소프트웨어 생명주기는 요구분석, 설계, 구현, 유지보수 단계 등으로 구성되며, 각 단계의 산출물은 다양한 형태를 지니고 있다 이러한 산출물을 표준화한 것이 UML이며, 요구분석 단계에서는 클래스 다이어그램, 사용사례 다이어그램, 활동 다이어그램, 협력 다이어그램이 일반적으로 사용되고 있다. 기존의 UML 개발 도구들은 이러한 다이어그램을 파일에 저장하기 때문에, 다이어그램 정보를 검색하거나 다수의 개발자들이 참석하는 공동 작업시 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 이러한 어려움을 해결하고 요구분석 단계에서의 산출물을 효율적으로 처리하기 위하여 다이어그램 정보를 데이타베이스에 저장하고 관리하는 방법을 제안한다. 이를 위해 클래스, 사용사례, 활동, 협력 다이어그램을 구성하고 있는 모든 요소들을 분류하고, 분류된 각 구성요소들을 관계형 테이블로 변환한다. 이렇게 변환된 테이블에 다이어그램 정보를 저장하고 다양한 형태의 질의를 통해 저장된 정보를 검색할 수 있도록 한다. 제안한 방법은 다이어그램 정보를 다수의 개발자가 공유하여 사용할 수 있으며 모델의 재사용에 편리성을 제공할 것이다.
본 논문에서는 UML 다이어그램에 대응되는 코드 생성을 위하여 요구되는 정보를 저장하기 위한 레포지토리를 구축하는 방법을 제시한다. 객체 지향 프로그래밍에서는 객체 간의 상호 작용이 핵심이므로, UML 다이어그램들 중에서 클래스 다이어그램과 시퀀스 다이어그램에 대해서 논의를 전개한다. 클래스 다어어그램을 기반으로 실행 시간에 객체가 상호 동작하는 절차를 보이는 시퀀스 다이어그램으로부터 상응하는 코드를 생성하게 되며, 이를 위해서는 코드생성에 필요한 정보를 추출하여 정보 저장소인 레포지토리를 구축하여야 한다. 따라서 본 논문에서는 시퀀스 다이어그램의 메시지 유형을 다섯 개로 분류하고 이들로부터 각각의 레포지토리를 구성하기 위하여 필요한 항목과 그 값에 대한 정보를 추출하여 구조적으로 정보를 저장하는 방법을 제시한다. 시퀀스 다이어그램은 이들 메시지들로 구성되므로, 각 메시지에 대한 구조화된 레포지토리를 순차적으로 수집하여 최종적인 레포지토리를 구성한다.
논·밭 전환 시 수수(sorghum bicolor L. Moench)는 뛰어난 내습성으로 콩과 함께 안정적인 생산이 가능하여 국내 식량작물의 자급률 향상과 쌀 수급 불균형 문제를 해결할 수 있을 것으로 기대되는 작물이다. 그러나 수량 추정을 위한 재배면적과 같은 기본적인 통계조사는 많은 인력을 투입하여도 오래 걸리는 전통적인 조사 방식으로 인해 잘 이루어 지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 무인기 기반 RGB 영상에 U-Net을 적용하여 수수 재배지 비파괴적 분할가능성을 확인하였다. 2022년에 7월 28일, 8월 13일, 8월 25일에 각각 영상이 취득되었다. 각 영상취득 날짜에서 512 × 512 영상크기로 훈련데이터셋 6,000장과 검증데이터셋 1,000장으로 나누어 학습을 진행하였으며 수수 농경지(sorghum), 벼와 콩 농경지(others)와 비 농경지(background)로 구성된 세 개 클래스와 수수 농경지와 배경(others+background)으로 구성된 두 개 클래스 기반으로 분류모델을 개발하였다. 모든 취득 날짜에서 세 개 클래스 기반 모델에서는 수수 재배지 분류 정확도가 0.91 이상으로 나타났지만 8월 데이터셋의 others 클래스에서 학습 혼동이 일어났다. 대조적으로 두 개 클래스 기반 모델에서는 8월 데이터셋의 안정적인 학습과 함께 모든 클래스에서 0.95 이상의 정확도를 나타내었다. 결과적으로 8월에 두개클래스 기반 모델을 현장에 재현하는 것이 수수 재배지 분류를 통한 재배면적 산출에 유리할 것으로 판단된다.
웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.
