구조실험을 위한 데이터 저장소는 구조실험에 관련된 실험정보를 구조공학자와 연구자들이 편리하게 저장하고 열람할 수 있도록 효율적인 구성을 가져야 한다. 데이터 저장소에 대한 평가는 데이터 저장소 자체적인 구성에 대한 평가와 데이터 저장소에 저장된 실제 정보의 구성에 대한 평가로 나눌 수 있다. 데이터 저장소의 자체적인 구성은 클래스로 나타낼 수 있고 데이터 저장소 내에 저장된 실제의 실험정보는 객체로 표현할 수 있는데 본 논문은 클래스와 객체가 가지고 있는 속성구성에 대한 평가요소를 제안한다. 클래스의 속성구성 평가요소로는 클래스내 속성수와 구체적인 값 또는 객체에 의해 구분한 속성의 종류별 수 등이 있는데 이러한 평가요소들을 이용하여 데이터 저장소가 정한 구성을 이해할 수 있다. 객체의 속성구성 평가요소로는 객체내 값있는 속성수 등이 있는데 데이터 저장소내의 실제 실험정보가 레벨별로 어떻게 저장되어 있는가를 파악할 수 있다.
게임 제작 도구의 핵심 구성 요소가 되는 클래스 라이브러리 개발을 위해 게임 객체와 수 있는 클래스 분류방법이 필요하다 클래스 분류방법에는 Enumerative 분류 방법과 클러스터링 방법을 적용한다. 본 논문에선 클래스의 시공간 개념 분석을 하고 유사도 값에 의한 클러스터링을 한다. 유사도 값에 의한 클래스 클러스터링이 게임 클래스 객체들의 행위들을 분류할 카테고리에 없는 경우 Enumerative분류 방법을 하여 게임 클래스 라이브러리를 연구하였다.
본 논문에서는 객체지향 데이터베이스의 클래스 계층에 대한 색인기법으로 이차원 색인구조를 이용하여 조율 가능한 이차원 클래스 색인기법인 2D-CHI를 제안한다. 2D-CHI 에서는 색인된 속성의 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인으로 구성된 이차원 도메인상의 색인엔트리들에 대한 클러스터링 문제를 다룬다. 클러스터링 특성이 하나의 속성에 의해서 독점되는 B+-Tree 와 같은 일차원 색인구조를 이용하는 기존의 클래스 색인기법들은 특정 형태의 질의에 대해서만 적합한 색인기법들로서 다양한 형태의 질의들로 구성된 질의 패턴에 대해서 적절하게 대응하지 못한다. 2D-CHI에서는 질의 피턴에 따라 키값 도메인과 클래스 식별자 도메인 사이에서 색이 엔트리들의 클러스터링 정도를 조정함으로써 질의처리의 성능을 향상시킨다. 2D-CHI 의 성능평가를 위하여, 먼저 데이터의 균일 분포를 가정으로 비용 모델을 정립하여 기존의 색인기법들과 색인의 성능을 비교한다. 그리고, 계층 그리드 파일을 이용하여 구현한 2D-CHI의 실험으로 비용 모델을 검증하며, 다양한 실험을 통하여 데이터의 분포와 주어진 질의 형태에 따라 최적의 이차원 클래스 계층 색인구조를 구성할 수 있음을 보인다.
자바가상기계는 기계독립적인 바이트코드, 즉 자바 컴파일러가 자바 원천코드로 생성한 클래스 파일의 정보를 읽어 응용 프로그램을 실행한다. 클래스 파일의 내부정보는 동적인 클래스 적재를 지원하기 위한 각종 심볼명과 클래스, 상수, 필드, 메소드 등으로 구성되어 있으며 여러 가지 링크 정보와 디버깅 정보로 인해 메모리 낭비와 클래스 파일에 대한 정보를 접근하는데 비효율적인 요소가 많다. 이런 이유로 인해 메모리 사용에 제한을 받는 내장형 시스템 환경에서 동작하는 자바가상기계에서 클래스 파일을 그대로 이용하기에는 적합하지 않다. 따라서 클래스 파일을 다른 새로운 형태인 클래스 이미지 파일로 변환이 요구되는데 이를 지원하는 자바가 상기계로 simpleRTJ와 leJOS등이 있다. 클래스 이미지 파일의 지원은 내장형 시스템에서 동작하는 자바가상기계의 메모리 절감과 함께 클래스 정보의 접근 효율성을 높이는데 있다. 본 논문에서는 simpleRTJ 및 leJOS의 클래스 이미지 파일을 분석한 후 자바가상기계의 메모리 절감과 접근의 효율을 높여주기 위한 목적에 의해 클래스 이미지 파일을 생성하는 응용 프로그램인 cls2bin 이라는 클래스 이미지 변환기로 생성한 이미지 파일과 비교하여 cls2bin이 생성한 클래스 이미지 파일이 얼마만큼의 효과를 가지는지에 대해 검증해 보고자 한다.
