Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.13
no.2
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pp.121-130
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2008
The concept of integrated product information has been universalized so that many manufacturing industries have applied the concept to their production system. The field of PDM (Product Data Management), which is one of the core components of the integrated product information, is not an exception. Therefore, various PLM (Product Lifecycle Management) software providers are in process of suggesting the PDM solutions. As the PDM solution is widely adopted in the manufacturing industries, the successful application of the solution has been gathering more strength in manipulation of the product information. However, the standardized implementation methodology is stuck in the basic level contrast with the enhanced PDM's functionality and capability. Present study refers to the application of UML (Unified Modeling Language), which is an object oriented modeling description, to PDM system development procedure. The advantage of UML is its efficiency and effectiveness in handling complex requirement often found in PDM implementation works. This paper shows the integration of PDM and UML proposes a philosophy for the support of requirement analysis throughout the full implementation of PDM system.
In this research, OIL (Ontology Inference Layer), one of the ontology language, is applied for classifying product data systematically, defining concepts, and establishing relationship between concepts. By transforming steel product data into XML documentation and managing them, knowledge management based on the logical structure of documents is possible.
The feature models representing the common and variable concepts among the software products and the feature configurations generated by selecting the features to be included in the target product are the essential components in the software product lines methodology. Although the researches on the formal semantics and reasoning of the feature models and feature configurations are in progress, the researches on feature model ontologies and feature configuration validation using the semantic web technologies are yet insufficient. This paper defines the formal semantics of the feature models and proposes a feature configuration validation technique based on ontology and semantic web technologies. OWL(Web Ontology Language), a semantic web standard language, is used to represent the knowledge in the feature models and the feature configurations. SWRL(Semantic Web Rule Language), a semantic web rule languages, is used to define the rules to validate the feature configurations. The approach in this paper provides the formal semantic of the feature models, automates the validation of feature configurations, and enables the application of various semantic web technologies, such as SQWRL.
This paper presents a conceptual approach to convert customer requirements expressed in ordinary language into a form of qualitative and quantitative functions for developing new products. This approach attempts to combine the concepts of the value engineering and the Kansei engineering. It emphasizes that customer require- ments should be interpreted and reflected on the design of new product. Specific are discussed for extracting subjective requirements and transforming them into qualitative and quantitative functions for product design. This approach is expected to provide the product designer with a systematic efficient tool for incorporating subjective requirements into a product design.
This paper presents a method for the multilingual product retrieval agent through XML and the semantic networks in e-commerce. Retrieval for products is an important process, since it represents interfaces of the customer contact to the e-commerce. Keyword-based retrieval is efficient as long as the product information is structured and organized. But when the product information is expressed across many online shopping malls, especially when it is expressed in different languages with cultural backgrounds, buyers' product retrieval needs language translation with ambiguities resolved in a specific context. This paper presents a RDF modeling case that resolves semantic problems in the representation of product information and across the boundaries of language domains. With adoption of UNSPSC code system, this paper designs and implements an architecture for the multilingual product retrieval agents. The architecture is based on the central repository model of product catalog management with distributed updating processes. It also includes the perspectives of buyers and suppliers. And the consistency and version management of product information are controlled by UNSPSC code system. The multilingual product names are resolved by semantic networks, thesaurus and ontology dictionary for product names.
Background: Since November 2012, some of over-the-counter (OTC) medications have been sold in convenience store without pharmacist' s supervision. We purposed to examine if the product labels of OTCs provide sufficient information that is appropriate for consumers who may have low health literacy. Methods: We compared the difficulty of words that are utilized in pharmaceutical product labels of interest (intervention) with those in the $6^{th}$ grade textbook (control). Pharmaceutical products of interest were comprised of 13 OTCs which have been sold currently in convenience stores. We grouped words into the 4 levels of difficulty based on the Korean Vocabulary Classification for Education, and statistically tested words frequency in each level between OTCs and control. Results: The 13 OTC labels included lay language (easier or equal to language used in primary school) about 10% less; professional language about 10% more (p < 0.001 in all). Labels for analgesics had the longest and most difficult information, followed by common cold preparations, muscle pain relievers as plaster or cataplasma and digestives. Conclusion: The 13 OTC labels might fail to provide appropriate information for safety use by consumers in terms of the difficulty level of words. The improvement of labels of OTC medications and consumer education strategies are called for safety use of OTC medications sold in convenience stores.
Korean Journal of English Language and Linguistics
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v.3
no.4
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pp.527-545
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2003
I look at the respective responsibilities of different components of the language faculty in the description of two radically different kinds of linguistic phenomenon. The first is the production/perception mismatch in the child's acquisition of the phonology of its first language. There is strong evidence that the child's lexical representations are the same as the adult's, but I argue that the child's own pronunciations, have no linguistic status and are best treated as the product of a neural network. The second is the nature of compositionality, where I argue that compositionality in Natural Language is derivative from that in the Language of Thought. With this assumption and using evidence from quantification in ‘backward control’ structures, I argue that chain theory is intrinsically inimical to a simple view of the legibility relation between LF and LoT.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.11
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pp.739-746
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2013
Variability of the software product line that differentiates member products within a product line must be described with precise meaning and visualized so as easy to select. Moreover, it should be easy to manage. Variability description approaches can largely be divided into two approaches, integrated variability description approach and orthogonal variability description approach. Orthogonal Variability Description Language (OVDL) was developed for clear and precise description of variability without ambiguity. This paper validates the variability description capability of OVDL by translating the variability models of Inter-Working Function (IWF) product line described by using Orthogonal Variability Model (OVM) notations into variability descriptions in OVDL.
A core technology that may realize the Semantic Web is Ontology. The OWL (Web Ontology Language) has been positioned as a standard language. It requires technical expertise to directly represent the domain knowledge in OWL. Based on our experience of analyzing the fundamental relationships of concepts in e-catalog domain, we have developed a visual product information modeler called PROMOD. The modeling editor makes it possible to automatically generate the OWL codes for the given product information. We employ an Extended Entity-Relationship for conceptual modeling, enriched with modeling elements specialized for the product domain. In this paper, we present our translation schemes from EER model to OWL codes, and how to design and implement the modeling editor. We also provide a scenario to demonstrate the usage of the editor in practice.
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