Software architecture allows us to make many decisions about a software system and analyze it even before it exists in order to make systematic and planned development possible. Similarly, architecture-based software evolution planningmakes planned evolution possible by allowing us to make many decisions about evolution of a software system and analyze its evolution at the level of architecture design before software evolution is realized. In this paper, we develop a framework for architecture-based software evolution planning for the class of deterministic evolution plans by defining and relating various essential concepts and developing its valuationmechanism so that a plan with the greatest value among candidate plans can be selected as an optimal plan. A case study is conducted for explicating the framework and exemplifying its usage.
Purpose Online Peer-to-peer lending (hereafter P2P lending), is a new method of lending money to unrelated individuals through an online financial intermediary. Usually in the online P2P transaction, individuals who would like to borrow money (hereafter borrowers) and those who would like to lend money (hereafter lenders) have no previous relationship. Based on enormous previous studies, this study develops an integrated model, particularly for the online P2P lending environment in China, to better understand the critical factors that influence lenders' intention to lend money through the online P2P lending platform. Design/methodology/approach In order to verify the hypotheses, we develop a questionnaire with 42 survey items. We measured all the items on a five-point Likert-type scale. We use Sojump.com to collect questionnaire and gather 246 valid responses from registered members of Renrendai.com. We analyzed the main survey data by using SPSS 18.0 and AMOS 20.0. We first estimated the reliability, validity, composite reliability and AVE and then conduct common method bias test. The mediating role of trust in platform and in borrower has been tested. Last we tested the hypotheses through the structural model. Findings The results reveal that service quality, information quality, structural assurance, awareness and reputation significantly impact lenders' trust in the online P2P lending platform. Second, awareness, reputation and perceived risk significantly impact lenders' trust in borrower and lending intention. Third, trust propensity has a positive effect on lenders' trust on borrower. Last, awareness, reputation, perceived risk, platform trust and borrower trust can directly impact lenders' lending intention.
The contextual subjective well-being (SWB) of context-aware system users can be very helpful in recommending relevant mental health services, especially for those who struggle with mental illness due to a metabolic syndrome or melancholia. Self-surveying measuring or auto-sensing methods have been suggested to monitor users' SWB. However, self-surveying measuring method is not inappropriate for a context-aware service due to requesting personal data in a manual and hence obtrusive manner. Moreover, auto-sensing methods still suffer from accuracy problem to be applied in mental health services. Hence, the purpose of this paper is to propose a contextual SWB estimation method to estimate the user's mental health in unobtrusive and accurate manners. This method is timely in that it acquires context data from the user's literal responses, which expose their temporal feeling. In particular, we developed a measuring method based on exposed feeling verbs and degree adverbs in chat and other text-based communications which show anger or negative feelings. Based on the proposed contextual SWB degree estimation method, we developed an idea of well-being life care recommendation. From the experiment with actual drivers, we demonstrated that the proposed method accurately estimate the user's degree of negative feelings even though it does not require a self-survey.
There is an increasing interest in migration legacy systems to new hardware platforms and to new software development paradigms. The reason is that high maintenance costs and lack of documentation. In order to migrate or transform legacy system, various approaches such as screen scrapping, wrapping, semi-development, and re-development, tools, and methodologies are introduced until now. However, architecture or requirements level's transformation is not suggested because most of those approaches focus on code-level transformation or a few model-level transform. In this paper, we suggest a meta-model driven approach applying 3D space concept, which can be applied into architecture and requirement phase. Proposed integrated model drives seamless migration or co-evolution from code to architecture of reverse engineering and from architecture to code of forward engineering.
Proceedings of the Korean Institute Of Construction Engineering and Management
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2007.11a
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pp.95-102
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2007
This paper presents the core technology of Construction Business Process Automation to model and automate construction business processes. Business Process Reengineering (BPR) and Automation (BPA) have been recognized as one of the important aspects in construction business management. However, BPR requires a lot of efforts to identify, document, implement, execute, maintain, and keep track thousands of business processes to deliver a project. Moreover, existing BPA technologies used in existing Enterprise Resource Planning (ERP) systems do not lend themselves to effective scalability for construction business process management. Application of Workflow and Object Technologies would be quite effective in implementing a scalable enterprise application for construction business processes by addressing how: 1) Automated construction management tasks are developed as software components, 2) The process modeling is facilitated by dragging-and dropping task components in a network, 3) Raising business requests and instantiating corresponding process instances are delivered, and 4) Business process instances are executed by using workflow technology based on real-time simulation engine. This paper presents how the construction business process automation is achieved by using equipment reservation and cancellation processes simplified intentionally.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.22
no.5
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pp.182-199
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2023
Since 2021, government departments have been promoting Automated Driving Technology Development and Innovation Project as national research and development(R&D) project. The automated vehicles and service technologies developed as part of these projects are planned to be subsequently provided to the public at the selected Living Lab City. Therefore, it is important to determine a spatial area and operation section that enables safe and stable automated driving, depending on the purpose and characteristics of the target service. In this study, the static Operational Design Domain(ODD) elements for Level 4 automated driving services were reclassified by reviewing previously published papers and related literature surveys and investigating field data. Spatial analysis techniques were used to consider the reclassified ODD elements for level 4 in the real area of level 3 automated driving services because it is important to reflect the spatial factors affecting safety related to real automated driving technologies and services. Consequently, a total of six driving mode changes(disengagement) were derived through spatial information analysis techniques, and the factors affecting the safety of automated driving were crosswalk, traffic light, intersection, bicycle road, pocket lane, caution sign, and median strip. This spatial factor analysis method is expected to be useful for determining special areas for the automated driving service.