객체지향 시스템의 개발은 클래스를 통해서 이루어진다. 즉, 문제 영역에 존재하는 중요한 대상 또는 개념을 클래스로 모델링하고, 이로부터 생성된 객체들 사이의 메시지 교환을 통해서 시스템은 구축된다. 또한, 클래스는 정보 은닉을 제공함으로써, 객체지향 시스템의 재사용성과 유지보수성에 상당한 기여를 한다. 그러나, 설계 단계에서 실세계의 대상을 부적절하게 모델링하거나, 또는 유지보수 단계에서 클래스에 무분별한 변경을 가하는 경우 클래스의 품질은 악화될 수 있고, 이는 결국 시스템을 유지보수 하거나 확장하는데 상당한 장애를 초래한다.응집도는 모듈의 구성 요소들 사이의 연관성 정도를 나타내는 척도로서 전통적으로 모듈의 품질을 평가하기 위한 기준으로 사용되어 왔다. 이 논문에서는 클래스의 품질을 평가하는 방법으로서의 클래스 응집도를 제안한다. 즉, 클래스가 실세계의 대상을 적절하게 모델링한다면, 그 구성요소들 사이에 밀접한 관련이 있고 결국 높은 응집도를 가지게 될 것이다. 반대로 실세계의 대상에 대한 적절한 모델이 아니라면, 그 클래스의 구성 요소들 사이에는 밀접한 관련성이 없을 것이고 따라서 낮은 응집도를 보일 것이다.Abstract Object-oriented systems are developed by means of classes; that is, classes captures the essential entities or concepts in the problem domain, and the system is embodied by the interactions of objects instantiated from the classes. In addition to the basic units of object-oriented systems, classes serves as the units of encapsulation, which considerably promote the modifiability and the extensibility of them. However, improper modeling in the design phase or uncontrolled changes during the maintenance phase can degrade the quality of classes, which leads to systems cumbersome to maintain and extend.Cohesion refers to the degree of connectivity among the elements of a single module, and is being used as a factor which characterizes the quality of a module. In this paper, we propose a new cohesion metric for assessing the quality of classes. If a class captures properly the essential features of objects, the members of the class surely have strong relationship among them. On the contrary, the poor relationship among class members can indicate that the class is not a proper model of objects.
얼굴 등록자 인증은 얼굴 인식을 기반으로 인증하고자 하는 사람이 등록자인지, 아닌지를 판별하는 것으로, 기본적으로 2클래스 분류 문제이다. 서포트 벡터 머신(Support Vector Machine, 이하 SVM)은 2 클래스 분류 문제에 효과적인 것으로 잘 알려져 있다. 얼굴 등록자 인증의 분류에 사용되었던 기존의 SVM들은 각 클래스 (등록자 클래스, 미등록자 클래스) 구성원의 얼굴 이미지로부터 추출된 이미지 특징 벡터를 이용하여 훈련되고 인증된다. 이렇게 훈련 세트 구성원들의 이미지 특징 벡터들로 훈련된 SVM은 인증시의 얼굴 이미지가 SVM 훈련 세트의 얼굴 이미지들의 조명, 자세, 표정들과 다른 인증 환경의 경우나 등록자의 가입 및 탈퇴 등으로 등록 클래스나 미등록 클래스의 구성과 크기에 변동이 생기는 인증 환경의 경우에, 강인한 성능을 보이기 어려웠다. 본 논문에서는 강인한 얼굴 등록자 인증을 위하여, 효과적인 클래스 구별 특징 벡터 기반 SVM을 제안한다. 훈련과 인증에 사용되는 특징 벡터는 2개의 클래스를 잘 구별할 수 있는 특성을 반영하도록 선택되었기 때문에 이를 이용하여 훈련된 제안된 SVM은 등록자 클래스 구성의 변화 및 얼굴 이미지에 있어서의 조명, 얼굴 자세, 얼굴 표정의 변화에 덜 영향을 받는다. 실험을 통해 제안된 SVM에 기반을 둔 얼굴 등록자 인증 방법이 기존 SVM에 기반을 둔 방법보다 성능이 더 나으며, 등록자 클래스 구성의 변화에도 강인함을 보였다.
