KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제7권6호
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pp.1357-1378
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2013
Energy constraint of wireless sensor networks makes energy saving and prolonging the network lifetime become the most important goals of routing protocols. In this paper, we propose an Energy Efficient Chain-based Routing Protocol (EECRP) for wireless sensor networks to minimize energy consumption and transmission delay. EECRP organizes sensor nodes into a set of horizontal chains and a vertical chain. Chain heads are elected based on the residual energy of nodes and distance from the header of upper level. In each horizontal chain, sensor nodes transmit their data to their own chain head based on chain routing mechanism. EECRP also adopts a chain-based data transmission mechanism for sending data packets from the chain heads to the base station. The simulation results show that EECRP outperforms LEACH, PEGASIS and ECCP in terms of network lifetime, energy consumption, number of data messages received at the base station, transmission delay and especially energy${\times}$delay metric.
With the rapid development of Internet of Things (IoT) and big data technology, a large amount of data will be generated during the operation of related industries. How to classify the generated data accurately has become the core of research on data mining and processing in IoT industry chain. This study constructs a classification model of IoT industry chain based on improved random forest algorithm and text analysis, aiming to achieve efficient and accurate classification of IoT industry chain big data by improving traditional algorithms. The accuracy, precision, recall, and AUC value size of the traditional Random Forest algorithm and the algorithm used in the paper are compared on different datasets. The experimental results show that the algorithm model used in this paper has better performance on different datasets, and the accuracy and recall performance on four datasets are better than the traditional algorithm, and the accuracy performance on two datasets, P-I Diabetes and Loan Default, is better than the random forest model, and its final data classification results are better. Through the construction of this model, we can accurately classify the massive data generated in the IoT industry chain, thus providing more research value for the data mining and processing technology of the IoT industry chain.
Purpose: This study aims to empirically analyze the influence of supply chain agility and flexibility on supply chain robustness and logistics performance, addressing a research gap in the context of dynamic business environments. Research design, data and methodology: The study examines causal relationships between supply chain agility, flexibility, robustness, and logistics performance among businesses in South Korea. Data were collected through a survey of 300 workers in supply chain-related departments. A structural equation model was employed for hypothesis testing. Results: The empirical analysis shows that supply chain agility and flexibility positively and significantly influence supply chain robustness, which in turn has a significant positive impact on logistics performance. Conclusions: This study contributes by providing empirical evidence on the importance of supply chain agility, flexibility, and robustness in enhancing logistics performance. The findings suggest prioritizing the development of these capabilities for competitive advantage. Further research on the interrelationships between various supply chain capabilities and their impact on performance outcomes is highlighted.
The modern market is highly competitive. It has progressed from traditional competition between enterprises to competition between supply chains. To ensure that enterprise can form the best strategy consistently, it is necessary to evaluate the trust of other enterprises in the supply chain. First, this paper analyzes the background and significance of supply chain trust research, analyzes and expounds on the qualitative and quantitative methods of supply chain trust evaluation, and summarizes the research in this field. Analytic hierarchy process (AHP) is the most frequently used method in the literature to evaluate and rank criteria through data analysis. However, the input data for AHP analysis is based on human judgment, and hence there is every possibility that the data may be vague to some extent. Therefore, in view of the above problems, this study improves the global trust method based on chain iteration. The improved global trust evaluation method based on chain iteration is more flexible and practical, hence, it can more accurately evaluate supply chain trust. Finally, combined with an actual case of Zhaoxian Chengji Food Co. Ltd., the paper qualitatively analyzes the current situation of supply chain trust management and effectively strengthens the supervision of enterprises to cooperative enterprises. Thus, the company can identify problems on time and strategic adjustments can be implemented accordingly. The effectiveness of the evaluation method proposed in this paper is demonstrated through a quantitative evaluation of its trust in downstream enterprise A. Results suggest that the subjective preferences of and historical transactions together affect the final evaluation of trust.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권6호
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pp.1-15
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2023
With the advent of the Fourth Industrial Revolution, propelled by digital technology, we are transitioning into an era of hyperconnectivity, where everything and objects are becoming interconnected. A smart supply chain refers to a supply chain system where various sensors and RFID tags are attached to objects such as machinery and products used in the manufacturing and transportation of goods. These sensors and tags collect and analyze process data related to the products, providing meaningful information for operational use and decision-making in the supply chain. Before the spread of COVID-19, the fundamental principles of supply chain management were centered around 'cost minimization' and 'high efficiency.' A smart supply chain overcomes the linear delayed action-reaction processes of traditional supply chains by adopting real-time data for better decision-making based on information, providing greater transparency, and enabling enhanced collaboration across the entire supply chain. Therefore, in this study, a hierarchical model for building a smart supply chain was constructed to systematically derive the importance of key factors that should be strategically considered in the construction of a smart supply chain, based on the major factors identified in previous research. We applied AHP (Analytical Hierarchy Process) techniques to identify urgent improvement areas in smart SCM initiatives. The analysis results showed that the external supply chain integration is the most urgent area to be improved in smart SCM initiatives.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권6호
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pp.1600-1619
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2023
Organizations and other institutions have recently started using cloud service providers to store and share information in light of the Internet of Things (IoT). The major issues with this storage are preventing unauthorized access and data theft from outside parties. The Block chain based Security Sharing scheme with Data Access Control (BSSDAC) was implemented to improve access control and secure data transaction operations. The goal of this research is to strengthen Data Access Control (DAC) and security in IoT applications. To improve the security of personal data, cypher text-Policy Attribute-Based Encryption (CP-ABE) can be developed. The Aquila Optimization Algorithm (AOA) generates keys in the CP-ABE. DAC based on a block chain can be created to maintain the owner's security. The block chain based CP-ABE was developed to maintain secures data storage to sharing. With block chain technology, the data owner is enhancing data security and access management. Finally, a block chain-based solution can be used to secure data and restrict who has access to it. Performance of the suggested method is evaluated after it has been implemented in MATLAB. To compare the proposed method with current practices, Rivest-Shamir-Adleman (RSA) and Elliptic Curve Cryptography (ECC) are both used.
