소프트웨어의 변경은 개발 기간 또는 개발 이후에도 지속적으로 요구된다. 변경 요청 시 영향의 범위를 직관적으로 정확히 파악하는 것은 어려운 일이며, 체계적인 방법을 통해 변경 영향의 범위를 보다 정확하게 파악하는 과정이 필요하다. 변경 영향 분석은 변경에 의해 야기되는 파급 효과를 인식하여 누락되는 부분이 없도록 하는 것을 그 목적으로 한다. 본 논문은 객체지향 개발 환경에서 유스케이스 시나리오와 UML 모델링 산출물들 간의 연관 관계를 이용하여 변경 요청으로 인한 영향의 범위를 쉽게 파악할 수 있는 방법을 제시한다. 이 방법은 유스케이스 시나리오의 변경으로 인해 다른 구성요소들(클래스 다이어그램, 시퀀스 다이어그램)이 받을 수 있는 영향의 범위를 순방향 추적을 통해 파악하고, 구성요소의 변경으로 인해 추가적으로 발생할 수 있는 변경 가능성에 대한 영향 분석은 역방향 추적 과정을 통해 순환적으로 이루어진다. 본 논문의 결과는 영향 분석 대상(산출물)이나 변경 유형에 제한을 받지 않아, 다양한 변경 요청으로 인한 영향 분석 시 기초적인 가이드라인으로 활용할 수 있다.
Type Object 디자인 패턴은 하나의 클래스가 수많은 하위 클래스를 갖거나, 그 하위 클래스의 개수를 소프트웨어 개발시에 예측할 수 없는 상황을 해결하고자 제시된 패턴이다. 그러나, 이 패턴은 적용력과 여러 장점에도 불구하고 인스턴스를 생성하는 클래스와 그 인스턴스의 실제적 클래스가 분리되어 있고 또한 객체 레퍼런스에 의해서 서로 연관되어 있으므로 이에 대한 관리를 위한 메커니즘과 패턴의 이해에 있어서 많은 복잡성을 갖는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위한 Type Object Class의 설계와 구현을 제시한다. 즉, Type Object 패턴의 Type Class와 Object Class로부터 Type Object Class를 설정하고, 이를 런타임에 생성되고 사용되게 함으로써, 인스턴스들이 객체 지향프로그래밍 언어에서 제공하는 고유의 클래스를 참조하게 되어 별도의 클래스 참조 메커니즘을 가질 필요가 없도록 하였다. 따라서, 별도의 클래스 참조 메커니즘을 개발하는 부담과 이 메커니즘의 동작으로 인한 실행 상의 성능 저하의 문제가 개선되는 효과가 있다.
최근 스마트 기기의 발전으로 인터넷상에 존재하는 이미지 데이터의 양이 급속하게 증가하는 상황에서 효과적인 이미지 검색을 위한 다양한 방법들이 연구되고 있다. 기존의 이미지 검색 방법들은 이미지에 존재하는 물체들을 단순하게 검출하여 각 물체들의 라벨 정보에 근거한 검색을 수행하기 때문에 사용자가 원하는 이미지와 검색 결과로 얻은 이미지 간에 의미적 차이인 시맨틱 갭(Semantic Gap)이 발생된다. 이미지 검색에서 발생하는 시맨틱 갭을 줄이기 위해, 본 논문에서는 딥러닝 기반의 다중 객체 분류 모듈과 사람의 행위를 분류하는 모듈을 연결하고, 이 모듈들에 행위 온톨로지를 결합하였다. 즉, 딥러닝과 행위 온톨로지의 결합을 기반으로 객체들 간의 연관성을 고려한 이미지 검색 시스템을 제안한다. 이미지에 포함된 동적인 행위를 고려하기 위해 Walking과 Running 데이터를 이용하여 실험한 결과를 분석하였다. 제안한 방법은 향후 이미지 검색 결과의 정확도를 높일 수 있는 영상의 자동 주석 생성 연구에 확장하여 적용할 수 있다.
본 연구에서는 클라우드 환경에서 기하급수적으로 증가하는 전사적 정보 연계를 위한 시맨틱 기반 개념 망을 이용하여 전사적 데이터들의 효율적 연계와 활용이 가능하도록 프레임워크를 제안한다. 개념 망은 기존 온톨로지에 접근하는 방식은 유사하지만, 사용자가 보다 효율적으로 정보 연계 검색을 하고자 객체와 개념 사이의 연관성을 구축 한다. 본 논문에서는 개념 망을 3가지로 구분하여 제안 프레임워크에 적용한다. 본 연구의 개념 망은 마스터 정보 개념 망, 키워드 개념 망, 그리고 비즈니스 프로세스 개념 망을 기반으로 온톨로지 형태로 구축된다. 이 개념 망은 사용자 요구사항에 따라 데이터들 간의 연관성을 기준으로 하여 검색 및 활용을 가능하게 한다. 그리고 마스터 정보 개념과 키워드 개념이 결합되어 검색 키워드의 빈도 및 카테고리의 빈도 추적을 제공함으로써, 사용자의 검색의 편의성과 신속성을 향상시킬 수 있도록 하였다.
