• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권1호
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• pp.91-102
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• 2002

사용자의 요구사항 변경에 따른 반영, 빠른 시스템 구축, 유지 보수 단계의 효율적인 시스템 관리, 소프트웨어의 수정 용이성, 저렴한 비용 등은 컴포넌트 기반 시스템 구축이 필수적인 사항으로 여겨지고 있다. 이러한 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위한 기존의 컴포넌트 개발 방법론은 컴포넌트 식별을 위하여 객체를 추출하는 부분이 비효율적이고 시스템 컴포넌트를 추출하기 위한 방법이 제시되어 있지 않다. 또한 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트 식별을 위한 절차와 방법만을 제시하고 있다. 그리고 컴포넌트 식별을 위하여 대부분 개발자의 직관과 경험에 의존하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 객체를 추출하는 비효율적인 부분을 개선하기 위하여 요구 사항 분석단계부터 객체를 추출하는 단계까지 RUP(Rational Unified Process)를 적용한다. 또한 시스템 컴포넌트를 식별하기 위한 방법과 절차를 제안하고 시스템의 전체 도메인을 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 식별하는 것이 아니라 추출된 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트를 추출한다. 개발자의 직관과 경험에 의존하여 컴포넌트를 식별하는 문제점을 보완하기 위하여 응집척도와 결합철도를 제안하고 적용한다. 본 논문에서 제안하는 컴포넌트 식별 방법은 객체 식별의 용이성, 컴포넌트의 기능적 재사용성, 추적성 그리고 컴포넌트의 독립성을 중심으로 좀 더 효율적으로 컴포넌트를 식별한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.479-490
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• 2003

컴포넌트 기반 소프트웨어개발 (CBD: Component Based Development)은 재사용 부품을 기반하여 소프트웨어 개발, 수정, 유지보수를 용이하게 지원한다. 따라서 컴포넌트는 강한 응집력과 양한 결합력으로 개발되어야 한다. 본 논문에서는use case와 클래스를 간에 유사성을 통한 클러스터링 분석에 기반 하여 컴포넌트 식별에 대해 연구한다. 컴포넌트 참조 모델과 프레임워크를 제시하여 사례를 통해 검증한다. 컴포넌트 식별 방법은 추출, 명세 및 아키？쳐를 지원한다. 이들 방법론은 기존의 객체지향 방법론을 참조하며 분석에서 구현까지의 추적성을 지원하며 재사용 컴포넌트의 모듈성 지원을 위해 강한 응집력과 약한 결합력을 반영한다.

• ETRI Journal
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• 제25권2호
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• pp.121-132
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• 2003

To enhance the productivity of software development and accelerate time to market, software developers have recently paid more attention to a component-based development (CBD) approach due to the benefits of component reuse. Among CBD processes, the identification of reusable components is a key but difficult process. Currently, component identification depends mainly on the intuition and experience of domain experts. In addition, there are few systematic methods or tools for component identification that enable domain experts to identify reusable components. This paper presents a systematic method and its tool called a component identifier that identifies software components by using object-oriented domain information, namely, use case models, domain object models, and sequence diagrams. To illustrate our method, we use the component identifier to identify candidates of reusable components from the object-oriented domain models of a banking system. The component identifier enables domain experts to easily identify reusable components by assisting and automating identification processes in an earlier development phase.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제7권7호
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• pp.1009-1016
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• 2004

시대의 환경적 변화에 따른 소프트웨어 개발의 발달은 빠른 개발과 높은 생산성을 향상시키기 위한 소프트웨어의 재사용 기술의 확산으로 컴포넌트 기반 개발 방법론이 널리 사용되기 시작했다. 이러한 컴포넌트 기반 개발에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 컴포넌트 식별 방법을 제시하고 있는 기존 방법론들에서는 비즈니스 컴포넌트를 식별함에 있어서 개발자의 경험적 토대를 기반으로 독립적인 컴포넌트를 식별하도록 제시하고 있으므로 평이한 개발자에 의한 비즈니스 컴포넌트 식별이 쉽지 않은 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 시스템 컴포넌트를 먼저 식별한 후 비즈니스 컴포넌트를 식별하고 비즈니스 컴포넌트를 식별하기 위하여 분석 클래스 간의 메소드 호출 유형과 메소드 호출 방향에 의한 클래스 간의 종속적 특성과 의존의 강도를 부여하여 효율적으로 컴포넌트를 식별할 수 있는 기준과 방법을 제안한다. 또한 사례 연구를 통하여 시스템 컴포넌트를 중심으로 비즈니스 컴포넌트가 효율적으로 식별됨을 검증한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권1호
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• pp.1-14
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• 2005

