Software product line engineering is an approach to creating core assets by systematically exploits common that can be highly reusableand different characteristics in related system families that is domain. By adapting this approachin object and component paradigm, software productivity is extended. Recently, Software development paradigm is changed to service oriented paradigm which is using services that are core assets. Therefore, to develop service oriented software more flexible, systematic and to enhance business agility about business changes, we need adaptation of product line to creation of services that are core assets. In this paper, we propose an approach to create and specify domain service through combine of product line and service oriented paradigm. Domain service explicitly specifies commonality and variability by domain service common/optional property variability, operation type variability, message type variability. By using this approach, it can support efficient and flexible service oriented development by producing various services through customization of domain service for the purpose.
The purpose of this paper is to analyse the manager's policy to maximize the profit in a multiple-server queueing facility with a limited queue capacity. We assume that the level of advertizing effects on the arrival rate of customers to the facility. The model without ‘word of mouth effect’ is assumed that the arrival rate is independent on the qualify of service level. We estimate the service quality by the balking rate of customers from system. We extend this to the model with ‘word of mouth effect’. To achieve the maximum profit, the most important factor is the considerably high utilization of facility for both models. Given service rate, we should maintain an effective arrival rate to some extent. To this end, among the available options, an increase of advertizing effort is more desirable than reducing the fee if the service value of customers remains unchanged. We also investigate whether the variability of service time has a significant impact on determining the optimal policy. The cost of service variability is not so expensive as that in a single server model due to the reduced variability of service times in a multiple-server model.
As the prevalence of cloud computing increases, various cloud service types have emerged, such as IaaS, PaaS, and SaaS. The growth and diversification of these cloud services has also resulted in the development of technology for cloud service brokers (CSBs), which serve as intermediate cloud services that can assist cloud tenants (users) in deploying services that fit their requirements. In order to broker cloud services, CSBs require the specification of structural models in order to facilitate the analysis and search for cloud services. In this study, we propose a variability-based service analysis model (SAM) that can be used to describe various cloud services. This model is based on the concept of variability in the software product line and represents the commonality and variability of cloud services by binding variants to each variation point that exists in the specification, quality, and pricing of the services. We also propose a virtual cloud bank architecture as a CSB that serves as an intermediate to provides tenants with appropriate cloud services based on the SAM.
This study examines market acceptance for DMB service, one of the touted new business models in Korea's next-generation mobile communications service market, using adoption end diffusion of innovation as the theoretical framework. Market acceptance for DMB service was assessed by predicting the demand for the service using the Bass model, and the demand variability over time was then analyzed by integrating the innovation adoption model proposed by Rogers (2003). In our estimation of the Bass model, we derived the coefficient of innovation and coefficient of imitation, using actual diffusion data from the mobile telephone service market. The maximum number of subscribers was estimated based on the result of a survey on satellite DMB service. Furthermore, to test the difference in diffusion pattern between mobile phone service and satellite DMB service, we reorganized the demand data along the diffusion timeline according to Rogers' innovation adoption model, using the responses by survey subjects concerning their respective projected time of adoption. The comparison of the two demand prediction models revealed that diffusion for both took place forming a classical S-curve. Concerning variability in demand for DMB service, our findings, much in agreement with Rogers' view, indicated that demand was highly variable over time and depending on the adopter group. In distinguishing adopters into different groups by time of adoption of innovation, we found that income and lifestyle (opinion leadership, novelty seeking tendency and independent decision-making) were variables with measurable impact. Among the managerial variables, price of reception device, contents type, subscription fees were the variables resulting in statistically significant differences. This study, as an attempt to measure the market acceptance for satellite DMB service, a leading next-generation mobile communications service product, stands out from related studies in that it estimates the nature and level of acceptance for specific customer categories, using theories of innovation adoption and diffusion and based on the result of a survey conducted through one-to-one interviews. The authors of this paper believe that the theoretical framework elaborated in this study and its findings can be fruitfully reused in future attempts to predict demand for new mobile communications service products.
Business entities with which most service components interact are kind of cross-cutting concerns in a multi-layered distributed application architecture. When business entities are modified, service components related to them should also be modified, even though they implement common functions of the application framework. This paper proposes what we call DTT (Data Type-Tolerant) component model to process the variability of business entities, or externalized data, which feature modern application architectures. The DTT component model expresses the data variability of product lines at the implementation level by means of SCDTs (Self-Contained Data Types) and variation point interfaces. The model improves the efficiency of application engineering through data type converters which support type conversion between SCDTs and business entities of particular applications. The value of this model lies in that data and functions are coupled locally in each component again by allowing service components to deal with SCDTs only instead of externalized business eutities.
