컴포넌트 기반 플랫폼이 갖는 주 한계점은 컴포넌트 기반 시스템이 갖는 컴포넌트간 상호작용과 관련된 행위에 대한 기술과 추론에 대한 적당한 수단을 제대로 제공하지 못한다는 것이다. 현 컴포넌트 기반 플래폼이 CORBA의 IDL과 같은 컴포넌트에 대한 시그네쳐 수준에서의 기술을 위한 방법을 제공하기는 하지만, 이는 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위 기술을 저 수준에서 제공하는 것에 불과하다 컴포넌트 기반 시스템에서 중요한 과제 중 하나는 바로 컴포넌트들간 상호작용과 같은 행위를 기술하는 것과 이를 바탕으로 행위에 대한 검증이 필요하다. 본 논문에서는 프로세스 대수를 이용하여 컴포넌트 인터페이스의 명세 정의와 추상화된 소프트웨어 아키텍처를 어떻게 만족시킬 것인가를 보장받기위한 role의 결합방법, 생성된 아키텍처에 대한 전개규칙, 시각화방법을 연구한다. 또한 사례연구를 통해 본 논문에서 제안한 명세기법 및 정의의 타당함을 보였다.
Xu, Xiang;Huang, Qiao;Ren, Yuan;Zhao, Dan-Yang;Yang, Juan
Smart Structures and Systems
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제23권3호
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pp.279-293
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2019
To ensure high quality data being used for data mining or feature extraction in the bridge structural health monitoring (SHM) system, a practical sensor fault diagnosis methodology has been developed based on the similarity of symmetric structure responses. First, the similarity of symmetric response is discussed using field monitoring data from different sensor types. All the sensors are initially paired and sensor faults are then detected pair by pair to achieve the multi-fault diagnosis of sensor systems. To resolve the coupling response issue between structural damage and sensor fault, the similarity for the target zone (where the studied sensor pair is located) is assessed to determine whether the localized structural damage or sensor fault results in the dissimilarity of the studied sensor pair. If the suspected sensor pair is detected with at least one sensor being faulty, field test could be implemented to support the regression analysis based on the monitoring and field test data for sensor fault isolation and reconstruction. Finally, a case study is adopted to demonstrate the effectiveness of the proposed methodology. As a result, Dasarathy's information fusion model is adopted for multi-sensor information fusion. Euclidean distance is selected as the index to assess the similarity. In conclusion, the proposed method is practical for actual engineering which ensures the reliability of further analysis based on monitoring data.
인터넷 예약 서비스는 가장 많이 이용되는 인터넷 서비스 중의 하나이며, 특히 에이전트를 이용하면 효과적으로 인터넷 예약 서비스를 이용 할 수 있다. 에이전트는 반복적인 예약 과정을 대신하며 가장 적합한 서비스정보를 선별하여 제공한다. 본 연구에서 인터넷을 통해 대중적으로 이용되는 교통편의 예약을 할 수 있도록 하는 사용자 적응능력을 가지는 에이전트를 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 인터페이스 에이전트와 태스크 에이전트 그리고 필터링 에이전트의 멀티 에이전트로 구성되었다. 인터페이스 에이전트는 사용자의 요구를 분석하고 에이전트들의 결과를 통합하는 시스템의 중재자 역할을 담당하고 사례를 기반으로 정보를 추론하여 사용자에 적응할 수 있는 능력을 가진다. 본 시스템에는 세 개의 태스크 에이전트가 존재하며 이들은 각각 정보를 수집하고 정보의 변화를 감시하고, 필터링 에이전트는 수집된 정보로부터 예약상황에 관련된 정보만을 추출한다. 결론적으로, 본 시스템은 기차와 항공기의 예약상황정보를 통합적으로 제공하며, 예약을 위한 단순하고 반복적인 작업 을 에이전트가 사용자를 대신하여 수행한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권1호
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pp.64-88
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2024
Security and reliability are the utmost importance facts in intelligent networked vehicles. Stochastic Petri Net and Z (SPZN) as an excellent formal verification tool for modeling concurrent systems, can effectively handles concurrent operations within a system, establishes relationships among components, and conducts verification and reasoning to ensure the system's safety and reliability in practical applications. However, the application of a system with numerous nodes to Petri Net often leads to the issue of state explosion. To tackle these challenges, a refinement and abstraction method based on SPZN is proposed in this paper. This approach can not only refine and abstract the Stochastic Petri Net but also establish a corresponding relationship with the Z language. In determining the implementation rate of transitions in Stochastic Petri Net, we employ the interval average and weighted average method, which significantly reduces the time and space complexity compared to alternative techniques and is suitable for expert systems at various levels. This reduction facilitates subsequent comprehensive system analysis and module analysis. Furthermore, by analyzing the properties of Markov Chain isomorphism in the case study, recommendations for minimizing system risks in the application of intelligent parking within the intelligent networked vehicle system can be put forward.
