Java 에서 원시 타입과 클래스 타입간에 호환성이 제공되지 않으므로 원시값이 클래스 타입의 변수에 저장되지 못하며, 클래스 타입의 값이 원시 타입 변수에 저장되지 못한다. 객체가 필요한 곳에서 원시값을 사용하기 위해서는 원시 값을 저장하는 래퍼 클래스의 객체 생성이 필요하며, 패러 클래스의 객체에서 저장된 원시 값을 꺼내기 위해서는 특정 메소드를 호출하여야 한다.이러한 불편함과 변환시의 오류를 줄이기 위하여 본 논문에서는 Java의 원시타입과 래퍼 클래스 타입의 호환성 제공을 위한 변환방법을 제안하였다. 원시 타입과 래퍼 클래스 타입간의 호환성 뿐 아니라 원시 타입간의 호환성에 상응하는 래퍼 클래스간의 호환성도 제공하기 위해 래퍼 클래스 계층방법, java.lang.Number 클래스 이용방법, 래퍼 인터페이스 계층방법 등 3가지 변환방법을 제시하였다. 이들 방법의 비교분석과 성능측정을 통하여 래퍼 인터페이스 계층방법이 가장 우수한 방법임을 확인하였다.
바이트코드는 많은 장점을 가지고 있으나 수행 속도가 느리고 프로그램의 분석과 최적화에 알맞은 표현은 아니다. 분석과 최적화를 위하여 바이트코드를 정적 단일 배정문(SSA Form)으로 변환이 수행되어야 한다. 그러나 바이트코드에서 SSA Form으로 변환 시 어떤 변수는 타입 정보를 상실한다. 이를 해결하기 위하여 본 논문에서는 바이트코드에 대한 확장된 제어 흐름 그래프를 생성한다. 또한 정적으로 분석하기 위해 제어 흐름 그래프를 SSA Form으로 변환한다. SSA Form으로 변환을 위하여 지배자. 직접 지배자. 지배자 경계. ${\phi}$-함수, 재명명 등 많은 정보에 대한 계산을 수행한다. 생성된 SSA Form에 알맞은 타입을 선언하기 위해서 다음과 같은 동작들을 수행한다. 먼저 클래스의 호출그래프와 상속 그래프를 생성한다. 그리고 각 노드에 대한 정보를 수집한다. 수집된 정보를 기반으로 동등한 타입의 노드를 찾고 강 결합 요소로 설정한 후 각 노드에 타입을 효율적으로 설정하는 방법을 제안하였다.
인터넷의 급성장으로 소프트웨어 환경이 웹으로 급속하게 전환함으로써 사용성 중심 설계가 새로운 패러다임으로 등장하고 있다. 본 논문에서는 사용자 중심 설계의 문제점을 보완하여, 사용성 중심 설계를 기반으로 효율적인 사용자 인터페이스 프로토타입의 생성과정을 제안하였다. 요구분석 시나리오를 기반으로 사용성 중심의 요구분서 프로세스를 개발하여 미숙한 설계자도 수준 높은 프로토타입을 개발할 수 있고, 프로토타입의 반복 횟수를 줄일 수 있게 하였다. 그리고 웹 환경에 적합한 사용성 중심의 사용자 인터페이스 프로토타입을 생성함으로써 통합 설계를 지원하기 위한 통합 모델링 언어(UML)를 지원할 수 있도록 하였다.
본 연구에서는 일반화된 let-다형성(let-polymorphic) 타입 유추 알고리즘을 제시하고, 이로부터 얻어지는 모든 예 알고리즘들은 Hindley/Milner 타입 체계를 안전하고 완전하게 (sound and complete) 구현하고 있음을 증명하며, 일반화된 알고리즘의 두 예 알고리즘들간에 어느 한쪽이 항상 오류를 더 신속히 감지하게 되는 조건을 제시한다. 일반화된 알고리즘으로부터 이론적으로 검증된 두 타입 유추 알고리즘, 즉, 상향성 표준 타입 유추 알고리즘 W와 하향성 알고리즘 M 뿐만 아니라 두 알고리즘의 혼성 알고리즘(hybrid algorithm)을 만들 수 있다. 만들어진 예 알고리즘들의 안전성, 완전성, 상대적인 신속한 오류 감지 성질들은 본 논문의 증명에 의해 자동적으로 유추된다. 본 논문에서 제시되는 알고리즘으로부터 만들어 낼 수 있는 예 알고르즘에는 SML/NJ와 Objective Caml 컴파일러에서 채택한 알고리즘을 포함하고 있다.
자바의 동적 클래스 로딩은 실행 시간에 소프트웨어 컴포넌트를 동적으로 로딩하기 위한 강력한 메커니즘이다. 다른 시스템에서도 동적 료딩과 링킹을 제공하지만 지연 로딩, 타입 안전 링크, 사용자 정의 클래스 로딩 정책, 그리고 나중 이름공간 둥은 자바가 가진 중요한 특징이다. 자바에서 클래스 로딩의 핵심은 타입 안전에 대한 확신이다. 하지만 자바 가상머신에서 타입 안전에 대한 메커니즘은 매우 복잡하고 또 정확성에 대한 접근이 명확하지 않아서 지금까지 많은 버그가 발생되었고 따라서 타입 안전에 문제가 되어왔다. 본 논문은 간단한 자바 소스 코드를 이용하여 동적인 클래스 로더의 동작을 분석하여 도식화하고, 연산적 의미론으로 추상화하여 이전에 제시되었던 타입 안전에 대한 문제를 분석한다.
