Recently, several ICT-based cat studies have produced some successful results, according to academic and industry sources. However, research on the level of simply identifying the cat's condition, such as the behavior and sound classification of cats based on images and sound signals, has yet to be found. In this paper, based on the veterinary scientific knowledge of cats, a practical and academic cat monitoring and disease diagnosis system is proposed to monitor the health status of the cat 24 hours a day by automatically categorizing and analyzing the behavior of the cat with location information using LSTM with a beacon sensor and a raspberry pie that can be built at low cost. Validity of the proposed system is verified through experimentation with cats in actual custody (the accuracy of the cat behavior classification and location identification was 96.3% and 92.7% on average, respectively). Furthermore, a rule-based disease analysis system based on the veterinary knowledge was designed and implemented so that owners can check whether or not the cats have diseases at home (or can be used as an auxiliary tool for diagnosis by a pet veterinarian).
As knowledge-based society comes to the fore, sharing knowledge becomes a hot issue. Among various types of knowledge, a significance of software(applications) and contents is a huge in a current society. Moreover, along with appearance of smartphone, for instance iPhone, Application Store(also known as AppStore) utilized as a common gateway for sharing software and contents, brings a big interest for many users and developers. However, prior research to understand users' behavior on AppStore has been a scant. Therefore, the main purpose of this study is to investigate the impact of key smart service environmental factors on AppStore in order to empirically explain users' psychological feelings of intention to use AppStore. Based on a well-known technology adoption model, TAM, the study incorporates three main characteristics(user, society, and service) with six constructs(Innovation, Enjoyment, Subjective Norm, Information Level, Content variety, and Cost), influencing perceived usefulness, which then affects users' intention to use AppStore. Results provide evidence that support the tested hypotheses. The implications of the findings suggest a new theoretical work for future AppStore research and offers suggestions that the researchers and practitioners of AppStore should consider regarding the development of application and contents.
본 논문에서는, 이형질의 분산된 소프트웨어 시스템들의 연동을 위해 각 시스템을 담당하는 에이전트들을 할당하고 블랙보드 구조를 이용하여 그들간의 협력을 제공하는 시스템을 제안하였다. 이 시스템을 분산 컴퓨팅 환경의 하나인 멀티미디어 원격교육 시스템에서 이미 개발되어 있는, 특성이 서로 다른, 소프트웨어 서브 시스템들의 연동을 지원하는데 적용하였다. 각 에이전트들에 대한 메타지식을 제어기에 분리 시킴과 더불어, 제어 지식과 문제해결 지식을 명확히 분리하여 분산, 협조형 문제해결의 기존 시스템들이 찾는 문제점을 개선하고 기존의 소프트웨어 시스템들의 재사용성을 높였다.
Analysis and Tracking of bug reports is a challenging field in software repositories mining. It is one of the fundamental ways to explores a large amount of data acquired from defect tracking systems to discover patterns and valuable knowledge about the process of bug triaging. Furthermore, bug data is publically accessible and available of the following systems, such as Bugzilla and JIRA. Moreover, with robust machine learning (ML) techniques, it is quite possible to process and analyze a massive amount of data for extracting underlying patterns, knowledge, and insights. Therefore, it is an interesting area to propose innovative and robust solutions to analyze and track bug reports originating from different open source projects, including Mozilla and Eclipse. This research study presents an ML-based classification model to analyze and track bug defects for enhancing software engineering management (SEM) processes. In this work, Artificial Neural Network (ANN) and Naive Bayesian (NB) classifiers are implemented using open-source bug datasets, such as Mozilla and Eclipse. Furthermore, different evaluation measures are employed to analyze and evaluate the experimental results. Moreover, a comparative analysis is given to compare the experimental results of ANN with NB. The experimental results indicate that the ANN achieved high accuracy compared to the NB. The proposed research study will enhance SEM processes and contribute to the body of knowledge of the data mining field.
이 논문은 운영체제에 대한 호출들로 표현된 소프트웨어의 병렬성을 Ada로 번역하기 위한 방법론을 기술하고 있다. Legacy 소프트웨어들에 내재하는 병렬성은 주로 병렬 Process 또는 task들을 제어하는 운영체제 호출들로 표현된다. 본 논문에서 다루고 있는 예로서는 C 프로그램내부에서 사용하는 Unix 운영체제에 대한 호출과 더불어 CMS-2 프로그램에서 사용하는 ATES나 SDEX-20 운영체제의 Executive Service Routine들에 대한 호출들을 볼 수 있다. 소프트웨어 이해를 위한 다른 연구에서는 legacy 소프트웨어에 있는 운영체제호출을 또 다른 운영체제에 대한 호출로 번역하는 데에 역점을 두고 있다. 이런 연구에서는 소프트웨어를 이해하기 위해서 소프트웨어가 수행되는 운영체제에 대한 이해가 필수적으로 요구된다. 그런데 이런 운영체제는 보통 매우 복잡하거나 체계적으로 문서화되어 있지 않다. 본 논문에서의 연구는 legacy 소프트웨어에 있는 운영체제호출을 Ada 메커니즘을 이용한 동일한 프로토콜로 번역하는 데에 역점을 두고 있다. Ada로의 번역에 있어 이러한 호출들은 메시지에 기초한 kernel 중심 구조의scheme에 맞는 의미적으로 동일한 Ada 코드로 대표된다. 번역을 용이하게 하기 위하여 데이터 구조, task, Procedure, message들을 위해 library에 있는 template들을 사용한다. 이 방법론은 소프트웨어 재 ${\cdot}$ 역공학측면에서 운영체제를 Ada로 modeling하는 새로운 접근방식이다. 이 방식에는 소프트웨어 이해를 위하여 기존 운영 체제에 대한 지식이 필요하지 않다. 왜냐하면, legacy 소프트웨어에 내재했던 운영체제에 대한 종속성이 제거되었기 때문이다. 이렇게 번역된 Ada 소프트웨어는 여러 Ada실행환경 에서 이식이 가능하고 또한 소프트웨어들간에 상호작동성이 좋다. 이 방식은 다른 legacy 소프트웨어 시스템의 운영체제호출들도 처리할 수 있다.