MDO프레임웍은 설계 작업을 통합적으로 관리하고 자동화하여 설계도구 간의 데이터 전달과 변환에 소요되는 설계자의 부담을 경감시키며 다분야 전문가가 참여하는 협동설계 환경을 제공함으로써 다분야를 동시에 고려한 효율적 설계를 지원한다. 이번 글에서는 이러한 MDO프레임웍으로 개발된 EMDIOS를 소개하고, 그 개발 배경과 타당성을 개략적으로 제시하였다. EMDIOS는 분산 환경을 제공하고, 데이터베이스와 연계되어 정의된 문제와 문제 풀이 절차를 저장하고 실행시 발생하는 데이터들을 체계적으로 관리하는 구조를 갖는다. MDO문제 해결에 필요한 도구들은 모두 소프트웨어 컴포넌트로 구성 및 기술되어 컴포넌트 등록기에 등록되어 저장된다. 등록된 컴포넌트는 GUI기반의 MDO커널에 의하여 검색되고 MDO문제해결 절차의 구성 요소가 된다. 구성된 문제 해결을 위한 실행은 컴포넌트 서비스 에이전트에 의하여 이루어진다. EMDIOS는 새로운 설계도구를 EMDIOS에 쉽게 통합하여 사용할 수 있도록 공통적으로 구현될 수 있는 부분을 구현한 추상 클래스와 이로부터 필요한 인터페이스를 생성할 수 있는 인터페이스 제조기를 제공함으로써 확장성과 개방성을 제공한다. 제시된 MDO 프레임웍의 사용자 인터페이스는 가장 많은 사용자를 확보하고 있는 윈도우 환경에서 Visual C++를 이용하여 개발되고 있으며, 다양한 OS환경에서 작동되어야 하는 래퍼는 JAVA로 개발하였다. 현재 개발된 EMDIOS는 다양한 벤치 마크 테스트 중이며 올해 9월이후에는 일반에게도 공개할 수 있는 프레임웍으로써 모습을 갖출 것으로 보인다.
사람의 몸 동작을 인식해야하는 여러 응용분야에서의 필요성이 대두되면서 이 분야로의 연구가 활발해지고 있다. 이 논문은 사람의 비언어적 행동을 자동적으로 분석할 수 있는 인식기 개발에 관한 것으로 실세계 3 차원 좌표값을 입력으로 하는 사람 몸 동작 패턴 분류기의 구현방법을 소개한 것이다. 하나의 사람 몸 동작은 각 몸 구성 성분(손, 아래팔, 위팔, 어깨, 머리, 몸통 등)의 움직임을 조합해서 정의한 수가 있기 때문에 개별적인 각 몸 구성성분의 움직임을 인식하여 조합해서 임의의 동작을 판별하려는 방법을 적용한다. 사람 몸 동작 패턴 분류기는 측정된 실세계 3 차원 좌표 자료를 양자화한 후 xy, zy 평면에 투영한 값을 자자 구한다. 이 결과를 각각 8 방향 체인 코드로 바꾸고 2 단계 체인 코드 평활화 사업을 하여, 4 방향 코드 체적화 및 대표 코드로의 압축단계를 거친다. 이로서 생성된 프리미티브 패턴나열들을 동작 클래스별로 분류하여 프리미티브 패턴나열의 확장으로 각각의 식별기를 구축하여 각 몸 구성 성분별 동작들을 분류한다. 일련의 실험이 행해져 그 타당성을 확인하였으며, 차후에 이 분류기는 비언어적 행동 분석을 위한 사람 몸 동작 인식기의 전처리 단계로 사용되어진 것이다.
컴퓨터가 널리 보급되고 인터넷이 발전함에 따라 많은 정보가 생산되고, 이러한 정보를 가공하여 사용자에게 효율적으로 제공하는 서비스들도 많아지게 되었다. 그러나, 컴퓨터에 익숙하지 않은 사용자들은 쉽게 이러한 서비스를 이용하지 못하기 때문에 사용자들을 돕는 시스템들이 필요하게 되었다. 한메일넷의 경우 전자 우편을 통한 사용자들의 질문에 대해 관리자가 직접 답을 해주는데, 사용자의 증가로 질의응답 업무의 양이 커지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 질의에 자동으로 응답하는 시스템을 개발하기 위하여 효율적인 이단계 자기구성 지도(SOM)를 제안한다. 이 방법은 다양한 크기의 질의메일을 정형화된 크기로 만들기 위한 데이터 축약 SOM과 이를 실제 해당 답변 클래스로 분류하는 문서 분류 SOM으로 구성된다. 실제 사용되고 있는 2206개의 데이터에 대한 실험 결과, 95%의 분류 성공률을 보여 그 가능성을 볼 수 있었다.