As the number of Internet users and the amount of web contents have increased very fast, reducing the load of web servers and providing web services more rapidly have been great issues. A web-cache system, which is located between the user and the web server, has been used by many web service providers as an effective way to reduce the load of web servers and the web service response time. In this paper, we have developed a web-cache system which is based on the Squid cache and has a compression capability. The web-cache system in which compression capability reduces the amount of network traffic and the web service response time by transfering the web contents in the compressed format over the network between the web-cache system and the user. The performance enhancement is greater in the reverse-cache system than in the forward-cache system because in the case of the reverse-cache system, the cache reduces the amount of traffic on the Internet which is the bottleneck in the network path between the user and the web server. The experimentation result shows that the amount of data traffic has reduced from 2 to 8 times depending on the size of the web contents. The web server response time has reduced 37% on the average and when the size of the web content is greater than 10Kbyte, the response time has reduced 87% on the average.
In the defense software domain where large-scale software products in various application areas need to be built, reusing software is regarded as one of the important practices to build software products efficiently and economically. There have been many efforts to apply various methods to support software reuse in the defense software domain. However, developers in the defense software domain still experience many difficulties and face obstacles in reusing software assets. In this paper, we analyze practical problems of software reuse in the defense software domain, and define core requirements to solve those problems. To meet these requirements, we are currently developing the Component Grid system, a reuse-support system that provides a developer-centric software reuse environment. We have designed an architecture of Component Grid, and defined essential elements of the architecture. We have also developed the core approaches for developing the Component Grid system: a semantic-tagging-based requirement tracing method, a reuse-knowledge representation model, a social-network-based asset search method, a web-based asset management environment, and a wiki-based collaborative and participative knowledge construction and refinement method. We expect that the Component Grid system will contribute to increase the reusability of software assets in the defense software domain by providing the environment that supports transparent and efficient sharing and reuse of software assets.
Understanding consumer behavior based on the analysis of the customer data is one essential part of analytic CRM. To do this, the analytic skills for data extraction and data processing are required to users. As a user has various kinds of questions for the consumer data analysis, the user should use database language such as SQL. However, for the firm's user, to generate SQL statements is not easy because the accuracy of the query result is hugely influenced by the knowledge of work-site operation and the firm's database. This paper proposes a natural language based database search framework finding relevant database elements. Specifically, we describe how our TableRank method can understand the user's natural query language and provide proper relations and attributes of data records to the user. Through several experiments, it is supported that the TableRank provides accurate database elements related to the user's natural query. We also show that the close distance among relations in the database represents the high data connectivity which guarantees matching with a search query from a user.
Kim, Honggon;Ryu, Jongha;Shin, Woosik;Kim, Hee-Woong
Journal of Intelligence and Information Systems
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v.28
no.3
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pp.209-235
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2022
Starting from 2010, blockchain technology, along with the development of artificial intelligence, has been in the spotlight as the latest technology to lead the 4th industrial revolution. Furthermore, previous research regarding blockchain's technological applications has been ongoing ever since. However, few studies have been examined the standards for classifying the blockchain economic ecosystem from a capital market perspective. Our study is classified into a collection of interviews of software developers, entrepreneurs, market participants and experts who use blockchain technology to utilize the blockchain economic ecosystem from a capital market perspective for investing in stocks, and case study methodologies of blockchain economic ecosystem according to application fields of blockchain technology. Additionally, as a way that can be used in connection with equity investment in the capital market, the blockchain economic ecosystem classification methodology was established to form an investment universe consisting of global blue-chip stocks. It also helped construct an intelligent portfolio through quantitative and qualitative analysis that are based on quant and artificial intelligence strategies and evaluate its performances. Lastly, it presented a successful investment strategy according to the growth of blockchain economic ecosystem. This study not only classifies and analyzes blockchain standardization as a blockchain economic ecosystem from a capital market, rather than a technical, point of view, but also constructs a portfolio that targets global blue-chip stocks while also developing strategies to achieve superior performances. This study provides insights that are fused with global equity investment from the perspectives of investment theory and the economy. Therefore, it has practical implications that can contribute to the development of capital markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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