최근 들어 로봇 작업 계획기에 요구되는 중요한 기능 중의 하나가 이미 존재하는 컴포넌트 서비스들을 결합하여 새로운 서비스로 조합해낼 수 있는 계획 기능이다. 본 논문에서는 이러한 컴포넌트 서비스 조합을 위한 커널모듈로 개발된 휴리스틱 탐색 계획기인 JPLAN의 설계와 구현에 대해 설명한다. JPLAN은 효율적인 상태 공간 탐색을 위해 지역 탐색 알고리즘과 계획 그래프 휴리스틱을 이용한다. 본 논문에서 제안하는 지역 탐색 알고리즘인 EHC+는 FF 등의 상태 공간 계획기에 적용되어 높은 효율성을 보인 Enforced Hill-Climbing (EHC)을 확장한 것이다. EHC+는 EHC에 비해 소량의 추가적인 지역 탐색을 필요로 하지만 목표 상태까지 전체 탐색 양을 줄일 수 있고 더 짧은 계획을 얻을 수있다. 또한 본 본문에서는 대규모 상태 공간 탐색에 필수적인 효과적인 휴리스틱 추출 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 휴리스틱 추출방법은 Graphplan에서 계획 생성을 위해 처음 제안된 계획 그래프를 이용한다. 본 논문에서는 이러한 계획 그래프 기반의 다양한 휴리스틱들을 소개하고, 이들이 계획 생성에 미치는 효과를 실험을 통해 분석해본다.
본 논문은 물리 시뮬레이션 환경에서 일련의 강체요소가 인과사슬에 따라 연쇄적으로 구동되는 가상의 루브 골드버그 기계를 합성하기 위한 예제 기반 접근방법을 제안한다. 일련의 요소 집합이 주어졌을 때, 본 논문의 목표는 사용자가 명시한 이동의 시작 및 종료위치, 그리고 경계 영역 조건을 만족하는 범위에서 이들 요소로만 구성된 루브 골드버그 기계를 자동으로 구축하는 것이다. 이를 위하여, 먼저 적은 개수의 요소로 구성된 소규모 컴포넌트들을 무작위로 추출한 후 모든 컴포넌트 쌍에 대한 결합 가능성을 하나의 그래프 구조로 표현한다. 이 그래프 위에서의 경로 탐색을 통하여 공간 상에 펼쳤을 때 사용자가 지정한 요구 조건을 만족시키는 경로를 찾고, 해당 경로에 따라 순차적으로 컴포넌트를 조립함으로써 기계를 구축한다. 완성된 기계가 물리 시뮬레이션 환경에서 정확히 동작함을 보장하기 위하여, 끝으로 간단한 그리디 알고리즘을 적용하여 조립된 컴포넌트들의 위치를 정교하게 조절한다. 다섯 종류의 요소만을 이용하여 만든 다양한 구조의 루브 골드버그 기계를 보임으로써 본 논문에서 제안한 방법의 유용성을 보인다.
최근 이질적인 하드웨어 특성을 고려한 IoT 응용 지원 프레임워크의 효율적인 프로그램 개발이 요구되고 있다. 또한, 인간의 뇌를 모사하여 스스로 학습 및 자율적 컴퓨팅이 가능한 뉴로모픽 아키텍처의 발전으로 하드웨어 지원의 범위가 넓어지고 있다. 하지만 기존 대부분의 IoT 통합개발환경에서는 AI(Artificial Intelligence) 기능을 지원하거나 뉴로모픽 아키텍처와 같은 다양한 하드웨어와 결합된 서비스 지원이 어렵다. 본 논문에서는 2세대 인공 신경망 및 3세대 스파이킹 신경망 모델을 모두 지원하는 AI 컴포넌트 추상화 모델을 설계하고 제안 모델 기반의 자율형 IoT 통합개발환경을 구현하였다. IoT 개발자는 AI 및 스파이킹 신경망에 대한 지식이 없어도 제안 기법을 통해 자동으로 AI 컴포넌트를 생성할 수 있으며 런타임에 따라 코드 변환이 유연하여 개발 생산성이 높다. 제안 기법의 실험을 진행하여 가상 컴포넌트 계층으로 인한 변환 지연시간이 발생할 수 있으나 차이가 크지 않음을 확인하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 공통적으로 필요로 하는 요구는 사물의 이동을 자동으로 인식하고 위치론 파악하는 것이고 이를 위해서 현재 RFID를 통한 사물의 인식이 각광을 받고 있다. 하지만 RFID에 기반한 어플리케이션은 일반 어플리케이션과는 달리 태그 인식에 의한 실시간 이벤트의 처리가 가장 중요하며, 이로 인해서 RFID 어플리케이션에는 실시간 이벤트 모니터링과 실시간 이벤트 처리, 비동기 이벤트 처리, 멀티 쓰레딩, 분산 처리 등이 반드시 필요하다. 이러한 RFID 어플리케이션의 특성 때문에 RFID 어플리케이션은 일반 어플리케이션과는 다른 구조가 요구된다. 이에 돈 논문에서는 RFID 어플리케이션에서 공통적으로 요구되는 컴포넌트들을 추출하고 이를 효과적으로 결합하기 위한 프레임웍을 설계, 구현하였다.
