소프트웨어의 규모가 커지고 다양해짐에 따라 고객이 원하는 요구사항을 정확하게 이해하여 표현하는 것의 중요성이 강조되고 있다. 특히 개발 초기에 요구사항은 추상적이고 개념적이기 때문에 핵심적인 시스템의 요구사항을 도출해서 명세하는 작업은 쉬운 일이 아니다. 기술적인 측면에서 이론적으로 다양한 분석과 검증기법이 소개되고 있지만 실무적으로는 요구사항을 명확하게 도출하기 힘들다. 본 논문에서는 고객이 원하는 요구사항을 명확하게 도출하기 위해, 텍스트언어학(textlinguistics)의 거시구조 개념을 이용한다. 먼저, 서술적으로 명세 된 요구사항을 텍스트언어학(textlinguistics)의 거시구조로 분석하였고 다음으로 거시규칙을 적용하여 거시명제를 도출하여 요구사항을 명확히 정의하도록 하였다. 마지막으로 도출된 거시명제를 이용하여 Use-case Model로 문서화하는 방법을 제시하도록 한다.
본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터레이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링 하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.
요구사항은 소프트웨어 아키텍처 설계의 핵심 요소로서, 아키텍처의 구축과 생성의 근거를 제시해준다. 이러한 요구사항 분석을 위해 다양한 요구사항 분석 방법이 제안되고 있는데 그 중 대표적인 기법은 시나리오 기반의 분석, 목표 기반의 분석, 시나리오를 이용한 목표기반의 분석이다. 그러나 이러한 요구사항 분석 방법들은 정형화되어 있지 않아 요구사항을 분석하는 아키텍트에 의존할 수밖에 없다. 따라서 본 논문에서는 텍스트학을 기반으로 정형화된 기법인 거시구조를 이용한 요구사항 분석 방법을 기반으로 요구사항 분석 프로세스를 개선하여 제안하였다. 기존 연구에서 제안한 거시구조 요구사항 분석 방법을 재해석하여 요구사항을 분석하는 단계를 나누고 각 단계의 시스템 요소 설계와 구조를 정의하여 요구사항 분석 프로세스의 설계를 수행하였다.
대부분의 구조물은 정하중뿐아니라 동하중을 받고있으며, 반복되는 동하중에 의해 구조물은 피로를 받게되고 가장 취약한 부위에 작은 미시균열이 발생된다. 미시균열이 성장, 확산되어 기술적으로 인지되는 길이가 0.5 mm 이상이 될때 이를 거시균열이라 하는데, 거시균열의 균열성장은 파괴역학적 해석 방법의 도입으로 많은 공학적 재료들이 광범위하게 연구되었으며, 거시균열의 확산과 연관되어지는 균열닫힘과 미시구조의 관계가 연구되었다. 최근에는 거시균열의 해석과 같이 응력강도가 미시균열에서의 확산거동에 미치는 영향을 설명하는데 많은 관심을 가지게 되었다.(중략)
본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체 추출 기법(이하 TEILOR ; Techniques to extract Object based on Interface of Legacy System for Object Reusability)을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 TEILOR는 인터페이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. TEILOR에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.
