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Research on the Security Enhanced Smart Hardware Assisted Regression Analysis and Health Monitoring Technique based Expanded Training Exercise Effect Evaluation Model

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  • 발행기관
    보안공학연구지원센터(IJSIA) 바로가기
  • 간행물
    International Journal of Security and Its Applications SCOPUS 바로가기
  • 통권
    Vol.10 No.2 (2016.02)바로가기
  • 페이지
    pp.311-324
  • 저자
    Kejin Shi
  • 언어
    영어(ENG)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A269983

※ 원문제공기관과의 협약기간이 종료되어 열람이 제한될 수 있습니다.

원문정보

초록

영어
With the rapid development of the Internet of things based smart hardware technology and computer engineering, combination of computer techniques with general expanded training exercise is the irreversible trend. In this paper, we propose the security enhanced smart hardware assisted regression analysis and the health monitoring technique based expanded training exercise effect evaluation model. Our research is composed of the following parts. (1) We review state-of-the-art smart hardware device organization and security enhancement countermeasures to serve as the foundation for the further modelling. (2) We propose novel mathematical regression analysis paradigm and optimized prediction model based on the neural network theory and convex optimization to assisting the later evaluation work. (3) We propose the new health monitoring device with the enhanced security to real-time monitor the movement and physical data. (4) We compare the proposed algorithm with the other popular adopted approaches and conduct comparison experiment. The experimental result proves that our model gets the higher prediction precision which enhance the traditional precision from 87% to 96.5% and the robustness is strengthened as well. In the future, we will combine more mathematical model to modify the current model to achieve the better performance.

목차

Abstract
 1. Introduction
 2. The Modern Smart Hardware Devices and Enhancement
  2.1. The State-of-the-art Smart Hardware Devices
  2.2. The Security and Organization Enhancement Trend
 3. The Regression Analysis Paradigm
  3.1. The Traditional Mathematical Regression Models
  3.2. The Novel Regression Analysis Paradigm
 4. The Modern Health Monitoring Technique
 5. The Optimized Expanded Training Exercise Effect Evaluation Model
  5.1. The Primary Training Exercise Effect Evaluation Model
  5.2. The Neural Network based Prediction Model
  5.3. The Applications on the Expanded Training
 6. Experiment and Simulation
 7. Final Conclusion
 References

저자

  • Kejin Shi [ Huazhong Agricultural University, Wuhan, Hubei Province, China ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 발행기관명
    보안공학연구지원센터(IJSIA) [Science & Engineering Research Support Center, Republic of Korea(IJSIA)]
  • 설립연도
    2006
  • 분야
    공학>컴퓨터학
  • 소개
    1. 보안공학에 대한 각종 조사 및 연구 2. 보안공학에 대한 응용기술 연구 및 발표 3. 보안공학에 관한 각종 학술 발표회 및 전시회 개최 4. 보안공학 기술의 상호 협조 및 정보교환 5. 보안공학에 관한 표준화 사업 및 규격의 제정 6. 보안공학에 관한 산학연 협동의 증진 7. 국제적 학술 교류 및 기술 협력 8. 보안공학에 관한 논문지 발간 9. 기타 본 회 목적 달성에 필요한 사업

간행물

  • 간행물명
    International Journal of Security and Its Applications
  • 간기
    격월간
  • pISSN
    1738-9976
  • 수록기간
    2008~2016
  • 등재여부
    SCOPUS
  • 십진분류
    KDC 505 DDC 605

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