컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발이 소프트웨어 복잡성, 비용, 그리고 품질을 해결하기 위한 새로운 대안으로 소개되고 있다. COM, Enterprise JavaBeans, CORBA 컴포넌트 모델등과 같은 다양한 컴포넌트 아키텍쳐들이 소개되고 있으며 컴포넌트 기반의 소프트웨어 개발 방법론과 여러 CASE 도구들이 이를 지원하고 있다.[1,2,3,4]. 그러나 현재 컴포넌트를 구현할 수 있는 기술은 제시되어 있지만 컴포넌트를 모델링하는 기법들에 대한 연구는 미약한 상태이다. 본 논문에서는 도메인 분석에서 공통성과 가변성 추출 및 클러스터링 기법을 이용한 컴포넌트를 분석하는 기법을 제시한다. 즉 컴포넌트 추출 기법, 컴포넌트의 핫스팟(또는 가변성)표현 기법, 컴포넌트 요구사항 정의 기법 등을 제시한다. 컴포넌트 개발에 있어서 이러한 모델링 기법을 적용함으로써 컴포넌트를 효율적으로 개발할 수 있을 뿐만 아니라 재사용성이 높은 고품질의 컴포넌트 개발을 지원할 수 있다.
Proceedings of the Korea Society for Simulation Conference
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2004.05a
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pp.41-47
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2004
중심합성계획(central composite design: ccd)은 반응 표면이 곡면적인 특성을 나타낼때 반응 공간을 추정하기 위해 사용되는 실험계획이다. 반응공간이 2차 회귀모형으로 나타나는 경우에 반응곡면의 변화량을 알기 위해서는 변수의 수준이 3이상이 되어야하는데 ccd는 적은 횟수의 실험으로 곡면을 효과적으로 추정하기 위해 2$^{k}$ 요인실험에 추가적으로 중심점(central point)과 축점(axial point)을 표본점에 포함시키는 계획이다. 본 연구에서는 시뮬레이션 실험에서 반응변수가 2차 회귀모형으로 근사되는 경우에 cod를 이용하여 관심 성과치의 반응표면을 추정하고자 한다. 일반적인 실험에서와는 달리 시뮬레이션 실험에서는 두개의 표본점(인자 수준의 조합)에서 분석자가 공통 난수계열(common random number series)을 부여하여 시뮬레이션 시스템 요소의 변화과정을 유사하게 통제할 수 있다. 일반적으로 공통난수법(common random number method)에 의해 얻어지는 두 표본점에서의 반응변수는 서로 양의 상관관계를 가지며 대조 난수(antithetic random number)에 의한 두 반응변수는 음의 상관성을 가지는 것으로 알려졌다. 본 연구는 ccd의 표본점에 공통난수와 대조난수 법을 이용하여 회귀모형의 파라미터를 효과적으로 추정하는 방법을 조사하고 이를 (s, S) 재고관리 모형에 적용하여 그 효율성을 평가하고자 한다.
Proceedings of the Korea Institutes of Information Security and Cryptology Conference
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2002.11a
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pp.642-645
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2002
본 논문에서는 기존의 평가기준에 기반하여 평가$\square$인증 받은 침입탐지시스템 제품의 대다수를 차지하는 K4 등급의 보안기능요구사항과 공통평가기준 보안기능요구사항을 본 논문에서 설정한 보안목적과 자산에 기반하여 비교 분석함으로써 이들 보안기능요구사항간의 호환 가능성을 검토하고 상호 호환되지 않는 K4 보안기능요구사항에 대해서는 새로운 공통평가기준 기반 기능 컴포넌트의 필요성을 제시한다.
Component-based Software Development(CBSD) supported by both component and reusability can reduce development time and cost, and also can achieve high productivity. To support component reusability systematically domain analysis and design in parallel with CBSD-process is needed. And also it is needed to suggest objective analysis process to fine out commonality and variability in domain, which is lacked in current domain analysis and design method. And to abstract domain component from the information which is well reflected in domain model, and to express it in domain architecture is needed. In this paper, we suggest the method to define, analyze and design domain systematically for enhancing reusability effectively in Component-base Software Development. We abstract components which can be reusable in domain, in other word, which have commonality from requirement analysis level. We sustain and refine them. And we reflect them to the products of each level. From these process, we can produce the domain component which have commonality. On this basis, we can design domain architecture. In this paper, to produce reusable software we investigate new systematic approach to domain analysis and design from the view point of software reusability.
Nowadays, lots of requirements are changed quickly and variously. So, we need the ability to support the change of business process which is the asset of a company. To support this ability, the core asset that supports analyzing and describing about changes of business process should be exist from generating phase of a business process model. And a business process model that is satisfied the changed requirements should be automatically generated using core assets. In this paper, we present a business process family model (BPFM) which represents the commonalities and the variabilities of a set of business processes, we propose the automated tool using variabilities of BPFM and decision-making information for generation of business process model that is satisfied the changed requirements.
