In the development of complex software system, it is important to use hierarchical use case model due to the complex scope of development procedure. The use case model is core factor of the OMG (Object Management Group)'s UML (Unified Modeling Language) diagrams. In this paper, we propose a novel method to check syntactic consistency automatically in use case models at the different level of abstraction. This method is a rule-based approach which utilizes actor tree, use case tree and use case description. The proposed method is simulated on ITS (Intelligent Transportation System) architecture for the verification.
무선 센서 & 액터 네트워크에서 긴 네트워크의 수명을 유지하면서 다양한 지연시간을 요구하는 응용 프로그램들을 동시에 서비스하는 라우팅 방법이 요구되고 있다. 하지만 트리 기반 라우팅에서 네트워크 수명과 패킷 전송시의 평균 홉 수는 상충관계가 있다는 사실이 알려져 있다. 본 논문은 상충관계에 있는 두 가지 목적을 최적화하는 라우팅 트리들의 파레토 집합을 찾고자 파레토 개미 집단 최적화 알고리즘을 제시한다. 응용 프로그램이 요구하는 지연 시간에 따라 적절한 트리를 선택하여 라우팅에 사용할 수 있도록 함으로써 다양한 응용 프로그램의 요구 조건을 만족시킬 뿐 아니라 긴 네트워크의 수명을 보장한다. 그리고 모의실험을 통해 구해진 트리들이 대표적인 라우팅 트리인 최소신장트리 보다 파레토 최적에 근접한 트리들로 구성됨을 보인다.
Crosslinked Decree is an important 7actor to determine dielectric property of crosslinked polyethylene(XLPE) used for the insulation material in Power cables. Recently, though it is necessary to investigate electrical properties according to crosslinked degree as a Part of the whose characterization of cable. it is not examined closely. In this study. crosslinked degree of samples were measured according to temperature and holding time of crosslinking. electrical tree characteristics of these characteristics of these samples were analyzed by crosslinked degree and applied temperature that was chanced from normal temperature to operating temperature of power cables. As a result. when the crosslinked degree was low, dielectric properties were decreased and influence of temperature was increased. but the crosslinked degrees were high, initiation voltages of treeing were increased and dielectric properties were improved. It is proved that the optimum crosslinked degree was one of most important factor for aging time and residual lifetime of Power cable.
This paper proposes a hierarchical routing algorithm for enhancing survivability of sensor nodes on WSAN. Proposed algorithm has two important parts. The first is a clustering algorithm that uses distance between sensor and actor, and remaining energy of sensor nodes for selecting cluster head. It will induce uniform energy consumption, and this has a beneficial effect on network lifetime. The second is an enhanced routing algorithm that uses the shortest path tree. The energy efficient routing is very important in WSAN which has energy limitation. As a result, proposed algorithm extends network and nodes lifetime through consuming energy efficiently. Simulation results show that the proposed clustering algorithm outperforms conventional routing algorithms such as VDSPT in terms of node and network life time, delay, fairness, and data transmission ratio to BS.
객체지향 환경에서 복잡한 소프트웨어 시스템을 개발하기 위해서는, 그것의 복잡성과 대규모성 때문에 추상화에 의한 다계층적인 use case model 의 사용이 불가피하다. 이러한 경우 모델의 consistency 유지가 매우 주요하고 어려운 이슈가 된다. 본 논문에서는 각 추상화 단계에 따른 use case model 들 사이에서 자동적으로 형식적인 consistency 를 체킹할 수 있는 방법을 제안한다. 이 접근 방법은 rule 을 기반으로 하여 actor tree, use cose composition diagram를 use case description을 활용한다. 본 접근법을 검증하기 위하여, ITS 아키텍처 (Intelligent Transportation System architecture)의 한 파트를 예로 들어 적용하였다.
