• 제목/요약/키워드: Software classification

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이중에너지 전산화단층촬영을 이용한 요로결석의 성분 분석에 관한 연구 (Classification of Urinary Stone into Uric Acid & Non-uric Acid by Dual-Energy)

  • 정명진;김성길
    • 한국방사선학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.835-841
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    • 2023
  • 팬텀모델에서 이중에너지 전산화단츨촬영(DECT)를 이용한 요로결석의 성분분석을 통해 임상적 유용성에 대해 알아보고자 한다. 17명의 환자로부터 요로결석을 추출하여, 작은 플라스틱 병(Plastic Bottle) 안에 각각의 요로결석을 삽입한 후, 인체와 비슷한 돈육을 이용하여 실험팬텀을 제작하였다. 640-Slice MSCT(Auquilion ONE, Toshiba Medical Center, Japan)의 이중에너지 방식에서 Volume scan 방식을 사용하여 촬영하였고, 얻어진 두 가지의 영상을 Dual-energy software("DE stone Analysis" software version 4.3, Toshiba)에서 요산석과 비요산석의 성분분석하고 HU값을 각각 측정하였다. 요로결석의 성분은 전체 17개의 요로결석 중에서 요산석은 6개(35.29%)였고, 비요산석은 11개(64.71%)로 나타났다. 요산석의 경우 135kV는 348.87±166.37, 100kV는 345.33±151.18, 80kV는 337.94±172.77로 나타났고, 비요산석의 경우 135kV는 551.93±297.09, 100kV는 747.04±351.31, 80kV는 958.19±424.72로 나타났다. 80kV에서는 요산석과 비요산석의 HU값의 차이가 통계적으로 유의한 차이를 보였고(P<0.05), 비요산석의 경우에 80kV와 135kV의 HU값은 통계적의 유의한 차이를 보였다(P<0.05). 시술 후 적출된 요로결석을 이용한 팬텀실험연구에서는 DECT를 이용하여 에너지에 따라 서로 다르게 변화하는 HU값의 차이로 요산석과 비요산석을 구분할 수 있었다. 향후, 이중에너지에 대한 연구와 재구성방법의 연구가 진행된다면, 요로결석의 치료에 DECT가 유용할 것으로 기대된다.

의사결정트리 프로그램 개발 및 갑상선유두암에서 질량분석법을 이용한 단백질 패턴 분석 (Development of Decision Tree Software and Protein Profiling using Surface Enhanced laser Desorption/lonization - Time of Flight - Mass Spectrometry (SELDI-TOF-MS) in Papillary Thyroid Cancer)