본 연구에서는 인터넷 검색엔진에서 사용자의 관심도를 알아내고 이를 작업 수행에 적용할 수 있는 사용자 인터페이스 에이전트 시스템 구조의 설계를 제안하며, 인공지능 기법을 이용하여 에이전트 시스템을 구축하고자 할 때 인터페이스 에이전트 시스템의 문제 해결 방법으로 널리 사용되고 있는 규칙 기반 추론 시스템을 고려할 수 있다. 그러나 규칙 기반 추론 시스템은 모듈성, 균일성, 자연성 등의 장점으로 인해 비교적 많은 성공을 거두고 있으나 지식획득의 병목현상, 메모리 부재, 제한된 적용성과 같은 문제점을 가지고 있어 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 연구에서 사례를 기반으로 한 추론 과정을 제안한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권11호
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pp.2945-2965
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2023
The laser inertial measurement unit is a precision device widely used in rocket navigation system and other equipment, and its quality is directly related to navigation accuracy. In the quality evaluation of laser inertial measurement unit, there is inevitably uncertainty in the index input information. First, the input numerical information is in interval form. Second, the index input grade and the quality evaluation result grade are given according to different national standards. So, it is a key step to transform the interval information input by the index into the data form consistent with the evaluation result grade. In the case of uncertain input, this paper puts forward a method based on probability distribution to solve the problem of asymmetry between the reference grade given by the index and the evaluation result grade when evaluating the quality of laser inertial measurement unit. By mapping the numerical relationship between the designated reference level and the evaluation reference level of the index information under different distributions, the index evidence symmetrical with the evaluation reference level is given. After the uncertain input information is transformed into evidence of interval degree distribution by this method, the information fusion of interval degree distribution evidence is carried out by interval evidential reasoning algorithm, and the evaluation result is obtained by projection covariance matrix adaptive evolution strategy optimization. Taking a five-meter redundant laser inertial measurement unit as an example, the applicability and effectiveness of this method are verified.
Objectives: The purpose of this study is to evaluate the quality of case reports of the Journal of Korean Medicine for Obesity Research by the Case Report (CARE) guidelines. Methods: Case reports published in the Journal of Korean Medicine for Obesity Research from January 2013 to July 2018 were searched from Oriental Medicine Advanced Searching Integrated System (OASIS). We assessed the quality of reporting based on CARE guidelines. Results: A total of 8 case reports were finally included for the assessment. There was a deviation in the sub-item reporting rate by a maximum 75% and a minimum 57.14% in case reports. The 10 sub-items mentioned below, such as 'Timeline', 'Diagnostic challenges', 'Diagnostic reasoning including other diagnoses considered', 'Prognostic characteristics', 'Changes in intervention', 'Important follow-up diagnostic evaluations and other test results', 'Intervention adherence and tolerability', 'Adverse and unanticipated events', 'Patient perspective' and 'Informed consent' were reported below 30%. Conclusions: Efforts to diversify the subject of the case study and to apply appropriate reporting guidelines are needed to improve the quality of the case report contributed to the Journal of Korean Medicine for Obesity Research.
Almurayziq, Tariq S;Alshammari, Gharbi Khamis;Alshammari, Abdullah;Alsaffar, Mohammad;Aljaloud, Saud
International Journal of Computer Science & Network Security
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제22권1호
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pp.61-68
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2022
The present study was based on developing an AI based model to facilitate the academic registration needs of blind students. The model was developed to enable blind students to submit academic service requests and tasks with ease. The findings from previous studies formed the basis of the study where functionality gaps from the literary research identified by blind students were utilized when the system was devised. Primary simulation data were composed based on several thousand cases. As such, the current study develops a model based on archival insight. Given that the model is theoretical, it was partially applied to help determine how efficient the associated AI tools are and determine how effective they are in real-world settings by incorporating them into the portal that institutions currently use. In this paper, we argue that voice-activated personal assistant (VAPA), text mining, bag of words, and case-based reasoning (CBR) perform better together, compared with other classifiers for analyzing and classifying the text in academic request submission through the VAPA.
Classical warranty plans require crisp data obtained from strictly controlled reliability tests. However, in a real situation these requirements might not be fulfilled. In an extreme case, the warranty claims data come from users whose reports are expressed in a vague way. Furthermore, there are special situations where several characteristics are used together as criteria for judging the warranty eligibility of a failed product. This paper suggests a fast reasoning model based on fuzzy logic to handle multi-attribute and vague warranty data.
본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 추매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 말 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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