Software reliability in the software development process is an important issue. Software process improvement helps in finishing with reliable software product. In this field, SPC (Statistical process control) is a method of process management through application of statistical analysis, which involves and includes the defining, measuring, controlling, and improving of the processes. The proposed process involves evaluation of the parameter of the mean value function and hence the values of the mean value function at various inter failure times to develop relevant time control chart. In this paper, was proposed a control mechanism, based on time between failures observations using Rayleigh and Burr distribution property, which is based on Non Homogeneous Poisson Process (NHPP). In this study, the proposed model is reliable in terms of hazard function, because it is more efficient in this area can be used as an alternative to the existing model. Through this study, software developers are considered by the various intended functions, prior knowledge of the software to identify failure modes to feed to some extent shall be able to help.
건설산업의 특성상 엔지니어링 등 소프트웨어 부문은 지식이 곧 기업의 경쟁력을 좌우하기 때문에 철저한 보안 강화로 지식의 소재조차 불분명한 상황이며, 건설현장의 지식은 프로젝트의 종료와 함께 사장되어 가는 현실에 직면해 있다. 이 연구의 목적은 지식경영을 추진하고 있는 기존 업체의 지식관리 학습모델을 고찰하여 이를 근간으로 새로운 모델을 개발하고 건설업체에 적용하는 시나리오를 설정하는 것이다 이를 토대로 사장되어 가는 건설현장 지식을 유통시켜, 건설산업의 전반적인 수준 향상을 도모하고자 한다. 이에 지식관리와 관련한 선행 연구를 분석하여, EIP, EDMS, 지식 및 실패사례관리, CoP, e-Learning으로 구성되는 건설분야의 지식관리 학습모델을 개발하였다.
본 논문에서는 Hadoop MapReduce 병렬 분산 컴퓨팅 환경을 이용해 개발한 공간 지식 추출기를 제안한다. 이 공간 지식 추출기는 대용량의 공간 데이터 집합으로부터, 임의의 두 공간 객체들 사이에 만족되는 위상 관계와 방향 관계를 나타내는 정성 공간 지식 베이스를 생성해낸다. 본 논문에서 제안하는 MapReduce 기반의 대용량 공간 지식 추출기 MRSPAKE는 HDFS 상의 분산 공간 데이터 파일에 대한 R 트리 색인과 범위 질의들을 이용함으로써, 웹 규모의 정성 공간 지식 베이스를 매우 효율적으로 추출해낸다. 대표적인 공개 데이터 집합인 Open Street Map(OSM)을 이용한 성능 분석 실험을 통해, 본 논문에서 제안하는 웹 규모의 공간 지식 추출기 MRSPAKE의 높은 성능과 확장성을 확인할 수 있었다.
Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.
Nurul Atasha JAMALUDIN;Zizah CHE SENIK;Mohamad Rohieszan RAMDAN;Nur Aqilah Hazirah MOHD ANIM;Siti Asma' MOHD ROSDI;Raudha MD RAMLI
유통과학연구
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제21권8호
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pp.1-10
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2023
Purpose: This study intends to explore the knowledge distribution in immigrant entrepreneurship in a host country Malaysia. In Malaysia, most immigrants are workers who later started their own businesses. They have a higher tendency to engage in entrepreneurial activities thus knowledge distribution from previous employment is necessary. Research design, data and methodology: This qualitative study using in-depth interview approach was carried out with five immigrant entrepreneurs from Bangladesh conducting business in Malaysia. The data were gathered and analysed using thematic analysis facilitated by ATLAS.ti software. Results: The findings provide useful insights on the significance of knowledge obtained during immigrant entrepreneurs' former employment in the host country, enabling them to identify the needed resources quickly to launch a successful business in a host country. Conclusions: This study contributes to the Knowledge Spillover Theory of Entrepreneurship specifically in the context of immigrant entrepreneurship who have former employment in the same business sector and a proposition is developed. For practicality, the findings provide some insights for immigrants who want to start businesses in the host country which allow them to identify and exploit entrepreneurial opportunities due to knowledge distribution at their former employment in the host country later facilitates successful business establishment there.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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