  • 윤준기;이준;안영실;박복남;윤석남
    • Nuclear Medicine and Molecular Imaging
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    • 제41권4호
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    • pp.299-308
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    • 2007
  • 본 연구의 목적은 의사결정트리를 생성하는 생물정보학 프로그램을 개발하고, 이를 갑상선유두암 혈청의 질량분석자료로 시험해 보는 것이다. 대상 및 방법: C4.5를 커스터마이징하여 의사결정트리 분석을 수행할 수 있는 'Protein analysis'라는 프로그램을 개발하였다 61개의 혈청시료(갑상선유두암 27, 자가면역성 갑상선염 17, 대조군 17)를 일정 기간 동안 순차적으로 냉동한 후 실온에서 일시에 해동하여 분석에 사용하였다. 모든 시료는 탈지질화 과정을 거쳐 준비한 후, 2종류의 단백질칩(CM10, IMAC3)에 각각 60개, 50개 시료를 적용하였다. 갑상선유두암의 특징적인 단백질 패턴을 찾기 위해 질량분석기를 이용하여 단백질칩을 분석했다. 'Protein analysis' 프로그램을 이용하여 단백질분포 자료로부터 의사결정트리를 작성하고, 생체표지자 후보물질을 검출하였다. CM10칩에서 발견된 생체표지자 후보물질을 무작위 표본추출 방법을 이용하여 검증하였다. 결과: 단백질분포 자료의 훈련과 검증이 가능한 의사결정트리 프로그램이 개발되었으며, 이 프로그램은 트리 구조와 노드 정보, 트리 구성 과정을 표시하는 3개의 창으로 구성되었다. CM10칩을 이용한 분석에서 총 113개의 단백질 피크 중 23개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었으며, IMAC3는 41개의 단백질 피크 중 8개가 3그룹 간에 유의한 차이가 있었다. 3그룹 분석에서 의사결정트리는 CM10칩과 IMAE3의 단백질분포 자료로부터 각각 60개와 50개의 시료를 높은 정확도로 분류하였으며(오차율 = 각각 3.3%, 2.0%), 각각 4개와 7개의 생체표지자 후보물질을 검출하였다. 암시료와 비암시료를 구분하는 2그룹 분석 에서, 의사결정트리는 모든 암시료를 정확히 구분하였으며(모두 오차율 = 0%), CM10칩을 이용한 분석에서는 단일 노드를 사용하고, IMAC3칩을 이용한 분석에서는 여러 개의 노드를 사용하였다. CM10칩의 단백질 분포자료를 5번의 무작위 추출에 의해 시행한 검증에서 암시료와 비암시료를 구분하는데 높은 정확도를 보였으나(정확도 = 98%, 54/55), 3그룹을 구분할 때는 중등도의 정확도를 보였다(정확도 = 65%, 36/55). 결론: 우리가 개발한 프로그램은 질량분석 자료로부터 성공적으로 의사결정트리를 생성하고, 생체표지자 후보물질을 검출할 수 있었다. 따라서 이 프로그램은 혈청 시료를 이용한 생체표지자 발굴 및 갑상선유두암의 추적관찰에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

L-spine Bone SPECT/CT에서 획득된 저선량 CT 영상을 이용한 용적 골밀도 결과의 유용성 (Usefulness of volumetric BMD measurement by using low dose CT image acquired on L-spine Bone SPECT/CT)

  • 고현수;박순기;김은혜;최종숙;정우영;이동윤
    • 핵의학기술
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    • 제27권2호
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    • pp.99-109
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    • 2023
  • Purpose: CT scan makes up for the weak point of the nuclear medicine image having a low resolution and also were used for attenuation correction on image reconstruction. Recently, many studies try to make use of CT images additionally, one of them is to measure the bone mineral density(BMD) using Quantitative CT(QCT) software. BMD exams are performed to scan lumbar and femur with DXA(Dual-Energy X-Ray Absorptiometry) in order to diagnose bone disease such as osteopenia, osteoporosis. The purpose of this study is to identify the usefulness of QCT_BMD analyzed with low dose CT images on L-spine Bone SPECT/CT comparing with DXA_BMD. Materials and Methods: Fifty five women over 50 years old (mean 66.4 ± 9.1) who took the both examinations(L-spine Bone SPECT/CT with SIEMENS Intevo 16 and DXA scan with GE Lunar prodigy advance) within 90 days from April 2017 to July 2022, BMD, T-score and disease classification were analyzed. Three-dimensional BMD was analyzed with low dose CT images acquired on L-spine Bone SPECT/CT scan on Mindways QCT PROTM software and two-dimensional BMD was analyzed on DXA scan. Basically, Lumbar 1-4 were analyzed and the patients who has lesion or spine implants on L-spine were excluded for this study. Pearson's correlation analysis was performed in BMD and T-score, chi-square test was performed in disease classification between QCT and DXA. Results: On 55 patients, the minimum of QCT_BMD was 18.10, maximum was 166.50, average was 82.71 ± 31.5 mg/cm3. And the minimum of DXA-BMD was 0.540, maximum was 1.302, average was 0.902 ± 0.201 g/cm2, respectively. The result shows a strong statistical correlation between QCT_BMD and DXA_BMD(p<0.001, r=0.76). The minimum of QCT_T-score was -5.7, maximum was -0.1, average was -3.2 ± 1.3 and the minimum of DXA_T-score was -5.0, maximum was 1.7, average was -2.0 ± 1.3, respectively. The result shows a statistical correlation between QCT T-score and DXA T-score (p<0.001, r=0.66). On the disease classification, normal was 5, osteopenia was 25, osteoporosis was 25 in QCT and normal was 10, osteopenia was 25, osteoporosis was 20 in DXA. There was under-estimation of bone decrease relatively on DXA than QCT, but there was no significant differences statistically by chi-square test between QCT and DXA. Conclusion: Through this study, we could identify that the QCT measurement with low dose CT images QCT from L-Spine Bone SPECT/CT was reliable because of a strong statistical correlation between QCT_BMD and DXA_BMD. Bone SPECT/CT scan can provide three-dimensional information also BMD measurement with CT images. In the future, rather than various exams such as CT, BMD, Bone scan are performed, it will be possible to provide multipurpose information via only SPECT/CT scan. In addition, it will be very helpful clinically in the sense that we can provide a diagnosis of potential osteoporosis, especially in middle-aged patients.

