The objectives of this research were to determine mean and maximum tolerance ranges of Carassius auratus ($C_a$) and Cyprinus carpio ($C_c$) populations on various physico-chemical parameters and ecological indicator metrics. Little is known about chemical tolerance ranges of the two species, even though these species are widely distributed species in aquatic ecosystems. Maximum tolerance ranges of $C_a$-population to total nitrogen (TN) and total phosphorus (TP) were $20.3mgL^{-1}$ and $2.0mgL^{-1}$, respectively. Optimal ranges of TN and TP in the $C_a$-population were $1.7-5.0mgL^{-1}$ and $0.06-0.30mgL^{-1}$, respectively. Such nutrient regimes of the $C_a$-population were evaluated as hypereutrophy, indicating high tolerance limits. The $C_c$-population had similar ecological characteristics to $C_a$-population, but the mean tolerance ranges of TN, TP, BOD, and COD were significantly (p < 0.05) greater than the $C_a$-population. Ecological patterns of trophic composition and tolerance guilds in the $C_a$-population were similar to those of the $C_c$-population. The model value of Index of Biological Integrity (IBI) of the habitat where C. auratus and C. carpio co-occurred averaged $15.0{\pm}4.3$ and $12.9{\pm}3.6$, respectively. Based on the modified criteria of the United States Environmental Protection Agency (Klemm et al. 1993), it indicated poor ecological health of both species. These results suggest that both species are highly tolerant to chemical and physical habitat conditions of waterbodies, and that the chemical tolerance range of $C_c$-population was higher than $C_a$-population.
Several caching schemes for realtime multimedia systems have been proposed, but they focus only on increasing the hit ratio without providing any means to utilize the saved disk bandwidth due to cache hits. One of the most important metrics in multimedia systems is the number of clients that the systems can service simultaneously guaranteeing Quality of Service(QoS). Preemptive but Safe Interval Caching(PSIC) was proposed as a caching scheme which makes it possible to provide deterministic QoS.. However, it has no ability to adapt to the change of system environments since it has no mechanism to change the cache size. In this paper, we present a new caching scheme, Dynamic Interval Caching(DIC), which maximizes the performance, regardless of the change of system environments, providing hiccup-free service, by managing memory buffers dynamically. And it is demonstrated that DIC allocates buffer cache optimally, by comparing with PSIC through trace-driven simulations.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.15
no.6
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pp.147-154
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2015
Recently agile development process became increasing effectiveness, quality, attention to experts in customer satisfaction, as evidenced in this methodology when selecting projects promoting productive efficiency. With regard to contemporary needs and user requirements on the methodology selected to meet this paper is the product based Cross functional team suggested methodology Feature Team model to solve problems of this model, and organizing the Cross functional team, this team but this outcome (product) basis, were examined for the model that points to progress the development across multiple product as a functional unit, value-driven agile project through the Skills-based model and proposed a difference. And it examined the Agile Maturity metrics. PRINCE2 Agile Health-check entries future development direction of Agile techniques is a requirement of the project outset has studied the subject objective evaluation by the assumption that they can be changed at any time, not fixed this way and for the project team through research The proposed.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.10
no.3
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pp.103-110
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2010
This paper addressed the implementation of the systematic performance analysis of Quality of Service (QoS) by using OPNET simulator in the interworking architecture of IEEE 802.16e (mobile WiMAX) and IEEE 802.11e (WLAN) wireless network. Four simulation cases were provided in OPNET simulator and a voice traffic was simulated with various performance metrics, such as Mean Opinion Score (MOS), end-to-end delay and packet transmission ratio. Based on the simulation results, the MOS value presented better in WiMAX to WiMAX case compared to others in both static and mobility case. Meanwhile, end-to-end delay was not greatly affected by mobility in four cases. However, mobility was affected much in MOS value and packet transmission ratio in WLAN to WLAN case than in others.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.16
no.6
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pp.7-14
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2017
This study manufactured a minimum quantity lubrication (MQL) supply system and identified the optimal MQL machining cutting conditions for plastic mold steel (SCM440). A series of experiments were consisted of twice. Optimal cutting conditions were derived using the Taguchi method, and cutting force variance; surface roughness; tool wear; and cutting temperature in dry, wet, and MQL machining were measured experimentally for these optimal conditions. The measured results decreased from dry to wet and MQL machining, being particularly large for dry machining due to increased cutting time. Measured MQL machining metrics were similar to those for wet machining, particularly for surface roughness, which is an index of machining quality.
Area of software measurement in software engineering is active more than thirty years. There is a huge collection of researches but still no concrete software development effort and cost estimation model. If we want to measure the effort and cost of a software project, we need to estimate the size of the software. A number of software metrics are identified in the literature; the most frequently cited measures are LOC (line of code) and FPA (function point analysis). The FPA approach has features that overcome the major problems with using LOC as a measure of system size. This paper presents simple linear regression model that related software development effort to software size measured in FP. The model is derived from the plotting of the effort and FP relation. The experimental data are collected from 789 software development projects that were recently developed under the various development environments and development methods. Also, the model is compare with other regression analysis model. The presented model has the best estimation ability among the software effort estimation models.
