컴포넌트 시장이 활성화됨에 따라 컴포넌트의 수는 기하급수적으로 증가하고 있으며, 이러한 컴포넌트들을 효과적으로 재사용하기 위해서는 컴포넌트 분류체계가 잘 정의되어질 필요성이 있다. 현재 컴포넌트 유통시장의 현황을 살펴보니, 대체적으로 구현과 관련된 실행가능모듈로서의 컴포넌트 들이 언어, 기능성, 플랫폼정도로 분류가 되어 사용되어지고 있었다. 앞으로 다양한 컴포넌트들이 많이 개발되어질 것이며, 이들을 위한 체계적인 분류방법이 필요하다고 생각되어, 본 논문에서는 효과적인 컴포넌트 재사용을 위한 컴포넌트 분류체계를 제시하였다. 또, 이를 컴포넌트 모델링에 적용하기 위해 제시한 분류체계를 UML의 스테레오타입으로 정의하여 시각화하였다.
본 논문에서는 코드 최적화를 위하여 계산적으로나 수명적으로 제한이 없는 희소 코드 모션 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 지나친 레지스터의 사용을 막기 위하여 불필요한 코드 모션을 억제한다. 또한, 본 논문에서는 기존 알고리즘의 술어의 의미가 명확하지 않은 것을 개선하였고 노드 단위 분석과 명령어 단위 분석을 혼용했기 때문에 발생하는 모호함도 개선하였다. 따라서, 제안한 알고리즘은 불필요하게 중복된 수식이나 배정문의 수행을 피하게 함으로써, 프로그램의 불필요한 재계산이나 재실행을 하지 않게 하여 프로그램의 능률 및 실행시간을 향상시킨다.
WS-BPMS(web service driven business process management system)은 기업 내 또는 비즈니스 파트너들 간의 비즈니스 프로세스를 체계적으로 통합, 관리하여 프로세스를 개선하고 자동화한다. 이는 비즈니스 프로세스를 검색한 후 BPEL4WS, BPML 등의 프로세스 메타모델을 이용하여 새 프로세스를 디자인하고 BPMS위에 전개 실행하는 과정을 거치게 된다. 디자인된 프로세스는 복잡하여 그 실행에 있어 체계적이고 확고한 기반을 바탕으로 운영되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 BPMS의 운영에 있어 pi-calculus를 기반으로 한 structured exception handling 방법론과 transaction 모니터링을 통한 backward recovery 방법을 제시한다.
본 사례는 생명보험업계의 선도기업인 (주)삼성생명이 고객관계관리(CRM)의 시스템을 도입하게 된 배경과 도입과정 그리고 그 성과를 분석한 것이다. 고객관계관리의 중요성을 널리 알고 있으면서도 실질적으로 전략이 설정되고 시스템이 도입되어 실행되는 예는 전 산업계에서 그리 많지 않은 것이 현실이다. 본 사례를 통하여 어떤 전략 하에 CRM 시스템이 도입되고 실행되는가의 프로세스를 분석하여 성공적인 고객관계관리에 학문적인 그리고 실무적인 시사점을 제공한다.
비교적 적은 수의 레지스터를 사용하는 내장형 프로세서에서 미디어 데이터를 처리할 때, 레지스터 부족으로 인하여 프로세서의 성능이 현저히 감소하는 경우가 있다. 본 논문에서는 이를 Shadow 레지스터 기법을 사용하여 해결하는 방안을 제안한다. 프로토타입 프로세서를 사용한 비교 실험에서, 제안된 기법은 약 16.7%의 하드웨어 추가로 구현될 수 있으며, 실행기간을 약 16-28%, 감소시키고 실행 프로그램의 크기를 약 3.3-5% 감소시킬 수 있음을 보였다. 본 논문의 실험 결과는 이상적인 메모리 모델 하에서 얻어진 것으로서 실제적인 환경에서는 더욱 큰 이득이 예상된다.
