In heterogeneous and distributed computing environments, with an increasing number of Web services providing similar functionalities, the reliability of Web services is a critical decision factor. To fulfill the open business model such as cooperation among enterprises, several Web services can be composed into the upper level business transaction. In Web services composition, the reliability of services is more and more critical. Though each unit Web service can be reliable, the reliability of the composed service is not guaranteed. Thus a way to efficiently assess and select composed Web services is needed. In this paper, we define new metrics for measuring the trust value of Web services, and propose an evaluation method to predict the trustworthy degree of the composed services based on the metrics. We also define a conceptual framework to support optimal Web services selection based on the proposed trust evaluation method. By selecting using the quantitative measurement rather than intuitive selection of the service user, it allows the service users to select the high reliable service meeting their quality requirements well.
Integration of GIS data and human expert knowledge into digital image processing has long been acknowledged as a necessity to improve remote sensing image analysis. We propose inductive machine learning algorithm for GIS data integration and rule-based classification method for land cover classification. Proposed method is tested with a land cover classification of a Landsat ETM+ multispectral image and GIS data layers including elevation, aspect, slope, distance to water bodies, distance to road network, and population density. Decision trees and production rules for land cover classification are generated by C5.0 inductive machine learning algorithm with 350 stratified random point samples. Production rules are used for land cover classification integrated with unsupervised ISODATA classification. Result shows that GIS data layers such as elevation, distance to water bodies and population density can be effectively integrated for rule-based image classification. Intuitive production rules generated by inductive machine learning are easy to understand. Proposed method demonstrates how various GIS data layers can be integrated with remotely sensed imagery in a framework of knowledge base construction to improve land cover classification.
Since 1998, government-led Korean venture business boom now proceeds into the stage of market-oriented venture business growth. At such a moment, this research is to clarify the relations between the success factors of Korean venture businesses, based on domestic and foreign documentary surveys and inquiry surveys over domestic venture businesses. This research starts from the necessity to overcome the limits of the existing researches by uni-dimensional probing research into success factors of Korean venture businesses and to manifest the multi-dimensional relations between the success factors from the various viewpoints. And this research adopts System-Dynamics methodology to manifest and utilize relations among those factors, avoiding the existing metrical approaches. This research can be called a new approach to the current ecosystems of Korean venture in which whether venture businesses success in Korea is considered to depend on the list on the stock market. For this, this research implemented verification analysis through the simulations of each factor at various levels to build causality map which clarifies the causality of success factors of venture businesses through the System-Dynamics methodology and to utilize it as a way of supporting tool for decision-making of venture businesses. This research will be able to suggest the reactions depending on various internal and external situations. This research tried to manifest the causality map of each factor on the basis of inquiry surveys and documentary surveys to verify feedback among each factor by the SD methodology. This research will be a basis bolster up the still fragile substructure of venture businesses through an efficient analysis framework using the verification of SD methodology and resulting outcomes from this research.
Quality assurance (QA) for nuclear R&D project is very concerned about the poor economy due to the improper selection of QA requirements. This paper proposes a new methodology for determining the relative importance weights of QA requirements considering the attributes of nuclear R&D project. QFD (Quality Function Deployment) is used as a conceptual framework and fuzzy number is introduced to capture the vagueness uncertainty existing in human judgement. Also we use a confidence attitude of decision-maker in order to improve the reliability of extracted attribute level of R&D project. Case study on a nuclear R&D project and scenario analysis are carried out to verify the usefulness and effectiveness of proposed methodology.
UN-REDD (United Nations programme on Reducing Emissions from Deforestation and forest Degradation) is currently being emerged as one of important mechanism to reduce carbon dioxide in relation to the deforestation. Although administrative boundary has already gained world-wide recognition as a typical method of monitoring unit in the process of GHG (Greenhouse Gas) reduction project, this approach did not provide a realistic evidence in the carbon sequestering monitoring in terms of UN-REDD; the meaningful comparison of land use patterns among watershed boundaries, interpretation for distribution trends of carbon density, calculation of opportunity cost, leakage management, etc. This research proposes a comparative evaluation framework in a more objective and quantitative way for carbon sequestering monitoring between administrative and watershed boundary approaches. Mt. Geumgang of North Korea was selected as a survey objective and an exhaustive and realistic comparison of carbon sequestration between the two approaches was conducted, based on change detection using TM satellite images. It was possible for drainage boundary approach to identify more detailed area-wide patterns of carbon distribution than traditional administrative one, such as estimations of state and trends, including historical trends, of land use / land cover and carbon density in the Mt. Geumgang. The distinctive changing trends in terms of carbon sequestration were specifically identified over the watershed boundary from 4.0% to 34.8% while less than 1% difference was observed in the administrative boundaries, which were resulting in almost 21-22%. It is anticipated that this research output could be used as a valuable reference to support more scientific and objective decision-making in introducing watershed boundary as carbon sequestering monitoring unit.
