To improve reusability and adaptation of variable components, rule-based component development has been used. Rule engines usually need additional script languages for rule expression and have difficulty in expressing complex business rules. In this paper, we propose a compiler-based rule engine for rich rule expression and improving performance. This rule engine uses Java programming language to express conditions and action parts of rules and that it can easily express complex business rules. It creates and executes condition and action objects at run time. In view of Performance, the rule engine is better than a script based rule engine. According to our experiments, our compiler-based nile engine shows 2.5 times better performance that script-based JSR 94 rule engine.
This article examines the Practical Suggestions for Promoting of Virtual Hearings in International Arbitration. COVID-19 had an prompt and meaningful impact on the practice of international arbitration. Nevertheless arbitral institutions, arbitral tribunals, and other participants learned quickly how to deal with this new challenge. The use of virtual or online hearings has been gaining popularity during the COVID-19 pandemic. Either with the help of arbitral institutions or by themselves, the parties realized that the only way to safeguard a hearing at all was to run it virtually. In fact, hearings by video conference or other technical means seemed to be the magic solution. One of the leading arbitration institutions, i.e. the International Chamber of Commerce in Paris has amended its Arbitration Rules to accept the subjects of recent international arbitration practice. Other arbitral institutions have similarly amended their respective rules. Many recent and adaptable institutional arbitration rules, either expressly or implicitly, allow for hearings to be conducted remotely. The trend has already been set by the leading institutions as ICC, LCIA, ICSID, SCC SIAC, and many more will follow. In short, enthusiasts of virtual hearings even believe that virtual hearings are "the new normal".
The Transactions of the Korea Information Processing Society
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v.2
no.2
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pp.215-228
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1995
Despite their importance in language, there have been relatively few computational studies in understanding words. This paper describes how neural networks can learn to perceive and produce words. Most traditional linguistic theories presuppose abstract underlying representations (UR) and a set of explicit rules to obtain the surface realization. There are, however, a number of questions that can be raised regarding this approach: (1) assumption of URs, (2) formation of rules, and (3) interaction of rules. In this paper, it is hypothesized that rules would emerge as the generalizations the network abstracts in the process of learning to associate forms with meanings of the words. Employing a simple recurrent network, a series of simulations on different types of morphophonemic processes was run. The results of the simulations show that this network is capable of learning to perceive whether words are in basic from or in inflected form, given only forms, and to produce words in the right form, given arbitrary meanings, this eliminating the need for presupposing abstract URs and rules.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.45
no.1
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pp.31-40
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2022
Six Sigma is a philosophy and systematic methodology for quality improvement. It encourages continuous quality improvement efforts to achieve the ideal goal of 6σ. Sigma(σ) is a statistic representing the standard deviation of the normal distribution, and 6σ level means a level where the tolerance of the specification is six times the standard deviation of the process distribution. In terms of the defective rate, the 6σ level achieves the 0.002 defectives per one million units. However, in the field, the 6σ level is used in the sense of achieving 3.4 defects per one million opportunities, which shows a large gap from the 6σ level in the statistical viewpoint. This is because field practitioners accept a 1.5σ shift of the mean of process when calculating the defective rate under sigma level. It said that the acceptance of 1.5σ shift of the mean is from experience, but there is no research or theoretical explanation to support it logically. Although it is a non-scientific explanation based on experience, considering that there has been no objection to the 1.5σ shift for a long time and it is rather accepted, it is judged that there is a reasonable basis for the 1.5σ shift. Therefore, this study tries to find a reasonable explanation through detective power of control chart via the run-rules to the 1.5σ shift empirically recognized by practitioners.
BACKGROUND/OBJECTIVES: Mediterranean diet is an environmentally friendly and healthy diet model. The diet offers many vegetables, fruits, nuts, and olive oil to consumers. In addition, it provides moderate amounts of fish and chicken, smaller quantities of dairy products, red meat, and processed meat. The Mediterranean diet has a high anti-inflammatory and antioxidant content, and it causes many physiological changes that can provide a physical performance advantage. This study examined the effects of a 15-day menu, which was planned using foods with a low acid load within the Mediterranean diet rules, on the exercise performance, lactate elimination, anthropometric measurements, and body composition. SUBJECTS/METHODS: Fifteen professional male athletes between the ages of 13 and 18, who were engaged in ski running, were included in the experimental study. Dietary intervention was applied for 15 days. The athlete performances were evaluated by applying the vertical jump test, hand grip strength, 20 meters shuttle run test, and Borg fatigue scale. After the shuttle run test (every 3 min for 30 min), blood was drawn from the finger, and the lactate elimination time was calculated. Performance and lactate measurements, body analysis, and anthropometric measurements were taken before and after dietary intervention. RESULTS: The vertical jump height and hand grip strength increased after the intervention (P < 0.05). The test duration, total distance, the number of shuttles, and maximum oxygen consumption parameters of the shuttle run test increased (P < 0.05). After the intervention, the athletes' perceived fatigue scores decreased in several stages of the shuttle run test (P < 0.05). The lactate elimination time and athlete's body composition were similar in repeated measurements (P > 0.05). In the last measurements, the upper middle arm circumference decreased while the height of the athletes increased (P < 0.05). CONCLUSIONS: These results show that the Mediterranean diet is a safe and feasible dietary approach for aerobic performance and strength increase.
