Usability assessment has been installed into a wide range of software that focuses on assessing product usage from the user's perspective. Usability assessment of the quality of life technology for individuals with disability is being discussed and tentatively designed which is also expanded to the products for non-disabled people with minor adjustment of the usability assessment protocol. Designing an appropriate usability assessment protocol by referencing the currently available international standards on software usability tests with number of modifications to produce valuable feedbacks is under evaluation process regarding product usability enhancement. The feasibility study on usability assessment protocol into quality of life technologies is presented with discussions on further research.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.18
no.1
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pp.149-154
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2014
Quality is the value that can be measured by observing the characteristics of the service quantity or quality. QoS is predictable service traffic to a minimum requirements what passed in network. In the course of Smart Medical Information System Development there exist some functional requirements to satisfy quality objectives. The functional smart domains of healthcare information systems consists of Patient Module, a smart sensing and communication domain, RFID Tag Readers and the behavior domain, Homecare Station Domain, Clinical Station. This study is performed on evaluation methodology of u-health service satisfaction quality of each domain. In this paper QoS metrics and the quality of medical information requirements, functional requirements are separated by. Quality parameters consists of six items and the functional requirements and quality requirements 20 details the five items and consist of 20 detailed items. On this study the quality evaluation methodology of Korean smart health information quality assessment matrix 2 - factor evaluation method is proposed. The overall framework of this paper is organizing the specific criteria of quality of medical information system and modeling quality evaluation process under all smart environment.
Objectives: The purpose of this study was to review the systems used to evaluate dental hygiene education and to establish priorities for the evaluation index for accreditation to enhance competitiveness and facilitate quality control of dental hygiene education. Methods: A survey of priorities for accreditation evaluation was developed based on input from professors at 43 universities. Data were analyzed using the Analytic Hierarchy Process method with Expert Choice 2000 software. Results: The relative importance of each evaluation area, ranked in descending order, was as follows: vision and operating system; administration and finances; facilities and equipment; educational outcomes; professors; educational process; and students. The importance of the evaluation part was highest in field training at the education process part and scholarship at the student part. The importance after applying complex weights was highest in establishing a development plan for the vision and operating system. Conclusions: Practical accreditation evaluation based on objectivity and validity is needed to control the quality of dental hygiene education. Therefore, priorities in accreditation evaluation standard must be determined to establish a basis for quality improvement in education at dental hygiene departments.
This paper proposes a framework for classifying metric-based software quality prediction models, especially case of software criticality, into four types. Models are classified along two vectors: input metric forms and the necessity of past project data. Each type has its own characteristics and its strength and weakness are compared with those of other types using newly defined criteria. Through this qualitative evaluation each organization can choose a proper model to suit its environment. My earlier studies of criticality prediction model implemented specific models in each type and evaluated their prediction performances. In this paper I analyze the experimental results and show that the characteristics of a model type is the another key of successful model selection.
Many metric-based classification models have been proposed to predict fault-proneness of software module. This paper presents two prediction models using Bayesian classifier which is one of the most popular modern classification algorithms. Bayesian model based on Bayesian probability theory can be a promising technique for software quality prediction. This is due to the ability to represent uncertainty using probabilities and the ability to partly incorporate expert's knowledge into training data. The two models, Na$\ddot{i}$veBayes(NB) and Bayesian Belief Network(BBN), are constructed and dimensionality reduction of training data and test data are performed before model evaluation. Prediction accuracy of the model is evaluated using two prediction error measures, Type I error and Type II error, and compared with well-known prediction models, backpropagation neural network model and support vector machine model. The results show that the prediction performance of BBN model is slightly better than that of NB. For the data set with ambiguity, although the BBN model's prediction accuracy is not as good as the compared models, it achieves better performance than the compared models for the data set without ambiguity.
According to the evolving of IT technologies, the amount of data we are facing increasing exponentially. Thus, the technique for managing and analyzing these vast data that has emerged is a distributed processing system of big data. A quality evaluation for the existing distributed processing systems has been proceeded by the structured data environment. Thus, if we apply this to the evaluation of distributed processing systems of big data which has to focus on the analysis of the unstructured data, a precise quality assessment cannot be made. Therefore, a study of the quality evaluation model for the distributed processing systems is needed, which considers the environment of the analysis of big data. In this paper, we propose a new quality evaluation model by deriving the quality evaluation elements based on the ISO/IEC9126 which is the international standard on software quality, and defining metrics for validating the elements.
There has been a need for predicting development efforts and costs of the system during the early stage of the software process and hundreds of metrics have been proposed for computer software, but not all provide practical support to the software engineer. Some demand measurement that is too complex, others are so esoteric that few real-world professionals have any hope of understanding them, and others violate the basic intuitive notions of what high-quality software really is. It is worthwhile that metrics should be tailored to best accommodate specific products and processes after grasping their good and no good point. This paper describes two size estimation techniques, the Karner technique and the Marchesi technique, and compares and analyzes them with proposed evaluation criteria. Both techniques are to estimate software size analyzed by use case that is mainly described during the object-oriented analysis phase. We also present an empirical comparison of them, both are applied in the Internet Medicine Prescription System. We also propose some guidance for experiments based on our analysis. We believe that it should be facilitating project management more effective by adjusting software metrics properly.
To design a software system many architecture styles have to be combined to construct the overall architecture of the system What to choose among various architecture styles or architectural approaches depends on the fact of what kind of functional or non-functional quality requirements the system should satisfy In this study, we define the method to choose suitable architectural approaches by the satisfaction level of system requirements that is evaluated through estimation about technical parts of architectural approaches, and verify the evaluation method by the case study that apply the evaluation method to choose architectural approaches for message system.
Some investigations have been made to evaluate the sound quality of a loudspeaker system, objectively and accurately. Also, an algorithm is proposed to predict the various subjective values regarding loudspeaker performance based on the frequency response measured in anechoic chamber. A PC-based software that processes the proposed algorithm has also been developed. To verify the validity of the developed software, three loudspeakers has been evaluated using it and the evaluation results have been compared with the results of the listening test. The comparison between the two showed a good similarity.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.24
no.4
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pp.107-112
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2019
Failure testing is a test that verifies that the system is operating in accordance with failure response requirements. A typical failure test approaches the operating system by identifying and testing system problems caused by unexpected errors during the operational phase. In this paper, we study how to evaluate these Failure at the software development stage. Evaluate the probability of failure due to code changes through the complexity and duplication of the code, and evaluate the probability of failure due to exceptional situations with bugs and test coverage extracted from static analysis. This paper studies the possibility of failure based on the code quality of software development stage.
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