Main objectives of this study were to investigate accuracy, bias and power of linear and threshold model segregation analysis methods for detection of major genes in categorical traits in farm animals. Maximum Likelihood Linear Model (MLLM), Bayesian Linear Model (BALM) and Bayesian Threshold Model (BATM) were applied to simulated data on normal, categorical and binary scales as well as to disease data in pigs. Simulated data on the underlying normally distributed liability (NDL) were used to create categorical and binary data. MLLM method was applied to data on all scales (Normal, categorical and binary) and BATM method was developed and applied only to binary data. The MLLM analyses underestimated parameters for binary as well as categorical traits compared to normal traits; with the bias being very severe for binary traits. The accuracy of major gene and polygene parameter estimates was also very low for binary data compared with those for categorical data; the later gave results similar to normal data. When disease incidence (on binary scale) is close to 50%, segregation analysis has more accuracy and lesser bias, compared to diseases with rare incidences. NDL data were always better than categorical data. Under the MLLM method, the test statistics for categorical and binary data were consistently unusually very high (while the opposite is expected due to loss of information in categorical data), indicating high false discovery rates of major genes if linear models are applied to categorical traits. With Bayesian segregation analysis, 95% highest probability density regions of major gene variances were checked if they included the value of zero (boundary parameter); by nature of this difference between likelihood and Bayesian approaches, the Bayesian methods are likely to be more reliable for categorical data. The BATM segregation analysis of binary data also showed a significant advantage over MLLM in terms of higher accuracy. Based on the results, threshold models are recommended when the trait distributions are discontinuous. Further, segregation analysis could be used in an initial scan of the data for evidence of major genes before embarking on molecular genome mapping.
We propose a method of encryption and decryption of binary data using 2-step phase-shifting digital interferometry. This technique reduces the number of interferograms in the phase-shifting interferometry. The binary data has been expressed with random code and random phase. We remove the dc-term of the phase-shifting digital interferogram to restore the original binary data. Simulation results shows that the proposed technique can be used for binary data encryption and decryption.
The market basket data in the form of a binary user-item matrix or a binary item-user matrix can be modelled as a binary classification problem. The binary logistic regression approach tackles the binary classification problem, where principal components are predictor variables. If users or items are sparse in the training data, the binary classification problem can be considered as a cold-start problem. The binary logistic regression approach may not function appropriately if the principal components are inefficient for the cold-start problem. Assuming that the market basket data can also be considered as a special regression problem whose response is either 0 or 1, we propose three supervised learning approaches: random forest regression, random forest classification, and elastic net to tackle the cold-start problem, comparing the performance in a variety of experimental settings. The experimental results show that the proposed supervised learning approaches outperform the conventional approaches.
Due to recent development in mobile devices, the mobile device utilization and many related applications have been increasing. Most of initial applications on mobile devices just showed simple information, but now they processes huge data. However, smart devices have certain limitations in processing massive data. Especially, if the size of data increases, the speed of data processing adversely decreases, so the performance of programs also decreases. If hardware specification of the mobile devices is not enough to handle it, response time will be drastically delayed. To overcome these drawbacks, most of application running on mobile devices communicate with their servers to manage data. XML is a proper language for data communication to send and receive data between servers and mobile devices, because it defines rules of document's format and it is a textual data format and small-sized language. However, mobile devices have limitation such as memory, CPU and wireless network to process huge data and XML also takes a lot of time to communicate with servers and devices and handle data, so it could be overhead in service time. Binary XML is an alternative of performance improvement in data processing, which has XML's benefits and minimizes the XML size by binary coding. However, most of binaryXML which are used on applications don't fit on mobile applications. In this paper, we surveyed many kinds of binaryXML, compared merits and demerits to find a binaryXML for mobile applications. We propose how to use binary XML and implemented an electronic attendance system using binary XML to overcome the limitation of XML and to reduce the load of data communications between servers and devices.