The world is in the great change by the digital revolution and is changing fast to knowledge-based society beyond information society. That is to say, Knowledge is the most powerful source of competitiveness. This change of environment needs new paradigm in design. As of today, There is need to study systematically and approach practically about knowledge management. So that, we are intend to reconstruct theoretical system from design-oriented viewpoint and propose knowledge-creation paradigm through the importing technique of knowledge management into design. This study is to develop theoretical frame work of knowledge management in design as a basic study on the implementation of knowledge management for design. By the method of study for this, It was studied literature and precedent. Further more, proposed the appropriate direction of knowledge management implementation in design. Also, It was composed knowledge management system of the infra system, information system, decision-making support system and knowledge competency. Finally, The technical feature of knowledge management system was analyzed from a information technology point of view.
Ramadhani, Adyan Marendra;Kim, Na Rang;Lee, Tai Hun;Ryu, Seung Eui
Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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v.23
no.4
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pp.81-92
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2018
Bitcoin is a cryptographic digital currency and has been given a significant amount of attention in literature since it was first introduced by Satoshi Nakamoto in 2009. It has become an outstanding digital currency with a current market capitalization of approximately $60 billion. By 2019, it is expected to have over 5 million users. Nowadays, investing in Bitcoin is popular, and along with the advantages and disadvantages of Bitcoin, learning how to forecast is important for investors in their decision-making so that they are able to anticipate problems and earn a profit. However, most investors are reluctant to invest in bitcoin because it often fluctuates and is unpredictable, which may cost a lot of money. In this paper, we focus on solving the Bitcoin forecasting prediction problem based on deep learning structures and neural decomposition. First, we propose a deep learning-based framework for the bitcoin forecasting problem with deep feed forward neural network. Forecasting is a time-dependent data type; thus, to extract the information from the data requires decomposition as the feature extraction technique. Based on the results of the experiment, the use of neural decomposition and deep neural networks allows for accurate predictions of around 89%.
As the number of medical disputes regarding nurses has increased after medical disputes have increase, there is a need for a study on it. However, the legal relationship between nurses and patients has not yet been analyzed. Recently, the role and function of nurses are expanded according to the development of the science of nursing; moreover their activity and limitation of responsibility are also expanded. For this reason, the medical disputes regarding nurses have been increasing. However, the majority of these kind of dispute are just passed over because their practice is usually considered to be a mere action to assist doctor's role. In addition, nurse practice is not a secondary action of doctor's role, but forms part of a medical treatment. Of course, nurses handle many secondary tasks after doctors finish their medical treatment. But this is only part of the whole tasks of nurses. Furthermore, the general details of their medical treatment are not different from those of doctors because they also belong to the medical service personnel. Considering these features of nurse and the medical condition in South Korea, their task is becoming increasingly developed and specialized and they are also establishing their own field. With this stream of times, there is a growing interest in enacting a Nursing Practice Act, in other words, the independent law on nurse for the sake of patient safety and national health promotion. Then, their responsibility will distinctly be expanded as much more. That is, the time that nurses practice their medical care by following doctors' order and also pass over their responsibility to doctors is closed. Thus, this study examines the features and responsibilities of nursing practice, and discusses an institutional framework to efficiently cope with the legal disputes between nurses and patients. It aims to throw light on the decision making on nurse-patient disputes in future.
Choi, In Uk;Shin, Dong Seok;Kim, Hong Tae;Park, Jae Hong;Ahn, Ki Hong;Kim, Yong Seok
Journal of Korean Society on Water Environment
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v.31
no.3
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pp.295-303
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2015
In Korea, Total Maximum Daily Loads(TMDLs) has been enforced to restore and manage water quality in the watersheds. However, some assesment of implementation plan of TMDLs showed that the achievement of the target water quality is not related to the proper allocation loads because difference of flow duration interval. In the United States, the discharge loads are determined by water quality modeling considering standard flow conditions according to purpose. Therefore, this study tried to develop the allocation method considering economical efficiency using water quality model. For this purpose, several allocation methods being used in the management of TMDLs is investigated and develope an allocation criteria considering regional equality and uniformity. Since WARMF(Watershed Analysis Risk Management Framework) model can simulate the time varying behavior of a system and the various water quality variables, it was selected for a decision support system in this study. This model showed fairly good performance by adequately simulating observed discharge and water quality in Miho watershed. Furthermore, the scenario simulation results showed that the effect of annual average water quality improvement to remove 1kg BOD is more than 25 times, even if point pollutants treatment facility is six times more expensive to operate than non-point pollutants treatment facility.
This paper proposes a control path analysis mechanism to be used in the workflow mining framework maximizing the workflow traceability and re discoverability by analyzing the total sequences of the control path perspective of a workflow model and by rediscovering their runtime enactment history from the workflow log information. The mechanism has two components One is to generate the total sequences of the control paths from a workflow mode by transforming it to a control path decision tree, and the other is to rediscover the runtime enactment history of each control path out of the total sequences from the corresponding workflow's execution logs. Eventually, these rediscovered knowledge and execution history of a workflow model make up a control path oriented intelligence of the workflow model. which ought to be an essential ingredient for maintaining and reengineering the qualify of the workflow model. Based upon the workflow intelligence, it is possible for the workflow model to be gradually refined and finally maximize its qualify by repeatedly redesigning and reengineering during its whole life long time period.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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