Given a state, it is essential to for the finite state model analysis (such as model checking) to decide whether or not the state is reachable. W a site of the model is small, the whole state space is to be explored exhaustively. However, it is very difficult or even impossible if a size of the model is large. In this case, the model can be reduced into a smaller one via abstraction which does not allow e false positive error. this paper, we devise such an abstraction and apply it to the Nemorize game solving. As a result, unsolved game due to the state explosion problem is solved with the proposed abstraction.
We have many simulation constraints to meet as a modeled system becomes large and complex. Real-time simulations are the examples in that they are constrained by certain non-function constraints (e.g., timing constraints). In this paper, an enhanced hierarchical modeling methodology is proposed to efficiently deal with constraint-simulations. The proposed modeling method enhances hierarchical modeling methods to provide multi-resolution model. A simulation model is composed by determining the optimal level of abstraction that is guaranteed to meet the given simulation constraints. Four modeling activities are defined in the proposed method: 1) Perform the logical architectural design activity to produce a multi-resolution model, 2) Organize abstraction information of the multi-resolution model with AT (Abstraction Tree) structure, 3) Formulate the given constraints based on U (Integer Programming) approach and embrace the constraints to AT, and 4) Compose a model based on the determined level of abstraction with which the multi-resolution model can satisfy all given simulation constraints. By systematically handling simulation constraints while minimizing the modeler's interventions, we provide an efficient modeling environment for constraint-simulations.
Esmaili, Mohammad Esmail;Entezari-Maleki, Reza;Movaghar, Ali
Journal of Computing Science and Engineering
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v.9
no.1
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pp.9-19
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2015
The most important challenge in the region-based abstraction method as an approach to compute the state space of time Petri Nets (TPNs) for model checking is that the method results in a huge number of regions, causing a state explosion problem. Thus, region-based abstraction methods are not appropriate for use in developing practical tools. To address this limitation, this paper applies a modification to the basic region abstraction method to be used specially for computing the state space of TPN models, so that the number of regions becomes smaller than that of the situations in which the current methods are applied. The proposed approach is based on the special features of TPN that helps us to construct suitable and small region graphs that preserve the time properties of TPN. To achieve this, we use TPN-TCTL as a timed extension of CTL for specifying a subset of properties in TPN models. Then, for model checking TPN-TCTL properties on TPN models, CTL model checking is used on TPN models by translating TPN-TCTL to the equivalent CTL. Finally, we compare our proposed method with the current region-based abstraction methods proposed for TPN models in terms of the size of the resulting region graph.
Journal of the Korean Operations Research and Management Science Society
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v.23
no.2
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pp.103-129
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1998
Corporate level decision making with multiple decision makers in a consistent way is essential in Decision Support System. However, since the decision makers have different interests and knowledge, the models used by them are also different in their level of abstraction. This makes decision makers waste a lot of efforts for an integrated decision making. The purpose of this paper is to propose an integration mechanism so that collaborative decision making models may be used synthetically in multi-abstraction level. Models are classified as multimedia model, mathematical model, qualitative model, causal & directional model, causal model, directional model and relationship model according to the level of abstraction. The proposed integration mechanism consists of model interpretation phase. model transformation phase, and model integration phase. Specifically, the model transformation Phase is divided into (1) model tightening mode which gather information to make a model transformed into upper level model, and (2) model relaxing mode which makes lower level model. In the model integration phase, models of same level are to be integrated schematically. An illustrative M&A-decision example is given to show the possibility of the methodology.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.21
no.12
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pp.227-234
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2016
In this paper, we propose a think-aloud program for acquiring abstraction concept. Think-aloud is a technique, which is good for teaching higher-order thinking skills to learner. We intend to propose a program for teaching abstraction concept to learners directly, as software education is being reinforced in the current education policy. For the study, we develop a program depending on ADDIE model. According to these steps, we analyzed related works such as computational thinking, think-aloud technique, and direct instructional model. After that, we split and structuralized the learning tasks for achieving a goal. And then, we constructed steps for the instruction and detailed contents of the program. We did a survey for verification to nine experts and we corrected the program according to it.