본 연구는 비즈니스 프로세스 리엔지니어링(Business Process Reengineering : BPR)의 분야에서 제기되고 있는 여러 가지 지침들을 종합.분석하였다. BPR 구축을 위한 단계를 분석(Analysis), 재설계(Redesign), 실행 (Implementation)으로 구분하여 각 단계별 지침들을 분석하였으며, 이러한 지침들이 조직구성요소중 어떤 요소에 영향을 미치는지를 분석하였다. 또한 각 단계의 지침들이 비즈니스 프로세스 리엔지니어링을 통하여 개선하고자 하는 성과 측정의 주요 요소인 품질(Quality), 비용(Cost), 속도(Speed), 서비 스(Service)의 측면에서 어떤 요소에 영향을 미치는지를 파악하였다. 이를 통 하여 BPR 구축의 기본적인 틀과 구조적 지침을 제시하고 있으며, 향후의 실 제적 적용 및 연구들이 나아가야 갈 방향을 제시하고 있다. 본 연구를 통하 여 기존의 연구에 대한 현황과 한계를 발견하였다. 첫째, 기존의 많은 연구 들은 BPR의 재설계 측면을 위주로 한 연구이며, 구체적이고 실천적인 지침 들을 제시하지 못하고 있다. 둘째, 실행단계에서는 주로 추상적인 지침들을 제시하고 있다. 셋째, 재설계 단계에서는 조직의 문화적인 측면이 별로 고려 되지 않고 있다. 넷째, 성과 측정의 관점에서 볼때 BPR 지침들은 특히 비용 절감을 위한 목표를 달성할 수 있는 지침들의 제시가 부족한 실정이다. 또한 조직환경, 조직구조, 조직문화와 같은 조직의 특수한 상황에 적합한 연구가 아닌 일반적인 지침들만을 제시하고 있어 BPR을 추진하는 조직 및 기업에 서 그 지침들의 효과가 매우 제한된다.
고성능 슈퍼스칼라 프로세서에서 값 예측(value prediction) 방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 이 후 데이타 종속 관계가 있는 명령들에게 값을 조기에 공급함으로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. 값 예측으로 성능을 향상시키기 위해서는 예측 실패 시에 효율적으로 복구하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 값 예측 실패 시에 잘못 예측된 값을 사용하여 모험적으로 수행된 명령들만을 순차적으로 취소하고 복구한 후에 재이슈하는 값 예측 실패 복구 메커니즘(value misprediction recovery mechanism)을 제안한다. 제안된 복구 방식은 한번에 모든 종속명령들을 검색하지 않음으로써 파이프라인을 정지시키지 않는다. 즉, 파이프라인이 진행되는 순서에 따라 순차적으로 값 예측이 틀린 종속명령만을 선택적으로 취소하고 재이슈하여 불필요한 취소와 재이슈를 줄임으로써 값 예측 실패 시에 손실을 줄인다.
최근 러시아·우크라이나 전쟁에서 볼 수 있듯이 군수지원은 현대전에서 빼놓을 수 없는 중요한 요소 중의 하나이다. 군수지원은 모의 논리의 특수성과 복잡성으로 인해 대부대 분석 모델과 전문적인 기능 모델 중심으로 발전되어 왔지만, 교전급 분석 모델에서는 군수지원에 대한 요구가 상대적으로 높지 않았다. 그러나 대대급 이하 제대에서도 무인 수송자산을 이용한 재보급 필요성이 제기되면서, 이의 전투 효과를 분석하기 위한 모의 기법도 함께 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 대대급 이하 제대의 탄약 재보급 논리를 기반으로 교전급 분석 모델을 위한 재보급 과업 모델을 설계한다. 재보급 과업 모델은 다음과 같은 순서로 도출되는 의사결정트리를 기반으로 동작한다. 먼저, 사전 반복 모의실험을 통해 여러 가지 쌍방 교전 조건과 아군의 탄 잔여량에 따른 피아 손실교환비를 수집한다. 이어서, 쌍방 교전 조건, 탄 잔여량, 손실교환비로 표현되는 의사결정 트리를 만든다. 의사결정트리는 전투모의 실행 간에 적의 위협 강도, 피지원 부대의 탄 잔여량 등을 고려하여 재보급 우선순위를 결정하는 데 사용된다. 끝으로 제안된 모델의 실행 가능성을 OneSAF 기반 소부대 전투 모의실험을 통해 입증한다.
소프트웨어의 적용 분야가 다양화되면서 시장 환경의 변화와 사용자 요구사항의 다양화가 급속도로 진행되고 있다. 하지만 부족한 시간, 예산, 인력 문제로 고품질의 소프트웨어 개발은 더 어려워졌다. 이런 문제의 해결을 위해 레거시 시스템의 모듈을 재사용하여 고품질화하고자 한다. 기존에는 정적 분석 기반의 재사용 모듈/덩어리 식별만 이루어졌지만, 실제 실행 환경에서 적용되는 동적 분석 기반의 재사용 식별이 더욱 중요하다. 이를 위해, 재사용 메트릭을 정의하고 재사용 모듈/덩어리 자동식별 및 가시화를 제안한다. 이는 새로운 프로젝트 개발의 재사용성을 높여, 신뢰성과 생산성 향상시키고 품질 개선에 기여한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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