이론적으로, 국가경제에 있어서 인구구조(人口構造)의 변화(變化)는 인적자본(人的資本) 형성 및 노동공급(勞動供給), 각 주체들의 소비(消費) 저축행위(貯蓄行爲) 등의 장기적(長期的) 추세(趨勢)를 결정짓는 중요한 요인으로 인식되어 왔다. 본 논문에서는 우리나라의 연령별(年齡別) 인구구조 변화가 거시경제변수인 가계소비(家計消費), 금리(金利) 및 경상수지(經常收支)에 미치는 영향에 대하여 이론적(理論的)인 모형(模型) 제시(提示)와 함께 실증분석(實證分析)을 시도하였다. 이론적 모형에서는 인구구조 변화와 이러한 거시경제변수들간의 관계를 평생소득가설(平生所得假說)에 의거하여 설정하였으며, 실증분석 결과는 실제로 인구구조 변화의 거시경제적 효과가 통계적(統計的)으로 유의성(有意性)이 매우 높게 나타나고 있음을 보여주고 있다. 그러나 가계소비와 경상수지의 경우, 장년층인구(壯年層人口)의 상대적(相對的) 증가(增加)는 경제전체의 평균소비성향(平均消費性向)을 낮추고 경상수지(經常收支)를 개선(改善)하는 요인인 것으로 분석되어 평생소득가설에 잘 부합하고 있는 반면, 금리(金利)의 경우에는 장년층인구 증가가 금리를 상승(上昇)시키는 요인으로 나타나고 있어 평생소득가설에 상반(相反)되는 모습을 나타내고 있다.
레거시 시스템은 수년간 각 기업의 비즈니스 완성에 따라 최적화되어 있다. 국부적인 영역에만 적용되어진 레거시 시스템은 웹과 같은 분산환경에서 더 이상 사용하기 어려워졌다. 따라서 레거시 시스템으로부터 중요한 비즈니스 로직을 식별하여 재사용할 수 있는 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 레거시 시스템을 컴포넌트 래핑 기술을 이용하여 엔터프라이즈 자바 빈즈(EJB)로 생성하는 지원도구를 설계 및 구현하였다. 본 논문은 비즈니스 로직을 이벤트와 데이터 분석과 관계를 이용여여 레거시 컴포넌트를 식별하는 방법을 제시하고 이러한 방법으로 추출된 컴포넌트를 EJB환경에서 재사용 가능만 프레임웍 기반의 래퍼 구조를 제시하고자 한다.
경제정책(經濟政策) 변화(變化)의 효과(效果)를 실증분석(實證分析)할 때, 거시경제(巨視經濟) 변동(變動)에 관심이 있는 경우 거시계량모형(巨視計量模型)을 활용하고, 상대가격구조(相對價格構造) 변동(變動)에 대한 소비자(消費者) 및 생산자(生産者)의 반응에 관심이 있는 경우 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 사용한다. 그런데 대체로 정책변수(政策變數)는 경제구조(經濟構造)(미시적(微視的) 효과(效果))와 경기순환(景氣循環)(거시적(巨視的) 효과(效果))에 동시적 영향을 주기 때문에, 위의 두 모형(模型) 중 어느 하나만으로는 미시행태와 거시현상을 연계 분석하거 어렵다. 본고(本稿)에서는 정책변수(政策變數)의 변화(變化)가 경제주체(經濟主體)의 개별적 최적화(最適化) 행태(行態)와 집합적(集合的) 행태(行態)에 미치는 영향을 동시에 파악하기 위해 이 두 모형(模型)을 결합한 미시(微視)-거시통합모형(巨視統合模型)을 개발하였다. 통합모형(統合模型)의 결과에 의하면, 일반균형모형(一般均衡模型)에 편입(編入)된 거시계량모형(巨視計量模型)과 동태화(動態化)된 일반균형연산모형(一般均衡演算模型)을 결합하여 단기(短期) 경기순환(景氣循環) 및 중장기(中長期)에 걸친 구조조정(構造調整) 문제(問題)를 동시에 분석 가능한 실증분석(實證分析) 도구(道具)를 개발할 수 있었다. 설제로 본고(本稿)에서는 정책대안효과(政策代案效果)의 정량적(定量的) 평가(評價)를 위하여 통합모형(統合模型)을 가상적인 석탄가격(石炭價格) 자율화(自律化)와 보조금(補助金) 지원제도(支援制度) 변화(變化)의 효과분석에 활용하여 보았다. 이러한 모의실험(模擬實驗)은 다른 정책효과분석(政策效果分析)에도 활용(活用)될 수 있을 것이다.