Bi-LSTM 기반의 한국어 감성사전 구축 방안 (KNU Korean Sentiment Lexicon: Bi-LSTM-based Method for Building a Korean Sentiment Lexicon)

  • 박상민;나철원;최민성;이다희;온병원
    • 지능정보연구
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    • 제24권4호
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    • pp.219-240
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    • 2018
  • 감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

Landsat-8 OLI 영상정보의 대기 및 지표반사도 산출을 위한 OTB Extension 구현과 RadCalNet RVUS 자료를 이용한 성과검증 (An Implementation of OTB Extension to Produce TOA and TOC Reflectance of LANDSAT-8 OLI Images and Its Product Verification Using RadCalNet RVUS Data)

  • 김광섭;이기원
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제37권3호
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    • pp.449-461
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    • 2021
  • 광학 위성정보에 대한 분석대기자료(ARD)는 각 센서 별 분광특성과 촬영각 등을 적용하는 전처리 작업에 의한 성과물이다. 대기보정 처리과정은 통하여 얻을 수 있는 대기반사도와 지표반사도는 기본적이면서 복잡한 알고리즘을 요구한다. 대부분 위성 정보처리 소프트웨어에서는 Landsat 위성 대기보정 처리 알고리즘 및 기능을 제공하고 있다. 또한 사용자는 클라우드 환경에서 Google Earth Engine(GEE)을 통하여 USGS-ARD와 같은 Landsat 반사도 성과에 직접 접근할 수 있다. 이번 연구에서는 고해상도 위성정보 처리에 활용되고 있는 Orfeo ToolBox(OTB) 오픈 소스 소프트웨어의 대기보정 기능을 확장 구현하였다. 현재 OTB 도구는 어떠한 Landsat 센서도 지원하지 않기 때문에, 이 확장 도구는 최초로 개발된 사례이다. 이 도구를 이용하여 RadCalNet 사이트의 Railroad Valley, United States(RVUS) 반사율 자료 값을 이용한 결과 검증을 위하여 같은 지역의 Landsat-8 OLI 영상의 절대 대기보정에 의한 반사도 성과를 산출하였다. 산출된 결과는 RVUS 자료를 기준으로 반사도 값과의 차이가 5% 미만으로 나타났다. 한편 이 반사도 성과는 USGS-ARD 반사도 값뿐만 아니라 QGIS Semi-automatic Classification Plugin과 SAGA GIS와 같은 다른 오픈 소스 도구에서 산출된 성과를 이용한 비교 분석을 수행하였다. OTB 확장도구로부터 산출한 반사도 성과는 RadCalNet RVUS의 자료와 높은 일치도를 나타내는 USGS-ARD의 값과 가장 부합되는 것으로 나타났다. 이 연구에서 OTB 대기보정 처리의 다양한 위성센서 적용 가능성을 입증한 결과로 이 모듈을 다른 센서정보로 확장하여 구현하는 경우에도 정확도가 높은 반사도 산출이 가능한 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 연구 방법은 향후 차세대중형위성을 포함하는 다양한 광학위성에 대한 반사도 성과 산출 도구개발에도 활용할 수 있다.