생산 시스템은 일반적으로 규모가 크고 복잡하며 동시 발생적인 특성을 가지는 경우가 많다. 이러한 특징은 시스템의 행태를 사전에 분석하고 시뮬레이션하기 위한 모델링에 많은 어려움을 가져오게 한다. 본 논문은 이러한 어려움을 해결하기 위하여 객체지향 페트리네트를 이용한 생산시스템 모델링 및 분석 도구를 제사한 것이다. 기본적인 구조는 페트리네트를 객체의 개념으로 구성하는 것이다. 객체의 개념으로 페트리네트를 구성하고 시스템의 행태는 객체간의 메시지 교환과 객체내의 행태로 표현된다. 시스템 분석에 있어서는 객체간의 메시지 전달관계와 객체내의 행태 분석 등이 가능하다. 대상 시스템이 객체의 클래스 개념으로 구성되기 때문에 복잡도가 많이 감소될 수 있다. 특히 본 논문에서는 상속성의 개념을 객체 지향 페트리네트에서 어떻게 구현할 것인가에 대한 방법과 분석 방법이 제시되었다.
지지 벡터 기계(Support Vector Machine: SVM)를 이용한 다중부류 분류기법이 최근 활발히 연구되고 있다. SVM은 이진분류기이기 때문에 다중부류 분류를 위해서 다수의 분류기를 구성하고 이들을 효과적으로 결합하는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 정적인 다중분류기 결합 방법과는 달리 포섭구조의 분류모델을 확률에 따라 동적으로 구성하는 방법을 제안한다. 확률적 분류기인 나이브 베이즈 분류기(NB)를 이용하여 입력된 샘플의 각 클래스에 대한 확률을 계산하고, OVA (One-Vs-All) 전략으로 구축된 다중의 SVM을 획득된 확률에 따라 포섭구조로 구성한다. 제안하는 방법은 OVA SVM에서 발생하는 중의적인 상황을 효과적으로 처리하여 고성능의 분류를 수행한다. 본 논문에서는 지문분류 문제에서 대표적인 NIST-4 지문 데이터베이스를 대상으로 제안하는 방법을 적용하여 $1.8\%$의 거부율에서 $90.8\%$의 분류율을 획득하였으며, 기존의 결합 방법인 다수결 투표(Majority vote), 승자독식(Winner-takes-all), 행동지식공간 (Behavior knowledge space), 결정템플릿(Decision template) 등보다 높은 성능을 확인하였다.
바이트 단위 임의 접근이라는 램 특성과, 비휘발성이라는 디스크의 특성을 동시에 제공하는 FeRAM, MRAM, PRAM등의 스토리지 클래스 램(Storage Class Random Access Memory, SCRAM)이 소형 임베디드 시스템을 중심으로 점차 그 활용범위를 넓혀가고 있다. 본 논문에서는 SCRAM을 주기억 장치 및 보조 기억 장치로서 동시에 사용할 수 있는 차세대 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 제안된 구조는 크게 스토리지 클래스 램 드라이버(SCRAM Driver)와 스토리지 클래스 램 관리자(SCRAM Manager)로 구성된다. SCRAM Driver는 SCRAM을 직접 관리하며, FAT이나 Ext2와 같은 전통적인 파일 시스템이나 버디 할당자와 같은 전통적인 메모리 관리자, 혹은 SCRAM Manager 등의 상위 소프트웨어 계층에 저수준 인터페이스를 제공한다. SCRAM Manager는 파일 객체와 메모리 객체를 통합하여 관리함으로써 이들 간에 부가적인 비용이 없는 변환을 가능케 한다. 제안된 기법은 FeRAM이 장착된 실제 시스템에서 실험되었으며, 실험 결과를 통해 SCRAM Driver가 효율적으로 전통적인 파일시스템과 메모리 관리자가 요구하는 기능을 제공할 수 있음을 보였다. 또한 기존의 파일 시스템과 메모리 관리자를 통해 각각 SCRAM을 접하는 경우보다 SCRAM Manager가 수십 배 빠른 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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