최근 웹서비스의 사용은 응용 칸 통신과 상호운용성의 필요가 증가됨에 따라 빠르게 확장되고 있다. 웹 서비스는 SOA의 참조아키텍처로서 필요한 복잡한 연산 수행 컴포넌트를 표준인터페이스를 사용하여 결합하도록 한다. 그러나 웹서비스에 대한 분산 기업응용에 적용이 요구되고 있으며 이를 위해 위험요소분석, 대응정책 및 해결책에 대한 방안이 부재한 상태이다. 본 논문에서는 다양한 웹서비스의 품질관리를 위한 지능형 웹 서비스 품질 관리 아키텍처를 설계하고 웹서비스의 관리를 위해 온톨로지를 적용하여 운영할 수 있는 아키텍처를 제안한다.
IT 인프라를 통해 변화하는 비즈니스 우선순위에 따라 재사용 또는 결합 가능한 컴포넌트로 통합하는 표준화된 프레임워크인 서비스 지향 아키텍처를 구현하기 위한 핵심기술이 가상화이다. 이 가상화 기술 가운데 네트워크 가상화가 미래인터넷에서 중요한 기술적 이슈로 부상하고 있지만, 아직은 초기 단계이기 때문에 네트워크 가상화의 개념과 세부 기술 등이 모호한 상태이다. 이에 따라, 본 고에서는 미래인터넷 관점에서 네트워크 가상화에 대해 기술 동향을 파악하고, 전반적인 개념과 세부 기술을 다루어 보고자 한다.
본 논문에서는 서비스 컴포넌트 또는 서비스간의 기능 결합을 통한 서비스 기능 확장 및 신규 서비스 생성을 가능토록 하는 서비스 컴포지션 구조를 설계하였다. 설계된 컴포지션 구조는 TINA-C에서 제안한 서비스 구조를 기반으로 하고 있으며, 서비스 관리 영역 구분에 따라 두 서비스 제공자 영역에서 수행되는 Inter-Domain 컴포지션과 하나의 서비스 제공자 영역에서 수행되는 Intra-Domain 컴포지션으로 구분하여 설계 되었다.
소프트웨어 아키텍쳐의 정의는 소프트웨어 생명주기의 시금석과 같아서 수명주기 전반에 많은 영향을 미칠 수 있다. 특히 대규모의 소프트웨어를 짧은 시간에 개발할 경우, 기존 소프트웨어의 유지보수나 소프트웨어 부품의 재활용이 절실하게 요구되는 상황에서는 더욱 중요하다. 본 논문에서는 소프트웨어 아키텍쳐를 컴포넌트, 포트, 커넥터, 그리고 제한사항 등으로 정의하고, 이렇게 정의한 아키텍쳐를 시각적으로 표현함으로서 소프트웨어 개발의 효율성과 재사용성을 높이고자 하였다. 시각적으로 표현된 소프트웨어 아키텍쳐는 그 내용이 LOTOS 행위를 만족 시켜서 정형적 표현이 가능하며, 이러한 정형 명세에 대한 확인, 검증을 통해서 소프트웨어 아키텍쳐의 연결, 결합이 가능하여 소프트웨어 아키텍쳐 수준의 재사용성을 확인할 수 있다.
이 논문은 웹기반 소프트웨어를 테스트하기 위한 오러클을 생성하는 방법을 제안하고 설명한다. 웹 페이지를 구성하는 응용 컴포넌트들의 구조를 파악하고 각 페이지를 구동시키는 액션들을 찾아내어 상태기반의 테스트 데이터를 찾아내는 방법이다. 테스트 스크립트를 작성하기 위하여 partial-W 방법을 도입하였으며 이를 이용하여 테스트 케이스의 값을 선택할 수 있다. 테스트 슈트는 언어 독립적이며 실행가능하다. 웹 응용의 특징인 동적인 인터렉션을 유한 상태기계(Finite State Machine)로 표현하고 각 상태를 변화시키는 웹 페이지의 사용자 입격을 결합하여 테스트 오러클을 생성한다.
대용량 데이터 환경에의 적용이 가능한 대용량 학습기반의 자동범주화 기법과 범용적으로 사용할 수 있는 기법은 대량의 정보를 처리해야하는 정보분석 및 정보서비스 환경에 가장 필요한 기술요소라 할 수 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서를 단위 컴포넌트로 분할하여 학습하고 이를 동적으로 결합하는 대용량 분류기 생성 기법을 소개하고 자동범주화 성능을 SVM 모델과 비교하여 봄으로써, 본 기술의 활용 가능성을 살펴보도록 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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