UML의 부분-전체 관계에 대한 메타모델 형식화 이론의 적용: 집합연관 및 복합연관 판별 실험 (Applying Meta-model Formalization of Part-Whole Relationship to UML: Experiment on Classification of Aggregation and Composition)

  • 김태경
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.99-118
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    • 2015
  • 정보 시스템 개발에 있어 객체지향 프로그래밍 언어가 널리 사용된다. 이와 함께 객체지향 설계를 뒷받침하는 개념적 모델링 언어에 관한 관심도 높다. 이를 배경으로 통합 모델링 언어 혹은 UML로 알려진 개념적 모델링 언어는 여러 객체 지향 프로그래밍 언어와 함께 사용되면서 사후적 표준으로 자리 잡았다. UML은 클래스를 설계의 중심에 둔다. 또한 클래스들 간의 관계를 통해 체계적인 이해를 가능하게 한다. 특히 부분에 해당하는 클래스들과 전체에 해당하는 클래스의 관계인 부분-전체 관계를 설계할 수 있는 문법 또한 UML에 포함된다. 현실 세계에 부분-전체 관계로 파악될 수 있는 여러대상들이 존재하고 비즈니스 활동에 존재하는 각종 역할들의 구조에서도 부분-전체 관계로 표현될 수 있는 대상들이 보편적으로 보인다. 따라서 UML로 클래스들 간의 부분-전체 관계를 드러내는 일은 자연스럽다. 문제는 부분-전체 관계를 파악하는 활동은 UML 2.0의 표준에 포함되었으나 실제 설계 과정에서 적극 활용하기 위한 실천적 이론화가 부족하다는 점이다. 부분-전체 관계를 집합연관과 복합연관으로 세분화한 UML 문법은 표현 양식에서 부족함은 없을지라도 어떤 대상을 부분-전체로 파악하고, 이를 어떻게 집합연관이나 복합연관으로 분류해야 할 것인지에 대한 판단이 쉽게 결여된다. 지금까지 UML의 부분-전체 관계 규명은 언어적 표현법을 활용하는 것에 치우쳤다. 이와 같은 문제에 대한 대안을 제시하기 위해 본 연구는 메타모델 형식화 이론을 기반으로 UML 사용자가 부분-전체 관계를 판단하고 이를 집합연관과 복합연관으로 분류할 수 있는 실천적 대안을 제시한다. 이를 활용한 실험의 결과 메타모델 형식화가 UML 사용자들에게 통용되어 온 언어적 구분법보다 더 나은 결과를 낳는다는 점이 밝혀졌다. 본 연구는 부분-전체의 판별과 구분에 도움을 주는 실용적인 방법을 제안하고 검증하였다는 점에서 의의가 있다.

EPC 프로젝트의 위험 관리를 위한 ITB 문서 조항 분류 모델 연구: 딥러닝 기반 PLM 앙상블 기법 활용 (Research on ITB Contract Terms Classification Model for Risk Management in EPC Projects: Deep Learning-Based PLM Ensemble Techniques)

