SOA를 도입하는 하향식 (top-down) 방법은 온톨로지를 기반으로 서비스를 분석하고 설계하는 서비스 모델링 단계를 핵심으로 봄으로써 SOA의 장점을 가장 잘 반영할 수 있는 방법으로 권장되고 있다. 그러나 대부분의 기업들은 하향식 방법이 최상이라는 것을 알면서도 기업 이윤 창출에 단기적인 효과가 드러나지 않고 도입 초기에 개발시간과 비용이 증대되므로 이를 꺼리게 된다. 특히 잘 정의된 컴포넌트 시스템을 이미 사용하고 있는 경우에 더욱 그러하다. 따라서 본 논문에서는 기존의 잘 정의된 컴포넌트시스템을 최대한 이용할 수 있는 상향식 (bottom-up) 서비스식별 방법을 제안한다. GUI는 직접 사용자의 입력을 받아 들여 이벤트를 발생시킨다는 점에 착안하여 이벤트의 경로를 연결하면 비즈니스 프로세스에 근사시킬 수 있다. 따라서 컴포넌트와 상호작용하는 GUI의 이벤트 수를 기준으로 핵심 GUI를 선정하고 핵심 GUI로부터 연결되는 이벤트 경로를 대상으로 기존의 순차패턴 마이닝 알고리즘을 변형하여 사용자의 서비스 사용 패턴을 추출한다. 실험결과 추출된 이벤트 패턴에 응집도를 적용하여 다양한 크기의 비즈니스 서비스를 식별할 수 있음을 보였다.
시벼형 신호인 음성 신호의 분석에 칼만필터를 이용하였다. 일반적인 음성 분석은 프레임단위의 처리방법인 선형 예측 부호화 기법을 주로 이용하지만 음성의 시변 특성을 파악하는데에는 적절하지 못 하다. 따라서 순차적인 추정기법으로 많이 이용되는 칼만 필터를 음성 분석에 적용하였다. 또한 음성과 같은 시변신호에서는 과거 신호의 잡음의 분산값에 적당한 가중치를 부가하므로써 과거의 신호에 의해 서 현재의 추정값에 미치는 영향을 줄였으며 이를 음성의 천이 구간에서의 파라메타 추정에 사용하였 다. 그리고 음성신호 모델에서 생기는 모델링 오차는 일반적으로 백색 가우시안 잡음으로 가정하고 있 으나 이는 자음과 같은 무성음에서 특징 파라메타 푸정에는 오차가 적지만 모음등의 유성음에서는 음성 발생시의 여기신호인 펄스열에 의해서 많은 모델링 오차를 생기게 한다. 따라서 모델링 오차신호는 Non-Gaussian 확률분포로 가정한 후 로버스트 칼만 필터를 사용하여 합성으멩 대해 특징 파라메터를 추출하였다.
개방형 액체로켓엔진 시스템에 대한 동특성 예측 프로그램을 작성하였다. 이 프로그램을 통해 얻은 펌프 시동 시 시간에 따른 압력 및 유량 변화 결과를 수류실험장치를 구축하여 실험적으로 검증하였다. 수류실험장치는 실제 액체로켓엔진 추진제 공급 계통에서 구성품의 형태와 배치위치, 가스발생기와 주연소실로 분기되는 유량비를 기준으로 모사되었다. 측정 시 관로가 채워진 상태에서 펌프를 시동하였으며 펌프는 전동기로 구동된다. 동특성 예측 프로그램의 작성을 위해 구성품별 동특성 모델링을 수행하고 엔진 시스템을 기준으로 각 모델링을 순차적으로 통합하였다. 구성품의 동특성 파라미터를 측정 반영하였고 압력 밸런싱을 통해 수렴 조건이 결정된다. 수렴된 밀도와 유량을 가지고 다음 시간에서의 초기 입력 값으로 대체하여 계산을 수행하였다. 천이 작동 상태에서 엔진 시스템 내의 물리량 변화를 전산 예측과 더불어 실험적으로 측정하고 비교하였다.
