As the usage of computer systems is increasing in our lives, the reliability and safely of these systems need to be thoroughly checked through the verification techniques. As a basic formalism for several modeling methods, the finite state machine (FSM) is widely used in specification and verification of system models. And there is a technique for ing internal events of FSM in order to effectively analyze the system. However, this technique does not handle the state explosion problem since it can be applied after completely generating all the state space of the system. In this research, we provide a new approach for efficiently representing concurrent properties of FSM, the slice model and provide an efficient transition reduction method based on the slice model. Our approach is effective in time and space perspective since it is peformed by partially generating the needed system states while the existing abstraction technique can be applied to all the system states.
Most companies have been increasing temporary work projects to maximize the usage of their resources. They also have been developing the effective techniques for analyzing and managing the state of the projects. In order to monitor the state of a project in real-time and predict the project's future state more accurately, this paper suggests the Bayesian Network (BN) as a tool for discovering the causes of project risk and presenting the failure probability of the project. The proposed BN modeling method with consideration of the Earned Value Management (EVM) method shows how to induce the predictive and conditional probability of the risk occurrence in the future. The advantages of the suggested model are (1) that the cause of a project risk can be easily figured out via the BN, (2) that the future value of the project can be sufficiently increased by updating relevant components of the project, and (3) that more credible prediction can be made in the similar and future situation by using the data obtained in current analysis. A numerical example is also given.
The purpose of this research is to explore how Millennials mitigate perceived risks that occur during online apparel purchasing decisions through social interactions based on social learning theory. Also, this research investigates concerns generated from interactions with others when consuming apparel online. An exploratory investigation was undertaken with 78 undergraduate students using an online survey that included open and closed questions. Qualitative data revealed positive relationships between consumers' social interactions and purchases of apparel products online. Specifically, information searches through social interactions with trusted individuals utilizing online channels were found to validate purchasing decisions and alleviate perceived risks with purchasing apparel products online. However, consumers were also concerned with certain interactions due to the lack of credibility regarding reviewers, channels, and conflicting information. These findings provide an insight into millennial consumers' learning processes through consumer-to-consumer interactions in social media environments for apparel purchases. As online and mobile shopping along with consumers' social media usage for interacting continue to increase, these research findings guide retailers how to turn their attention to investing and utilizing these channels to enhance millennial consumers' positive purchasing experiences online.
Component based development has increasingly become important in the software industry. However, in the current component based development approach with UML, the absence of behavioral description of components brings about a cost problem which causes semantic errors on the testing phase. Accordingly we cannot grasp the usage pattern of component by its provided interfaces which refer to an abstraction of software component. And we cannot guarantee the behavioral conformance of the provided and required interfaces of components. In order to solve these problems, we describe the behaviors of component interfaces by state machine diagram and guarantee their behavior conformance at the modeling phase. We also propose a method to guarantee the behavior conformance of component interfaces with concept of observation equivalence and invocation consistency. And we provide an analyzing tool which checks interface behavior conformance.
Using forest resources involves solving complex and diverse tasks. At the same time, one of the key goals in the field is improving the quality of forest infrastructure. This direction requires adequate mathematical and economic justification. Moreover, creating an effective infrastructure will not only increase the accessibility and usage volumes of wood and other forest resources, but also contribute to the development of continuous and sustainable forest management. The existing practice of making decisions in terms of the organizational and technological aspects of logging, based on the personal experiences of managers or leading specialists in enterprises, hinders the achievement of constant optimal efficiency. The paper presents results that are a continuation of the research cycle of the authors' team in the fields of optimization and algorithmization of various logging processes. The focus of the study lies in the processing and movement of wood resources, the most valuable products of the investigated groups of enterprises. To this end, the paper presents a developed algorithm for determining an effective technological chain of transportation in logging operations, and for improving loading and unloading processing operations under dynamic natural and production conditions. This algorithm serves as the methodological basis for designing logging infrastructure in a dynamically changing environment.
