다양한 산업에 영향을 미치고 있는 소프트웨어의 규모와 복잡도가 높아지면서 소프트웨어 아키텍처의 역할이 매우 중요해지고 있다. 소프트웨어 아키텍트는 이러한 아키텍처를 설계할 때 종종 경험적 직관에 의존한다. 그럼에도 아키텍처 설계에 관한 방법론이 다양하게 연구되고 있으나, 시스템에 여러 아키텍처 패턴(architectural pattern)을 적용하는 구체적인 방법이나 적용 순서에 따른 효과에 관해서는 다루고 있지 않다. 본 연구에서는 먼저, 같은 아키텍처 패턴 세트(set)를 동일 시스템에 적용할 때, 적용 순서에 따른 아키텍처 설계 결과의 상이성에 관해 설명한다. 이러한 현상적 논리를 바탕으로 아키텍처 패턴 적용이 필요한 요구사항들을 사전에 식별하고, 적용할 패턴을 분류하는 방안을 제시한다. 또한 분류한 패턴들을 효율적으로 적용하기 위해 적용 순서를 정할 수 있도록 요구사항의 우선순위를 정하는 절차를 제안하며 사례연구를 통해 아키텍처 패턴 유형을 기반으로 요구사항을 우선순위화하는 것이 품질 속성 측면에서 효율적인 소프트웨어 아키텍처 설계에 도움이 됨을 보인다.
본 연구는 고등학생이 컴퓨터 프로그래밍을 사용하여 문제를 해결할 때 아이디어를 어떻게 포착하며 아이디어를 어떻게 구체화시키면서 코딩을 해 나가는지를 살펴봄으로써 다양한 논리적 사고력의 발현과 오류 수정을 통해 정보과학적 사고와 관련된 능력이 펼쳐지는 양상을 탐구하였다. 연구참여자 K를 대상으로 2011년 10월부터 5회에 걸쳐 비디오 기반 회상 면담과 심층면담을 혼합하여 하노이탑 과제에 대한 C 프로그래밍을 하는 경험을 데이터로 수집하였다. K는 컴퓨터 프로그래밍을 할 때 '처음에 문제를 천천히, 차근차근 읽어보고 직접 노트에 쓰기도 하고, 그 문제를 분석해서 패턴들을 찾아내고 생각을 구체화하여 알고리즘을 적용하고 컴퓨터로 구현해 나가는 것' 방식을 드러내 보였다. 이러한 과정에서 '자기만의 생각을 실험해 보는 것에' 재미를 느끼면서 과학적 사고에 가까운 사고 패턴을 보여주었으며 일상생활에서 알고리즘적 사고를 적용하는 등 사고력의 향상에 관련되는 부분을 드러내 보여 주었다.
기업 뿐 아니라 사회의 개별 구성원에게 있어서도 컴퓨터 통신 기술의 활용이 급속히 확산됨에 따라 이러한 가상 공간상에서의 활동에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 가상사회에서의 상거래를 다루는 전자상거래에 대한 연구는 기업과 기업간 전자상거래에 대한 연구를 넘어 기업과 고객간의 전자상거래에 대한 연구로 확대되고 있다. 그러나 전자상거래를 이용하는 소비자에 대한 연구와 이해는 아직도 여러 가치 측면에서 매우 미흡한 실정에 있다. 실물 공간에서의 소비자에 대한 마케팅 분야에서의 연구가 새로운 거래 패러다임인 전자상거래에 대한 설명으로 확대될 수 있는 범위와 논리도 아직 충분하지 않으며, 소비자이며 동시에 기술 사용자라는 특성이 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 연구도 미흡한 실정이다. 전자상거래를 추진하고 있는 사업자에게 있어서는 가상사회의 이용자에 대한 심도 있는 분석과 이해가 필수적인 요건이 될 것이다. 본 연구에서는 가상사회에서의 기술 이용자의 개인적인 심리적 특성이 매체와 기술의 이용패턴과 어떤 관련성을 가지고 있는지를 분석함으로써 가상사회 구성원의 행태적 특성을 파악해 보고자 하였다.
기업 뿐 아니라 사회의 개별 구성원에게 있어서도 컴퓨터 통신 기술의 활용이 급속히 확산됨에 따라 이러한 가상 공간상에서의 활동에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히, 가상사회에서의 상거래를 다루는 전자상거래에 대한 연구는 기업과 기업간 전자상거래에 대한 연구를 넘어 기업과 고객간의 전자상거래에 대한 연구로 확대되고 있다. 그러나 전자상거래를 이용하는 소비자에 대한 연구와 이해는 아직도 여러 가치 측면에서 매우 미흡한 실정에 있다. 실물 공간에서의 소비자에 대한 마케팅 분야에서의 연구가 새로운 거래 패러다임인 전자상거래에 대한 설명으로 확대될 수 있는 범위와 논리도 아직 충분하지 않으며, 소비자이며 동시에 기술 사용자라는 특성이 어떻게 통합될 수 있는지에 대한 연구도 미흡한 실정이다. 전자상거래를 추진하고 있는 사업자에게 있어서는 가상사회의 이용자에 대한 심도 있는 분석과 이해가 필수적인 요건이 될 것이다. 본 연구에서는 가상사회에서의 기술 이용자의 개인적인 심리적 특성이 매체와 기술의 이용패턴과 어떤 관련성을 가지고 있는지를 분석함으로써 가상사회 구성원의 행태적 특성을 파악해 보고자 하였다.