In this paper, a novel method for data hiding into binary images is proposed. Binary image has two tones: black and white. For this reason, it is not easy to hide messages into binary images. PWLC (pair-wise logical computation) is a new method to hide message into binary images. However, it yields images of unacceptable quality and its decoding process is unclear. Therefore, in order to solve this problem, we adopt the run-length method to achieve advanced reversible data hiding. That is, we find a proper region to hide messages to reduce visual degradation. In this paper, we introduce an improved procedure to hide messages into binary images.
This paper proposes a new referential model for data retrieval as an alternative to exact matching. While exact matching is an effective data retrieval model, it is based on fairly strict assumptions and limits our capabilities in data retrieval. This study redefines data retrieval to include non-binary data retrieval in addition to binary data retrieval, proposes Double Anchor Preference Model (DAPM), and analyzes its logical charateristics. DAPM supports non-binary data retrieval. Further, it produces the same result as exact matching for the conventional binary data retrieval. These findings show that, at the logical level, the proposed DAPM retains all the desirable features for data retrieval.
In this paper, an improved binary-CDMA (Code Division Multiple Access) system for high speed multimedia data transmission will be presented. The improved binary CDMA technology will be used in municipal wireless network. The new name of the system is the Guardian system using a binary CDMA technology. The Guardian system can provide high data rate, and improve its throughput by minimizing latency from the limitation of resources of system bus during multimedia data transmission. Finally, we analyze the performance of Guardian modem according to the report of wireless data transmission test.
The adsorption equilibrium data for the binary gas mixture system from the pure gas adsorption data of carbon dioxide and ethylene on ZSM-5 prepared were predicted. The binary gas mixture adsorption data have been examined against predicted values by two models-the vacancy solution model(VSM) and the statistical thermodynamic model(STM), using parameters obtained from the single component isotherm. The binary gas mixture data for the carbon dioxide-ethylene system were obtained for cation exchanged forms of ZSM-5 for the gas phase carbon dioxide mole fraction of 0.752 at $37^{\circ}C$ and 1 atm. The experimental adsorption phase diagrams were obtained for carbon dioxide-ethylene on sodium form ZSM-5 synthesized. The single component adsorption isotherms for carbon dioxide and ethylene were also obtained for this zeolite. The single component data were used to obtain parameters derived in two models. These parameters were, in turn, used to predict the binary mixture isotherms for this zeolite. Both the vacancy solution and the statistical thermodynamic models give satisfactory predictions of adsorption phase diagrams for the binary gas mixtures of carbon dioxide and ethylene on sodium exchanged ZSM-5. Also the correlation between the experimental data and the predicted values is generally in good agreement. The system appears to show ideal behavior with a relatively constant separation factor. The slight increase in adsorption capacity with an increase in ionic radius is due, in part, to the higher polarizability associated with larger cations.
In this paper we propose a novel volume hologram encryption system with binary amplitude masks rather than phase masks, in which volume holograms can be securely recorded against the attacks by a third party. In our system, the encryption is done by multiplexing two volume holograms in such a way that an original binary data page is first stored as a volume hologram by interference with a binary amplitude mask and then the complementary data page is stored as another volume hologram by interference with the complementary binary amplitude mask over the first hologram. The operation principle of our system is explained with the well-known theory of recording and reading a volume hologram in a photorefractive material and the experimental results are presented. Experimental data show that our encryption system is protected from blind decryptions by randomly-generated incorrect amplitude masks.
Binary CDMA네트워크에서는 네트워크 각 엔터티들의 네트워크 자원을 마스터 스테이션이 관리하므로 마스터 스테이션의 관리 범위한계를 경계로 하는 Pico-net내에서만 통신이 이루어질 수 있다. 본 연구에서는 이러한 제한을 극복하여 보다 광역적인 네트워크에 Binary CDMA를 응용할 수 있는 방안으로서 네트워크를 Cell단위로 분할하여 다중의 Pico-net들로 구분하고 각 Pico-Cell에 고유의 네트워크 주소체계를 만들어 Pico-Cell간에 데이터를 중계하는 기능을 가지는 Binary CDMA 라우터 장치의 고안방법에 대하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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