OMG의 공식 표준으로 자리 잡은 UML은 9 종류의 기본 모델들을 기초로 하여 다양한 관점에서 대상 소프트웨어 시스템을 모델링 하도록 지원해주고 있다. 특히 Use Case의 경우 시스템 사용자와의 대화의 수단으로 시스템이 최종 사용자에게 제공하는 서비스들을 잘 표현하고 있다. 그러나 객체 모델이나 순차도 등의 다른 모델들에 비해 설명이 보다 모호하고, 정형화 되어 있지 않아서, 특히 전사적인 규모의 실무에 Use Case 모델 을 적용할 경우, 여러 가지 어려움들이 있다. 개념 단계와 상세 단계에서의 일관성 유지 문제, 하부 시스템으로 나누어 작업 시, ${\ll}include{\gg}$ 나 ${\ll}extend{\gg}$ 관계의 Use Case에 대한 배치, 전체나 일부에서 공통으로 사용되는 ${\ll}include{\gg}$ Use Case의 표현 문제 등이 그것들이다. 본 논문에서는 실무 적용 시 부딪힐 수 있는 Use Case 모델링의 그러한 문제점들에 대한 실무적인 지침들을 사례 연구와 함께 제안하고자 한다.
An efficient sequential optimization approach for metamodel was presented by Choi et al. This paper describes a new approach of the multilevel optimization method studied in Refs. [2] and [20,21]. The basic idea is concerned with multilevel iterative methods which combine a descent scheme with a hierarchy of auxiliary problems in lower dimensional subspaces. After fitting a metamodel based on an initial space filling design, this model is sequentially refined by the expected improvement criterion. The advantages of the method are that it does not require optimum sensitivities, nonlinear equality constraints are not needed, and the method is relatively easy to understand and use. As a check on effectiveness, the proposed method is applied to an engineering example.
주의(attention)를 어떻게 할당하는가는 정신물리학뿐만 아니라, 컴퓨터 시각과정을 모델링하는데 중요한 주제 중 하나이다. 기존 연구는 saliency와 같은 활성화 값에 의해서 주의탐사 순위가 결정된다. 본 논문에서는 주의탐사과정을 병렬처리를 통한 활성화 값 추출과정과 순차적 처리를 통한 공간적 전략과정으로 구분하였다. 단서패러다임에 기초한 계산모형을 이용하여, 실제 인간의 수행결과를 AUC와 Levenshtein 척도를 이용하여 비교하였다. Fixation point 비교에서는 인간과 활성화를 기반으로 한 계산모형의 수행은 높은 상관성을 가지고 있었다. 주의궤적 혹은 scanpath 분석에서는 활성화기반 전략보다는 공간적 전략 모형이 더 높은 유사성을 보였다. 이는 주의탐사과정이 병렬처리과정을 통해 얻어진 saliency에 의해서만 결정되는 것이 아니라, 목표물간의 근접성 등의 공간적 전략을 통해 순차적 (sequential) 경로가 생성됨을 의미한다.
최근 산업의 핵심 에너지원을 공급하고 있는 전력회사의 운영에서, 계통 사고시 대량의 경보 신호 발생으로 인하여 운전원의 혼란을 가져오게 되어, 사고후 복구시간의 지연을 초래하는 문제로 인한 해당산업체의 손실이 대형화하는 추세이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하는 방안으로 사고시 보호시스템의 순차정보를 이용하여 단시간에 고장진단을 수행함으로서, 고장의 원인 파악과 정확한 고장발생지점 정보를 운전원에게 제공할 수 있는 방법을 제안하고 있다. 고장진단 기법은 고장 발생의 불확실성을 고려한 보호시스템의 모델링 방법과 퍼지 페트리네트 기법을 개발하여 적용하였다. 본 연구에서 개발한 방법을 사례연구를 통하여 모델 계통에 적응하고 그 유효성 여부를 확인한 결과 만족할 만한 성과를 얻을 수 있었다. 특히 보호시스템의 오동작이나 부동작 둥의 불확실한 정보를 처리하는 데 본 연구에서 개발한 퍼지 페트리네트 기법이 탁월한 성능을 발휘하므로 실제의 대형 전력계통에 적용 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 본 방법은 SCADA로부터 전송되는 실시간 데이터의 온라인 처리도 가능하므로 그 유용성은 아주 높다고 볼 수 있다.