축구경기는 세계적으로 널리 알려진 스포츠이다. 특히, 한국과 일본은 2002년 월드컵을 개최하는 나라이다. 이와 같은 배경에서, 우리는 퍼지 논리를 이용하여 축구 선수들의 기본적인 동작(Motion)을 인식하는 알고리즘을 제안한다. 여기서 기본 동작이란, 걷기, 뛰기, 드리블하기, 서있기 등으로 정의한다. 만약 우리가 축구경기 장면 비디오를 통해 동작 인식을 필요로 한다면, 특징 패턴은 축구선수들의 양다리 각과 한 축구선수와 공과의 거리가 중요 요소가 될 것이다. 이 논문은 축구 선수 및 공의 추적(Tracking)을 통해 전처리된 데이터를 얻을 수 있다고 가정한다. 실험결과를 통해 축구선수 뿐만 아니라 스포츠 경기에서 선수들의 기본 동작 인식에 퍼지 논리를 적용할 수 있음을 알 수 있었다.
본 논문에서는 H7 인버터와 DPWM 기반의 개선된 변조 기법을 이용한 2-레벨 인버터의 커먼 모드(Common Mode) 전압 저감 방법을 제안한다. 기존의 H7 인버터를 이용한 커먼 모드 전압 저감 방법은 스위칭 신호 구현을 위해 추가적인 논리회로가 필요하고, 일부 영역에서 커먼 모드 전압 저감이 이루어지지 않는 문제점이 있다. 제안하는 방법은 옵셋(Offset) 전압을 이용한 변조 방식을 사용하여 3상 인버터의 스위칭 신호를 생성하고, 3상의 지령 값을 이용하여 7번째 스위치의 스위칭 패턴을 결정한다. 이를 통해 추가적인 논리 회로 없이 하나의 캐리어만을 이용하여 모든 스위치의 스위칭 신호를 구현하며, 모든 영역에서 커먼 모드 전압 저감이 이루어지도록 하였다. 제안된 방법의 커먼 모드 전압 저감, 출력 상전류 왜곡 특성에 대한 성능을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
인과관계는 인간의 인지활동에 있어서 매우 중요한 역할을 한다. 특히 과학과 공학 분야에서 얻은 인과지식은 해당 분야를 이해하는 데에 중요한 역할을 한다. 대표적인 예로, 이들 분야 문서들의 논리적 흐름을 파악하는 데 사용 가능하다. 본 연구에서는, 정보기술 분야의 특허 문서들로부터 얻은 인과 지식을 획득하기 위하여, 문장 내에 나타나는 인과쌍들을 추출하는 방법론을 제시한다. 이를 위하여, 인과관계를 수동으로 태깅하고 관찰하는 작업을 수행하였으며, 태깅을 위한 기준을 설정하였다. 인과쌍의 추출은 패턴을 이용하여 수행하였다.
비정형의 대공간 구조물은 대량의 부재가 규칙성을 가지고 공간상에서 반복되는 패턴을 가지는 특징이 있다. 이러한 특징은 기존의 구조해석 모델러로부터의 접근을 어렵게 하는 반면, 관계성과 규칙성을 논리적으로 모델링함으로써 최종 모델을 생성해내는 파라메트릭 모델링 방법에는 매우 적합하다. 본 연구에서는 이전의 연구를 통해 개발된 파라메트릭 구조해석 모델링 툴인 STRAUTO을 이용해 전형적인 비정형 대공간 구조물인 용인시민체육공원 주경기장의 모델링에 파라메트릭 모델링 기법을 직접 적용해 봄으로써 이 새로운 접근법의 적합성과 효율성을 검토해 보았다.
퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.
본 논문의 목적은 Computational Thinking(CT) 교육에서의 학습자 평가를 위한 방안으로 학습자가 제작한 프로젝트의 코드를 분석하는 방법을 제안한다. 최근 초중등 SW교육에서는 블록형 프로그래밍 도구를 활용한 교육이 이루지고 있으므로, 학생들의 산출물인 스크래치 프로젝트의 코드를 분석하여 CT 개념 습득과 학습자의 수준을 평가하는 방안을 모색하였다. 초보학습자 45명의 프로젝트를 분석한 결과 초보학습자들의 잘못된 습관에 대한 패턴이 나타났으며 CT 개념 학습을 코드의 패턴에 의해 평가할 수 있다는 것을 검증하였다. 학습자의 수준이 높을수록 논리적 사고, 동기화, 플로우 제어, 데이터 표현의 요소 점수가 높게 나타났다. 본 연구의 결과는 초중등 SW 교육에서 CT 개념 학습에 대한 평가를 위해 활용할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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