KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.6
no.3
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pp.125-134
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2017
The SOA (Service Oriented Architecture) based softwares are escalated because of quickly coping with business requirement. SOA can not apply to existing test method because of loosely coupled service and massage exchange architecture. In this paper, we suggest a method of test case generation using BPMN (Business Process Model and Notation). First we model processes, then make Business Flow Graph (BFG). After searching the euler path through symmetrized BFG about input and output degrees, we generate test cases. A method of test case generation using BPMN can apply at SOA-based system, and reduce the number of test cases.
디지털 전환은 기존 산업의 진입장벽 파괴에 따른 새로운 비즈니스 기회 확대, 자산의 디지털화에 따른 초기창업비용의 축소 등 창업 및 기업가적 활동 측면에서 중대한 환경적 변화를 초래하고 있다. 이러한 변화로 인해 기존의 기업가정신 이론으로 기업가들이 새로운 비즈니스 기회를 인식하고 기업가적 가치를 추구하는 일련의 과정을 이해하기에는 충분치 않으며, 기업가정신의 특성 및 효과에 대한 새로운 접근이 필요하다는 문제의식을 바탕으로 최근 디지털 경제 환경에서의 기업가정신을 조망하는 새로운 이론적 틀로서 '디지털 기업가정신'이라는 개념 및 관련 연구분야가 부상하고 있다. 본 연구에서는 국가 단위에서 디지털 기업가정신의 고용효과를 탐색적으로 파악하기 위하여 국제 기업가정신 관련 조사인 「글로벌 기업가정신 모니터(GEM)」 데이터를 활용한 상관 관계 분석을 실시하였다. 연구 결과, 기업가적 활동에 있어서의 디지털 기술 활용 의지, 창업 의지, 6인 이상의 고용창출 의지 등이 상호 간 긍정적인 관련성을 가지는 것으로 나타났다. 이는 디지털 기술에 기반한 창업 또는 기업가적 활동에 대한 의지가 일자리 창출과 긍정적인 관계를 가진다는 의미다. 해외 학자들을 중심으로 이루어지고 있는 디지털 기업가정신 연구는 기업가정신 및 창업 프로세스에 대한 디지털화의 영향이나 디지털 기술의 혁신 및 새로운 벤처의 탄생에 의해 창출된 기업가적 기회에 대한 논의가 주를 이루고 있는 데 반하여, 본 연구에서는 디지털 기업가정신에 의해 창출되는 성과에 대해 살펴본다는 점에서 차별성이 있다. 또한 국내에서 많이 다루지 않은 디지털 기업가정신 관련 연구를 수행하고 그 결과를 발표함으로써 동 분야에 대한 국내 학계의 관심을 촉진할 것으로 기대된다는 점에서도 학술적 의의가 있다.
Journal of Korean Library and Information Science Society
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v.46
no.4
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pp.493-510
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2015
The purpose of this study is to analyze cooperative relationship and information needs using the interlibrary loan (ILL) service data of the academic libraries. This study interprets the ILL service data as information source that including unsolved information problems. Also, this study normalizes the ILL service data using the collaboration index. The results of this study have three aspects. First, col hs-index can be useful tool for analyzing ILL service relationship between different sizes of libraries. Second, this study find out the information needs and the collection characteristics of each library after analyzing ILL data by subjects. Third, by applying col hs-index, we could analysis more objective ILL data and found out possibility of bibliographic index.
Korea, which has the highest pedestrian fatality rate among OECD countries, is making efforts to improve the safe walking environment by enacting laws focusing on pedestrian. Spatial clustering was conducted with scan statistics after examining the social network data related to traffic accidents for children and seniors. The word cloud was used to examine people's recognition Campaigns for children and literature survey for seniors were in main concern. Naedang and Yongsan are the regions with the highest relative risk of weak pedestrian for children and seniors. On the contrary, Bongmu and Beomeo are the lowest relative risk region. Naedang-dong and Yongsan-dong of Daegu Metropolitan City were identified as vulnerable areas for pedestrian safety due to the high risk of pedestrian accidents for children and the elderly. This means that the scan statistics are effective in searching for traffic accident risk areas.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.8
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pp.565-570
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2013
Previous researches on mining sequential patterns mainly focused on discovering patterns from the point-based event. Interval events with a time interval occur in the real world that have the start and end point. Existing interval pattern mining methods that discover relationships among interval events based on the Allen operators have some problems. These are that interval patterns having three or more interval events can be interpreted as several meanings. In this paper, we propose the I_TPrefixSpan algorithm, which is an efficient sequence pattern mining technique for removing ambiguity in the Interval Patterns Mining. The proposed algorithm generates event sequences that have no ambiguity. Therefore, the size of generated candidate set can be minimized by searching sequential pattern mining entries that exist only in the event sequence. The performance evaluation shows that the proposed method is more efficient than existing methods.
