프로그래밍 언어에서의 추상화는 변수, 함수, 복합 데이터 등에서부터 추상 데이터 타입, 클래스, 다형성 등에 이르기까지 광범위하게 적용되는 중요한 개념이다. 그러나 추상화 개념의 명확성과 통일성 부족으로 인하여 추상화는 다소 애매 모호한 특성을 갖는 용어로 인식되어지고 있으며, 관점에 따라 다르게 설명되는 혼란스러움을 경험하고 있다. 본 논문에서는 여러 프로그래밍 언어에 나타난 추상화에 대한 체계적인 분석을 실시하여 추상화의 분류를 제안한다. 추상화는 추상물의 생성 방법에 따라 사상 추상화, 묶음 추상화, 통합 추상화, 확장 추상화 등 4가지 범주로 분류된다. 또한 함수, 추상 데이터 타입, 객체, 캡슐화, 클래스 등 추상화를 기반으로 하여 형성된 여러 개념들이 추상화의 관점에서 고찰된다. 이러한 체계적인 추상화의 분석과 분류를 통하여 지금까지 개별적이며 서로 다른 형태의 추상화로 취급된 여러 추상화 양상이 하나의 통일된 개념으로 설명될 수 있을 것이며, 추상화의 의미, 필요성, 중요성에 대하여 보다 깊은 이해가 가능할 것이다.
대규모 데이터 마이닝 환경에서는 이질적인 데이터베이스 혹은 파일 시스템으로부터 분석 대상 데이터를 수집하는 경우가 일반적이므로, 수집된 데이터가 서로 다른 추상화 수준(abstraction level)으로 표현되기 마련이다, 본 논문에서는 기존의 결정 트리(decision tree)를 서로 다른 추상화 수준으로 표현된 데이터에 적용할 때, 분류상 모순이 일어날 수 있음을 보이고, 그에 대한 해결방안을 제시한다. 제안하는 방법은 데이터 간에 존재하는 일반화/세분화 관련성을 결정 트리의 구축 단계는 물론, 클래스 할당 단계에도 반영하여 데이터간의 의미적 연관성을 효과적으로 활용할 수 있도록 한다. 아울러 실제 데이터에 기반을 둔 실험을 통해, 제안한 방법이 기존 방법보다 분류 오류율을 현저히 줄일 수 있음을 보인다.
The purpose of this study was to investigate middle and high school mathematics teachers' levels and multiple approaches in United States practicing their abstraction levels and, different strategies and method of solutions towards given number theory problems. The mathematics teachers taking part in this study are consisted of 25 members of online graduate and undergraduate course (MAE 5641 and MAE 4813) delivered through Online Learning System called as the Blackboard (http://www.blackboard.com). Data collection methods include journal entries, written solutions to problems, the teachers' reflections on said problems, and post interviews. Data analysis was done based on [Hazzan, O. & Zazkis, R. (2005). Reducing abstraction: The case of school mathematics. Educ. Stud. Math. 58(1), 101-119]. Analysis of students' written solutions revealed that transitions among the solution methods have major effect on abstraction levels. Elevation and reducing abstraction is a dynamic process.
Wing은 21세기를 살아가기 위한 역량으로 컴퓨팅 사고력의 중요성을 역설하였다. 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력의 추상화를 관련 연구를 통해 객체 추상화, 데이터 추상화, 절차 추상화로 분류하였다. 또한 추상화 역량 평가를 위해 추상화 성취기준과 평가기준을 개발하였다. 학교 현장에 적용한 결과 학생들은 문제 해결을 위해 글과 그림으로 표현하는 객체 추상화, 데이터 추상화 역량은 우수하지만, 컴퓨터 프로그램으로 작성하는데 어려움을 겪고 있음을 알 수 있었다. 본 연구에서 개발된 추상화 역량 평가는 소프트웨어 교육을 위한 학생 지도에 많은 도움을 줄 것이다.
정형기법을 사용하여 실시간 시스템을 명세할 때. 상태 기반 정형 기법이 가지는 큰 문제 중의 하나는 시간 값. 자료 값, 위치 값을 통한 상대 표현으로 발생하는 상태 폭발이다. 본 논문에서는 상태 폭발 문제를 접근하기 위해, 시스템의 명세에 적용하는 추상화와, 명세된 시스템의 실행에 적용하는 추상화 기법을 정의하였다. 명세 구문에 정의한 추상화를 추문 추상화라 정의하고 명세 구문이 가진 패턴(연산 정보, 구조)을 정의하여 추상화한다. 실행에 적용되는 추상화는 의미 추상화라 정의하고 실행 시 생성되는 시간, 자료, 위치 상태 값이 파진 실행 의미의 패턴을 추상화한다. 추상화를 통하여 명세 모델과 실행 모델에 계층을 생성하여 상위 계층에서는 복잡도가 낮은 단계에서 시스템의 개략적인 정보를 분석할 수 있다. 하위 계층에서는 정확도가 높은 분석을 수행할 수 있는 반면에 많은 상태를 살펴야되기 때문에 높은 복잡도를 가진다. 본 논문에서는 추상화의 정의와 더불어, 적용 사례를 통하여 상태 감소와 계층성 생성, 복잡도 감소를 보인다.
