Development of human-system interfaces (HSI) supporting the interaction between human and automation-based systems, particularly safety-critical sociotechnial systems, entails a wide range of design and evaluation problems. To help HSI designers deal with these problems, many methodologies from traditional human-computer interaction, software engineering, and systems engineering have been applied; however, they have been proved inadequate to develop cognitively well engineered HSI. This paper takes a viewpoint that HSI development is itself a cognitive process consisting of various decision making and problem solving activities and then proposes a design requirements-driven process for developing HSI. High-level design problems and their corresponding design requirements for visual information display are explained to clarify the concept of design requirements. Lastly, conceptual design of software system to support the requirements-driven process and designers' knowledge management is described.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.7
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pp.27-37
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2020
In this paper, we propose the methodology based on data-driven approach using Natural Language Processing and Machine Learning for classifying requirements into functional requirements and non-functional requirements. Through the analysis of the results of the requirements classification, we have learned that the trained models derived from requirements classification with data-preprocessing and classification algorithm based on the characteristics and information of existing requirements that used term weights based on TF and IDF outperformed the results that used stemming and stop words to classify the requirements into functional and non-functional requirements. This observation also shows that the term weight calculated without removal of the stemming and stop words influenced the results positively. Furthermore, we investigate an optimized method for the study of classifying software requirements into functional and non-functional requirements.
International conference on construction engineering and project management
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2015.10a
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pp.317-320
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2015
Documenting work-in-progress on construction sites using images captured with smartphones, point-and-shoot cameras, and Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) has gained significant popularity among practitioners. The spatial and temporal density of these large-scale site image collections and the availability of 4D Building Information Models (BIM) provide a unique opportunity to develop BIM-driven visual analytics that can quickly and easily detect and visualize construction progress deviations. Building on these emerging sources of information this paper presents a pipeline for model-driven visual analytics of construction progress. It particularly focuses on the following key steps: 1) capturing, transferring, and storing images; 2) BIM-driven analytics to identify performance deviations, and 3) visualizations that enable root-cause assessments on performance deviations. The information requirements, and the challenges and opportunities for improvements in data collection, plan preparations, progress deviation analysis particularly under limited visibility, and transforming identified deviations into performance metrics to enable root-cause assessments are discussed using several real world case studies.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.13
no.8
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pp.4191-4211
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2019
Software product lines (SPLs) are complex software systems by nature due to their common reference architecture and interdependencies. Therefore, any form of evolution can lead to a more complex situation than a single system. On the other hand, software product lines are developed keeping long-term perspectives in mind, which are expected to have a considerable lifespan and a long-term investment. SPL development organizations need to consider software evolution in a systematic way due to their complexity and size. Addressing new user requirements over time is one of the most crucial factors in the successful implementation SPL. Thus, the addition of new requirements or the rapid context change is common in SPL products. To cope with rapid change several researchers have discussed the evolution of software product lines. However, for the evolution of an SPL, the literature did not present a systematic process that would define activities in such a way that would lead to the rapid evolution of software. Our study aims to provide a requirements-driven process that speeds up the requirements engineering process using social network sites in order to achieve rapid software evolution. We used classification, topic modeling, and sentiment extraction to elicit user requirements. Lastly, we conducted a case study on the smartwatch domain to validate our proposed approach. Our results show that users' opinions can contain useful information which can be used by software SPL organizations to evolve their products. Furthermore, our investigation results demonstrate that machine learning algorithms have the capacity to identify relevant information automatically.
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.6
no.11S
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pp.3299-3308
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1999
One of the most important prerequisites for a successful software process is the collaboration and software requirements negotiation of all stakeholders in the software development process. Remote users using computer networks can negotiate software requirements by computer supported system, and can share their informations. The goal of software requirements negotiation system is an integration of all win conditions and an agreement after resolution of conflicts. The existing systems need an exclusive system and must be dependent on specific platform and network. Users must have the knowledge of all stakeholder's status and use homogeneous collaborating applications. This paper presents the Web-based software requirements negotiation system for the purpose of resolution of the existing systems' problems. The Web-based software requirements negotiation system can be driven by WinWin Spiral model, and it is based on hybrid execution method. The proposed system is validated and tested on heterogeneous environments.