  • 이현상;이원석;조보근;이희준;오상진;유상우;남마루;이현식
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제12권11호
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    • pp.471-480
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    • 2023
  • 국내 건설수주 규모는 2013년 91.3조원에서 2021년 총 212조원으로 특히 민간부문에서 크게 성장하였다. 국내외 시장 규모가 성장하면서, EPC(Engineering, Procurement, Construction) 프로젝트의 규모와 복잡성이 더욱 증가되고, 이에 프로젝트 관리 및 ITB(Invitation to Bid) 문서의 위험 관리가 중요한 이슈가 되고 있다. EPC 프로젝트 발주 이후 입찰 절차에서 실제 건설 회사에게 부여되는 대응 시간은 한정적일 뿐만 아니라, 인력 및 비용의 문제로 ITB 문서 계약 조항의 모든 리스크를 검토하는데 매우 어려움이 있다. 기존 연구에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 EPC 계약 문서의 위험 조항을 범주화하고, 이를 AI 기반으로 탐지하려는 시도가 있었으나, 이는 레이블링 데이터 활용의 한계와 클래스 불균형과 같은 데이터 측면의 문제로 실무에서 활용할 수 있는 수준의 지원 시스템으로 활용하기 어려운 상황이다. 따라서 본 연구는 기존 연구와 같이 위험 조항 자체를 정의하고 분류하는 것이 아니라, FIDIC Yellow 2017(국제 컨설팅엔지니어링 연맹 표준 계약 조건) 기준 계약 조항을 세부적으로 분류할 수 있는 AI 모델을 개발하고자 한다. 프로젝트의 규모, 유형에 따라서 세부적으로 검토해야 하는 계약 조항이 다를 수 있기 때문에 이와 같은 다중 텍스트 분류 기능이 필요하다. 본 연구는 다중 텍스트 분류 모델의 성능 고도화를 위해서 최근 텍스트 데이터의 컨텍스트를 효율적으로 학습할 수 있는 ELECTRA PLM(Pre-trained Language Model)을 사전학습 단계부터 개발하고, 해당 모델의 성능을 검증하기 위해서 총 4단계 실험을 진행했다. 실험 결과, 자체 개발한 ITB-ELECTRA 모델 및 Legal-BERT의 앙상블 버전이 57개 계약 조항 분류에서 가중 평균 F1-Score 기준 76%로 가장 우수한 성능을 달성했다.

웹 문서를 위한 개선된 문장경계인식 방법 (Improved Sentence Boundary Detection Method for Web Documents)

  • 이충희;장명길;서영훈
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제37권6호
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    • pp.455-463
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    • 2010
  • 본 논문은 다양한 형태의 웹 문서에 적용하기 위해서, 언어의 통계정보 및 후처리 규칙에 기반하여 개선한 문장경계 인식 기술을 제안한다. 제안한 방법은 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹문서에 적용하기 위해서 문장경계로 사용될 수 있는 모든 종결어미를 대상으로 학습하여 문장경계 인식을 수행하였다. 또한 문장경계인식 성능을 최대화하기 위해서 다양한 실험을 통해 최적의 자질 및 학습데이터를 선정하였고, 학습데이터에 의존적인 통계모델의 오류를 규칙에 기반 해서 보정하였다. 성능 실험은 다양한 문서별 성능 측정을 위해서 구두점이 주로 문장경계로 사용된 문어체 위주의 평가셋1(신문기사와 블로그 문서)과 구두점 생략 및 띄어쓰기 오류가 빈번한 웹 문서 위주의 평가셋2(웹 사이트의 게시판 글)를 대상으로 성능을 측정하였다. 평가 척도로는 F-measure를 사용하였으며, 기존 연구와 동일하게 구두점만을 문장경계 대상으로 학습한 기본 모델을 만들어서 실험한 결과, 평가셋1에 대해서 96.5%의 성능을 보였지만, 평가셋2에 대해서는 56.7%로 매우 저조한 성능을 보였다. 제안하는 개선 방법은 기본 모델을 웹 문서의 특징을 반영시키도록 자질 및 엔진을 개선시켰고, 최종 모델을 평가셋2로 평가한 결과, 96.3%의 성능을 보여서 39.6%의 성능 향상이 있음을 확인하였다.

