More and more cloud computing services are being applied in various fields; however, it is difficult for users and cloud computing service platforms to establish trust among each other. The trust value cannot be measured accurately or effectively. To solve this problem, we design a service-oriented cloud trust assessment model using a cloud model. We also design a subjective preference weight allocation (SPWA) algorithm. A flexible weight model is advanced by combining SPWA with the entropy method. Aiming at the fuzziness and subjectivity of trust, the cloud model is used to measure the trust value of various cloud computing services. The SPWA algorithm is used to integrate each evaluation result to obtain the trust evaluation value of the entire cloud service provider.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.26
no.3
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pp.156-184
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2022
In this article, we propose a novel variational model for restoring color images corrupted by mixed multiplicative Gamma noise and additive Gaussian noise. The model involves a data-fidelity term that characterizes the mixed noise as an infimal convolution of two noise distributions and the saturation-value total variation (SVTV) regularization. The data-fidelity term facilitates suitable separation of the multiplicative Gamma and Gaussian noise components, promoting simultaneous elimination of the mixed noise. Furthermore, the SVTV regularization enables adequate denoising of homogeneous regions, while maintaining edges and details and diminishing the color artifacts induced by noise. To solve the proposed nonconvex model, we exploit an alternating minimization approach, and then the alternating direction method of multipliers is adopted for solving subproblems. This contributes to an efficient iterative algorithm. The experimental results demonstrate the superior performance of the proposed model compared to other existing or related models, with regard to visual inspection and image quality measurements.
Purpose: This research proposes a new modified Recency-Frequency-Monetary (RFM) model by extending the model with spatial analysis for supporting decision-makers in discovering the promotional target market. Research design, data and methodology: This quantitative research utilizes data-mining techniques and the RFM model to cluster a university's provider schools. The RFM model was modified by adapting its variables to the university's marketing context and adding a district's potential (D) variable based on heatmap analysis using Geographic Information System (GIS) and K-means clustering. The K-prototype algorithm and the Elbow method were applied to find provider school clusters using the proposed RFM-D model. After profiling the clusters, the target segment was assigned. The model was validated using empirical data from an Indonesian university, and its performance was compared to the Customer Lifetime Value (CLV)-based RFM utilizing accuracy, precision, recall, and F1-score metrics. Results: This research identified five clusters. The target segment was chosen from the highest-value and high-value clusters that comprised 17.80% of provider schools but can contribute 75.77% of students. Conclusions: The proposed model recommended more targeted schools in higher-potential districts and predicted the target segment with 0.99 accuracies, outperforming the CLV-based model. The empirical findings help university management determine the promotion location and allocate resources for promotional information distribution and student recruitment.
Real options provide a new and productive way to view corporate r&d investment decisions. DCF approach is well established and beloved of financial executives, but is known to systematically underestimate investment value under significant uncertainty. Though real options are not inherent in a r&d investment, they can be used to compute the investment value including managerial flexibility like option value. In this paper, we explain how the interval of option value in black-scholes model can be estimated using simulation. We also present a process framework for interval estimation of volatility and efficient of period of investment value. In such a setting, we can obtain the appropriate interval estimation of the expanded investment value.
The dichotomous-choice contingent valuation method is applied to estimate the landscape value of Jeju mandarin(orchard). A distribution-free approach, Turnbull empirical distribution model, is employed to solve negative willingness to pay and truncation problems. The data used are collected from the interviews with tourist about willingness-to-pay at the various donation amount levels of Jeju mandarin(orchard)'s landscape value. The evaluation result is shown that the average amount of willingness to pay for the Jeju mandarin's landscape value is 12,926 won per person with standard deviation of 1,874.7 won/person. When the number of Jeju visitors is considered, the economic value of Jeju mandarin's landscape rises every year(2005:64.89 billion won, 2011: 84.43 billion won). The average economic value of Jeju mandarin's landscape are estimated 59.65 billion won during 2000-2005 and 76.88 billion won during 2006-2011, respectively.