Quantitative association rules apply a binary association to the data which have the relatively strong quantitative attributions in a large database system. When a domain range of quantitative data which involve the significant meanings for the association is too broad, a domain requires to be divided into a proper interval which satisfies the minimum support for the generation of large interval items. The reliability of formulated rules is enormously influenced by the generation of large interval items. Therefore, this paper proposes a new method to efficiently generate the large interval items. The proposed method does not lose any meaningful intervals compared to other existing methods, provides the accurate large interval items which are close to the minimum support, and minimizes the loss of characteristics of data. In addition, since our method merges data where the frequency of data is high enough, it provides the fast run time compared with other methods for the broad quantitative domain. To verify the superiority of proposed method, the real national census data are used for the performance analysis and a Clunix HPC system is used for the parallel processing.
In this paper, based on SCORM Sequencing Model, we propose the learning content structure which has structure informations of learning object and decision rules how to transfer learning object to learner. It is intended to provide the technical means for learning content objects to be easily shared and reused across multiple learning delivery environment. We develop the generation tool of learning object sequencing, for processing the learning with variable teaching methodologies. The teaming objects also are automatically packaged the PIE(Package Interchange File) to transmit with SCORM RTE(Run-Time Environment) and attached SCO(Sharable Content Object) function for tracking learner information.
With the arrival of the big data era, customer data and data mining analysis have gradually dominated the process of Customer Relationship Management (CRM). This phenomenon indicates that customer data along with the use of information techniques (IT) have become the basis for building a successful CRM strategy. However, some companies can not discover valuable information through a large amount of customer data, which leads to the failure of making appropriate business strategy. Without suitable strategies, the companies may lose the competitive advantage or probably go bankrupt. The purpose of this study is to propose CRM strategies by segmenting customers into VIPs and Non-VIPs and identifying purchase patterns using the the VIPs' transaction data and data mining techniques (K-means clustering and association rules) of online shopping mall in Korea. The results of this paper indicate that 227 customers were segmented into VIPs among 1866 customers. And according to 51,080 transactions data of VIPs, home product and women wear are frequently associated with food, which means that the purchase of home product or women wears mainly affect the purchase of food. Therefore, marketing managers of shopping mall should consider these shopping patterns when they build CRM strategy.
European Commission drafted and proposed the Common European Sales Law(CESL) to the European Parliament for the realization of a uniform set of international private law rules within the EU internal market. Since its purpose is for free international commercial activities for the sale of goods, for the supply of digital content and for related services, it was proposed to enable EU Member States to adopt or supplement as their substantive law according to their options. This study is relate to the legal bases on termination of a contract under CESL, they are composed of three parts: damages and interest, restitution and prescription. Damages and interest are divided into damages, general provisions on interest on late payments, and late payment by traders. Damages are explained by dividing into right to damages, general measure of damages, foreseeability of loss, loss attributable to creditor, reduction of loss, substitute transaction, and current price. Restitution is described by dividing into restitution on revocation, payment for monetary value, payment for use and interest on money received, compensation for expenditure and equitable modification. Prescription is explained by dividing into general provisions, periods of prescription and their commencement and extension of periods of prescription. General provisions explain right subject to prescription into a right to enforce performance of an obligation and any right ancillary to such a right. Regarding period of prescription, the short one is two years and the long one is ten years. However, in the case of a right to damages for personal injuries, period of prescription for such right is thirty years. Regarding commencement, the short one begins to run from the time when the creditor has become, or could be expected to have become, aware of the facts as a result of which the right can be exercised, while the long one begins to run from the time when the debtor has to perform. However, in the case of a right to damages, the CESL clarifies that it begins to run from the time of the act which gives rise the right.
In supervised machine learning, an induction algorithm, which is able to extract rules from data with learning capability, provides a useful tool for data mining. Practical induction algorithms are known to degrade in prediction accuracy and generate complex rules unnecessarily when trained on data containing superfluous features. Thus it needs feature subset selection for better performance of them. In feature subset selection on the induction algorithm, wrapper method is repeatedly run it on the dataset using various feature subsets. But it is impractical to search the whole space exhaustively unless the features are small. This study proposes a heuristic method that uses sensitivity analysis of neural networks to the wrapper method for generating rules with higher possible accuracy. First it gives priority to all features using sensitivity analysis of neural networks. And it uses the wrapper method that searches the ordered feature space. In experiments to three datasets, we show that the suggested method is capable of selecting a feature subset that improves the performance of the induction algorithm within certain iteration.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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