TO, Tha Hien;THAN, Thuy Trong;NGUYEN, Duyen Thi Kim;NGUYEN, Dat Ngoc
유통과학연구
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제19권5호
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pp.5-12
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2021
Purpose: Research on supply chain sustainability is important for exporters When the factor of sustainable development is considered by the businesses as well as governments of all countries. Research on supply chain sustainability is important for exporters. Sustainable supply chain management and supply chain dynamics will help enterprises adapt to changes in the business environment. This study analyzes the impact of sustainable supply chain management, and supply chain dynamic capabilities on the sustainable development of exporting enterprises in Vietnam. Research design, data, and methodology: The research model and survey are designed based on previous studies after surveying export enterprises. With 185 samples collected from export enterprises. The Structural Equation Modeling (SEM) analysis technique is used. Data analysis is performed on SPSS and AMOS software (Reliability test, Confirmatory Factor Analysis, SEM). Results: Sustainable supply chain management and supply chain dynamic capabilities all have positive effects on the sustainable development of businesses (sustainable development is measured by distribution: measuring economic efficiency, social efficiency, and environmental performance). Conclusions: From the results of this study, the authors also made several recommendations to help export enterprises develop sustainability based on sustainable supply chain management and supply chain dynamic capabilities.
공급망의 빅데이터는 주로 네 가지 측면에서 발생된다. 하나는 생산 장비 품질 데이터, 계획된 조달 데이터, 제품 데이터 등과 같은 공급망에서 기업의 제품 가치 이전 과정에서 불가피하게 생성되는 관련 데이터이고, 두 번째는 공급망에 있는 다양한 회사의 ERP 데이터에서 파생된다. 세 번째는 고객의 전자 상거래 데이터이고 마지막은 외부 또는 수동으로 입력한 데이터의 데이터이다. 따라서 본 연구를 통해서 공급망 운영 과정에서 재고를 예측하고 제어하기 위해 타사 데이터 서비스 센터 분석 및 데이터 마이닝. 그것은 여러 측면에서 전체 공급망에 혁신과 관리 기술 및 사고방식의 변화를 가져오고 마침내 전체 공급망의 재고 조정 및 제로 재고 목표를 달성하게 된다.
Mostafa, Almetwally M.;Youssef, Ahmed E.;Aljarbua, Yazeed Ali
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제13권2호
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pp.668-685
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2019
Provision of higher throughput without sacrificing consistency guarantees in replication systems is a critical problem. In this paper, we propose a novel approach called Bidirectional Chain Replication (BCR) to improve throughput in traditional Chain Replication (CR) through better utilization of computing and communication resources of the chain. Unlike CR where the whole replicated data store is treated as a single unit, in BCR the replicated shared data at each server in the chain is split into two disjoint Logical Partitions ($LP_1$, $LP_2$). This forms two chains running concurrently on the same hardware in two opposite directions; the first chain ($CR_1$) exclusively manipulates data objects in $LP_1$, while the second chain ($CR_2$) exclusively manipulates data objects in $LP_2$, therefore, conflict is avoided and concurrency is guaranteed. The simultaneous employment of these two chains results in better utilization of hardware in the sense that the two chains can evenly share the workload, hence, throughput can be improved without sacrificing consistency. Experimental results showed an improvement of approximately 85% in throughput of BCR over CR.
Supply chain managers seek to achieve global optimization by solving problems in the supply chain's business process. However, companies in the supply chain hide the adverse information and inform only the beneficial information, so the information is distorted and cannot be the information that describes the entire supply chain. In this case, supply chain managers can directly collect and analyze supply chain activity data to find and manage the companies described by the data. Therefore, this study proposes a method to collect the order-inventory information from each company in the supply chain and detect the companies whose data characteristics are explained through deep learning. The supply chain consists of Manufacturer, Distributor, Wholesaler, Retailer, and training and testing data uses 600 weeks of time series inventory information. The purpose of the experiment is to improve the detection accuracy by adjusting the parameter values of the deep learning network, and the parameters for comparison are set by learning rate (lr = 0.001, 0.01, 0.1) and batch size (bs = 1, 5). Experimental results show that the detection accuracy is improved by adjusting the values of the parameters, but the values of the parameters depend on data and model characteristics.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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