In this paper we propose an agent architecture to improve the flexibility of videoconference systems with strategic-INTER knowledge. The proposed architecture achieves more flexibility by selecting dynamically the strategy of QoS (Quality of Service). To select the strategies, the systems have to take into the consideration of the properties of problems occurred on QoS and the status of problem solving process. This architecture is introduced as a part of knowledge base of agent dealing with cooperation between software modules of videoconference systems. We have implemented the architecture and our prototype system shows its capability of flexible problem solving against the QoS degradation, along with other possible problems within the time limitation. We confirmed that the proposed architecture can improve its flexibility of a videoconference system compared to conventional systems.
It is necessary to systematically explore the reform plans of the Software Industrial Promotion Law to systematically a representative high-added value future knowledge-based industry, software industry. The current Software Industrial Promotion Law provides only one provision on software business contract procedures, and the Civil Code, the National Contract law or Subcontract Fairness Law regulate other things, so the features of software industry are not properly reflected. To the contrary, the Information Communication Construction Law or the Construction Basic Law effectively prevent disputes by providing material and detailed provisions. Therefore the current software industry needs to be shifted from promotion to fundamental one. That is, as the software industry takes up a large portion at present, so the law should have basic procedural provisions. Also the National Contract Law governs only the contract procedures of public sector, so there should be business performance procedural provisions to regulate the software business formalities of civil sector. And the National Contract Law controls the sale, construction and service of articles at separate contract procedures, but software business contains construction and service characters simultaneously, so there should be business performance procedures fit for software business. Thus this study presented the legislative need and bill on the performance procedures of software business.
Open-source software development projects are well suited for exploring new ideas and acquiring knowledge from developers outside of the project. In this paper, we examine the impact of external developers on innovation in open-source software development from the perspective of organizational learning theory. We examine the roles of external and internal developers, who "explore" and "exploit," respectively, on the innovation performance of 17 691 open-source software development projects whose data is stored in the GitHub platform. The results indicate that a multifaceted strategy, in which the exploitation successfully supports the exploration, is most effective for their success. The results also indicate that the role of exploration decreases after the release of the software.
Marcio Crescencio;Alexandre Augusto Biz;Jose Leomar Todesco
Journal of Smart Tourism
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v.4
no.1
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pp.19-29
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2024
The objective of this article is to create a model of integrated management from the framework modeling of a digital collaborative network supported by knowledge engineering to make heritage site in the Brazil more effective. It is an exploratory and qualitative research with thematic analysis as technique of data analysis from the collaborative network, digital platform, world heritage, and tourism themes. The snowballing approach was chosen, and the mapping and classification of relevant studies was developed with the use of the spreadsheet tool and the Mendeley® software. The results show that the collaborative network model oriented towards strategic objectives should be supported by a digital platform that provides a technological environment that adds functionalities and digital platform services with the integration of knowledge engineering techniques and tools, enabling the discovery and sharing of knowledge in the collaborative network.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.4
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pp.621-632
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2021
This study is about development and application of a curriculum to implement physical computing education in an online environment for pre-service teachers. First, a 15-week software and physical computing curriculum was designed according to the ADDIE instructional design model. As a tool that can be used online, education was conducted on a program using various sensors using Pocket Code, an EPL based on a smartphone. As a result of the application of the program, Personal efficacy, Pedagogical knowledge, Technology teaching content knowledge, Result expectation, and Student belief were all significantly improved. In the software attitude part, Software interest and Software value part increased significantly, and the Perception of software engineers did not change. In general, in the case of physical computing, it is difficult to execute in an online environment because it involves a lot of manipulation activity. Through various studies that can continue education in a non-face-to-face environment or a blended environment in the post-corona era, it is hoped that it will be possible to provide a high-quality curriculum to pre-service teachers in charge of future education.
As artificial intelligence is actively studied, it is being applied to various fields such as image, video and natural language processing. The natural language processing, in particular, is being studied to enable computers to understand the languages spoken and spoken by people and is considered one of the most important areas in artificial intelligence technology. In natural language processing, it is a complex, but important to make computers learn to understand a person's common sense and generate results based on the person's common sense. Knowledge graphs, which are linked using the relationship of words, have the advantage of being able to learn common sense easily from computers. However, the existing knowledge graphs are organized only by focusing on specific languages and fields and have limitations that cannot respond to neologisms. In this paper, we propose an intelligent chatbotsystem that collects and analyzed data in real time to build an automatically scalable knowledge graph and utilizes it as the base data. In particular, the fine-tuned BERT-based for relation extraction is to be applied to auto-growing graph to improve performance. And, we have developed a chatbot that can learn human common sense using auto-growing knowledge graph, it verifies the availability and performance of the knowledge graph.
Reverse engineering is defined as the process where the internal structures and dynamics of a given system are inferred and analyzed from external observations and relevant knowledge. The first part of this paper surveys existing techniques for biosystem reverse engineering. Network structure inference techniques such as Correlation Matrix Construction (CMC), Boolean network and Bayesian network-based methods are explained. After the numeric and logical simulation techniques are briefly described, several representative working software tools were introduced. The second part presents our component-based software architecture for biosystem reverse engineering. After three design principles are established, a loosely coupled federation architecture consisting of 11 autonomous components is proposed along with their respective functions.
Through the optimization design of the pneumatic components it leads the energy efficiency increasement and resources saving. Also it effects on the high speed operation, low speed operation, low weight, and complexity of pneumatic systems. In this paper the development of the software will be described based on Object-Oriented technology, which will provide function for development of pneumatic system without any deep knowledge about pneumatic system.
Deep reasoning procedures are model-based, inferring single or multiple causes and/or timing relations from the knowledge of behavior of component models and their causal structure. The overall goal of this paper is to develop an automated deep reasoning methodology that exploits deep knowledge of structure and behavior of a system. We have proceeded by building a software environment that uses such knowledge to reason from advanced symbolic simulation techniques introduced by Chi and Zeigler. Such reasoning system has been implemented and tested on several examples in the domain of performance evaluation, and event-based control.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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1996.11a
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pp.588-592
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1996
In this paper, we have constructed an expert system for semiconductor chip encapsulation which combines a knowledge-based system with CAE software. The knowledge-base module includes heuristic and pre-analysis knowledge for evaluation and redesign. Evaluation of the initial design and generation of redesign recommendations can be developed from the rules as applied to a given chip Package. The CAE programs can be used for simulating the filling and packing stage of encapsulation process. The expert system is a new tool which enables package design or process conditions with high yields and high productivity.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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