컨포넌트 개발 프로세스에서 재사용 가능한 독립적인 컴포넌트의 식별은 가장 중요한 작업이면서 어려운 작업이다. 따라서 현존하는 컴포넌트 개발 방법론들에서는 컴포넌트 식별을 위해서 체계적이고 명확한 기준이 제시되지 않아 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 그 결과 평이한 개발자에 의해서 소프트웨어의 재사용 단위인 컴포넌트를 식별하기가 쉽지 않다. 따라서 본 논문에서는 컴포넌트를 용이하게 식별할 수 있도록 유스케이스 다이어그램, 클래스 다이어그램 그리고 시퀀스 다이어그램 등 도메인 모델을 기반으로 컨포넌트를 식별하는 기준과 방법을 제시한다. 본 논문에서는 2단계 즉, 시스템 컨포넌트 식별과 비즈니스 컴포넌트 식별을 통하여 컴포넌트론 식별하는 방법을 제시한다. 특히, 제안된 기법에서는 컴포넌트 식별에 있어서 구조적 특성뿐만 아니라 메소드 호출 유형과 방향에 따른 의존성 특성을 함께 괴려하고 있다 이러한 제안된 기법의 실용성을 검증하기 위해 사례 연구와 기존 식별 방법과의 비교 분석 및 평가를 제시한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.625-634
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• 2004

컴포넌트 아키텍쳐 설계를 위하여 재사용 가능한 독립적인 비즈니스 컴포넌트의 식별은 컴포넌트 기반 시스템 구축을 위하여 가장 중요한 작업이다. 그러나 기존 컴포넌트 기반 개발 방법론들의 컴포넌트 시별 방법은 대다수 개발자의 직관과 경험에 의존하고 있다. 또한 개발자들에 의해서 식별된 컴포넌트가 보다 독립적으로 잘 정의되었는지 평가할 기준이 없다. 따라서 본 논문에서는 개발자의 직관과 경험에 의존하는 비즈니스 컴포넌트 식별의 어려운 점을 보완하기 위하여 비즈니스 컴포넌트 식별의 평가 기준이 되는 메트릭을 컴포넌트의 특성을 부여하여 정의한다. 즉, 비즈니스 컴포넌트 식별을 위하여 컴포넌트 내의 응집도는 높고 컴포넌트 간의 결합도는 낮아야 하는 컴포넌트 특성을 적용한 응집척도와 결합척도를 제안한다. 또한 컴포넌트의 응집도와 결함도의 비율에 의하여 비즈니스 컴포넌트의 독립의 정도를 평가할 수 있는 독립척도를 제안한다. 본 논문에서 제안한 응집척도, 결합척도 그리고 독립척도를 사례에 적용하여 그 효율성을 평가한다.

• Smart Structures and Systems
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• 제15권1호
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• pp.81-97
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• 2015

Recently, a new output-only modal identification method based on time-frequency independent component analysis (ICA) has been developed by the authors and shown to be useful for even highly-damped structures. In many cases, it is of interest to identify the complex modes of structures with non-proportional damping. This study extends the time-frequency ICA based method to a complex ICA formulation for output-only modal identification of non-proportionally-damped structures. The connection is established between complex ICA model and the complex-valued modal expansion with sparse time-frequency representation, thereby blindly separating the measured structural responses into the complex mode matrix and complex-valued modal responses. Numerical simulation on a non-proportionally-damped system, laboratory experiment on a highly-damped three-story frame, and a real-world highly-damped base-isolated structure identification example demonstrate the capability of the time-frequency complex ICA method for identification of structures with complex modes in a straightforward and efficient manner.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• 제21권4E호
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• pp.156-163
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• 2002

We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.

• 말소리와 음성과학
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• 제1권1호
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• pp.69-73
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• 2009

This paper proposes an efficient global covariance-based principal component analysis (GCPCA) for speaker identification. Principal component analysis (PCA) is a feature extraction method which reduces the dimension of the feature vectors and the correlation among the feature vectors by projecting the original feature space into a small subspace through a transformation. However, it requires a larger amount of training data when performing PCA to find the eigenvalue and eigenvector matrix using the full covariance matrix by each speaker. The proposed method first calculates the global covariance matrix using training data of all speakers. It then finds the eigenvalue matrix and the corresponding eigenvector matrix from the global covariance matrix. Compared to conventional PCA and Gaussian mixture model (GMM) methods, the proposed method shows better performance while requiring less storage space and complexity in speaker identification.

• 한국음향학회지
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• 제21권4호
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• pp.156-156
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• 2002

We apply independent component analysis (ICA) for extracting an optimal basis to the problem of finding efficient features for representing speech signals of a given speaker The speech segments are assumed to be generated by a linear combination of the basis functions, thus the distribution of speech segments of a speaker is modeled by adapting the basis functions so that each source component is statistically independent. The learned basis functions are oriented and localized in both space and frequency, bearing a resemblance to Gabor wavelets. These features are speaker dependent characteristics and to assess their efficiency we performed speaker identification experiments and compared our results with the conventional Fourier-basis. Our results show that the proposed method is more efficient than the conventional Fourier-based features in that they can obtain a higher speaker identification rate.