Despite the fact that Internet users around the world watch YouTube every day, very few users accurately recognize the recommendation algorithm for search results, and Google and YouTube are not disclosing it. Researchers tried to explore the undisclosed algorithm of YouTube in a reverse engineering design method, find key factors, and check the logical structure in which media platform operators recommend keyword search results and arrange them on the screen. Therefore, researchers studied the basic content priority factors through several months of discussion and data collection, and tried to reverse engineer the influencing factors based on the recommendation results according to male and female gender among the collected keyword search results. Although researchers' design only analyzed some of the almost infinite level of data uploaded and viewed for more than hundreds of hours every hour, these exploratory attempts will study media platform algorithms in the future, understand the intentions of operators, and protect users. thought it could be done.
Alliance formation has been recognized as an important strategy for firms who seek to survive through acquisition of sustainable competitive advantages. Specifically in high-tech industries, firms may consider formation of strategic alliances in order to access valuable external knowledge. These firms tend to be situated in a dilemma that they should choose between exploration and exploitation, which are two types of strategic choices suggested by March (1991). Working out the dilemma has been extensively discussed in the area of strategy or organization learning. Recently, however, an increasing number of studies have stressed on a balance between exploration and exploitation. Regarded as 'ambidextrous organizations' (Lavie and Rosenkopf, 2006), these firms that simultaneously pursue exploration and exploitation have emerged in high-tech industries, and many studies have provided evidence of positive association between organizational ambidexterity and firm performance. In the strategic alliance research, accordingly, scholars began to pay attention to the balanced choice between exploration-and exploitation-oriented alliances. Given these backgrounds, this study examines the relationship between alliance ambidexterity and firm performance. While previous research approached alliance ambidexterity mainly from the number of alliances, our study suggests ambidexterity in terms of alliance portfolio and alliance partner. Our dataset consists of biotechnology or pharmaceutical firms in the United States, which spans time period between 1990 and 2005. We conduct panel data analysis. The results show the strong link between alliance ambidexterity and firm performance, highlighting the balance between exploration and exploitation when firms make strategic decisions.
The fourth industrial revolution is noted. It is a smarter factory. At present, research on CNC (Computerized Numeric Controller) is actively underway in the manufacturing field. Domestic CNC equipment, acoustic sensors, vibration sensors, etc. This study can improve efficiency through CNC. Collect various data such as X-axis, Y-axis, Z-axis force, moving speed. Data exploration of the characteristics of the collected data. You can use your data as Random Forest (RF), Extreme Gradient Boost (XGB), and Support Vector Machine (SVM). The result of this study is CNC equipment.
As Internet of Things devices become pervasive, services improve to better assess the context and to alert other users to deal with emergencies. Such services use Internet of Things devices to detect the context around the user and promptly notify public institutions, hospitals or other parental users in emergencies. Most of these systems analyze an event when the value of the device is unchanged for a period of time or if it detects an abnormal value. However, just monitoring sensor values makes it difficult to accurately understand the context surrounding a user. Also if the device is inactive, it can not identify the context or provide services again. However, understanding the user requirements, services provided through other devices, information sent to other users lets, appropriate actions be taken. This paper, proposes a device search method and system based on a context-aware model that includes user demands. The proposed system analyzes the user's context and demands by using data collected from the internet of things devices. If user devices are inactive, they can recognize other devices by searching for other devices and providing services to users again. Through the proposed method, the user-centric services are provided. This method also analyzes and responds to requirements in various emergencies.
This study aims to analyze Next Production Revolution (NPR) technologies through evidence-based keyword network in order to cope with the change of production paradigm called the Fourth Industrial Revolution (4IR). For the analysis, a total of 441 papers related to NPR or 4IR were extracted and the NPR technology network was constructed based on the simultaneous appearance relationship of the author keywords of these papers. Based on the NPR technology network, we explored key technologies through analysis of centrality and keyword group. As a result, technologies such as 'digital twin' and 'modeling and simulation', discovering insights by connecting the virtual and physical world in real time and reflecting them into design and process, are analyzed as key technologies.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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