AUOTSAR(Automotive Open system Architecture)는 자동차 ECU(Electronic Control Unit) 에 내장되는 소프트웨어에 대한 표준 구조로서, ECU 소프트웨어의 품질 향상은 물론, 개발 및 관리 비용의 절감에 기여하는 등 많은 장점을 갖는다. AUTOSAR 의 이런 장점 때문에 많은 자동차 회사들이 ECU 소프트웨어에 AUTOSAR 적용을 추진하고 있다. 이에 따라 기존 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 표준에 맞는 ECU 소프트웨어 시스템으로 변환하는 방법에 대한 관심도 높아지고 있다. 그 이유는 이미 많은 ECU 레거시 소프트웨어 시스템들이 개발되어 사용되고 있으며, 이들에게는 이미 기능 및 안정성 검증을 위하여 많은 시간과 비용이 투자하여 되어 있다. 따라서 ECU 소프트웨어 시스템에 AUTOSAR 를 적용하는 경우 기존의 레거시 소프트웨어 시스템을 재사용할 수 있으면 생산성 및 품질 면에서 많은 장점을 갖는다. 본 연구에서는 C 언어로 작성된 기존의 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼에서 재사용할 수 있도록 하기 위하여, 기존의 레거시 ECU 소프트웨어 시스템을 AUTOSAR 플랫폼으로 마이그레이션하는 방법에 대하여 연구하였다. 마이그레이션 과정은 크게 두 단계로 나누어 지는데, 이는 레거시 소프트웨어 시스템을 분석하여 마이그레이션이 가능하도록 기능별로 분해하는 것과, 분해된 구성 요소들을 AUTOSAR 플랫폼에 맞는 구조로 재구성하는 과정이다. 본 논문에서는 이중 첫 번째 과정인 레거시 소프트웨어 시스템의 분석 및 기능별 분해 방법을 제시하고자 한다.
거시모형(巨視模型)을 통하여 과거 우리나라의 고성장(高成長)을 이해하고 주요(主要) 정책변수(政策變數)와 외생변수(外生變數)가 경제에 미치는 영향을 파악하기 위해서는 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시모형(巨視模型)이 작성되어야 한다. 그러나 단순히 과거의 적합도(適合度)를 향상시키거나 단기(短期)시뮬레이션의 결과만을 토대로 작성된 거시모형은 중장기적인 안정성(安定性) 내지는 신뢰성(信賴性)을 확보하지 못할 수도 있다. 본고(本稿)에서는 거사모형의 작성에 있어서도 구조적(構造的) VAR모형(模型)에서처럼 모형의 중장기 특성을 파악하는 것이 중요함을 지적하였다. 구조적 VAR모형에서는 대부분의 이론이 수용할 수 있는 "수요충격(需要衝擊)은 장기에 실질성장에 영향을 미치지 않는다"는 최소한의 가정(假定)이 모형(模型)에 처음부터 직접적(直接的)으로 내재(內在)되도록 하고 있으나, 본고에서는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성을 위하여 중장기적(中長期的)인 시뮬레이션을 통하여 간접적(間接的)으로 위의 가정(假定)을 확인하는 방법을 택하였다. 이에 추가하여 중장기 전망을 시도했을 때 다른 나라의 경험과 크게 배치되는 결과가 나온 경우에는 모형을 수정하는 것이 필요함을 투자(投資) 및 소비식(消費式)의 예(例)를 들어서 논의하였다. 본고(本稿)의 공헌은, 중장기적으로 안정적이고 신뢰할 수 있는 거시전망모형(巨視展望模型)의 작성에 있어서 중장기시뮬레이션과 중장기전망의 결과가 모형작성자의 선험적(先驗的) 기대(期待)에 수렴될 때까지 모형의 수정을 해나가는 반복과정을 전망모형(展望模型) 작성에 있어 하나의 방법론(方法論)으로 제시한 데 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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