본 논문은 객체모델에서 표현되는 객체와 관련성을 형식명세의 상태와 오퍼레이션 도메인으로의 변환 규칙을 제시하였다. 즉 정보모델의 요소인 객체와 관련성을 형식명세 표현에서 상태영역으로 변환하였다. 동적모델의 상태, 이벤트, 행위를 오퍼레이션 영역으로 변환하였다. 비형식적인 객체모델을 형식 명세 언어로 변환하므로써 객체모델을 정형화된 방법으로 검증할 수 있다. 검증과정을 통해 소프트웨어 개말 초기단계에서 모델링 과정의 편리함과 신뢰성을 제공할 수 있다 또한 검증된 모델과 사용자 요구사항 사이의 일관성을 위해 시뮬레이션 도구를 구현하였다. 시뮬레이션 도구는 적합한 모델의 선택과 검증이 가능하도록 하므로 소프트웨어 개발비용과 노력, 개발 시간을 최소화할 수 있다.
본 논문에서는 IMS 망에서 단말기간 세션 연결 정보를 그래픽으로 표현해주는 비쥬얼 프로토콜 분석기(VIPA: Visual IMS Protocol Analyzer)를 설계하고 구현한다. 구현된 프로토콜 분석기는 IMS 망에서 세션 설정을 위해 사용되는 SIP 프로토콜 정보를 패킷 단위로 수집하고 분석하여 세션 상태를 그래픽으로 표현함으로써 프로토콜 분석의 편의성을 제공한다. 기존의 프로토콜 분석기가 단말기 측면의 부분적인 세션 연결 상태만 보여주는 한계가 있었으나 구현된 프로토콜 분석기는 세션에 참여하는 모든 사용자 기기들 간의 세션 연결 상태를 확인할 수 있다.
프레임웍의 기능성을 철저하게 테스팅하기 위해서는 객체 지향 프레임웍의 재사용 시에 확장되는 가변 부위(hot spots)에 대한 체계적인 테스트 패턴 추출이 필수적이다. 본 논문에서는 프레임웍 가변부위의 설계 패턴을 분석하여 가변부위의 상호작용(interaction) 패턴으로부터 테스트 패턴을 추출하는 방법을 제안한다. 프레임웍 가변 부위의 설계 패턴에서 나타날 수 있는 객체들의 상호 작용은 상태도(statechart)로 표현되며, 표현된 상태도는 테스트 패턴 및 테스트 케이스를 생성하는데 사용된다. 생성된 테스트 패턴은 프레임웍을 확장하여 만들어진 어플리케이션들에 반복 적용되어 사용될 수 있다.
본 논문에서는 스칼라 언어의 함수형 프로그래밍 기능의 타당성에 대해서 검토한다. 주된 관심사는 스칼라가 어느 정도까지 람다 식, 고차 함수, 제너릭 타입, 대수적 타입, 모나드 등 함수형 프로그래밍의 주요 특성을 표현할 수 있는 가에 있다. 이 목적을 위하여 명령형 프로그래밍 언어의 인터프리터를 구현한다. 동일한 함수형 프로그래밍 기법을 적용하여 인터프리터를 하스켈과 스칼라로 구현한 다음, 이 두 버전의 구현을 비교 분석한다. 명령형 프로그래밍 언어의 추상 구문트리는 스칼라의 제너릭스를 갖는 대수적 타입과 enum 클래스로서 표현되고, 명령형 프로그래밍의 상태 변환은 상태 모나드를 이용하여 구현된다. 또한 스칼라의 새로운 기능인 extension과 given도 사용된다.
현재 수치예보 시스템은 항공기, 위성 등 다양한 센서에서 얻은 다종 관측 데이터를 동화하여 대기 상태를 추정하고 있지만, 관측변수 또는 물리량이 서로 다른 관측들을 처리하기 위한 계산 복잡도가 매우 높다. 본 연구에서 기존 시스템의 계산 효율성을 개선하여 관측을 평가하거나 전처리하는 데에 효율적으로 활용하기 위해, 각 관측의 특성을 고려한 자기 지도학습 방법을 통해 멀티모달 기상관측으로부터 실제 대기 상태를 추정하는 방법론을 제안하고자 한다. 비균질적으로 수집되는 멀티모달 기상관측 데이터를 융합하기 위해, (i) 기상관측의 heterogeneous network를 구축하여 개별 관측의 위상정보를 표현하고, (ii) pretext task 기반의 self-supervised learning을 바탕으로 개별 관측의 특성을 표현한다. (iii) Graph neural network 기반의 예측 모델을 통해 실제에 가까운 대기 상태를 추정한다. 제안하는 모델은 대규모 수치 시뮬레이션 시스템으로 수행되는 기존 기술의 한계점을 개선함으로써, 이상 관측 탐지, 관측의 편차 보정, 관측영향 평가 등 관측 전처리 기술로 활용할 수 있다.