본 연구에서는 자바 코드로부터 UML 클래스 다이어그램을 추출하는 역공학방법을 제시하였다. 파서를 이용하여 자바 코드로부터 AST를 생성하고 이를 순회하면서 클래스다이어그램 생성에 필요한 정보를 추출하였다. 이를 위해 구조정보와 관계정보를 정의하였는데, 구조정보에서는 클래스 몸체를 구성하는 정보를 표현하였다. 관계정보에서는 클래스들 간의 연관관계를 결정하기 위해 필요한 정보를 표현하였으며, 얻어진 관계정보를 통해 연관관계를 유추하는 방법을 제시하였다. 특히 클래스들간의 연관관계를 추출하기 위한 규칙들을 정의하고, 이를 통해 얻어진 관계정보를 이용하여 연관관계를 유출하는 과정을 설명하였다.
자바 언어에 대한 클래스 파일은 소스 프로그램의 의미를 자바 가상 기계에서 실행가능한 형식으로 변환된 형태이다. 이러한 클래스 파일의 구조 및 실질적인 실행 과정에 대한 분석은 디컴파일러 구성, 소스프로그램의 디버깅 등에 편리성을 지원할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 클래스 파일에 대한 분석 및 실제로 실행 과정을 보다 시각적으로 표현하기 위한 실행 과정 분석기에 관한 연구이다. 이를 위해 클래스파일을 내용을 GUI 환경에서와 같이 접근 및 표현이 용이하도록 구현하였으며 이러한 클래스 파일의 실행 과정에서 핵심 정보를 저장하고 있는 메소드 영역 정보, 오퍼란드 스택 정보, 지역 변수의 정보를 시각적으로 표현하였다.
한 개의 자바 프로그램은 다수 개의 클래스 파일로 구성된다. 자바 프로그램이 실행되기 위해서는 클래스 파일이 메모리에 적재되어져야 하는데, 본 논문에서는 개별 클래스들이 어느 정도의 메모리를 사용할지를 정적으로 예측할 수 있게 하는 방법에 대해 알아보았다. 본 논문의 관심은 클래스 영역의 메모리, 즉 정적 메모리에 맞추어져 있으며, 힙 영역의 메모리 등 동적 메모리에 대한 예측은 향후 연구로 남겨 두었다. 클래스를 이루는 필드와 메소드 등의 값들이 메모리 사용량에 미치는 영향을 수식으로 유도하였으며, 이 수식의 유효성을 실제 실험을 통해 확인하였다.
본 논문은 객체지향 C++ 클래스 컴포넌트를 분류하여 재사용자에게 필요한 컴포넌트를 제공하기 위한 저장소의 클래스 라이브러리 설계방법을 제안한 것이다. 클래스 라이브러리를 설계하기 위해서 컴포넌트 구성 모델을 정의하였고, Enumerative 분류 방법을 이용한 멀티미디어 영역을 분류하였으며, 문서 클러스터링 방법을 확장하여 유사도에 의한 C++ 클래스를 유사한 그룹으로 분류하는 클러스터 생성 기준을 제안하고 있다. 이 유사 그룹인 클러스터는 클래스 멤버 데이터와 멤버함수 그리고 클래스 유사도를 기반으로 분류되며, 분류된 컴포넌트들은 유사도 관계의 계층구조로 구성된다. 마지막으로 객체지향 개념인 Generalization/Specialization의 C++ 상속관계를 계층구조로 표현할 수 있는 클래스 라이브러리를 설계하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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