본 논문에서는 키넥트 센서 데이터에 은닉 조건부 랜덤 필드 모델을 적용하여 인간의 일상 행위를 인식하는 시스템을 제안한다. 많은 고수준의 일상 행위들은 다수의 부속 행위들이 순차적 혹은 반복적으로 수행되어 나타나는 하나의 계층구조로 볼 수 있다. 따라서 제안하는 시스템에서는 이러한 고수준의 일상 행위들을 순차성과 계층성을 잘 표현할 수 있는 확률 그래프 모델의 하나인 은닉 조건부 랜덤 필드 모델로 모델링함으로써, 행위 인식률을 높이려고 시도하였다. 또한 제안하는 시스템에서는 효과적인 행위 모델의 학습과 적용을 위해, 모션 특징, 구조 특징, 손 위치 특징과 같은 다양한 종류의 특징들을 키넥트 센서 데이터로부터 추출하여 이들을 이용하였다. 그리고 12 가지 일상 행위들에 관한 코넬 대학의 CAD-60 데이터 집합을 이용한 다양한 실험을 통해, 제안하는 시스템의 우수한 인식 성능을 확인할 수 있었다.
객체 지향 모델링의 결과를 소스 코드로 매핑 할 때 구현 플랫폼에 맞는 정확하고 체계적인 매핑 기법이 요구된다. 또한, 모델링 자체는 구현 언어나 특정 플랫폼에 종속적이지 않기 때문에 특정 플랫폼이나 언어에 맞게 구현할 수 있는 효율적이며 순차적인 접근법이 필요하다. 모델링한 결과는 구현상의 소스 코드로 정확하게 나타나야 하며 정확한 매핑을 위해서 본 논문에서는 EJB(Enterprise Java Beans) 2.0을 기준으로 하여 구현하고자 할 때, 모델링 단계에서 도출된 각 클래스가 가지는 비즈니스 오퍼레이션들이 EJB 2.0에서 지원하는 여러 가지 구현 가능한 장치들을 통해서 어떻게 나타날 수 있는지에 대한 절차적이며 구체적인 방법 및 디자인 패턴을 제시한다. 따라서 개발자로 하여금 이러한 기법들을 이용하여 비즈니스 오퍼레이션을 좀 더 체계적이며 정확하게 EJB 2.0 플랫폼에 맞도록 구현하여 설계 내용이 구현 소스 코드 상에 정확히 대응되어 나타날 수 있도록 지침을 제시한다.
프로덕트 라인은 다양하고 빠르게 변화하는 시장의 요구사항과 특정 도메인 영역에 속하는 애플리케이션 간의 재사용 가능한 아키텍처 및 컴포넌트의 구성으로부터 연관된 시스템 구축 시 생산성과 품질의 향상을 제공함으로써 현재 많은 관심의 초점이 되고 있다. 컴포넌트의 가변성은 컴포넌트를 사용자의 요구사항에 알맞게 기능을 특화할 수 있다. 또한 프로덕트 라인에서 컴포넌트 내부에 공통으로 사용할 워크플로를 가지고 있어 컴포넌트 사용자는 순차 다이어그램 등을 통해 메시지 흐름을 직접 구현할 필요가 없고, 재사용 가능한 아키텍처는 많은 변화 계획들과 메카니즘을 포함하고 있다. 하지만, 아키텍처를 설계하기 위한 아키텍처에서의 변화성 관리와 컴포넌트의 변화성에 대한 명확한 방법이 미흡하다. 따라서 본 논문에서는 재사용 가능한 아키텍처를 설계하기 위해 변화성의 명확한 표현과 컴포넌트의 변화성을 설계하기 위해 다중 뷰의 모델링을 통하여 프로덕트 라인의 다양한 측면을 제시하고, 사례연구로 성적관리 컴포넌트 모델링에 적용해 보고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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