The purpose of this study was to investigate effects of service qualities and consumption emotion on consumer satisfaction of internet fashion shopping malls. Data were obtained from 304 internet fashion shopping mall consumers who have bought fashion products or visited an internet fashion shopping mall. Questionnaires related to service quality, consumption emotion, consumer satisfaction. For analysis of data, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, path analysis were applied. The results were as follows: 1. The service quality dimensions of internet fashion shopping malls were reliability, merchandise variability, web-design, communication and safety. The consumption emotion dimensions were classified as positive emotion and negative emotion. 2. The service quality of internet fashion shopping malls and the consumption emotion had an effect on consumer satisfaction of internet fashion shopping malls. The dimensions of communication, merchandise variability of the service quality in internet fashion shopping malls had an effect on positive emotion. Safety, reliability of the service quality had an effect on negative emotion. Both positive emotion and negative emotion of the consumption emotion dimensions had an effect on consumer satisfaction of internet fashion shopping malls.
Park, Jinsoo;Kang, Sukhoon;Park, Joo Eon;Choi, Jin Hee;So, Hyung Seok;Kim, Kiwon;Choi, Hayun
Anxiety and mood
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v.16
no.2
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pp.83-90
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2020
Objective : Heart rate variability (HRV) is known to reflect autonomic nervous system activity. Individuals with posttraumatic stress disorder (PTSD) are reported to have lower HRVs. We attempted to find HRV indices with head up tilt position that reflect the symptoms well in order to evaluate PTSD symptoms. Methods : Sixty-seven patients with PTSD and 72 patients without PTSD were assessed using the PTSD Checklist for DSM-5 (PCL-5), the Beck Depression Inventory, the Beck Anxiety Inventory and the Pittsburgh Sleep Quality Index. HRV was measured in the head-up tilt position. We collected data regarding heart rate (HR), standard deviation of the NN intervals (SDNN), the square root of the mean squared differences of successive NN intervals (RMSSD), log low-frequency (LNLF) and log high-frequency (LNHF). Results : The value of LNHF was different according to presence or absence of PTSD after head-up tilt position. In the findings of the association between PTSD symptoms and HRV indices as based on head-up tilt, LNHF had a significant correlation with the total score of PCL-5. Conclusion : The reduction of the high-frequency component of HRVs in the PTSD group might reflect more PTSD symptoms.
Recently, the business process family model (BPFM), which is new approachfor assuring businessflexibility and enhancing reuse in application development with service oriented architecture (SOA), was proposed. The BPFM is a model which can explicitly represent the variabilities in business process family by using the variability analysis method of software product line. Many business process models (BPM) can be generated automatically through decision and pruning processes from BPFM. At this time, the variabilities tend to have inclusive or exclusive dependencies between them. This affects the decision and pruning processes. So far, little attention has been given to the binding information of variability dependency in the BPFM. In this paper, we propose an approach for analyzing various types of dependency relationships between variabilities and representing the variability and their relationships as a dependency analysis model. Additionally, a method which can trace the variabilities affected by a decision on the dependency analysis model is presented. The case study shows that the proposed approach helps to reduce the number of variability decision and to solve a disagreement of functions in BPM produced by incorrectly deciding the variability.
According to the scale of mobile applications has been expanded, the high coupled application combined mobile and web service are growing. The growth of mobile application's size means that predicting design for variability should be involved. If mobile application's change is occurred, application should be reinstalled totally. However this reinstallation can raise side-effects in case of high-coupling application. Therefore, this paper proposes a technique of customization for changing web service protocol as the mobile applications are connected with web service in android platform. Proposed protocol customization technique is consist of selection and plug-in technique.
In modern distributed enterprise applications that have multilayered architecture, business entities are a kind of crosscutting concerns running through service components that implements business logic in each layer. When business entities are modified, service components related to them should also be modified so that they can deal with those business entities with new types, even though their functionality remains the same. Our previous paper proposed what we call the DTT (Data Type-Tolerant) component model to efficiently process the variability of business entities, which are data externalized from service components. While the DTT component model, by removing direct coupling between service components and business entities, exempts the need to rewrite service components when business entities are modified, it incurs the burden of implementing data type converters that mediate between them. To solve this problem, this paper proposes a method to use ontology as the metadata of both SCDTs (Self-Contained Data Types) in service components and business entities, and a method to generate data type converter code using the ontology. This ontology-based DTT component model greatly enhances the reusability of service components and the efficiency in processing data variability by allowing the computer to automatically generate data type converters without error.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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