우연한 어떤 것을 기다리는 듯 단조롭게 반복되는 일상 속에 정지된 화면처럼 불쑥 등장하는 거리의 간판과 자연의 풍경(나무), 특별한 의미 없이 등장하고 사라지는 인물들, 상투적인 만남과 헤어짐을 반복하면서도 상투적인 것에서 벗어나라고 충고하고, 어떠한 결말도 제시하지 않으면서 다시 제자리로 돌아가는 인물들의 모습은 일상의 우연성과 의외성을 강조하면서도 너무나 익숙하기 때문에 간과되기 쉬운 일상의 순간들, 그러한 순간들 속에 잠재된 일상의 낯섦을 경험하게 한다. 잘 짜여진 캐릭터의 관습에서 벗어난 배우의 연기는 현장성이 강조된(계획되지 않고 다듬어지지 않은) 즉흥적인 연기로 영화라는 구조 속에 갇혀있지만 갇혀있지 않은 듯 자유로운 현실 속의 사람처럼 차별화된 캐릭터의 일상성을 표현하고, 마치 일상에 길들여진 듯 반복되는 인물들의 말과 행동, 예측할 수 없는 감정의 변화들은 만남과 대화가 중심이 되는 홍상수 감독의 영화에서 일상의 배경으로 제시되는 모든 것들과 일상의 형식을 이루며 이러한 일상은 어떠한 의미를 갖고 무엇을 발견하게 하는지 주목하게 한다. 또, 이러한 일상의 과정을 사실적으로 재현하기 위해 배우를 먼저 정하고 난 뒤에 이야기를 만들어간다는 홍상수 감독은 그의 영화에 반복적으로 등장하는 배우를 통해 캐릭터와 배우의 관계를 새롭게 설정하고, 사실적인 표현의 새로운 방법을 제시해 주었다는 점에서 본 연구는 홍상수 감독의 연출 스타일을 바탕으로 영화 <지금은 맞고 그때는 틀리다>의 일상적인 캐릭터와 연기를 분석해보았다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.111-118
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2024
The concept of social stratification and hierarchy among human dates back to the origin of human race. Presently, the growing reputation of social networks has given us with an opportunity to analyze these well-studied phenomena over different networks at different scales. Generally, a social network could be defined as a collection of actors and their interactions. In this work, we concern ourselves with a particular type of social networks, known as trust networks. In this type of networks, there is an explicit show of trust (positive interaction) or distrust (negative interaction) among the actors. In other words, an actor can designate others as friends or foes. Trust networks are typically modeled as signed networks. A signed network is a directed graph in which the edges carry an edge weight of +1 (indicating trust) or -1 (indicating distrust). Examples of signed networks include the Slashdot Zoo network, the Epinions network and the Wikipedia adminship election network. In a social network, actors tend to connect with each other on the basis of their perceived social hierarchy. The emergence of such a hierarchy within a social community shows the manner in which authority manifests in the community. In the case of signed networks, the concept of social hierarchy can be interpreted as the emergence of a tree-like structure comprising of actors in a top-down fashion in the order of their ranks, describing a specific parent-child relationship, viz. child trusts parent. However, owing to the presence of positive as well as negative interactions in signed networks, deriving such "trust hierarchies" is a non-trivial challenge. We argue that traditional notions (of unsigned networks) are insufficient to derive hierarchies that are latent within signed networks In order to build hierarchies in signed networks, we look at two interpretations of trust namely presence of trust (or "good") and lack of distrust (or "not bad"). In order to develop a hierarchy signifying both trust and distrust effectively, the above interpretations are combined together for calculating the overall trustworthiness (termed as deserve) of actors. The actors are then arranged in a hierarchical fashion based on these aggregate deserve values, according to the following hypothesis: actor v is assigned as a child of actor u if: (i) v trusts u, and (ii) u has a higher deserve value than v. We describe this hypothesis with additional qualifiers in this thesis.
The rapid growth of information technology and mobile service platforms, i.e., internet, google, and facebook, etc. has led the abundance of data. Due to this environment, the world is now facing a revolution in the process that data is searched, collected, stored, and shared. Abundance of data gives us several opportunities to knowledge discovery and data mining techniques. In recent years, data mining methods as a solution to discovery and extraction of available knowledge in database has been more popular in e-commerce service fields such as, in particular, movie recommendation. However, most of the classification approaches for predicting the movie popularity have used only several types of information of the movie such as actor, director, rating score, language and countries etc. In this study, we propose a classification-based support vector machine (SVM) model for predicting the movie popularity based on movie's genre data and social network data. Social network analysis (SNA) is used for improving the classification accuracy. This study builds the movies' network (one mode network) based on initial data which is a two mode network as user-to-movie network. For the proposed method we computed degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality, and eigenvector centrality as centrality measures in movie's network. Those four centrality values and movies' genre data were used to classify the movie popularity in this study. The logistic regression, neural network, $na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier, and decision tree as benchmarking models for movie popularity classification were also used for comparison with the performance of our proposed model. To assess the classifier's performance accuracy this study used MovieLens data as an open database. Our empirical results indicate that our proposed model with movie's genre and centrality data has by approximately 0% higher accuracy than other classification models with only movie's genre data. The implications of our results show that our proposed model can be used for improving movie popularity classification accuracy.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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