In the latest intelligent computing environments, the self-adaptive software, as new software paradigm, which modifies its own behavior in response to changes in its operating environment is needed. To develop the self-adaptive software, it is necessary to analyze and design the context of software as well as the structure and the behavior of software. We need more efforts for self-adaptive software development than for traditional software development because we need more activities and technologies like context modeling and adaptation to develop the self-adaptive software. In this paper, we present the product line architecture for self-adaptive software and templates of artifacts to improve the efficiency of development through a reuse methodology. The artifacts of the architecture support the systematic reuse activities of core assets by expressing the commonality and variability of product line.
To design a user-adaptive web surfing system, we nay take the approach to divide the whole process into three phases; collecting user data, processing the data to construct and improve the user profile, and adapting to the user by applying the user profile. We have designed three software agents. Each privately works in each phase and they collaboratively support adaptive web surfing. They are IIA(Interactive Interface Agent), UPA(User Profile Agent), and ANA(Autonomous Navigation Agent). IIA provides the user interface, which collects data and performs mechanical navigation support. UPA processes the collected user data to build and update the user profile while user is web-surfing. ANA provides an autonomous navigation mode in which it automatically recommends web pages that are selected based on the user profile. The proposed approach and design method, through extensions and refinements, may be used to build a practical adaptive web surfing system.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.04b
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pp.667-669
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2004
적응적 웹기반 기법에서 학습자의 반응이나, 탐색 행동의 근본적인 원인이 되는 학습 동기, 지각 등에 대한 판단을 정확히 할 수 없기 때문에, 학습자에게 완전히 적응적인 수업 환경을 조성해 주는 데는 한계가 있다. 이러한 한계를 극복하기 위한 대안으로 학습자간 상호작용이나 협동 학습을 지원하는 웹기반 교수 시스템이 제안되고 있다. 본 논문에서는 웹기반 환경에서 학습자들간의 협동학습을 효과적으로 지원하는 적응형 교수 시스템을 제안한다. 본 시스템은 협동학습 공간에서 주어진 과제를 수행하기 위해 발생되는 학습자들의 대화와 서로간의 상호작용을 분석하여 적절한 조언을 제공함으로서 협동학습이 효과적으로 이루어 질 수 있도록 지원한다.
Recently, the demand of broadband communications such as high-speed internet, HDTV, 3D-HDTV and ATM backbone network has been increased drastically. For transmitting the broad-bandwidth data using wireless network, it is needed to use ka-band frequency. However, the use of this ka-band frequency is seriously affected to the received data performance by rain fading and atmospheric propagation loss at the Ka-band satellite communication link. So, we need adaptive MODEM to endure the degraded performance by channel environment. In this paper, we will present the structure and design of the 155Mbps adaptive Modem adaptively compensated against channel environment. In order to compensate the rain attenuation over the ka-band wireless channel link, the adaptive coding schemes with variable coding rates and the multiple modulation schemes such as trellis coded 8-PSK, QPSK, and BPSK are adopted. And the blind demodulation scheme is proposed to demodulate without Information of modulation mode at the multi-mode demodulator, and the fast phase ambiguity resolving scheme is proposed. The design and simulation results of adaptive Modem by SPW model are provided. This 155Mbps adaptive MODEM was designed and implemented by single ASIC chip with the $0.25\mu{m}$ CMOS standard cell technology and 950 thousand gates.
The adaptive transmission techniques are efficient method for underwater acoustic communication to improve the system efficiency by varying transmission parameters according to channel conditions. In this paper, we construct four transmission modes with different data rates using the convolutional codes, which is freely set to size of information bits. On the receiver side, one critical component of adaptive system is to find which mode has best performance. In this paper, we proposed threshold detection algorithm to decide appropriate mode and applied turbo equalization method based on BCJR decoder in order to improve performance. We analyzed the performance of four modes based on threshold detection algorithm through the lake experiment.
In this study, we have developed a web-based adaptive testing system using item response theory´s computerized adaptive testing to diagnose underachievers, and to check the evaluation results immediately. Adaptive testing system simple is not the fact that it presents a question to students. It calculates information of a question and presents the question to students. It controls the response of the students under extraction conditions of the next question. It extracts the question which is the most suitable it presents. In this adaptive testing system, you can extract questions according to the level of the students, and adjust the length and the level of the difficulty according to the response of the students.
In this paper, we propose an adaptive transformation engine that provides smart devices with optimal user interfaces and media contents to their characteristics so as to conveniently control home networks remotely using smart devices in the wired and wireless home networks which various kinds of smart devices and home network devices are connected. The proposed engine dynamically transforms UI contents and transfers them using device profiles and UI transformation policies to make it suitable for smart devices. Moreover, the proposed engine offers suitable media contents for smart devices through capabilities of real-time media transcoding and streaming considering device and media profiles.
The cloud environment need resource management method that to enable the big data issue and data analysis technology. Existing resource management uses the limited calculation method, therefore concentrated the resource bias problem. To solve this problem, the resource management requires the learning-based scheduling using resource history information. In this paper, we proposes the ART (Adaptive Resonance Theory)-based adaptive resource management. Our proposed method assigns the job to the suitable method with the resource monitoring and history management in cloud computing environment. The proposed method utilizes the unsupervised learning method. Our goal is to improve the data processing and service stability with the adaptive resource management. The propose method allow the systematic management, and utilize the available resource efficiently.
In this paper, we propose an adaptive genetic algorithm (aGA) approach for effectively solving the sequencing problem with precedence constraints (SPPC). For effective representation of the SPPC in the aGA approach, a new representation procedure, called the topological sort-based representation procedure, is used. The proposed aGA approach has an adaptive scheme using a fuzzy logic controller and adaptively regulates the rate of the crossover operator during the genetic search process. Experimental results using various types of the SPPC show that the proposed aGA approach outperforms conventional competing approaches. Finally the proposed aGA approach can be a good alternative for locating optimal solutions or sequences for various types of the SPPC.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.27
no.3B
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pp.259-266
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2002
In the CDMA system, the Multiple access interference(MAI) causes system performance and capacity degradation. One of the MAI cancel method is a feedback detector that orthogonal decision-feedback detector(ODFD) and Deocrrelating decision-feedback detector(DDFD) have been studied by now. In this paper, we propose a blind adaptive ODFD(BA-ODFD) with blind equalizer combined ODFD, Also we simulate the operation of BA-ODFD in AWGN channel and Rayleigh (tiding channel. and compare blind adaptive ODFD with blind adaptive DDFD.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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