속성 기반 서명(Attribute-Based Signature) 기법이란 서명자의 비밀키에 속성 집합(Attribute Set)이 연관되고 서명에 접근구조(Access Structure)가 연관되는 서명 기법이다. 속성 기반 서명 기법은 객체의 식별자가 속성 집합으로 표현되는 속성 기반 시스템(Attribute-Based System) 또는 권한 기반 시스템(Role-Based System)에서 서명자의 익명성과 접근 제어를 가능하게 하는 유용한 서명 기법이다. 본 논문에서는 속성 기반 서명 기법을 정의하고 서명에 포함되는 정책을 DNF(Disjunctive Normal Form) 수식으로 표현이 가능한 효율적인 속성 기반 서명 기법을 제시한다. 제시한 기법은 서명 검증시 상수번의 페어링 연산만이 필요한 최초의 안전한 기법이다. 그리고 증명이 가능한 속성 기반 서명 기법을 구성하기 위해서 새로운 interactive 가정을 소개하고 제안된 기법이 랜덤 오라클과 새로운 가정에서 안전함을 보인다.
고화질 입체 영상의 효과적인 재생을 위해 PC클러스터를 활용한 여러 형태의 병렬화 기법이 제안되었지만, 영상을 구성하는 객체의 분포가 균일하지 않은 경우 충분한 성능을 발휘하지 못하였다. 본 연구에서는 POV-Ray 렌더러를 채택한 PC클러스터 기반의 병렬 렌더링 시스템을 구축하고, 병렬화 성능을 높이기 위한 효과적인 부하 균형 기법을 개발하였다. 특히 애니메이션을 구성하는 연속 프레임 작업에서 프레임간의 연관성(coherence)이 높다는 사실에 근거하여, 임의 프레임의 각 분할 영역에 소요된 계산량을 바탕으로 다음 프레임의 부하 분포를 예측하고 이에 맞게 각 프로세서의 작업 영역을 재조정하는 기법을 제안하였다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해, 충분하지는 않지만 2개의 실제 애니메이션 데이터에 대한 적용 결과, 정적 분할에 비해 약 40% 가량의 성능 향상을 보였다. 또한 다양한 부하 분포에 대한 각 기법의 성능을 추정하기 위해 수행한 모의실험에서, 정적 분할 기법에 대해 부하균형, 확장성 측면에서 우월한 것으로 예측되었다.
본 논문은 창조신화들 중 특히 '알'이 출현하는 창조신화를 중심으로 그 상징성을 살피고, 이를 무의식적인 내용물에서 출현하는 '알'의 모티브와 비교하여 무의식적인 영역에 속하는 창조신화의 상징성을 의식적인 영역에서 이해하려는 것이 그 취지이다. 먼저 창조신화가 원형적인 투사현상으로서 무의식에서 자아가 탄생하는 것과 관련되며 인간의 의식적인 깨달음의 기원에 관한 것이라는 점을 부각하고, 개인사나 인류사에서 새로운 질서를 필요로 할 때 무의식에 의하여 저절로 만들어지는 현상으로서, 자아의 자세에 따라서 새로운 의식의 도약이나 재건의 조짐이 될 수도 있고 무의식이 자아의식으로 침범하게 될 수도 있음을 논한다. 관련문헌으로서 창조신화에서 출현하는 '우주 알'을 우주창생의 원 질료이자 자기의 상징으로 보는 융, 폰 프란츠, 노이만, 하딩, 에딘져의 연구를 소개한다. 창조신화의 분석심리학적인 의미에서 '태초의 혼돈(messa confusa)'은 고태적 동일시(무의식), 유아기의 경험, 혹은 하나 속에 모든 것이 들어있는 우로보로스적인 경험으로서 분리를 해야 하는 과제를 가지고 있다고 보았다. 그러나 장자의 우화에 등장하는 상제(上帝)로서의 혼돈이나, 연금술에서 검은 색의 단계인 니그레도(nigredo)가 가지는 의미에서 볼 때 너무 성급하게 분리해야 하는 것이 아니며 이러한 사실이 임상에서 시사하는 바를 논한다. '천지개벽(분리)'는 객체로부터 주체를 구별할 수 있게 되어 자아가 출현하는 것과 관련이 있고, 의식의 진보가 있을 때 나타난다고 보면서 연금술의 분리과정(separatio)과 연관하였다. '빛'은 의식성의 획득으로 보았고, 자아의 자세에 따라 다른 경험이 될 수도 있음을 논하면서 창조신화의 전 과정이 의식성을 획득해 가는 과정과 동일하다는 것을 에스키모 창조신화를 통하여 소개한다. '알'이 출현하는 창조신화의 분석심리학적 의미에서 먼저 '알'에 대한 확충과, '알'이 출현하는 창조신화들, 그리고 시조 신들의 모체로서의 '알'을 소개하고 '알'이 자기의 상징과 다르지 않음을 논한다. '알'의 상징성을 알의 출현-품기-분리로 