In this paper, we describe the case of automatic test equipment development for hardware verification of stores management computer mounted on aircraft. Recently, the required functions of aircraft have been diversified and the related technologies of avionics equipment have developed, and the types and quantity of interfaces required for avionics equipment have increased. In addition to the existing old stores, the stores management computer also needs to control the interface in large quantities as the requirements for the new stores are added. For this reason, the time and manpower required for the inspection of avionic equipment are also increasing, and if the test process of avionic equipment can be automated and unmanned, more efficient inspection system operation will be possible. Therefore, this paper introduces the case of designing test software and test scenario to automate the structural design contents and verification process of test equipment required for the verification of hardware function of stores management computer.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.31
no.5
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pp.124-133
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2003
We propose an application of the Object-Oriented design methodology to develop operational flight program(OFP) for stores management computer(SMC) which manages and controls stores inventory, stores activation, launch for missiles, and release of the conventional weapons. For the development of SMC, a military version of PowerPC 603e is used as a central processing unit board and VxWorks real-time operating system is used. The Tornado software development environment(SDE) and the programming language Ada95 are used for OFP development. We design three layerd in the OFP for the independency of the software modules. An avionics system computer(ASC) simulator and a test bench are developed for the SMC integration test and verification test. And the tests are rigorously and successfully conducted.
International Journal of Computer Science & Network Security
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v.21
no.4
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pp.214-222
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2021
Recently, the growth of e-commerce in Saudi Arabia has been exponential, bringing new remarkable challenges. A naive approach for product matching and categorization is needed to help consumers choose the right store to purchase a product. This paper presents a machine learning approach for product matching that combines deep learning techniques with standard artificial neural networks (ANNs). Existing methods focused on product matching, whereas our model compares products based on unstructured descriptions. We evaluated our electronics dataset model from three business-to-consumer (B2C) online stores by putting the match products collectively in one dataset. The performance evaluation based on k-mean classifier prediction from three real-world online stores demonstrates that the proposed algorithm outperforms the benchmarked approach by 80% on average F1-measure.
As well as providing various APIs for the development of inference engines and storage models, Jena is widely used in the development of systems or tools related with Web ontology management. However, Jena still has several problems with regard to the development of real applications, one of the most important being that its query processing performance is unacceptable. This paper proposes a storage model to improve the query processing performance of the original Jena storage. The proposed storage model semantically classifies OWL elements, and stores an ontology in separately classified tables according to the classification. In particular, the hierarchical knowledge is managed, which can make the processing performance of inferable queries enhanced and stores information. It enhances the query processing performance by using hierarchical knowledge. For this paper an experimental evaluation was conducted, the results of which showed that the proposed storage model provides a improved performance compared with Jena.
Park, Sungbum;Lee, Sangwon;Ahn, Hyunsup;Jung, In-Hwan
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.10a
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pp.237-239
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2013
Data so as to meet key values are preserved at Column-Family Stores such as Cassandra, HBase, Hypertable, and Amazon Simple DB in the Big Data environment. In this paper, with referring to Cassandra, we define column-family data stores and its structure. And then, we check out their characteristics such as consistency, transaction, availability, retrieval function (basic queries and advance queries) with CQL (Cassandra Query Language), and expandability. Also, we appropriate or inappropriate subjects for application of column-family stores.
Many franchise stores are in the surrounding. These stores offer many membership services. But, small traders do not provide much customer management service. For example, non-franchised cafes provide the services through paper coupons. However, most of paper coupons are available only in one store that issued the coupon. Besides, these coupons are in stamp format. Due to the absence of customers' management service, it is hard for small traders to attract customers compared to the franchise. Therefore, in this paper, We had implemented a mobile application, and applied to new customer management service in order to increase the price competitiveness of small traders. This service issues electronic coupon through a mobile app. customers can receive a relatively large amount of discount, and a deadline of coupons are short. When customers use coupons, new coupons are issued at the same time. This structure can be powerful means to lead customers' frequent visit. Small traders can gain a lot of regular customers by using this service.
