컴포넌트 기반 개발 방법론이 확산됨에 따라 성공적인 컴포넌트 기반 프로젝트의 핵심 요소인 효과적인 컴포넌트 식별 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 논문에서는 시스템이 사용자에게 제공하는 기능을 독립적으로 분류한 유즈케이스를 기반으로 하여 인터페이스를 식별하고, 식별된 인터페이스의 상호작용을 분석하여 컴포넌트를 식별하는 방법에 대해 제안한다. 이를 위하여 유즈케이스를 기반으로 외부 인터페이스를 식별하고, 시나리오를 이용하여 식별된 인터페이스 단위로 객체를 추출한다. 추출된 객체에서 공통 객체를 분석하여 내부 인터페이스와 컴포넌트를 식별하고 최종적으로 이러한 인터페이스의 상호작용과 의존성을 분석하여 컴포넌트를 식별 하고자 한다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권3호
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pp.11-23
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1996
본 연구에서는 선형회귀분석에서 Hadi와 Simonoff의 다중이상점 식별방법을 수정하여 새로운 알고리즘을 제시하였다. Hadi와 Simonoff의 알고리즘 첫 단계에서 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출할 때 가장효과와 편승효과에 영향을 받을 수 있음으로, 이 첫 단계를 수정하였다. 우리는 잔차가 일정한 분산을 갖는 정규분포에 다르다는 가정하에서 잔차의 신뢰구간을 생각하고, 이 구간안에서 잔차의 MAD가 최소인 새로운 모형을 탐색하고, 이를 이상점일 가능성이 없는 점들의 집합을 추출하는데 일용하는 새로운 알로리즘을 제시하였다. 제시된 방법은 실제자료에서 다른 방법에 비해 효율적으로 이상점을 식별할 수 있었다.
광케이블의 분기나 이전 공사 시 광케이블을 적확히 식별할 필요성이 있다. 현재의 광케이블 식별 방법은 인력당김에 의한 원시적인 방법이나 전자기 유도를 이용하는 방법 등이 사용되고 있으나 인력과 시간이 많이 소모되고 식별 가능한 거리에도 한계가 있다. 본 논문에서 제시하는 광케이블 식별 방법은 맨홀 등에서의 현장 작업자가 식별코자 하는 광케이블을 두드리는 등의 교란을 가하고, 이러한 교란을 광섬유 간섭계를 통하여 추출하여 다시 현장의 작업자에게 통신 수단을 통하여 전송하여 줌으로써 작업자가 직접 자신이 가한 교란 신호와 추출된 신호간의 일치 여부를 판단함으로써 광케이블을 식별할 수 있도록 하는 것이다. 이 방법에 따르면, 원격지의 현장에서도 수월하게 광케이블을 대조할 수 있어서 광케이블 절단 작업 시 오절단을 사전에 예방할 수 있다.
운송 컨테이너의 식별자를 추출하는 것은 컨테이너 식별자들의 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부의 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 훼손되어 있기 때문에 어렵다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출한다. 추출된 컨테이너의 식별자 영역에서 히스토그램 방법과 윤곽선 추적 알고리즘을 각각 이용하여 개별 식별자를 추출한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험 결과, 제안된 컨테이너 식별자 추출 방법이 다양한 컨테이너 영상에 대해 효율적인 것을 확인하였다.
일반적으로 운송 컨테이너의 식별자들은 크기나 위치가 정형화되어 있지 않고 외부 잡음으로 인하여 식별자의 형태가 변형될 수 있기 때문에 일정한 규칙으로 찾기는 힘들다. 본 논문에서는 이러한 특성을 고려하여 컨테이너 영상에 대해 Canny 마스크를 이용하여 에지를 검출하고, 검출된 에지 정보에서 영상획득 시 외부 광원에 의해 수직으로 길게 발생하는 잡음들을 퍼지추론 방법을 적용하여 제거한 후에 수직 블록과 수평 블록을 검출하여 컨테이너의 식별자 영역을 추출하고 이진화 한다. 이진화된 식별자 영역에 대해 검정색의 빈도수를 이용하여 흰바탕과 민바탕을 구분하고 윤곽선 추적 알고리즘을 적용하여 개별 식별자를 추출한다. 추출된 개별 식별자의 인식은 개선된 퍼지 RBF 네트워크를 제안하여 적용한다. 제안된 퍼지 RBF 네트워크는 퍼지 C-Means 알고리즘을 중간층으로 적용하고 중간층과 출력층 간의 학습에는 일반화된 델타 학습 방법과 Delta-bar-Delta 알고리즘을 적용하여 학습 성능을 개선한다. 실제 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 식별자 추출 방법보다 제안된 식별자 추출 방법이 개선되었고 기존의 퍼지 RBF 네트워크 보다 제안된 퍼지 RBF 네트워크가 컨테이너 식별자의 학습 및 인식에 우수함을 확인하였다.
컴포넌트 소프트웨어 기술은 재사용성, 적시성, 유지 보수성 등이 업체의 경쟁력으로 대두되고 있는 정보 기술 업계에서 점차 각광을 받고 있다. 현재 다양한 컴포넌트 기반 개발 방법론 및 지원 도구들이 제공되고 있지만 각 방법론별 고유의 컴포넌트의 식별 방법을 기반으로 하고 있으며 포괄적인 컴포넌트 식별방법을 제공하는 방법론은 없다고 볼 수 있다. 이 논문에서는 현재 산업계에서 쓰이고 있는 여러 방법론과 한국전자통신연구원에서 개발하고 있는 컴포넌트 기반 개발방법론(FOCUS)에서 제안하고 있는 컴포넌트 식별 방법을 비교 분석하여, FOCUS에서는 보다 포괄적인 컴포넌트 식별 방법을 제공하고자 한다.
