선택과 재생산을 특징으로 하는 계통적 학습에서 유전자 프로그램이 가지는 긴 설계시간/높은 계산노력/낮은 계산효율을 극복하고자, 이 논문은 XML에 기반을 둔 유전적 표현 방법을 제안한다. 이 방법에서 유전자 프로그램과 유전자 연산은 기성 DOM 파서의 API 호출에 의하여 관리되기 때문에, 유전자 프로그램을 설계하는데 소비되는 시간이 상당히 단축되는 특징이 있다. 또 표준 XML 스키마를 기반으로 의미적으로 올바른 유전자 프로그램만을 다루기 때문에 탐색공간과 계산노력이 감소된다. 그리고 이형 분산 컴퓨팅 환경에서 유전자 프로그램의 이주에 적합한 시스템 및 형식인 XML을 사용하기 때문에 유전자 프로그램이 병렬적으로 수행될 수 있고, 이에 따라 계산효율이 향상된다. 제안된 방법의 검증을 위하여 포식자-피식자 문제에서 다중 에이전트의 사회적 행동의 진화에 적용한 결과, 유전자 프로그램에 대한 계산시간이 단축됨을 .보인다
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야라고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스는 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다 MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 전문가로 하여금 직접적인 지식 입력이 가능하도록 하는 부분이다. MCRDR이론의 경우 여러가지 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR이론이 적용된 전문가시스템 들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
레거시 시스템을 새로운 하드웨어 플랫폼과 새로운 소프트웨어 개발 패러다임에 맞도록 이주하려는데 대한 관심이 증가하고 있다. 그 이유는 레거시 시스템의 유지보수에 많은 비용이 들고 기존 시스템에 대한 문서 정보가 부족하다는데 있다. 레거시 시스템을 새로운 시스템을 변환하기 위해 스크린 스크래핑, 래핑, 부분 변환, 재개발 등등의 여러 다양한 접근법들과 도구, 그리고 방법론들이 제시되어왔다. 그러나 이러한 접근법들은 대부분이 코드 변환 혹은 일부 모델 변환 수준이기 때문에 아키텍처나 요구사항 수준에서의 변환까지는 체계적으로 제시하지 못하였다. 따라서, 본 논문에서는 이러한 한계점을 극복하기 위하여 아키텍처와 요구사항 단계까지 적용할 수 있는 3차원 공간 개념을 적용한 메타 모델 기반의 접근법을 제시하고자한다. 이러한 통합 모델은 재 공학에 있어서 역 공학 단계인 코드에서 아키텍처 그리고 순 공학 단계인 아키텍처에서 코드로의 자연스러운 변환 혹은 협력 진화(Co-evoluton)를 유도한다.
전문가시스템은 지식베이스를 이용하여 지식을 추론하는 추론엔진과 해당분야의 전문지식이 쌓여있는 지식베이스로 구성되어진다. 전문가시스템연구에 있어서 지식베이스에 저장되는 지식획득과 정의 규명이 가장 핵심적인 연구분야하고 할 수 있다. 전문지식은 일반적으로 지식공학자들이 전문가로부터 전문지식을 획득하여 구현하는 것이 가장 일반적인 방법으로서 많은 전문가시스템 개발방법 이론들은 지식획득과정에서 지식공학자들의 역할을 필수적인 것으로 이해하고 있다. 그러나 지식획득에 관한 광범위한 해결책은 여전히 제시되고 있지 못하며, 이러한 문제점은 전문가 시스템의 상용화에 가장 큰 어려움으로 지적되고 있다. 최근에는 이러한 지식획득병목현상을 해결하기 위하여 상황인식론과 같은 지식에 대한 새로운 해석을 기반으로한 지식획득 방법 이론들이 소개되고 있다. Multiple Classification Ripple Down Rules 이론은 1995년 소개된 이론으로서 지식의 획득과정을 지식의 유지보수라는 소프트웨어 공학적 개념에서 접근하고 있다. 지식의 획득과정에서 완전무결한 지식의 모델 찾기를 지양하고 지식이란 단계적 확장개념에서 진화한다고 이해한다. 즉 지식베이스의 구축 단계를 개발과 완료가 불가능하다는 관점에서 지식베이스 끊임없이 유지보수가 필요한 대상으로 이해하고 이러한 유지보수를 가능하게 하는 방법론을 제시한다. MCRDR에서 가장 핵심적인 부분은 지식공학자의 역할을 최소화하고 시스템 내부에서 지식의 관리와 획득을 수행하여 연구실험을 통하여 실용성이 입증되었고 의료분야에서 상용화 시스템 개발 툴로서 사용되어져 왔다. 그러나 MCRDR 이론이 적용된 전문가시스템들의 경우 MCRDR이론을 기본으로한 개발 툴로서 개발된 시스템들이 아니고 해당분야에서 MCRDR이론을 적용한 엔진을 직접 설계 구현하여 온 것이 사실이다. KEE(Knowledge Engineer for Experts) 시스템은 최근 개발된 MCRDR기반 전문가시스템 개발 툴로서 본 논문에서는 이러한 분야별 전문가시스템 개발을 지양하고 MCRDR 이론을 기반으로 한 범용성 있는 전문가시스템 개발 툴의 개발에 관한 연구를 소개한다.