The authors map some of the current Business Models in the Massively Multiplayer Online Player scenario. These maps represent Value Creation Systems by resorting to Value Net constructs and notations, and are offered here as a proof of concept and utility. The authors claim that these mappings can enable readers, managers and IT experts, to build new insights onto such Business Models and develop requirements for Information System infrastructure. When approaching the Value Creation System as a Value Net the goal is to think outside the conceptual box of Value Chains and understand how the different activities interact, by exposing the multiplicity of value types and flows. In doing this study the authors are attempting to synthesize a new Business Model proposal that could underlie the development of an infrastructure for the collaborative creation, distribution and exploration of online massively multiplayer games, beyond the traditional producer-consumer roles.
Frequently. lots of organizations have experienced the value discrepancy between the expected value and the realized value from IS (information systems) investments. Being positive or negative the difference is. however, the existence of discrepancy itself is an evidence of less-than-sound management and measurement of IS projects. Analyzing the factors that cause such discrepancy has become an issue of scrutiny both in academia and in practice. We model which factors. as predictors, will affect the value discrepancy, as dependent variables. in IS investment. This research will establish and examine the research model. the validity of category classification of value discrepancy factors and the perceptual level of IS value discrepancy by survey research. As a result of the survey research. the strategic alignment. the proper system design for staffs. the project planning capability. and interdepartmental task cooperation are perceived as the factors that significantly affect the value discrepancy. And known as IS success factors such as the managerial support, the change management, the standardized process. and the competitive investment are not significant factors. The research findings will provide and emphasize useful implications which factors should be deliberately investigated in IS investment both for practices considering IS deployment and for academia.
Mobile payment services are evolving into a variety of integrated platforms that greatly affect the lives of consumers. In addition, the importance of mobile payment services is being used as a means of payment in cross-border e-commerce. Accordingly, although a number of related studies have been conducted, most of the studies are based on the technology acceptance model. This study analyzes consumer acceptance intention of mobile payment services by applying consumption value theory. Four dimensions were derived from the theory of consumption value: functional value, emotional value, social value and situational value. With this, we identified the impact on consumer acceptance of mobile payment services. The analysis was performed using a structural equation model. Researchers collected 300 copies of the questionnaire from Chinese consumers and used it for analysis. Empirical analysis shows that functional value, emotional value, social value and situational value are all increasing consumers' willingness to accept mobile payment services. In addition, only social values were showing differences in their influence on the acceptance of mobile payment services with age. This study contributes to the development of the relevant field in that few studies describe mobile payment services by applying consumption value theory.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.12C
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pp.995-1003
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2010
The content-based hashing for authentication and copy protection of image, video and 3D model has to satisfy the robustness and the security. For the security analysis of the hash value, the modelling method based on differential entropy had been presented. But this modelling can be only applied to the image hashing. This paper presents the modelling for the security analysis of the hash feature value in 3D model hashing based on differential entropy. The proposed security analysis modeling design the feature extracting methods of two types and then analyze the security of two feature values by using differential entropy modelling. In our experiment, we evaluated the security of feature extracting methods of two types and discussed about the trade-off relation of the security and the robustness of hash value.
This study was performed to evaluate a applicability of TCM(Texas Climatological Model) model to a industrial area sush as CUNSAN and a possibility to provide necessary informaitons for air quality management. The air pollutants were measured at 6 sampling sites of GUNSAN industrial area from june to july in 1989. The model was checked by comparing the observed data with estimated data. The meteorological data for wind direction and wind speed were obtained from the observatory station in GUNSAN. The results are summarized as follows. 1. Average concentrations of air pollutants at all sampling sites were SO$_{2}$ 0.011-0.019 ppm. NO$_{2}$ 0.012-0.017 ppm. CO 0.6-1.0 ppm. TSP 45.8-64.2 $\mu$g/m$^{3}$. 2. The emission amounts show that point source are in general higher than area source. 3. As a results of correlation analysis, relationship between SO$_{2}$ concentration in the observed value and estimated value showed positive significance.(r = 0.766) 4. The sulfer content of the 1.6% at present to 0.8%, which means a 53.3% reduction. By controlling stack height could be lowered 14.5%, but the effective way of emission control is use of the lower sulfer fuels than controlling stack height. 5. The ratio between SO$_{2}$ contration in the observed value and estimated value showed 1.05. There-fore, the TCM model was quite effective in predicting air quality in GUNSAN industrial area.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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