통신 프로그램은 고도의 신뢰성과 기능성, 확장성, 그리고 유지 보수성이 필요하다. 프로그램 테스트의 결과와 McCabe의 Complexity를 측정한 데이타를 가지고 회귀모델을 만들고 그 신뢰성을 분석함으로서 프로그램의 결함과 복잡도의 관련성을 평가한다.본 연구에서 사용한 통신 프로그램은 500개 블록이 59가지 기능을 수행하는 교환 기능 중에서 복잡도가 너무 많아서 통계 처리의 bias가 될 블록을 제외하고 394 블록을 선정하여 SAS에 의해서 통계 분석을 하고 회귀 분석 모델을 설계하였다. t 분포에 의하여 방정식의 유의성 수준을 검증하고 프로그램의 결함수에 가장 큰 영향을 주고 있는 복잡도가 McCabe의 복잡도와 설계 복잡도 임을 밝혀냈다. 이 연구 결과에 의해서 설계 정보 및 유지 보수 정보를 얻을 수 있다. Abstract Switching software requires high reliability, functionality, extendability and maintainability. For doing, software quality model based on MaCabe's complexity measure is investigated. It is experimentally shown using regression analysis the program fault density depends on the complexity and size of the function unit. The software should be verified and tested if it satisfies its requirements with automated analysis tools. In this paper we propose the regression model with the test data.The sample program for the regression model consists of more than 500 blocks, where each block compose of 10 files, which has 59 functions of switching activity.Among them we choose 394 blocks and analyzed for 59 functions by testing tools and SAS package. We developed Regression Analysis Model and evaluated significant of the equation based on McCabe's cyclomatic complexity, block design complexity, design complexity, and integration complexity.The results of our experimental study are that number of fault are under the influence of McCabe's complexity number and design complexity.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.5
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pp.221-226
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2021
Collaborative filtering based recommender systems recommend user-preferrable items based on rating history and are essential function for the current various commercial purposes. In order to determine items to recommend, prediction of preference score for unrated items is estimated based on similar rating history. Previous studies usually employ two methods individually, i.e., similar user based or similar item based ones. These methods have drawbacks of degrading prediction accuracy in case of sparse user ratings data or when having difficulty with finding similar users or items. This study suggests a new rating prediction method by integrating the two previous methods. The proposed method has the advantage of consulting more similar ratings, thus improving the recommendation quality. The experimental results reveal that our method significantly improve the performance of previous methods, in terms of prediction accuracy, relevance level of recommended items, and that of recommended item ranks with a sparse dataset. With a rather dense dataset, it outperforms the previous methods in terms of prediction accuracy and shows comparable results in other metrics.
AI speakers which are wireless speakers with smart features have released from many manufacturers and adopted by many customers. Though smart features including voice recognition, controlling connected devices and providing information are embedded in many mobile phones, AI speakers are sitting in home and has a role of the central en-tertainment and information provider. Many surveys have investigated the important factors to adopt AI speakers and influ-encing factors on satisfaction. Though most surveys on AI speakers are cross sectional, we can track customer attitude toward AI speakers longitudinally by analyzing customer reviews on AI speakers. However, there is not much research on the change of customer attitude toward AI speaker. Therefore, in this study, we try to grasp how the attitude of AI speaker changes with time by applying text mining-based analysis. We collected the customer reviews on Amazon Echo which has the highest share of AI speakers in the global market from Amazon.com. Since Amazon Echo already have two generations, we can analyze the characteristics of reviews and compare the attitude ac-cording to the adoption time. We identified all sub topics of customer reviews and specified the topics for smart features. And we analyzed how the share of topics varied with time and analyzed diverse meta data for comparisons. The proportions of the topics for general satisfaction and satisfaction on music were increasing while the proportions of the topics for music quality, speakers and wireless speakers were decreasing over time. Though the proportions of topics for smart fea-tures were similar according to time, the share of the topics in positive reviews and importance metrics were reduced in the 2nd generation of Amazon Echo. Even though smart features were mentioned similarly in the reviews, the influential effect on satisfac-tion were reduced over time and especially in the 2nd generation of Amazon Echo.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.16
no.6
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pp.1973-1993
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2022
Model-driven engineering (MDE) and aspect-oriented software development (AOSD) contribute to the common goal of development of high-quality code in reduced time. To complement each approach with the benefits of the other, various methods of integration of the two approaches were proposed in the past. Aspect-oriented code generation, which targets obtaining aspect-oriented code directly from aspect models, offers some unique advantages over the other integration approaches. However, the existing aspect-oriented code generation approaches do not comprehensively address all aspects of a model-driven code generation system, such as a textual representation of graphical models, conceptual mapping, and incorporation of behavioral diagrams. These problems limit the worth of generated code, especially in practical use. Here, we propose AJFCode, an approach for aspect-oriented model-driven code generation, which comprehensively addresses the various aspects including the graphical models and their text-based representation, mapping between visual model elements and code, and the behavioral code generation. Experiments are conducted to compare the maintainability and reusability characteristics of the aspect-oriented code generated using the AJFCode with the most comprehensive object-oriented code generation approach. AJFCode performs well in terms of all metrics related to maintainability and reusability of code. However, the most significant improvement is noticed in the separation of concerns, coupling, and cohesion. For instance, AJFCode yields significant improvement in concern diffusion over operations (19 vs 51), coupling between components (0 vs 6), and lack of cohesion in operations (5 vs 9) for one of the experimented concerns.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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