본 논문은 전문가 또는 비전문 개발자에게 문제 영역의 물리적 세계를 쉽게 파악 하는 능력을 제공하고, 아이콘 및 기호의 사용을 통하여 사용자 편리성을 갖고 조작 할 수 있는 시각 프로그래밍 도구에 관한 연구이다. 특히 중점을 둔 것은 C++ 객체 지향 소프트웨어 생성을 위한 시각적인 접근이다. 이로써 초보자도 C++ 객체 지향적 인 특성을 점진적으로 이해할 수 있으며, C++의 클래스를 용이하게 작성할수 있게 한다. 이를 위해 시각적인 은유법을 도입하는데 테이블 형태로 객체와 클래스들을 표 현하면서 그 자체가 아이콘으로 간주되도록 테이블 아이콘을 제안한다. 수퍼 테이블 아이콘, 중간 테이블 아이콘, 그리고 내부 테이블 아이콘의 3 단계 테이블 아이콘을 설정함으로써 객체 지향 패러다임에 적합한 개념 진화를 도모할 수 있다. 이들 테이블 아이콘은 단순한 상형문자의 아이콘이 아니라 활성화가 가능하여 테이블 형태로 확정 되며, 그 내부에 원하는 엔티티들을 삽입하거나 불필요한 엔티티들을 삭제할 수 있는 능력을 가진다. 이 테이블 아이콘들은 C++ 프로그램 설계와 구현을 위해 고안된 C++gram[18]이라는 다이아그래밍 기법에 적용된다.
웹 앱은 빠르게 진화하며 나날이 복잡해지고 있다. 이에 따라 웹 앱의 검증(validation & verification)이 웹 앱의 개발 및 유지보수를 위해 더욱 중요해 지고 있다. 효율적인 검증을 위해서는 웹 앱 실행 시 일어나는 웹 컴포넌트 사이의 협력 과정(collaboration)에 대한 이해가 선행되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 웹 페이지 요청 시 페이지 생성을 위해 실행되는 웹 컴포넌트와 이들의 협력 과정을 자동적으로 추출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 복잡한 웹 개발 언어 및 기술에 덜 의존하는 동적 기법이며 웹 앱 소스를 블랙박스로 보고 웹 앱의 기능 변화 없이 협력 과정을 추출한다. 오픈 소스 웹 앱에 적용하는 실험을 통해 제안하는 기법의 유효성을 확인할 수 있다.
