The early test can greatly reduce the cost of error correction for system development. It is still important in SOA based service system. However, the existing methods of test case generation for SOA have limitations which are restricted to only web service using XML. Therefore, this paper proposes a method of test case generation using BPMN-based model reduction for service system. For minimizing test effort, an existing BPM is transformed into S-BPM which is composed of basic elements of workflow. The process of test case generation starts with making S-BPM concerning the target service system, and transforms the target service system into directed graph. And then, we generate several service scenarios applying scenario searching algorithm and extract message moving information. Applying this method, we can obtain effective test cases which are even unlimited to web service. This result is the generation of test case which is reflected in the business-driven property of SOA.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.4
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pp.168-176
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2015
Trends of integrating products and services lead to the emergence of Product-Service System (PSS). To implement and embody a PSS solution in new product development, a comprehensive design framework is allowed designers to facilitate the design factors of the PSS in complex business environments. A physical product, containing functionalities for services, is the role of medium between customers and a manufactures. Customers can access those metaphysical interfaces to utilize the product fully or expand its performances. The PSS is aiming to prolong its lifecycle while maintaining its expected quality. Since the quality can be represented as a measure which belongs to user's perspective, guaranteeing certain level of quality can be interpreted to sustaining customer satisfaction. The objective of this paper is to propose a PSS design framework to identify design factors for developing products and services by integrating object-oriented concepts and blueprinting in context of a business ecosystem. The proposed model is developed based on relationship products and services matching with their design factors. The products and the services are then brought together to form a PSS. Functions and processes can be categorized to identify the design factors in different levels using the object-oriented concepts. Objected-oriented concepts provide PSS analysis tools for describing a business process or a workflow process in the PSS. The blueprint is used to identify the relationships between the products functions and the service processes that are offered as part of a job. To demonstrate of the effectiveness of the proposed model, we use a case study involving a smart phone.
LIU, Yuhan;AFZAL, Muhammad;CHENG, Jack C.P.;GAN, Vincent J.L.
International conference on construction engineering and project management
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2020.12a
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pp.157-166
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2020
Automated rebar fabrication, which requires effective information exchange between model designers and fabricators, has brought the integration and interoperability of data from different sources to the notice of both academics and industry practitioners. Industry Foundation Classes (IFC) was one of the most commonly used data formats to represent the semantic information of prefabricated components in buildings, whereas the data format utilized by rebar fabrication machine is BundesVereinigung der Bausoftware (BVBS), which is a numerical data structure exchanging reinforcement information through ASCII encoded files. Seamless transformation between IFC and BVBS empowers the automated rebar fabrication and improve the construction productivity. In order to improve data interoperability between IFC and BVBS, this study presents an IFC extension based on the attributes required by automated rebar fabrication machines with the help of Information Delivery Manual (IDM) and Model View Definition (MVD). IDM is applied to describe and display the information needed for the design, construction and operation of projects, whereas MVD is a subset of IFC schema used to describe the automated rebar fabrication workflow. Firstly, with a rich pool of vocabularies practitioners, OmniClass is used in information exchange between IFC and BVBS, providing a hierarchy classification structure for reinforcing elements. Then, using International Framework for Dictionaries (IFD), the usage of each attribute is defined in a more consistent manner to assist the data mapping process. Besides, in order to address missing information within automated fabrication process, a schematic data mapping diagram has been made to deliver IFC information from BIM models to BVBS format for better data interoperability among different software agents. A case study based on the data mapping will be presented to demonstrate the proposed IFC extension and how it could assist/facilitate the information management.
Journal of the Korean Academy of Esthetic Dentistry
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v.27
no.2
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pp.82-96
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2018
3D printing is a process of producing 3d object from a digital file in STL format by joining, bonding, sintering or polymerizing small volume elements by layer. The various type of 3d printing is classified according to the additive manufacturing strategies. Among the types of 3D printer, SLA(StereoLithography Apparatus) and DLP(Digital Light Processing) 3D printer which use polymerization by light source are widely used in dental office. In the previous study, a full-arch scale 3d printed model is less precise than a conventional stone model. However, in scale of quadrant arch, a 3d printed model is significantly precise than a five-axis milled model. Using $3^{rd}$ Party dental CAD program, full denture, provisional crowns and diagnostic wax-up model are fabricated by 3d printer in dental office. In Orthodontics, based on virtual setup model, indirect bracket bonding tray can be generated by 3d printer. And thermoforming clear aligner can be fabricated on the 3d printed model. 3D printed individual drilling guide enable the clinician to place the dental implant on the proper position. The development of layer additive technology enhance the quality of 3d printing object and shorten the operating time of 3D printing. In the near future, traditional dental laboratory process such as casting, denture curing will be replaced by digital 3D printing.
