In this paper, we report a case study of applying puzzle solving as a programming practice. There are many students, who have attended computer programming language courses, have had difficulties in accomplishing the course assignments. It is because just following and citing the programming language course materials is not sufficient for constructing computer programs. Many professional developers have stated that computer programming for small problems is an art of puzzle solving, where developing enterprise-size computer programming projects involves architectural insights which are already dealt in software engineering literatures. Following those backgrounds, we have explored the applicability of puzzle solving in a C++ object oriented programming course and have reported the results. The experimental results show that puzzle solving is effective to the students who are interested in computer programming and have at least beginner-level knowledge and expertise, but it turned out that puzzle solving assignments still does not draw much attention of the students who are not seriously interested in computer programming.
In recent years, due to a lack of expertise, many organizations have been devoting large portions of their budget to outsourcing. Outsourcing is now often regarded as a solution for all problems. However, the lack of clear understanding of the effectiveness of outsourcing could lead to many problems in organizations even though outsourcing is known to provide advantages to some organizations. Moreover, outsourcing could have a negative effect on knowledge management in some aspects. There have been and continue to be numerous studies into outsourcing; however, their findings primarily relate to cost reduction in short-term. Regardless of increasing demands on outsourcing and the importance of knowledge management, little research has focused on decision-making structure from knowledge management perspective. This paper attempted to quickly identify promising movements with potentially significant effects on IT/IS outsourcing.
Autonomous vehicle technology based on information technology and software will lead the automotive industry in the near future. Vehicle localization technology is a core expertise geared toward developing autonomous vehicles and will provide location information for control and decision. This paper proposes an effective vision-based localization technology to be applied to autonomous vehicles. In particular, the proposed technology makes use of numerical maps that are widely used in the field of geographic information systems and that have already been built in advance. Optimum vehicle ego-motion estimation and road marking feature extraction techniques are adopted and then combined by an extended Kalman filter and particle filter to make up the localization technology. The implementation results of this paper show remarkable results; namely, an 18 ms mean processing time and 10 cm location error. In addition, autonomous driving and parking are successfully completed with an unmanned vehicle within a $300m{\times}500m$ space.
International Journal of Reliability and Applications
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v.8
no.2
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pp.183-197
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2007
There is a growing trend for asset intensive industries to outsource maintenance services of their complex assets since outsourcing through service contract reduces upfront investments in infrastructure, expertise and specialised maintenance facilities. Estimation of costs for such contracts is complex and it is important to the user and the service providers for economic variability. The service provider's profit is influenced by many factors such as the terms of the contract, reliability of asset, and the servicing strategies, costs of resources needed to carryout maintenance. There is a need to develop mathematical models for understanding future costs to build it into the contract price. Three policies for service contracts are proposed in this paper considering the concepts of outsourcing maintenance service of assets to the service providers. Conceptual models are developed for estimating servicing costs of outsourcing through service contracts by considering time dependent failure mode.
A data model is a diagram that describes the properties of different categories of data and the associations among them within a business or information system. In spite of its importance and usefulness, data modeling activity requires not only a lot of time and effort but also extensive experience and expertise. The data models for similar business areas are analogous to one another. Therefore, it is reasonable to reuse the already-developed data models if the target business area is similar to what we have already analyzed before. In this research, we develop a case-based reasoning system for data model reuse, which we shall call CB-DM Reuser (Case-Based Data Model Reuser). CB-DM Reuse consists of four subsystems : the graphic user interface to interact with end user, the data model management system to build new data model, the case base to store the past data models, and the knowledge base to store data modeling and data model reusing knowledge. We present the functionality of CB-DM Reuser and show how it works on real-life a, pp.ication.
The Office of Science and Technology Innovation (OSTI) was created by a different method of organizational change from that of precedent administrative reforms. According to results of the new method, the OSTI case can be widely applied to other ministries as an alternative model for governmental reform. The theory part introduced two approaches of organizational reform, namely structural approach which focuses on the level of hierarchial authority and process approach which emphasizes the flow of information/expertise in organizational operation. It also discussed various ways of understanding for S&T policy coordination. After this, the paper reviewed details of the OSTI reform with special reference to implications for the mode of S&T policy coordination. It concludes that the OSTI may offer an opportunity to strengthen the coordination mechanism of the process approach.
Kim, Mi-Mi;Kim, Dae-Yeong;Im, Jung-Yeon;Yun, Hwa-Yeong
Proceedings of the Technology Innovation Conference
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2005.02a
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pp.109-123
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2005
There has been great effect on development and usage of resources as well as technological development including everyday life pattern to maintain environmental sustainability, Also, It is tend to become negative for people's concern of nature ecosystem toward new technological developments because it is neither environmentally, nor naturally friendly. Therefore, our study is to implement expert education and research system which includes the trends and requests of our society with objectives as follows; First, Training industrial technology and policy maker who can understand and practice ecological ethics. Second, Educating people with expertise which can evaluate and complement the environmental friendliness about new industrial technologies. Third, Educating people who can develop technology which is environmentally friendly. Our new program requires various knowledges and balanced point of view. To this end, students are required to understand field of art and sciences including emerging eco-buddhism subject as well as field of state-of-the art environmental technologies such as recycling technology and clean production technology.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.54
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pp.145-153
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2000
The importance of reliability information management for an effective product quality management has been increased. Reliability management requires many different kinds of human and technical expertise and cost over the various discipline in the organization. However, it is difficult task to set up appropriate and effective life data analysis because of lacking engineers with reliability knowledge, statistical background and of funds in small and medium-sized enterprise. It is needed to develop a low cost implementation architecture of reliability information supporting system for small and medium-sized enterprise under web environment. In this paper, research efforts are presented to solve such problems of small and medium-sized enterprise under web environment.
Surgery is a very hands-on area of medical care, in that surgeons identify problems in patients' bodies and directly change them through operations. Therefore, it is not only necessary for surgeons to have a high level of expertise, but also to take considerable responsibility for the outcomes of each operation. However, surgery, which was once an object of envy, has long been a process to avoid, due to various circumstances, such as abnormal medical expenses in the medical field and social phenomena that avoids difficult work. It is unfortunate that medical professionals do not receive sympathy from others within the same medical field because of the general difficulties of the profession. The fundamental problem in this situation is the abnormal profit structure of the Korean medical system. Efforts by various related organizations will be needed to objectively evaluate the problems of the current medical insurance system and to make reasonable adjustments considering the difficulty, frequency, and resource-intensiveness of medical care.
Deep learning based methods achieve state-of-the-art accuracy, however, they typically rely on supervised training with large labeled datasets. It is known in many medical applications that labeling medical images requires significant expertise and much time, and typical hand-tuned approaches for data augmentation fail to capture the complex variations in such images. This paper proposes a 3D image augmentation method to overcome these difficulties. It allows us to enrich diversity of training data samples that is essential in medical image segmentation tasks, thus reducing the data overfitting problem caused by the fact the scale of medical image dataset is typically smaller. Our numerical experiments demonstrate that the proposed approach provides significant improvements over state-of-the-art methods for 3D medical image segmentation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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