본 논문에서는 세 가지 문맥독립 화자식별방법을 제안한다. 먼저, 화자 식별시 성도의 특성을 충분히 표현하지 못한 프레임이 포함되지 않도록 하는 프레임선택 (Frame Selection; FS)방법을 제안한다. 이 방법은 각 프레임에서 가장 큰 유사도와 두 번째로 큰 유사도의 차이를 평가하여 중요 프레임을 선택한 후, 선택된 프레임만을 이용하여 유사도를 계산하는 방법이다. 두 번째로 제안하는 복합 (Hyrid)방법은 FS와 가중모델순위 (Weighting Model Rank: WMR)방법을 결합시킨 것으로, FS방법을 이용하여 중요 프레임을 선택한 후, 지수함수 가중치를 이용하여 식별화자를 결정하는 것이다. 마지막으로 제안하는 수정된 가중모델순위 (Modified WMR; MWMR)방법은 식별화자를 결정할 때 유사도의 상대적 위치만을 고려하였던 기존의 U방법과는 달리 유사도와 유사도의 상대적 위치를 함께 고려하는 방법이다. 화자식별 실험결과 제안한 방법들이 기존의 ML 방법보다 향상된 식별률을 보였으며, 복합 방법 및 MWMR방법의 경우에는 WMR방법보다 각각 약 2%와 3%의 향상된 식별률을 나타내어 제안한 방법들의 유효성을 확인할 수 있었다.
서비스 지향 아키텍처(Service-Oriented Architectrue : SOA)개발 프로젝트에서 서비스를 식별하는 단계는 가장 중요한 단계 중에 하나로써 이후 개발단계에서 성공적인 결과를 낳는데 큰 영향을 미친다. 더욱이 잘못 식별된 서비스는 향후 상세설계 및 구현시 여러 차례에 걸친 반복(iteration) 과정을 불러 일으켜 시간은 물론 비용을 낭비하게 된다. 서비스 식별을 위한 여러 가지 방법이 연구되어 왔다. 그러나 이러한 방법은 경쟁이 치열한 환경에서 경쟁력 있는 솔루션을 생산하기에는 부족한 면이 있다. 즉 잠재적인 시장 경쟁력을 확보하기 위한 방법으로서 고객에게 필요로 하는 서비스를 적절하게 판단하고 식별할 수 있는 서비스 식별방법이 필요하게 된 것이다. 따라서 본 논문에서는 요구공학에 기초를 둔 Value Innovative Requirements Engineering[1]을 적용하여 고객에게 필요한 서비스를 식별하는 방법을 제시하고 있다.
시맨틱 웹 관련연구가 증가함에 따라 지능형 에이전트 혹은 규칙기반 시스템 등의 지능적인 웹 환경에 대한 기대 역시 커지고 있다. 그러나 규칙기반 시스템의 활용에는 아직도 규칙습득이 많은 제약이 되고 있다. 이와 같은 제약을 극복하기 위해 웹 페이지로부터 규칙을 습득하기 위한 XRML 방법론이 제안되었다. XRML 방법론은 웹 페이지로부터 규칙을 식별하고 식별된 결과로부터 자동으로 규칙을 생성하는 두 단계로 구성되어 있다. 여기서 규칙의 식별은 규칙생성의 자동화 정도에 매우 중요한 영향을 미친다. 그러나 규칙을 식별하는 작업은 대부분 지식관리자의 수작업에 의존하고 있다. 이러한 지식관리자의 부담을 줄이기 위해 본 논문에서는 온톨로지 기반의 개선된 규칙식별 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 OntoRule이라는 이름의 온톨로지를 설계하였다. OntoRule은 자동화된 규칙 식별을 지원하기 위해 사용되며, 규칙의 구성요소들과 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 그리고 OntoRule을 이용하여 규칙을 식별하는 절하를 제안하였다. OntoRule과 규칙식별 절차를 제안하는 과정에서 온톨로지 학습효과, 하향식 접근방식과 상향식 접근방식의 차이, 온톨로지 적용범위 관리, 규칙 구성요소의 식별순서, 생략된 별수의 식별과 같은 놈점들이 고려되었다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 방법론의 효과를 보였다.
본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 구현에 있어서 중요 핵심 요소 기술인 실내에서의 사용자의 위치를 인식하면서 동시에 사용자를 식별하는 방법에 대해 제안하고자 한다. 제안된 사용자 식별 방법은 초음파 센서의 물체까지의 거리를 측정할 수 있는 특성에 기초하여 구성원의 키 높이의 다름을 주요한 식별 특성으로 이용하는 방법이다. 또한 사용자 식별을 수행하는 것과 동시에 식별된 사용자가 센서가 장착된 문을 통과하여 들어왔는지 나갔는지를 감지하는 출입 감지 방법도 제안한다. 기본적인 출입 감지 방법의 아이디어는 2개 초음파 센서의 물체 감지 순서를 이용하여 개발되었다. 제안된 방법의 성능 검증을 위해 1단계의 프로토타입을 만들었으며, 개발된 프로토타입을 이용하여 3명의 가족 구성원으로 이루어진 일반 가정집의 화장실에 장착하여 성능 실험을 실시하였다. 실험 결과 100%의 사용자 식별 성능 및 평균 98%의 출입 감지 성능을 얻었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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