전기실험 관련 인공과학 실험실은 중.고등학교 교과과정의 전기실험을 중심으로 한 임의의 모의 실험을 컴퓨터 상에서 가상적으로 진행 할 수 있도록 한 기존의 인공화학실험실에 기반한 시스템이다. 본 논문에서는 실험 진행을 위해 사용되는 도구 지식을 구조적으로 표현하였으며 실험 진행을 위한 도구간의 공간관계를 정의하였다. 그리고 실험의 전체상태를 나타내는 실험실 상황판의 도구간 관계정보를 통해 생성되는 계산 모델을 설계하였다. 계산 모델은 추론 진행의 조건이 되는 도구의 속성값을 결정하며, 이를 통해 추론을 효율적으로 진행 할 수 있다.
회전기계의 결함발생은 기계의 여러 상태변화에 의한 결과이며, 이 때 발생하는 증상(현상) 또한 다양하고 복잡하기 때문에 기계의 특성을 파악하고 원인을 추정하기 위해서는 매우 전문적인 지식과 오랜 경험이 필요하다. 실제 산업현장에서 사용되는 각종 회전기계들은 고성능화, 복잡화 및 전문가의 부족으로 인해, 결함발생 시 원인과 발생현상의 관계를 명확히 표현하기에는 어려움이 있다. 이에 최근에는 진단에 관한 전문적인 지식을 구조적으로 표현할 수 있는 전문가 시스템(expert system)의 도입을 위한 연구가 활발히 이루어지고 있다.(중략)
최근의 가상현실은 모든 컴퓨터 응용분야의 통합의 결과로 산출되고 있다. 이에따라 가상현실은 현실세계를 기본으로 하는 다양한 가상현실 객체들을 구성하고 표현한다. 그러나 획일적인 객체들의 속성정책으로는 다양한 가상현실 객체의 다양성을 표현하기에 적합하지 않다. 그러므로 본 논문에서는 가상현실 객체의 속성과 이벤트로 객체 행동을 결정하도록 하는 오토마타를 정의한다. 오토마타의 기본 개념은 단순한 상태의 수를 가지고 있는 객체일지라도 전이 함수로 복합적이고 동적인 행동을 생성할 수 있다. 전이함수를 이용하여 가상현실 객체의 데이터 모델로 객체가 가지는 행동들을 다양하게 부여 할 수 있으며, 객체군집의 통일적인 행동까지 양산할 수 있는 가상현실 객체 오토마타를 제안한다.
요약해석(abstract interpretation)이란 래티스(lattice)로 표현되는 요약된 공간에서 프로그램을 수행함으로써 프로그램의 성질을 분석하는 방법이다. 요약해석에서 프로그램의 분석 결과는, 정보가 없는 상태에서 시작하여 더 이상 정보의 증가가 없을 때까지 프로그램을 반복해서 수행함으로써 얻어지는 고정점(fixpoint)에 의하여 표현된다. 본 연구에서는 이러한 고정정 계산의 속도를 높이기 위하여 이전 반복의 계산 결과를 최대한 이용하는 방법을 제시한다. 그리고 제시된 방법을 상수 및 이명 분석의 구현에 적응하여 실제로 분석 속도가 증가함을 보였다.
건강검진 데이터 공유로 일반인의 다양한 상태 분석 연구가 가능해졌다. 규칙추론 알고리즘으로 다양한 건강 데이터의 패턴을 파악할 수 있으나, 산출된 규칙이 많아지면 쉽게 해석하기가 힘들다. 본 연구에서는 스타차트를 활용하여 다수의 규칙을 보다 편하게 표현 할 수 있는 방법을 제안했다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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