The study on query relaxation which provides approximate answers has received attention. In recent years, some arguments have been made that semantic relationships are useful to present the relationships among data values and calculating the semantic distance between two data values can be used as a quantitative measure to express relative distance. The aim of this article is a hierarchical metricized knowledge abstraction (HiMKA) with an emphasis on combining data abstraction hierarchy and distance measure among data values. We propose the operations and the query relaxation algorithm appropriate to the HiMKA. With various experiments and comparison with other method, we show that the HiMKA is very useful for the quantified approximate query answering and our result is to offer a new methodological framework for query relaxation.
Since query language is used as a handy tool to obtain information from a database, a more intelligent query answering system is needed to provide user-friendly and fault-tolerant human-machine Interface. Frequently, database users prefer less rigid querying structure, one which allows for vagueness in composing queries, and want the system to understand the intent behind a query. When there is no matching data available, users would rather receive approximate answers than a null information response. This paper presents a knowledge abstraction database that facilitates the development of such a fault-tolerant and intelligent database system. The proposed knowledge abstraction database adepts a multilevel knowledge representation scheme called the knowledge abstraction hierarchy(KAH), extracts semantic data relationships from the underlying database, and provides query transformation mechanisms using query generalization and specialization steps. In cooperation with the underlying database, the knowledge abstraction database accepts vague queries and allows users to pose approximate queries as well as conceptually abstract queries. Specifically. four types of vague queries are discussed, including approximate selection, approximate join, conceptual selection, and conceptual Join. A prototype system has been implemented at KAIST and is being tested with a personnel database system to demonstrate the usefulness and practicality of the knowledge abstraction database in ordinary database application systems.
데이터베이스 시스템에서 협력적 질의응답이란 질의 내용과 정확히 일치하는 자료뿐만 아니라 좀 더 넓은 인근 범위의 자료 또는 근사적인 자료를 검색해 주는 것을 말한다. 협력적 질의응답은 질의 분석, 질의 유연화, 유연화된 질의에 따른 근사적 자료 제공의 세 단계로 이루어져 있다. 질의 유연화를 수행하기 위해 의미적 관계를 표현하는 지식추상화 방법과 자료 사이의 정량적인 유사도를 거리로 표현하는 방법들이 지식표현 방법으로 사용된다. 본 논문에서는 보다 효과적으로 질의 유연화 단계를 지원하기 위해, 다단계 데이터 추상화 계층과 거리 척도를 지원하는 계량화된 지식추상화 계층(MKAH: Metricized Knowledge Abstraction Hierarchy)을 제안한다. MKAH는 카테고리화 될 수 있는 자료에 대해 질의 유연화를 효과적으로 지원하며 두 값 사이의 정량적인 의미상의 유사도를 제공하여, 질의 결과에 순위가 매겨질 수 있도록 한다. MKAH의 실용성과 효율성을 검증하기 위하여 경력직 검색 분야에 대한 원형 시스템을 구현해보았다. 다양한 실험을 통하여 MKAH가 풍부한 의미 표현이 가능하면서 질적으로도 높은 거리 척도를 제공해 준다는 것을 보였다. 그 결과 MKAH를 채택하는 도메인은 다른 정량적인 숫자 도메인과 호환될 수 있다는 점과, 큰 규모의 시스템을 만드는 데에도 장점이 있음을 확인하였다.
Baik Song An;Myung Hoon Cha;Sang-Min Lee;Won Hyuk Yang;Hong Yeon Kim
ETRI Journal
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제46권3호
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pp.501-512
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2024
With an explosive increase of data produced annually, researchers have been attempting to develop solutions for systems that can effectively handle large amounts of data. Single-operating-system (OS) non-uniform memory access (NUMA) abstraction technology is an important technology that ensures the compatibility of single-node programming interfaces across multiple nodes owing to its higher cost efficiency compared with scale-up systems. However, existing technologies have not been successful in optimizing user performance. In this paper, we introduce a single-OS NUMA abstraction technology that ensures full compatibility with the existing OS while improving the performance at both hypervisor and guest levels. Benchmark results show that the proposed technique can improve performance by up to 4.74× on average in terms of execution time compared with the existing state-of-the-art opensource technology.
무선 통신 기술과 다양한 감지 기술들의 발달로 실세계의 환경을 분석하고 생태계의 변화를 이해하기 위한 환경 모니터링 시스템들이 널리 개발되고 있다. 이러한 시스템들은 센서 데이터로부터 유용한 정보를 추출하기 위하여, 원시 센서 데이터를 기반으로 질의를 처리하기 때문에, 환경 모니터링 응용에서 전송되는 넓은 지역의 대용량 센서 데이터를 다루기 위해서는 높은 질의 처리 비용을 요구한다. 또한 현재 및 가까운 미래의 상황 체크를 요청하는 사용자 질의에 답하기 어려운 문제점이 있다. 이 논문에서는 환경 모니터링을 위해 사용자 질의를 효과적으로 처리하기 위한 모니터링 시스템 구조를 제시하고, 설계된 센서 데이터 필터링과 추상화 모델의 활용을 기술한다. 제시된 추상화 기법은 GIS의 경사 그리드를 기반으로 설계되어, 빠른 데이터 접근 및 갱신을 지원한다. 상황 분석을 위해 추상화 모델에서 센서 타입별로 추출된 내용은 질의 처리기에서 결합되어 사용자에게 의미있는 정보를 제공하는데 도움을 준다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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