이명박 정부 들어 큰 변화를 겪은 과학기술계는 차기 정부의 과학기술행정체제 개편을 둘러싸고 다양한 논의를 전개했다. 최근 우리나라는 추격의 대상이 주어졌던 과거와 달리 스스로 문제를 던지고 해결해야 하는 탈추격 상황에 있다. 그 과정에서 과학기술혁신정책은 삶의 질 제고, 지속가능한 발전, 불균형 해소 등 다양한 사회적 목표를 포괄하는 3세대 혁신정책 또는 통합형 혁신정책으로의 진화를 모색하며 관련 정책 및 부처 간의 연계 조정을 핵심 과제로 다루고 있다. 본 연구는 우리나라 혁신 거버넌스를 둘러싼 과학기술혁신의 활동 환경 정책 패러다임 변화를 살펴보고 차기 정부가 나아가야 할 혁신 거버넌스 개편 방향과 철학을 몇 가지 안으로 제시했다. 탈추격 혁신정책, 통합형 혁신정책 등의 철학적 기반 하에 혁신 거버넌스 개편 안으로 현행 체제를 유지하되 소프트웨어 개편을 강조하는 1안, 과학기술부 부총리 체제와 지경부의 발전적 해체를 강조하는 2안, 국과위의 발전적 개편을 강조하는 3안을 주장하였다.
지지벡터기계는 자료간의 유사도를 커널함수를 사용하여 계산하고, 이러한 유사도를 이용하여 패턴을 분류하는 최적인 초평면을 구한다. 따라서 자료의 특성을 효과적으로 반영할 수 있는 유사도의 사용이 중요하다. 본 연구에서는 아미노산 서열간의 최적의 유사도를 얻기 위해서, 아미노산의 진화적인 관계와 소수성으로부터 유도된 메트릭을 실수 지수를 가지는 형태로 일반화하였다. 제안한 메트릭이 메트릭의 조건을 만족하고, 아미노산 서열과 DNA 서열의 유사도를 계산하기 위해서 널리 사용되는 스트링 커널내에서 이용되는 메트릭파의 관련성을 알아본다. 또한, 적용하려는 문제에 보다 효과적인 메트릭을 일반화 메트릭에서 찾을 수 있음을 신호펩티드의 절단위치 예측실험을 통하여 알아본다.
객체지향 시스템의 객체들은 서브타입과 수퍼타입의 관계로 구성될 수 있다. 즉 서브타입은 수퍼타입의 구조와 행위를 상속하고 특화하는 방식의 계층적 구조를 가진다. 기존 시스템의 확장과 진화를 가능케 하기 위해서 수퍼타입과 서브타입간의 행위적 호환성은 둘 간의 대체가능성을 위하여 중요한 문제이다. 본 논문에서는 객체의 동적 행위를 기술하는 범용적인 표현 방법 중 하나인 유한상태기계로 표현된 객체의 동적 행위를 바탕으로 객체간의 행위적 호환성을 검사할 수 있는 기법인 메소드 규칙을 확장한 연속 메소드 규칙을 제시한다. 연속 메소드 규칙은 기존의 메소드 규칙(methods rule)을 바탕으로 두 객체의 자취를 조사함으로써 두 객체가 행위적 호환성이 있음을 보장한다. 또한 연속 메소드 규칙을 이용하여 행위적 호환성을 검증할 수 있는 알고리즘을 제시한다.
최근 웹 기반 서비스에서 각광받는 분야 중 하나는 SNS로 불려지는 "인적 관계 서비스"이다. 이들의 관계를 표현하는 관계 지도 서비스는 오프라인 현실과 연동된 직관적인 자료이기 때문에 사용자에게 정보를 더 쉽고 시각적으로 전달해 줄 수 있다. 과거의 지도 서비스가 주로 물리적 현실 정보를 담고 표현하는 것이었다면 오늘날 지도는 실제 세계를 담는 단순한 검색 플랫폼을 넘어 사회관계를 표현하고 커뮤니케이션하는 새로운 플랫폼으로 진화하고 있다. 본 논문에서는 온라인 지도 서비스의 구조를 기반으로 스케치맵을 활용한 스마트 소셜 그리드 시스템을 제안한다. 본 시스템은 다양한 SNS를 위한 표준 인터페이스 제공, 확대된 소셜 그리드를 통한 인맥 네트워크 구성 시 거버넌스 허브 툴로의 활용, 여타 SNS와 연계한 매쉬업 소프트웨어와의 브리지 역할, 소셜 그리드 데이터를 재생산하도록 하는 사용자 환경 구축, 향상된 탐색 기술을 통한 보다 빠른 서비스 구축 등의 특징을 갖는다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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