This research paper explores the application of FinBERT, a variational BERT-based model pre-trained on financial domain, for sentiment analysis in the financial domain while focusing on the process of identifying suitable training data and hyperparameters. Our goal is to offer a comprehensive guide on effectively utilizing the FinBERT model for accurate sentiment analysis by employing various datasets and fine-tuning hyperparameters. We outline the architecture and workflow of the proposed approach for fine-tuning the FinBERT model in this study, emphasizing the performance of various datasets and hyperparameters for sentiment analysis tasks. Additionally, we verify the reliability of GPT-3 as a suitable annotator by using it for sentiment labeling tasks. Our results show that the fine-tuned FinBERT model excels across a range of datasets and that the optimal combination is a learning rate of 5e-5 and a batch size of 64, which perform consistently well across all datasets. Furthermore, based on the significant performance improvement of the FinBERT model with our Twitter data in general domain compared to our news data in general domain, we also express uncertainty about the model being further pre-trained only on financial news data. We simplify the complex process of determining the optimal approach to the FinBERT model and provide guidelines for selecting additional training datasets and hyperparameters within the fine-tuning process of financial sentiment analysis models.
The Journal of The Korea Institute of Intelligent Transport Systems
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v.7
no.3
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pp.82-94
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2008
Airport GIS is a comprehensive information system to improve security and efficiency of airport. At the initial stage to make it real, the current status of domestic and international regulations along with relevant standardization bas been reviewed. Gimpo Airport becomes a test-bed to get some ideas about how to bring the airport GIS into workflow by building service model and basic design based on current status and demand analysis of the airport. The 6 service models primarily brought into the project are as follows: (1) Local vehicles safety management in airside, (2) Intelligent traffic control between flights and vehicles at main cross points, (3) Dynamic safety management against FOD in airside and breakage on pavement, (4) Special support vehicle management such as deicing remotely controlled, (5) Response and support for fire vehicles and ambulances of signatory institutions in emergency. The upcoming research topic aims at drawing a specific design and building integrated system in the future.
Korean Journal of Construction Engineering and Management
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v.6
no.6
s.28
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pp.152-159
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2005
Since Lean Construction has been introduced as a new management approach to improve productivity in the construction industry, much research is in progress to develop lean concepts and principles for better implementation and to get results of the successful adaptation of lean ideas from manufacturing for application in the construction industry. Currently, Lean Construction Institute developed Last Planner System to achieve better workflow and effective planning management. Domestic construction companies are also getting interested in the Lean Construction. However, there are no detailed guidelines how to implement lean system. Thus, this study will provide a guideline for deployment of last planner system, a prototype lean implementation control checklist, and all project participants roles based on the case studies in USA. This study should provide a framework to apply lean construction to domestic construction sites.
Journal of Korean Society of Archives and Records Management
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v.18
no.2
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pp.163-188
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2018
How do we create a next generation Records Management System? Under a rapidly changing system development environment, the records management system of public institutions has remained stable for the past 10 years. For this reason, it seems to be the key cause of the structural problem of the Records Management System, which makes it difficult to accommodate user requirements and apply a new recording technology. The purpose of this study is to present a redesigned model for a next-generation records management system by analyzing the status of the electronic records management. This study analyzed "A Study on the Redesign of the Next-Generation Electronic Records Management Process," records management technology of advanced records management system, and a case of an overseas system. Based on the analysis results, the improvement direction of the records management system was analyzed from several aspects: functional, software design, and software distribution. This study thus suggests that the creation of a microservice architecture-based (MSA) and an open source software-oriented (OSS) records management system should be the focus of next-generation record management.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.38
no.3
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pp.56-63
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2015
Several fields of science have demanded large-scale workflow support, which requires thousands of CPU cores or more. In order to support such large-scale scientific workflows, high capacity parallel systems such as supercomputers are widely used. In order to increase the utilization of these systems, most schedulers use backfilling policy: Small jobs are moved ahead to fill in holes in the schedule when large jobs do not delay. Since an estimate of the runtime is necessary for backfilling, most parallel systems use user's estimated runtime. However, it is found to be extremely inaccurate because users overestimate their jobs. Therefore, in this paper, we propose a novel system for the runtime prediction based on workload-aware clustering with the goal of improving prediction performance. The proposed method for runtime prediction of parallel applications consists of three main phases. First, a feature selection based on factor analysis is performed to identify important input features. Then, it performs a clustering analysis of history data based on self-organizing map which is followed by hierarchical clustering for finding the clustering boundaries from the weight vectors. Finally, prediction models are constructed using support vector regression with the clustered workload data. Multiple prediction models for each clustered data pattern can reduce the error rate compared with a single model for the whole data pattern. In the experiments, we use workload logs on parallel systems (i.e., iPSC, LANL-CM5, SDSC-Par95, SDSC-Par96, and CTC-SP2) to evaluate the effectiveness of our approach. Comparing with other techniques, experimental results show that the proposed method improves the accuracy up to 69.08%.
The purpose of this study is to investigate the current status and causes of misclassification of school records and to suggest the directions to improve the School Records Management Criteria Table(general disposition authority for school records), which will lead to misclassification reducement. This study begins with analysing the records created or received in four schools sampled for one year to investigate the status and causes of misclassifications. A advisory group including four administrative officers and seven records managers was formed and group meeting was held twice to identify the causes of the misclassification and to suggest alternatives. In this study, 33 unit tasks(transactions) with frequent misclassification were identified, and the cause of misclassification was analyzed based on focus group interviews. The main causes of misclassification were categorized into two types. This study concludes with suggesting the improvement of the School Records Management Criteria Table for addressing the causes, including commentary reinforcement and the addition of workflow to complex tasks.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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