전통재래시장 상가간의 구역 구분에 따른 화재강도 분석 (Analysis of Fire Intensity According to the Zones Classification in Traditional Market Stores)

  • 김태권
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제21권6호
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    • pp.154-160
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    • 2020
  • 본 연구에서는 화재시뮬레이션을 이용하여 전통재래시장 상가 간 내연성 구획 벽 설치에 따른 화재강도 분석을 실시하였다. 대구 서문시장 4지구 상가 일부분을 대상으로 모델링을 실시하였으며 섬유, 의류와 같은 가연물을 통로 인근에 배치하여 2016년 화재발생 당시와 유사한 조건으로 해석을 진행하였다. 최초발화지점은 4번째 상가 적치물에서 전기합선에 의해 발생한 것으로 가정하였다. 구획 벽이 없는 경우 최초발화지점에서 방사형태로 급속도로 화재가 전파되며, 600초 이후 30 ㎡의 상가를 전소시켰다. 상가간 구획 벽을 설정한 경우 화재저항으로 인해 화재의 확산을 구획지역내부로 한정시킬 수 있었다. 열발생율이 급격히 상승하기 시작하는 200초(X1)에서 600초(X2)까지 총 발생한 열에너지를 통해 두 해석조건의 화재강도를 예측하였다. 결과적으로 본 연구에서 설정한 발화지점 인근의 구획 벽 설정을 통하여 해석한 결과 약 11.12 MW(55.68 %)의 열에너지 발생을 지연시킴을 확인하였다. 추후 구획 벽의 배치 및 재연설비 설치에 따른 연기제어에 대한 추가 해석을 수행함으로서 전통재래시장에서의 종합적인 화재특성 연구가 필요할 것으로 생각된다.

서비스지향 컴퓨팅 시스템으로의 확장을 위한 컴포넌트 기반의 서비스 식별 (Service Identification of Component-Based For Extending Service-Oriented Computing System)

  • 최미숙;이서정;이종석;양승원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제11권5호
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    • pp.710-727
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    • 2008
  • 서비스지향 컴퓨팅 시스템은 시스템의 기능적 단위인 서비스들을 재사용함으로 해서 개발 시간과 노력을 줄이는 특성 때문에 분산 환경이 일반화 되면서 더욱 중요하게 부각되고 있다. 서비스의 재사용은 서비스들 간의 느슨한 결합에 의하여 효과적으로 이루어질 수 있다. 그러나 상속 및 포함 관계와 같은 객체지향 시스템의 강한 연관 관계들은 객체들 간에 강한 결합을 생성한다. 상속 관계와 포함 관계가 없는 컴포넌트 기반의 시스템은 컴포넌트들 간에 느슨한 결합을 생성한다. 그리하여 컴포넌트 인터페이스들에 의해서 제공된 기능을 사용해서 실시간에 서비스지향 시스템의 서비스를 실현한다. 따라서 컴포넌트기반 시스템은 기능적 서비스 단위들을 효율적으로 제공하기 위하여 서비스지향 컴퓨팅 시스템으로 확장될 필요가 있다. 또한, 서비스지향 컴퓨팅 시스템을 지원하는 기존의 방법들은 서비스 계층의 명확한 분류 및 서비스 계층에 따른 명확한 서비스 식별 가이드라인 그리고 서비스 계층 간의 매핑 방법을 제시하지 않고 있다. 따라서 본 논문에서는 비즈니스 관점의 서비스와 구현 관점의 서비스를 계층으로 나누어 분류하고 서비스 식별 가이드라인 및 각 계층의 서비스들 간의 매핑을 제안한다. 즉, 우리는 서비스 계층과 다양한 크기의 서비스 식별 방법을 연구하고, 각 계층의 서비스들 간의 매핑 방법을 도출한다. 이를 기반으로 기존 컴포넌트 기반 시스템을 서비스 지향 컴퓨팅 시스템으로 확장할 수 있다.

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