점진적 속성 평가 알고리즘에서는 새로운 입력 트리가 기존 입력 트리와 정확히 비교되어서 새로운 트리를 구성할 때 기존 속성 트리의 어떤 서브 트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 이 논문에서는 계층적 속성 문법의 점진적 평가를 효율적으로 하기 위해 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하였으며 Carle과 Pollock의 알고리즘을 분석하여 점진적 속성 평가 알고리즘으로 재구성하고, 속성 트리 dcopy의 구성요소를 새로운 속성 트리 d'copy에 적용하여 최적화된 속성 트리 d'copy의 점진적 속성 평가 알고리즘을 구성하였다. 또한 점진적 속성 평가 알고리즘을 이용하여 실제적인 입력 프로그램에서 재사용된 노드의 표현과 정의된 변수 형(type)이 어떻게 점진적인 속성 평가를 수행하는가를 나타내었다.
프로그래밍 환경이 단순구조 편집환경에서 보다 복잡한 환경으로 진보되고, 언어 기반 편집 환경의 비중이 확대되면서 속성 문법의 점진적 평가의 이용이 효과적이다. 점진적 평가는 새로운 속성 트리가 기존의 속성 트리와 정확히 비교되어 기존 속성 트리를 사용하여 새로운 속성 트리를 구성한다. 본 논문에서는 Carle의 알고리즘을 분석하고 새로운 점진적 평가 알고리즘으로 재구성한다. 특히, 새로운 속성 트리 $d'_{copy}$의 생성 과정과, 최적화된 속성트리의 새로운 점진적 평가 알고리즘을 추가한다.
프로그램 개발 단계에서 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 것이 점진 평가 방법이다. 본 논문에서는 의미 구조에 직접적으로 영향을 주는 변수의 값을 나타내는 속성을 중심으로 종속성을 표시하고, 여러 프로세서에서 병렬로 처리하는 대신 멀티쓰레딩 기능을 활용하여 객체 지향언어인 자바 언어에서 점진 평가를 동시에 효율적으로 수행할 수 있는 병행 점진 평가 방법을 제시하고 모의실험을 통해 병행 점진 평가 방법의 효율성을 분석한다.
복잡한 언어 처리에 점진적 속성 문법을 적용하기 위해서는 최적화 알고리즘을 사용하는 것이 효과적이다. 점진적 속성문법의 최적화 알고리즘에서는 새로운 입력 속성 트리가 기존 입력 속성 트리와 정확히 비교되어서 새로운 속성 트리를 구성할 대 기존 속성 트리의 어떤 서브트리를 사용해야 하는가를 결정한다. 본 논문에서는 Carle과 Pollock에 의해 제안된 알고리즘을 분석하여 효과적인 최적화 알고리즘으로 재구성하고, 새로은 속성 트리 d'copy의 생성 과정과, 속성트리 d'copy의 새로운 최적화 알고리즘을 추가하였다. 이 논문에서 제안한 매칭 알고리즘의 성능평가를 통하여 기존의 알고리즘 보다 제안한 최적화 알고리즘의 실행 시간을 약 19.5% 향상 시킬 수 있었다.
속성에 할당된 새로운 조건을 통해 평가를 수행할 때 이미 산출된 부분을 재사용하기 위해서는 새로운 평가방법이 필요하다. 이 논문에서는 평가된 속성 값의 전파를 고려한 최적화 알고리즘을 제안하는 기존 속성 트리의 서브 트리와 새로운 속성 트리의 서브 트리를 비교하여 전파되는 속성 값과 노드가 일치할 경우 기존 속성 트리의 서브 트리를 새로운 속성 트리에서 사용이 가능한 최적화된 알고리즘을 제안하고 평가하였다.
하드웨어의 성능이 향상됨에 따라 멀티태스킹 방식으로 병행 처리하는 연구가 다양하게 진행되고 있다. 프로그램 개발 단계에서 프로그램을 수정할 경우, 전체 프로그램을 다시 평가하는 대신 수정한 부분과 그 부분에 영향 받는 부분만을 다시 평가하는 방법이 점진 평가인데, 여러 프로세서에서 병렬로 처리하는 대신 자바언어의 멀티쓰레딩 기능을 활용하여 점진 평가의 효율성을 증대시키는 연구가 필요하다. 본 논문에서는 의미 구조에 직접적으로 영향을 주는 변수의 값을 나타내는 속성을 중심으로 종속성을 표시하여 객체 지향언어인 자바 언어에서 병행 점진 평가를 동시에 효율적으로 수행할 수 있는 병행 점진 평가 알고리즘을 제시하고 그 알고리즘의 정확성을 증명한다. 실험을 통해 병행 점진 평가 방법의 효율성을 분석한다.