States explosion due to composition of spaces of data, temporal, and locational values is one of the well-known critical problems which cause difficulty in understanding and analysing real-time systems specified with state-based formal methods. In order to overcome this problem, this paper presents an abstraction method for state minimization based on an abstraction in system specification and an abstraction in system execution. The first is named the syntactic in system specification and an abstraction in system execution. The first is named the syntactic abstraction, through which the patterns of the unconditionally internalized computation and the repetition and selection structures are abstracted. The latter is named the semantic abstraction, through which the patterns of the execution space represented with data. Through the abstractions, the components of a system in specification and execution model is hierarchically organized. The system can be analyzed briefly in the upper level in an skeleton manner with low complexity. The system, however, can be abstraction method for the state minimization and the decrease in analysis complexity through the abstraction with examples.
A number of temporal abstraction approaches have been suggested so far to handle the high computational complexity of Markov decision problems (MDPs). Although the structure of temporal abstraction can significantly affect the efficiency of solving the MDP, to our knowledge none of current temporal abstraction approaches explicitly consider the relationship between topology and efficiency. In this paper, we first show that a topological measurement from complex network literature, mean geodesic distance, can reflect the efficiency of solving MDP. Based on this, we build an incremental method to systematically build temporal abstractions using a network model that guarantees a small mean geodesic distance. We test our algorithm on a realistic 3D game environment, and experimental results show that our model has subpolynomial growth of mean geodesic distance according to problem size, which enables efficient solving of resulting MDP.
Journal of The Korean Society of Agricultural Engineers
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v.50
no.6
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pp.3-12
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2008
It is important to estimate accurate effective rainfall to analyse flood flow and long-term runoff for the rational planning, design, and management of water resource. The initial abstraction is also important to estimate effective rainfall. The Soil Conservation Service (SCS) has developed a procedure and it has been most commonly applied to estimate effective rainfall. But the SCS method still has weak points, because of unnatural assumptions such as antecedent moisture conditions and initial abstraction. The coefficient of initial abstraction(K) is depending on the soil moisture condition and antecedent rainfall. The maximum storage capacity of Umax which is calibrated by stream flow data in the proposed watershed was derived from the DAWAST(DAily WAtershed STreamflow) model. The values of K obtained from 69 storm events at the five watersheds are ranging from 0.133 to 0.365 and its mean value is 0.207. Effective rainfall could be estimated more reasonably by introducing new concept of initial abstraction. The equation of $K=0.076Sa^{0.255}$ was recommended instead of 0.2 and it could be applicable to the small-medium rural watersheds.
Environmental monitoring systems are widely developed for analyzing environment and understanding an ecosystem according to the advance of wireless communication and various sensing techniques. To extract useful information, it requires high cost for processing a query, because these systems have to handle huge volume of raw sensor data which is transmitted from a wide area in environmental monitoring applications. Besides, it is also hard to answer an user defined query which requests to check current and near future condition. In this paper, we propose the monitoring system structure for processing a user defined query for environmental monitoring. It also describes the utilization of sensor data filtering and abstraction model. The designed abstraction model which is based on the slope grid in GIS supports fast data access and update. To analyze condition, the extracted data from abstraction model of each sensor type is combined in a query processor. It is useful to provide meaningful information to users.
Lee Yang Koo;Jung Young Jin;Park Mi;Kim Hak Cheol;Lee Chung Ho;Ryu Keun Ho
Proceedings of the KSRS Conference
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2005.10a
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pp.337-340
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2005
Context-awareness techniques in ubiquitous computing environment provide various services to users who need to get information via the analysis of collected information from sensors in a spatial area. Context-awareness has been increased in ubiquitous computing and is applied to many different applications such as disaster management system, intelligent robot system, transportation management system, shopping management system, and digital home service. Many researches have recently focused on services that provide the appropriate information, which are collected from Internet by different kinds of sensors, to users according to context of their surrounding environment. In this paper, we propose an abstraction model to manage the large-scale contextual information and their metadata which are collected from different kinds of in-situ sensors in a spatial area and are presented them on the web. This model is composed of the modules expressing functional elements of sensors using sensorML(Sensor Model Language) based on XML language and the modules managing contextual information, which is transmitted from the sensors.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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