XML이 가지는 표현의 유연성은 정보검색, 문서관리, 데이타 마이닝 둥의 분야에 커다란 영향을 미치고 있다. 그러나 새로운 XML 관련 기술들이 XML 문서의 특성을 체계적으로 파악하지 않고 일부 특성만을 다룰 수 있도록 개발되어 다른 타입의 XML 문서를 적용하면 성능 저하를 가져오기도 한다. 따라서 우수한 결과를 내는 방법론이라 하더라도 그 결과에 대한 신빙성을 뒷받침할 만한 척도가 미비한 실정이며 개발된 다양한 방법론을 응용 분야나 문서집합의 특성에 따라 적절하게 선택할 수 있는 기준도 모호하다. 본 논문에서는 XML이 가지는 특성을 토대로 크게 요소(element), 구조, 그리고 데이타를 중심으로 분류한 XML 문서 타입의 분류 체계(taxonomy)를 제안하고자 한다. 체계적인 XML 문서 타입의 분류체계는 새로 개발된 XML 기술들이 어떠한 XML 문서 타입을 처리 할 수 있는지를 평가할 수 있게 함으로써 결과의 신빙성을 증진시킬 수 있다. 또한 대상 XML 문서를 분류 체계에 의거하여 처리 가능한 타입들을 제시함으로써 응용 분야에 적합한 XML 기술을 선택할 수 있는 기초론 제공한다. 제안된 분류 체계를 토대로 XML 문서 마이닝에 적용해 본 결과 전처리(preparations) 과정에서 고려할 수 있는 XML 문서 타입을 밝혀내고 실험 선정 대상 문서의 타입을 제시할 수 있었다.
유비쿼터스 도시 환경에서 사용자에게 맞춤형 국토정보를 제공하기 위한 공간 정보 시스템 개발이 대두되고 있다. 공간 정보 시스템은 사용자를 위해 언제 어디서든지 공간 정보를 탐사할 수 있다. 또한, 다른 사용자들에게도 데이터마이닝 기술을 통해 분석된 정보를 제공해 줄 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 빈발 패턴 기법을 활용한 오픈맵 API 기반 프로토타입을 제안한다. 제안하는 프로토타입은 지오포토의 위치 데이터를 기반으로 사용자에게 흥미로운 여행 코스와 우리가 알지 못했던 명소를 탐사할 수 있다. 또한, 제안된 프로토타입은 20가지의 오픈맵 API 기반 지도 중 사용자에 의해 선택된 지도에 분석된 공간 패턴을 표현할 수 있는 최초의 시도이다. 우리의 프로토타입은 스마트폰 등의 모바일 단말기에서도 응용될 수 있다.
워크플로우 비즈니스 프로세스는 설러 단위 업무(Activity)로 구성되며 단위 업무에는 여러 가지 타입이 존재한다. 유저 태스크(User Task) 타입은 특정 애플리케이션을 통해 처리되는 중요한 단위 업무 타입중 하나이며 본 논문에서는 유저 태스크 타입에 대한 최적의 수행자를 할당할 수 있는 질의어 기반 수행자 할당 방식을 기술한다. 이 방식은 기존의 워크플로우 관리시스템의 워크플로우 엔진에서 제공하는 로드-밸런싱 알고리즘을 현행 그대로 유지하는 동시에 조직의 조직 구조 정보를 이용하여 유저 태스크에 대한 기존의 할당 방식에서 확장된 형태의 수행자 할당 방법을 제공함으로써 태스크 처리에 대한 최적의 수행자를 할당하여 단위 업무의 처리 효율성을 향상시킨다.
학습자의 감성 상태가 충분히 반영되는 오프라인 수업과 달리 지금까지 대부분의 e-러닝은 학습자의 감성 정보를 수업에 효과적으로 반영하지 못했다. 이러한 한계점은 e-러닝의 학습 효과성을 저해하는 문제 중 하나로 지적되었다. 이 문제를 해결하기 위해 학습자의 뇌파를 통해 감성을 인식하고 감성 상태에 따라 적절한 학습 콘텐츠 타입을 추천하여 학습 효과를 증대 시킬 수 있는 방법론이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 기 수집된 학습자들의 감성(뇌파) 데이터를 분석하여 콘텐츠 타입 선호도를 파악한 후 프로파일 데이터를 활용하여 상관계수 기반 NN-Recommendation 학습 콘텐츠 타입 추천 시스템을 제안 하고자 한다. 이 시스템은 일반적인 추천시스템에서 발생하는 Cold-start 문제를 해결할 수 있으며 특히 본 연구에서는 보다나은 추천 정확도를 위해 프로파일 각 속성에 자동적으로 가중치를 부여하는 기법을 제시하여 향상된 성능을 보이게 됨을 실험을 통해 확인 하였다.
단계가 없는 고차원 프로그램(higher-order program)을 다단계 프로그램(multi-staged program)으로 타입의 도움을 받아 변환하는 방법을 제시한다. 이 방법은 최첨단의 다단계 프로그램 타입시스템에 기반했기에 직관적으로 이해가 쉽고, 열린 코드(open code)를 지원한다. 변환의 결과 나올 수 있는 열린 코드는 자유 변수(free variable)을 허용하여 나중에 사용자의 의도대로 자유롭게 묶이게 할 수 있다. 우리의 변환은 기존의 타입의 도움을 받아 특화시키는 Linger와 Sheard[2,3]의 방법에 비해 더 효율적이고, 더 많은 종류의 다단계 프로그램을 만들어 낼 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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