Many function of railway signalling system which is in charge of most core function in a railway system are being operated by the software according to the development of computer technology. Accordingly, the source code testing to verify the safety of the railway signalling system software becomes to be more important, and related international standards highly recommend verifications on the source code also. For this reason, several related studies on vital source code verification were executed from several years ago in Korea. This paper performed tests through the application to railway signalling system being applied to the existing actual domestic railway sites through automated testing tools for coding rules of signalling system software and another signaling system software under development in Korea recently, and analyzed their results.
It is important to investigate into the critical success factors(CSFs) of the CIO system in order to formulate a successful introduction strategy of the system. In an effort to provide the strategy, this research attempts to identify the CSFs of the system in the organizations of the private and public sectors in Korea. A result from the analysis of data collected shows that most organizations in Korea have already adopted, or are planning to adopt, the CIO system, implying that the value of the system is well recognized. Another result suggests that the success of the CIO system necessitate the CIO's abilities to recommend adequate IT and to apply appropriate IT solutions for the organization.
본 논문은 학습관리시스템(LMS), 학습콘텐츠관리시스템(LCMS), 학습지원도구를 포함한 기업 e-Learning 시스템과 운영을 연계한 통합적 형태의 가이드라인을 제시하고 있다. 본 연구의 목적은 국내 e-Learning 시스템 현황 및 특성을 실태조사를 통해 파악하고, 관련된 국내 e-Learning 시스템의 다양한 질 관리 방법과 운영자, 교.강사, 학습자에게 적합한 실행 전략을 제시하고자 한다. 이를 통해 e-Learning을 새롭게 도입하거나 업그레이드 하고자 하는 교육훈련기관에게 e-Learning 시스템을 구축하고 운영체계를 수립하는데 도움을 줄 수 있을 것이다.
In this paper, we propose an automatic cosmetic foundation recommendation system that suggests a good foundation product based on the user's skin color. The proposed system receives and preprocesses user images and detects skin color with OpenCV and machine learning algorithms. The system then compares the performance of the training model using XGBoost, Gradient Boost, Random Forest, and Adaptive Boost (AdaBoost), based on 550 datasets collected as essential bestsellers in the United States. Based on the comparison results, this paper implements a recommendation system using the highest performing machine learning model. As a result of the experiment, our system can effectively recommend a suitable skin color foundation. Thus, our system model is 98% accurate. Furthermore, our system can reduce the selection trials of foundations against the user's skin color. It can also save time in selecting foundations.
The purpose of the study is to propose the plans promoting IS acceptances under the circumstances where the IS usage is semi-mandatory. Since the IS usage is critical to secure the organization's competitiveness, many researchers have endeavored to investigate the factors in promoting IS acceptance. While TAM(Technology Acceptance Model) has been generally applied under the voluntary circumstance, under the mandatory circumstance did many researchers come to realized the limit of applying the TAM on IS acceptance. This resulted in various research trials to identify the IS acceptance under the mandatory circumstance. However, no research to promoting IS acceptance under the recommend circumstance where the corresponding users are recommend to the IS rather than alternative systems exits. The study applied the concept of switching costs to the research model, identified users' acceptance variations, and finally proposed the promotion plans for IS acceptance. The findings illustrate that IS dependence levels tend to be increased when both user satisfactions from a psychological perspective and monetary benefits from an economic perspective make the switching costs higher. The study stresses that organizations should provide information systems which reduce users' time, costs, and endeavors in performing their tasks, rather than require to use them by compulsion.
멀티미디어 추천시스템은 사용자의 선호도를 분석하여 멀티미디어 상품을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법들에서 가장 널리 사용되는 기법은 협동적 여과 방식이다. 그러나 협동적 여과는 정보 부족 문제와 초기 시작 문제가 존재한다. 선호도 정보가 적게 존재하면 유사 사용자 추출이 어려우며, 이러한 문제는 시스템을 처음 사용하는 새로운 사용자에게 더욱 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 정보 부족 문제를 해결하고 추천 정확도를 향상시키기 위해 사용자와 상품에 대한 속성 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 속성의 분포를 이용하여 추가 속성을 생성하고, 추가 속성을 포함한 변형된 데이터를 이용하여 상품을 추천한다. 여러 실험을 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.
현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold Cross Validation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.
The introduction of client server systems raises some serious IS control concerns. Although client server systems increase system flexibility and compatibility, and facilitates system downsizing and process restructuring, multiple operating systems, database management systems, and platforms of client-server system increase th potential exposures and risks of the system. It is needed to recommend the effective control framework to mitigate risks. This paper suggests risks and control framework for client server system. The results of two case studies indicate that program and database management are important as program and data should be located and maintained in client and servers. It becomes difficult to manage divided programs and data logic that are distributed across clients and servers that have different platforms. The case studies of two banks show that the extent of distribution of program and data logic affects the importance of program and database management controls.
This paper presents a multi-agent system for intelligent recommendation of travel plans to users. The goal of the system is to provide alternative and preferable travel plans to users when the availability of tickets is low such as in vacations, holidays, weekends, or peak seasons. The multiple agents in the system search for available alternatives for a target travel in collaboration with other agents and recommend best alternatives by analyzing them using a multi-criteria decision-making model. A prototype online travel support system was constructed and a simulation experiment was performed for evaluation and comparison with different travel planning strategies.
The Closed Control System, which uses exclusive network and protocol, have been adopted in TM/TC systems. However, the Closed Control System is known that it is not able to support the integration in the water management automation. There are two methods in integration solution in different types of TM/TC System. One solution is hardware system integration that is very expensive and impractical. The other solution is software system integration that uses OLE for Process Control(OPC). In this study, we recommend OPC solution, for KARICO water management, that is the practical and efficient. KARICO is using OPC technology in MMI(Man machine Interface) and water management program. Through this technology, the real-time status of reservoir, pumping station and canal can be achieved without difficulty.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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