Recent explosive increases in information 'volume have led to a rapid development or a change of information technology which stores, searches, and manages a vast amount of information. It is considered that an effective share and utilization of a large amount of digital information produced by work performances is a pivotal element which can make decisive contributions to a great success of business management. This common property of information reflects a changing social paradigm including a change of business processes. This paper is aimed at designing and embodying the construction of knowledge base in an efficient project management system using unsupervised data mining techniques in order to extract information and utilize it as knowledge about standard data (statistical data, template etc.,), size prediction and a danger precaution notice which are needed for a plan and a scheduling of a new project from data coming from already-established projects.
The purpose of this study is to create the program for efficient inventory management and reduction, investigating the present conditions and factors of the inventory throughout current apparel industry. The research method applied in this study is to survey 92 domestic companies which were randomly selected with respect to the kinds of goods produced : men′s wear, women′s wear, and unisex wear. The research can be summarized as follows : 1. The seasonal stock rate of current apparel industry was 28.75%, and the rate of men′s wear companies was higher than that of women′s and unisex wear companies. 19.43% of stock cost reflection rate was applied, and the stack cost of men′s and women′s wear companies was higher than that of unisex wear companies. 2. Periodic bargain sale was the most frequently used way of stock clearance, and "uniform price sale"and outlet stores were the second and the third irrespectively. Unisex wear companies appeared to be more enthusiastic in stock clearance than the companies belonging to the other two categories. The main places for the stock clearance were department stores, outlet stores and enterprises specialized in the stock clearance. 3. QR production was proved to be the most commonly adjusted method of stock reduction, and the emphasis on development of new design and the utilization of stock management system through computer network were the next, While unisex wear companies had established the positive policies, men′s wear companies took lukewarm altitudes in every aspect. The companies selling on an order were 18.64%, and unisex wear companies showed the higher rate. The lead-time after QR production was 10.91 days, and it seemed to take more time for men′s wear companies than for women′s and unisex wear companies. The rate of the chance in stock was proved to decrease by 12.94%, and there was found no meaningful difference among the three categories of apparel companies.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.20
no.2
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pp.221-229
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2015
In this paper, it should be established what influence to customer satisfaction by advertisement and promotion, store management and quality of products of large discount stores, and in order to present the structural relation model. In order to establish it empirically, this study proposed a structured alternative model by conducting a survey to customers live in metropolitan areas who use biggest discount store, through the SPSSWIN 18.0 and AMOS 18.0. This analysis shows a number of points, first, customers were aware of having meaningful impact on store management to products quality. Through broad and clean store represents confidence appears to have a products quality. Second, the store management were shown to have a meaningful impact on customer satisfaction. Cleanliness and atmosphere of store, convenience of parking facilities, and transportation convenience of their roles in customer satisfaction seem to believe. Third, advertising and promotion is shown to not affected meaningful impact on stores management, products quality and customer satisfaction.
The paper presents an Integrated E-Community System (IECS) for management, decision and service, designed for the e-government project of Haishu District of Ningbo, Zhejiang, China. The project need is to promote the integration of management information and service information of communities, providing a unified platform on which different departments of the district government can share and exchange community information, government officers can analyze information and make decisions, and the outside users can access and request services. To meet the project need, the IECS consists of five parts: 1) The Central DataBase (CDB) that stores all information related with management, decision and service of communities: 2) Information Extracting Subsystem (IES) that provides functions of extracting data from data sources, transforming and loading them into the CDB for system administrators; 3) Information Management Subsystem (IMS) that provides functions of querying and sharing of information for government users, and functions of information maintenance, rights and log management for system administrators: 4) Intelligent Analysis Subsystem (IAS) that provides functions of extracting analysis related data from the CDB and loading them into the DW, and functions of multi-dimensional analysis and decision-making based on the DW and OLAP for government users; 5) Information Service Website (ISW) that provides functions of promulgating and collecting of information for government users and system administrators, and functions of browsing, querying and requesting of service information for outside users. The IECS supports management, decision and service of a government based on a unified data platform--the CDB, and ensures data security by providing different workplaces and rights for different users. In the real application, the system works well.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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