The existing model for sentiment analysis of product reviews learned from past data and new data was labeled based on training. But new data was never used by the existing system for making a decision. The proposed Aspect-based multi-agent Deep Reinforcement learning Sentiment Analysis (ADRSA) model learned from its very first data without the help of any training dataset and labeled a sentence with aspect category and sentiment polarity. It keeps on learning from the new data and updates its knowledge for improving its intelligence. The decision of the proposed system changed over time based on the new data. So, the accuracy of the sentiment analysis using deep reinforcement learning was improved over supervised learning and unsupervised learning methods. Hence, the sentiments of premium customers on a particular site can be explored to other customers effectively. A dynamic environment with a strong knowledge base can help the system to remember the sentences and usage State Action Reward State Action (SARSA) algorithm with Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model improved the performance of the proposed system in terms of accuracy when compared to the state of art methods.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.23
no.5
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pp.927-937
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2012
We conducted a survey methodology to study current state of Information & Communication Technology (ICT) application for teachers in special education. The analysis of 103 sample data shows the media type and usage frequency, the reason of ICT application, the awareness of ICT training program necessity and the detail training program. We divided two groups by work experience in education based on time when ICT curriculum adapted in special education department. The several differences of ICT usage and skill levels in managing ICT of two groups are statistically significant.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2007.06a
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pp.371-374
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2007
The effective channel usage is important for delivering a large number of packets in a short time, and it enhances channel utilization in sensor networks. Channel utilization is a good metric to illustrate MAC protocol efficiency. This paper presents the MAC(Media Access Control) Protocol that combines the advantages of B-MAC(Berkeley-MAC) and TDMA(Time Division Multiple Access) to obtain high channel utilization. Basically, Using the backoff, CCA(Clear Channel Assessment) and LPL(Low Power Listen) mechanisms reduce collision and energy consumption, this protocol makes at the same time transmission method different depending on contention state and obtains high channel utilization. Through the simulation, this paper shows enhanced performance comparing with existing MAC Protocols.
IEMEK Journal of Embedded Systems and Applications
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v.10
no.2
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pp.91-99
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2015
The electric power consumed by the embedded devices has become a critical issue because the reduction of power consumption is an important factor to prolong the battery-operated devices' lifetime. Many researches and techniques to reduce the power consumption have been proposed and developed but any power method cannot guarantee optimal power consumption of an embedded device - it would be faced with numerous situation - in all ways. Specifically, power researches for embedded devices deployed in the industry field have hardly been done. In this paper, low power service is proposed to minimize power reduction with the several usage status of embedded devices in the industry field. The usage status is basically classified according to the distance between the device and the user which is obtained by the ultrasonic and PIR sensor. The performance evaluation shows that the proposed scheme can reduce the power consumption by up to 45.3% compared to the device with no power reduction scheme. It also shows that the power consumption of the proposed scheme is 5.2% ~ 16.8% lower than that of the timeout scheme.
According to the survey on the state of practical usage and present situation of FTAs, conducted among trade companies operating in Shandong province in 2014, more than 90% of companies are believed to be small and medium sized enterprises. Therefore this study tries to test what impact the awareness and utilization of an FTA have on its outcome among trade companies operating in Shandong province as well as partner countries and other trade companies. The research results are as follows. First, we found a positive correlation between 1) a company's global orientation (as measured in export density as a percentage of profit) and 2) its competitiveness (as measured in annual sales), and a company's degree of utilization of FTA provisions. Second, One of the findings is that the more aware of the (exporting) HS code, conventional tariffs and the process of issuing C/O the companies from Shandong province are the more they actually use (utilize) an FTA inpractice. Another interesting finding is that the more aware of the (exporting) HS code and conventional tariffs the enterprises are the higher is their practical usage level of an FTA. Third, however, at the time of this study's completion, FTA utilization was not yet positively correlated with statistically significant performance results. Therefore, to increase the utilization and performance of FTA, the China government have to make a efficient business models for each industry and support the small and mid-size businesses including Shandong province's SMEs.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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