점진적 파싱 알고리즘은 사용자 중심의 시스템 구현을 위한 핵심적인 기술의 하나이다. 오늘날 속성문법에서 사용되는 트리에는 노드에 파스서 상태와 심볼외에 평가된 속성 정보가 포함되므로 이 정보를 재사용하는 것이 바람직하다. 따라서 효율적인 점진적 파서는 파스트리상에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용 할 수 있어야 한다. 본 연구에서는 이전의 파싱과정에서 생성된 노드를 효율적으로 재사용할 수 있는 쓰레드 트리를 기반으로 한 점진적 파싱 알고리즘을 제안하였다. 이전에 생성된 파스결과를 쓰레드 트리로 보관하고 이를 이용하여 효율적으로 노드를 재사용할 수 있도록 하였다. 제안된 알고리즘은 LR 기반의 파싱 방법에서 확장형 파싱표와 쓰레드 트리를 이용해 생성된 트리의 노드를 효율적으로 유지할 수 있다. 본 연구에서 제시된 알고리즘은 구문분석이 필요한 대화식 환경에서 효율적으로 사용될 수 있다.
소프트웨어가 대형화되고 고도화되어 감에 따라 프로그램 개발 환경에서 프로그래밍 생산성과 효율성을 향상시키기 위해 에디팅. 컴파일링, 디버깅 및 실행을 하나의 통합 환경으로 구축하는 것이 필요하다. 이러한 환경에서 중요한 도구가 되는 것이 점진 번역기이다. 본 논문에서는 소프트웨어의 재 사용성과 생산성을 향상시키기 위해, 에디팅, 디버깅, 점진 해석 및 실행을 하나의 통합 환경으로 구성하여 보다 친근하고 편리하게 사용할 수 있는 사용자 인터페이스를 제공하는 소프트웨어 개발을 위한 통합 점진 해석 시스템을 구축하고자 한다. 객체 지향 언어인 IMPLO(IMPerative Language with Object) 언어를 EBNF 표기법으로 정의하고 이 언어에 대한 점진 해석기를 구현한다. 점진 해석기를 구현하기 위해 정적 의미론을 표현하는 속성 문법을 확장하여 동적인 의미론을 표현할 수 있는 작용 식을 제시한다. 동적 의미 분석 방법에 의해 점진 해석을 수행하고 에디터와 디버거를 가진 통합 점진 해석 시스템을 Lex와 Yacc을 이용해서 C 언어로 프로그래밍하고 SUN에서 X로 구현하였다. 예제 프로그램들의 점진 실행 시간을 전체 프로그램의 실행 시간과 비교했을 때 약 50% 정도의 속도 개선 효과를 거둘 수 있었다.
본 연구는 SNS를 활용하여 창작뮤지컬 공연을 관람하는 고객들의 경우 중요도-성취도(IPA: Importance Performance Analysis) 분석을 활용하여 창작뮤지컬 인식에 대한 중요도 및 만족도를 알아보고 공연업체의 창작 뮤지컬 인식을 향상시킬 수 있는 방안을 모색하고자 하였다. 즉, 공연기획자들이 점진적으로 신경쓰고 개선해야할 선택속성은 제 II사분면에 위치하여 창작뮤지컬 관람객들이 선택속성에 대해 중요하게 생각하고 있는 반면 이 평가속성에 대한 성취도에서는 낮게 평가된 상태로 향후 시급히 개선해야 하는 속성은 창작뮤지컬의 관람비용(티켓가격), 창작뮤지컬의 내용구성(뮤지컬의 엔딩장면, 기억에 남는 대사가 많음), 창작뮤지컬의 관람비용(공연장의 부대시설 이용요금), 창작뮤지컬의 공연장(공연장의 주차시설)으로 이를 개선하기 위해 지속적인 노력을 해야 한다. 또한, SNS를 활용하지 않고 창작뮤지컬 공연을 선택하는 관람객들의 경우 창작뮤지컬 선택속성(창작뮤지컬의 관람비용), 창작뮤지컬의 무대구성(무대의 음향시설), 창작뮤지컬의 연출(뮤지컬에서 나온 전반적인 음악), 창작뮤지컬의 관람비용(공연장의 부대시설 이용요금), 창작뮤지컬의 공연장(공연장의 주차시설)이라는 선택항목을 개선하기 위해 지속적으로 노력해야 함을 알 수 있다.
실제 운용 환경에서 자동문서분류시스템의 성공을 위해서 충분하지 못한 학습문서의 문제와 특징 공간들에 대한 사전지식이 없는 상황을 해결하는 것이 관건이다. 이런 맥락에서 많은 자동문서분류 시스템의 구축을 위해 나이브 베이즈 문서분류 알고리즘을 사용한다. 이는 기존 학습된 분류모델과 특징 공간을 점진적으로 갱신함으로써 분류모델을 향상시키는 것이 매우 용이하기 때문이다. 본 논문에서는 특징 가중치를 이용하여 문서분류기의 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 기본 아이디어는 문서분류 모델의 인자로서 특징들의 분포뿐만 아니라 각 특징들의 중요도를 반영하는 것이다. 속성 선택을 미리 수행하여 학습모델을 만드는 것이 아니라, 속성 중요도를 나이브 베이즈 학습 모델에 포함시킴으로써 보다 정확한 모델을 생성할 수 있다. 또한 동적 환경에서 점진적인 특징 가중치 부여를 위해 기존의 특징 갱신 기법을 확장한 알고리즘도 제안한다. 본 논문에서 제안된 기법을 평가하기 위해서 Reuters-21578과 20Newsgroup 문서집합 이용한 실험을 실시하여, 제안된 기법이 전통적인 나이브 베이즈 분류기의 성능을 크게 향상시킴을 증명한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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