본 연구는 게임산업이 과연 산업으로서 가치가 있는 산업이고, 생산성을 가진 하나의 산업으로 볼 수 있는지를 알아보기 위해서 가치 사슬 관점에서 게임 산업을 분석하였다. 기존의 연구는 게임산업을 플랫폼 별로 나누어 그에 따른 일반적인 분석과 동향, 전망이 주를 이루고 있으며, 게임산업 전반을 살펴볼 수 있는 공통적 가치사슬에 대한 연구는 부족한 실정이다. 그리고 게임산업 분석에 관한 명확한 프레임 워크가 연구되지 않고 있으며 세부 구성요소들의 관계, 가치의 생성과정에 관한 연구 또한 이뤄지지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 게임산업을 분석하기 위한 산업 전반의 공통적 프레임워크를 제시하고, 가치사슬 관점에서 세부적으로 게임산업을 분석한다. 그리고 게임산업의 내부구조와 상호 연결관계를 분석한다. 이를 통해 본 연구에서는 국가 경제에 있어 게임산업의 역할을 분석하여, 게임산업이 생산성을 가지는 하나의 산업으로서 가치가 있는 산업인지를 알아보려고 한다.
본 연구는 과거의 수익률에 근거한 투자전략인 반대투자 전략과 모멘팀 전략의 성과를 분석 하고 있다. 이러한 투자전략의 성과와 주식수익률의 시계열적 특성간의 관련성을 밝히고, 투자 성과를 기업고유 요인에 대한 주가의 과잉반응, 시장의 공통요인에 대한 주가의 반응, 그리고 개별주식의 평균수익률의 횡단면적 공분산에 기인한 부분으로 각각 분해하고 있다. 모멘팀 전략은 1주일 이상 6개월 정도의 포트폴리오 재구성 기간에 대하여 양의 성과를 보이고 있으며, 반대투자 전략은 3개월 이상 6개월의 정도의 기간에 대하여 유의적인 성과가 나타나고 있지만, 상승국면에서는 양의 성과가 나타나고 하락국면에서는 음의 성과가 나타나고 있다. 투자전략의 성과는 1주일 이내의 기간에 대해서는 수익률의 자기공분산에 의하여 주로 설명되며, 1개월에서 3개월 정도의 기간에 대해서는 교차공분산에 의하여 주로 설명되고, 6개월의 기간에 대해서는 개별주식 평균수익률의 횡단면적 분산에 의하여 주로 설명되고 있는 것으로 나타났다. 기간이 짧은 경우에는 투자성과가 주로 기업고유 요인에 대한 지연된 반응에 의하여 설명되며, 기간이 길어짐에 따라 주식수익률은 기업고유 요인에 대하여 과잉반응하는 것으로 나타나고 있다. 시장의 공통요인에 대해서 대체로 지연된 반응이 나타나며 기간이 길어짐에 따라 소규모기업의 주식은 시장의 공통정보에 대하여 과잉반응하는 것으로 나타났다.
Kim, Hui-Seung;Baek, Mi-Ran;Won, Do-Hyeon;Hong, Seong-Su;No, Jeong-Uk;Han, Sang-Gyu;Won, Jae-Seon;O, Dong-Seong
Proceedings of the KIPE Conference
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2010.07a
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pp.464-465
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2010
EMI 감쇄성능의 정확한 예측을 위해서는 EMI 필터에 사용되는 소자에 대한 명확한 공통 및 차동 모드 임피던스 모델 정보가 필요하다. 하지만 기존의 전도성 EMI 감쇄성능 예측 방식은 이러한 모델의 부재로 인해 고주파수에서 예측 값과 실험 결과에 큰 오차가 발생하는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 일반적으로 사용되는 EMI 필터의 소자를 전도성 전파 규제 범위에서 모델링하고 이를 이용하여 공통 및 차동모드 임피던스로 다시 모델링한다. 실험 결과 EMI 감쇄성능을 1MHz 이하의 영역에서만 예측할 수 있었던 기존 방식과 비교해 제안 방식은 10MHz 영역까지 예측할 수 있는 장점이 있다. 최종적으로 임피던스 분석기를 이용한 측정 결과와 모의실험 결과를 제시하여 제안 방식의 타당성 및 유용성을 검증한다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.10b
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pp.277-279
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2003
컴포넌트 기반 개발은 재사용 단위의 컴포넌트를 사용하여 소프트웨어의 중복개발을 지양하고 시스템을 효율적으로 개발한다. 또한 인터페이스를 통해 컴포넌트 배치시 내부의 수정없이 사용자의 요구에 맞게 컴포넌트를 특화하는 장치를 제공한다. 본 논문에서는 컴포넌트 가변성(Variability)을 위한 컴포넌트 Required 인터페이스를 제시한다. 분석단계에서 컴포넌트의 공통성 및 가변성 식별이 이루어졌음을 가정하고, 분석단계의 산출물인 '가변성 식별 테이블'을 수집하여 가변성을 위한 오퍼레이션 식별 및 인터페이스를 정의한다. 또한 컴포넌트 Requited 인터페이스 명세서를 제공한다. 따라서 제시된 기법은 Required 인터페이스를 구성하는 오퍼레이션의 식별부터 명세까지 체계적인 Required 인터페이스의 설계 프로세스를 제시하여 블랙박스 컴포넌트의 가변성 설정을 위한 실용적인 Required 인터페이스의 기반이 된다.
Document-term frequency matrix is a type of data used in text mining. This matrix is often based on various documents provided by the objects to be analyzed. When analyzing objects using this matrix, researchers generally select only terms that are common in documents belonging to one object as keywords. Keywords are used to analyze the object. However, this method misses the unique information of the individual document as well as causes a problem of removing potential keywords that occur frequently in a specific document. In this study, we define data that can overcome this problem as proximity data. We introduce twelve methods that generate proximity data and cluster the objects through two clustering methods of multidimensional scaling and k-means cluster analysis. Finally, we choose the best method to be optimized for clustering the object.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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