보고 '알 출현'의 심리학적인 의미를 창조론적인 싹인 시바점(Shiva bindu), 히라니야가르바(Hyranyagarba), 황금알(태)의 의미와 자궁 또는 '알'의 의미를 가지고 있는 불교의 여래장(如來藏)과 진여(眞如)와 연관하였고, '세계 알'이자 연금술의 용기로서의 메르쿠리우스이자 세계의 창조혼(Geist)의 의미를 가진다고 보았다. '알 품음'의 심리학적 의미는 스스로에게 리비도를 집중하는 타파스(tapas)로서, 발렌티우스(Valentinus) 문헌의 오토파터(autopater)와 그의 내면의 여성성인 엔노이아(ennoia)를 품음으로서 세상을 만드는 것과, 새가 알을 품고 있는 형상인 주역(周易)의 61괘 중부(中孚)가 가지는 의미인 내적인 진실과, 원효의 지관(止觀)사상, 그리고 '밤의 항해'가 가지는 상징적인 의미와 연관하였고, 연금술적으로 메디타치오(meditatio)의 의미를 가지며, 알의 출현과 품음에 고뇌와 고통이 동반됨에 대해서 논한다. '알 분리'의 심리학적 의미는 미망의 껍질을 벗고 시공을 초월하는 태양적, 의식성의 획득으로서 알에서 출현한 초 개인적인 새의 의미를 새로운 인격의 출현으로 보았고, 연금술적으로 분리과정(separatio)와 상승과정(sublimatio)과 연관하였다. '알'과 관련된 임상 자료들을 통하여 '알의 상징성'(알 출현, 품음, 분리)이 피분석자들의 무의식의 자료에서도 같은 맥락으로 나타난다는 점을 부각하면서 알의 상징성에서 보여주는 전 과정이 내(자아, 주체, 분화됨)가 나 아닌 것(무의식, 객체, 미분화됨)으로부터 분리되는 것과 관련되며 인간정신의 전체성을 지향하는 자기실현과정과 다르지 않음을 논하는 것으로 마감한다.
컴포넌트 기반 개발 (CBD) 기술은 객체 보다 더 큰 컴포넌트 단위의 재사용을 통하여 개발 생산성을 높이는 재사용 기술이다. 그러나, CBD 컴포넌트의 구성요소와 의미를 정의하는 참조 모델이 국제적으로나 산업계에서 표준화되지 못하고 있어 CBD 플랫폼간의 상호연동과 이식성 문제가 있으며, 또한 개발자에게 어떤 모델을 채택해야 할 것인지의 신중한 결정을 요구한다. 본 논문에서는 대표적인 컴포넌트 참조모델들에 대한 정형적 뷰(View)인 메타 모델을 정의하고, 이를 기반으로 기술적인 상호 비교를 제시함으로써 각 기술의 장ㆍ단점 및 특징을 규명한다. 또한, 비교 평가를 통해 모든 컴포넌트가 공통적이며 필수적으로 만족해야 하는 핵심(Essential) 컴포넌트 모델과 최대한 다양한 장치와 구성요소를 가지는 확장(Extended) 컴포넌트 모델을 제시하여 상용 컴포넌트 모델들과의 객관적인 연관 관계 및 각 모델에 대한 정확한 평가를 할 수 있게 한다.
최근 국내외적으로 활발하게 전자거래가 활성화됨에 따라 많은 양의 건축 설계 정보가 디지털 포맷으로 변환되어 데이터베이스에 저장되었으나, 정보의 활용도는 초기에 기대한 것보다 활발하게 이루어지지 않고 있다. 여러 가지 이유 중 건축 정보의 용어의 표준화가 이루어지지 않아 검색이 효과적으로 이루어지지 않는 점도 포함되어 있다. 건축설계 과정에서 같은 객체에 대해 서로 다른 용어들을 사용하고 있는 경우가 많고 용어들 간의 관계도 충분히 활용되지 않고 있다. 본 논문에서는 건축 정보의 효과적인 검색을 위하여 용어들 간의 관계를 이용하였다. 이러한 용어들 간의 관계를 온톨로지 DB에 저장하고 검색에 활용하는 방법을 기술하고 그 프로토타입을 설명하였다.
의료 정보시스템에서 널리 이용되는 역할기반접근제어는 승인된 권한을 오용/남용하여 비정상적인 접근 시도가 가능하다. 이를 해결하기 위해서는 접근 요청이 얼만큼의 위험도를 가지고 있는지 치료정보에 기반한 위험도의 평가가 필요하다. 따라서, 본 논문에서는 환자의 치료정보와 접근되는 정보객체간의 네트워크 연관성 분석을 수행하여 치료정보기반 위험도 평가 방법을 제안하고자 한다. 즉, 위험도 산출은 업무와 관련이 적은 접근의 탐지와 내부자의 정보 유출 위협을 판단할 수 있는 초기 지표로 활용하였고, 분석의 정확도 검증을 위하여 실제 의료정보시스템의 대용량 실증 데이터를 활용하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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