Most of the data warehouse (DW) requirements engineering approaches have not distinguished the early requirements engineering phase from the late requirements engineering phase. There are very few approaches seen in the literature that explicitly model the early & late requirements for a DW. In this paper, we propose an AGDI (Agent-Goal-Decision-Information) model to support the early and late requirements for the development of DWs. Here, the notion of agent refers to the stakeholders of the organization and the dependency among agents refers to the dependencies among stakeholders for fulfilling their organizational goals. The proposed AGDI model also supports three interrelated modeling activities namely, organization modeling, decision modeling and information modeling. Here, early requirements are modeled by performing organization modeling and decision modeling activities, whereas late requirements are modeled by performing information modeling activities. The proposed approach has been illustrated to capture the early and late requirements for the development of a university data warehouse exemplifying our model's ability of supporting its decisional goals by providing decisional information.
Seok-Hyoung Lee;Kangsandajung Lee;Jayhoon Kim;Hyejin Lee
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.58
no.1
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pp.255-283
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2024
In this study, as a preliminary research to effectively support data-driven R&D of researchers, we analyzed the academic information and data requirements for researchers to discover new types of academic information and datasets, and to propose directions for academic information services. To achieve the research objectives, we conducted an exploratory case study involving five researchers and administered an online survey among ScienceON users to glean insights into data-driven R&D behaviors and information/data requirements. As a result, researchers relatively referred to academic papers, datasets and software information from academic papers or conference materials. Moreover, the methods and pathways for acquiring data, as well as the types of data, varied across different subject areas. Researchers often faced challenges in data-driven R&D due to difficulties in locating and accessing necessary datasets or software such as learning models. Therefore it has been analyzed that for future support of data-driven R&D, there is a need to systematically construct datasets by subject. Additionally, it is considered necessary to extract and summarize dataset and related software information in conjunction with academic papers.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.18
no.10
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pp.69-75
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2001
Systems engineering has been utilized in system development primarily for large-scale projects or commercial large-scale systems during the last several decades. We can understand why it would be useful to apply systems engineering to the development of a relatively small system. However, it is difficult to effectively carry out a project due to the complexity in applying the methods of systems engineering. To apply systems engineering to the development of a small system, the system engineering processes should be tailored. We established a requirements driven system design process(RDSDP) that can effectively carry out the system design far a small system. RDSDP is a system design process that treats all the requirements thoroughly and effectively. This is applied by the designer according to a standardized and systematized process during the first phase in design, in which system specifications are made. By using RDSDP, we can affect a reduction of the number of redesign phases in the process of the system design, shorten the period for to make specification, which will then cause the system to succeed in the actual application.
The most important non-functional requirements for dependability of any Embedded Real-Time Safety Systems are safety, availability and reliability requirements. System architecture plays the primary role in achieving these requirements. Compliance with these non-functional requirements should be ensured early in the development cycle with appropriate considerations during architectural design. In this paper, we present an application of system architecture modeling for quantitative assessment of system dependability. We use probabilistic model checker (PRISM), for dependability analysis of the DTMC model derived from system architecture model. In general, the model checking techniques do not scale well for analyzing large systems, because of prohibitively large state space. It limits the use of model checking techniques in analyzing the systems of practical interest. We propose abstraction based compositional analysis methodology to circumvent this limitation. The effectiveness of the proposed methodology has been demonstrated using the case study involving the dependability analysis of safety system of a large Pressurized Water Reactor (PWR).
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2001.10a
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pp.459-463
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2001
We model and simulate master-driven TDD wireless communication systems, e.g., Bluetooth systems. We model the Bluetooth system and use the BONeS simulation tool to conduct event-drivers simulations. In order to support more than seven slave devices in a piconet, a park mode is considered and modeled. We evaluate the performance, i.e., throughput and delay, using simulations when multi-connections (bath ACL and SCO connections) are present in a piconet. We show that the data rate of ACL connections may be less than 20 kbps when SCO connection(s) and more than six ACL connections are jointly supported in a piconet. In addition, if up to five ACL connections are supported, the average delay is shown to be maintained less than 20 msec. Our results can serve as a guideline to the design of master-driven TDD wireless communication systems with performance requirements.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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