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.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.2
no.4
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pp.239-250
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2013
Context-aware mobile computing has become the primary approach to realize automatic, autonomous, and user-centric computing in the context of largely increasing the amount of mobile devices used that embed available sensors. However, designing an inference engine nonetheless requires the tasks of analyzing contexts, situations that can be inferred, etc. Moreover, a mobile device has limited resources and limited computation capability, which results in recognizing the common sense of its unsuitable environment for processing inference. Hence, we propose context-situation reasoning elements and their formal models in this paper, and we verify the formal models' applicability by applying them to an example. Finally, we design and implement an inference engine that realize the context-situation inference elements in computing environment, and we experiment an example by using the proposed inference engine to verify applicability and reusability of the inference engine.
In this research, we propose a dynamic decision making using social context based on ontology. Dynamic adaptation is adopted for the high qualified decision making, which is defined as creation of proper information using contexts depending on decision maker's state of affairs in ubiquitous computing environment. Thereby, the context for the dynamic adaptation is classified as a static, dynamic and social context. Static context contains personal explicit information like demographic data. Dynamic context like weather or traffic information is provided by external information service provider. Finally, social context implies much more implicit knowledge such as social relationship than the other two-type context, but it is not easy to extract any implied tacit knowledge as well as generalized rules from the information. So, it was not easy for the social context to apply into dynamic adaptation. In this light, we tried the social context into the dynamic adaptation to generate context-appropriate personalized information. It is necessary to build modeling methodology to adopt dynamic adaptation using the context. The proposed context modeling used ontology and cases which are best to represent tacit and unstructured knowledge such as social context. Case-based reasoning and constraint satisfaction problem is applied into the dynamic decision making system for the dynamic adaption. Case-based reasoning is used case to represent the context including social, dynamic and static and to extract personalized knowledge from the personalized case-base. Constraint satisfaction problem is used when the selected case through the case-based reasoning needs dynamic adaptation, since it is usual to adapt the selected case because context can be changed timely according to environment status. The case-base reasoning adopts problem context for effective representation of static, dynamic and social context, which use a case structure with index and solution and problem ontology of decision maker. The case is stored in case-base as a repository of a decision maker's personal experience and knowledge. The constraint satisfaction problem use solution ontology which is extracted from collective intelligence which is generalized from solutions of decision makers. The solution ontology is retrieved to find proper solution depending on the decision maker's context when it is necessary. At the same time, dynamic adaptation is applied to adapt the selected case using solution ontology. The decision making process is comprised of following steps. First, whenever the system aware new context, the system converses the context into problem context ontology with case structure. Any context is defined by a case with a formal knowledge representation structure. Thereby, social context as implicit knowledge is also represented a formal form like a case. In addition, for the context modeling, ontology is also adopted. Second, we select a proper case as a decision making solution from decision maker's personal case-base. We convince that the selected case should be the best case depending on context related to decision maker's current status as well as decision maker's requirements. However, it is possible to change the environment and context around the decision maker and it is necessary to adapt the selected case. Third, if the selected case is not available or the decision maker doesn't satisfy according to the newly arrived context, then constraint satisfaction problem and solution ontology is applied to derive new solution for the decision maker. The constraint satisfaction problem uses to the previously selected case to adopt and solution ontology. The verification of the proposed methodology is processed by searching a meeting place according to the decision maker's requirements and context, the extracted solution shows the satisfaction depending on meeting purpose.
The current mathematical education calls for a learning environment from the constructionism perspective that actively creates mathematical objects. This research first analyzes JavaMAL's expression 'move' that enables students to express the agent's behavior constructively before they learn vector as a formal concept. Since expression 'move' is based on a coordinate, it naturally corresponds with the expression of vectors used in school mathematics and lets students take an embodied approach to the concept of vector. Furthermore, as a design tool, expression 'move' can be used in various activities that include vector structure. This research studies the educational significance entailed in JavaMAL's expression 'move'.
Non-monotonic logic is one in which the introduction of new axioms can eliminate old theorems. Such logic is very important in modeling the beliefs of the systems which, in the presence of complete information, must make and subsequently revise assumptions in light of new observations. In the present paper, we suggest that the formal systems, such as Reiter's default logic could be the useful implement for the specification and description of non-monotonic systems. WE develop a theory of inheritance network in order to illustrate the benefits of this theory.
Park, Young-Soo;Lee, Jae-Hoon;Lee, Key-Seo;Yoo, Kwang-Kwin
Journal of the Korean Society for Railway
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v.1
no.1
s.1
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pp.10-19
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1998
Described in this paper is the software to design of a railway interlocking table, which describes the functional specifications of an interlocking device. Interlocking tables has been designed mainly based on personal expertise among signal engineers. However, this expertise needs to be analyzed with technical uniformity and integrated in an organized system. The proposed software is amount to the signal engineer's expertise, yet a generalization of interlocking reasoning. The algorithm is based on the train route setting principle, and is applicable in solving practical problems by computers. The software was evaluated through man-made and machine-made interlocking tables are compared. The evaluation results proves the software to be effective for computer control of the signaling system as interlocking system with a much improved safety.
The purpose of this study is to investigate the reasons and backgrounds of drawing auxiliary lines in the proof of geometry. In most of proofs in geometry, drawing auxiliary lines provide important clues, thus they play a key role in deductive proof. However, many student tend to have difficulties of drawing auxiliary lines because there seems to be no general rule to produce auxiliary lines. To alleviate such difficulties, informal activities need to be encouraged prior to draw auxiliary lines in rigorous deductive proof. Informal activities are considered to be contrasting to deductive proof, but at the same time they are connected to deductive proof because each in formal activity can be mathematically represented. For example, the informal activities such as fliping and superimposing can be mathematically translated into bisecting line and congruence. To elaborate this idea, some examples from the middle school mathematics were chosen to corroborate the relation between informal activities and deductive proof. This attempt could be a stepping stone to the discussion of how to teach auxiliary lines and deductive reasoning.
The purpose of this study is to describe how dynamic geometry systems can be useful in proof activity; teaching sequences based on the use of dynamic geometry systems and to analyze the possible roles of dynamic geometry systems in both teaching and learning of proof. And also dynamic geometry environments can generate powerful interplay between empirical explorations and formal proofs. The point of this study was to show that how using dynamic geometry software can provide an opportunity to link between empirical and deductive reasoning, and how such software can be utilized to gain insight into a deductive argument.
Purpose : The aim of this article is to describe the nurses' experiential learning mechanism on patient safety. Methods : To analyze nurses' learning experiences on patient safety cases, a focus-group interview method was used. The Kolb's experiential learning model was used as a reference model. Findings : Without deep reflective reasoning about specific experiences, there is no creative or innovative solutions to experiment actively. Nurses are likely to be reluctant learners when there is no systemic support from formal departments which is in charge of patient safety and quality of care. Conclusion : In order to build patient safety culture in hospital, there should be efforts to make nurses as active learners on patient safety as well as to build learning environments in medical units.
The problem solving activities developed for this formal assessment program are based on familiar, real life problems. Responses of third and fourth grade subjects to problem solving items were assessed by problem solving ability, reasoning, and imagination/creativity. Reliability of problem solving activities was supported by the results of interrater reliability and Cronbach's alpha. Correlations between problem solving activities and the Naglieri Nonverbal Ability Test(NNAT: 1985) showed that cluster scores on the NNAT were significantly related to each score on the problem solving activities. Problem solving by gender showed that girls were more likely to express ideas than boys. There were also differences related to grade level on some items.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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