buffers run more slowly than the external line rate. In this work, a novel SW packet switching method for PPS, called SW-PPS, is proposed. The SW-PPS employs memory space more effectively than the existing PPS using RR algorithm. Under identical Bernoulli and bursty data traffic, the SW-PPS provided significantly improved performance when compared to PPS with RR method. Moreover, this investigation presents a novel mathematical analytical model to evaluate the performance of the PPS using RR and SW method. Under various operating conditions, our proposed model and analysis successfully exhibit these performance characteristics including throughput, cell delay, and cell drop rate.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권1호
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pp.269-281
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2014
Compared to hiding information into digital image, hiding information into digital text file requires less storage space and smaller bandwidth for data transmission, and it has obvious universality and extensiveness. However, text files have low redundancy, so it is more difficult to hide information in text files. To overcome this difficulty, Wang et al. proposed a reversible information hiding scheme using left-right and up-down representations of Chinese characters, but, when the scheme is implemented, it does not provide good visual steganographic effectiveness, and the embedding and extracting processes are too complicated to be done with reasonable effort and cost. We observed that a lot of traditional and simplified Chinese characters look somewhat the same (also called lookalike), so we utilize this feature to propose a novel information hiding scheme for hiding secret data in lookalike Chinese characters. Comparing to Wang et al.'s scheme, the proposed scheme simplifies the embedding and extracting procedures significantly and improves the effectiveness of visual steganographic images. The experimental results demonstrated the advantages of our proposed scheme.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권5호
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pp.2754-2767
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2019
Cloud computing is widely used in information spreading and processing, which has provided a easy and quick way for users to access data and retrieve service. Generally, in order to prevent the leakage of the information, the data in cloud is transferred in the encrypted form. As one of the traditional security technologies, access control is an important part for cloud security. However, the current access control schemes are not suitable for cloud, thus, it is a vital problem to design an access control scheme which should take account of complex factors to satisfy the various requirements for cipher text protection. We present a novel access control scheme based on proxy re-encryption(PRE) technology (PreBAC) for cipher text. It will suitable for the protection of data confidently and information privacy. At first, We will give the motivations and related works, and then specify system model for our scheme. Secondly, the algorithms are given and security of our scheme is proved. Finally, the comparisons between other schemes are made to show the advantages of PreBAC.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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